इस रणनीति में कई तकनीकी संकेतकों का संयोजन किया गया है ताकि स्पष्ट ट्रेंड ट्रैकिंग प्राप्त की जा सके।
इन संकेतकों से संकेतों को संश्लेषित करके, रणनीति अधिक सटीक रूप से रुझानों की पहचान कर सकती है। जब स्वर्ण क्रॉस होता है तो यह लंबा हो जाएगा और मृत क्रॉस दिखाई देता है तो यह छोटा हो जाएगा।
सबसे पहले, चलती औसत और उनके लिफाफे का उपयोग प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए किया जाता है। मूल्य लिफाफे को तोड़ने से संभावित प्रवृत्ति उलट का संकेत मिल सकता है।
दूसरे, स्टोकैस्टिक ऑसिलेटर से KD रेखाओं का उपयोग ओवरसोल्ड/ओवरबॉट स्थितियों का पता लगाने के लिए किया जाता है, जो आमतौर पर उलट-फेर के अवसरों का संकेत देते हैं।
इसके बाद, धन प्रवाह का विश्लेषण करने के लिए मूल्य-मात्रा संकेतक बनाए जाते हैं। बढ़ती मात्रा पूंजी प्रवाह और प्रवृत्ति की निरंतरता का प्रतिनिधित्व करती है, जबकि घटती मात्रा पूंजी बहिर्वाह और प्रवृत्ति उलट का संकेत देती है।
प्रवृत्ति की गुणवत्ता को मापने के लिए, एक अस्थिरता सूचकांक औसत मूल्य सीमा से बनाया जाता है, और इसका ईएमए प्रवृत्ति की ताकत को मापता है। यह नकली प्रवृत्तियों को फ़िल्टर करने में मदद करता है।
अंत में, मूल्य और आरएसआई के बीच भिन्नताएं भी आगामी रुझान उलटने का संकेत दे सकती हैं।
इन सभी संकेतों को मिलाकर, प्रवृत्ति को अधिक सटीक रूप से पहचाना जा सकता है। जब एमए के बीच स्वर्ण क्रॉस दिखाई देता है, तो रणनीति लंबी होगी, और मृत क्रॉस होने पर छोटी हो जाएगी।
जोखिम प्रबंधन:
इस रणनीति में निम्नलिखित पहलुओं में सुधार किया जा सकता हैः
विभिन्न उत्पादों के लिए पैरामीटर ऑटो-ट्यून करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें
बाजार की स्थितियों के आधार पर संकेतक भारों को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए मॉडल मूल्यांकन जोड़ें
बाजार की अस्थिरता के आधार पर अनुकूलित स्टॉप लॉस लागू करें
अधिक सटीक रुझान भविष्यवाणी के लिए गहरी सीखने को शामिल करें
संघर्षों को हल करने और झूठे संकेतों को कम करने के लिए ऑटो सिग्नल सुलह का निर्माण करें
समग्र प्रणाली पूर्वानुमान के लिए अधिक संकेतकों को एकीकृत करें
पैरामीटर निर्भरता को कम करने के लिए पैरामीटर रहित संकेतकों का अन्वेषण करें
यह रणनीति अपेक्षाकृत मजबूत प्रवृत्ति पहचान प्राप्त करने के लिए कई तकनीकी संकेतकों का लाभ उठाती है, जिसमें आशाजनक अनुप्रयोग क्षमता है। हालांकि, स्थिर लाइव ट्रेडिंग से पहले इसकी सटीकता और जोखिम प्रबंधन में निरंतर सुधार की आवश्यकता होती है। भविष्य के अनुकूलन में मशीन लर्निंग और अन्य तकनीकों को शामिल किया जा सकता है ताकि बुद्धिमान स्वचालन संभव हो सके।
/*backtest
start: 2022-09-21 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
//Market Cipher Update 2 - updated 8th Oct 2019
//Momentum Curves with green and red dots
strategy(title="MarketCipher B", shorttitle="MarketCipher B")
n1 = input(9, "Channel Length")
n2 = input(12, "Average Length")
obLevel1 = input(60, "Over Bought Level 1")
obLevel2 = input(53, "Over Bought Level 2")
osLevel1 = input(-60, "Over Sold Level 1")
osLevel2 = input(-53, "Over Sold Level 2")
osLevel3 = input(-100, "Over Sold Level 2")
ap = hlc3
esa = ema(ap, n1)
d = ema(abs(ap - esa), n1)
ci = (ap - esa) / (0.015 * d)
tci = ema(ci, n2)
wt1 = tci
wt2 = sma(wt1,3)
plot(0, color=gray, title="Zero Line")
plot(obLevel1, color=red, style=3, title="Bottom")
plot(osLevel1, color=green, style=3, title="Top")
plot(wt1, color=#BFE4FF, style=4, title= "Lt Blue Wave")
plot(wt2, color=#673ab7, style=4, title="Blue Wave", transp=40)
plot(wt1-wt2, color=yellow, style=4, transp=40, title="wave1-wave2")
//green dots and crosses
plotshape(crossover(wt1, wt2) and osLevel1 ? wt2 : na, title="Pos Crossover", location=location.absolute, style=shape.cross, size=size.tiny, color=#3FFF00, transp=20)
plotshape(crossover(wt2, wt1) and osLevel1 ? wt1 : na, title="Neg Crossover", location=location.absolute, style=shape.cross, size=size.tiny, color=red, transp=20)
plotshape(crossover(wt1, wt2) and wt2 < -59 ? wt2 : na, title="Pos Crossover", location=location.bottom, style=shape.circle, size=size.tiny, color=#3FFF00, transp=20)
plotshape(crossover(wt2, wt1) and wt1 > 59 ? wt2 : na, title="Neg Crossover", location=location.top, style=shape.circle, size=size.tiny, color=red, transp=20)
buy= crossover(wt1,wt2) // Define our buy/sell conditions, using pine inbuilt functions.
sell= crossover(wt2,wt1)
ordersize=floor(strategy.equity/close) // To dynamically calculate the order size as the account equity increases or decreases.
strategy.entry("long",strategy.long,ordersize,when=buy) // Buys when buy condition met
strategy.close("long", when = sell ) // Closes position when sell condition met
strategy.entry("short",strategy.short,ordersize,when=sell)
strategy.close("short",when = buy )
//soch RSI with divergences
smoothKw = input(3, minval=1)
smoothDw = input(3, minval=1)
lengthRSIw = input(14, minval=1)
lengthStochw = input(14, minval=1)
uselogw = input(true, title="Log")
srcInw = input(close, title="Source")
showdivsw = input(true, title="Show Divergences")
showhiddenw = input(false, title="Show Hidden Divergences")
showchanw = input(false, title="Show Divergences Channel")
srcw = uselogw ? log(srcInw) : srcInw
rsi1w = rsi(srcw, lengthRSIw)
kkw = sma(stoch(rsi1w, rsi1w, rsi1w, lengthStochw), smoothKw)
dw = sma(kkw, smoothDw)
hmw = input(false, title="Use Average of both K & D")
kw = hmw ? avg(kkw, dw) : kkw
aw = plot(kkw, color=blue, linewidth=1, transp=0, title="K")
bw = plot(dw, color=orange, linewidth=1, transp=0, title="D")
fw = kkw >= dw ? blue : orange
fill(aw, bw, title="KD Fill", color=white)
//------------------------------
//@RicardoSantos' Divergence Script
f_top_fractal(_src)=>_src[4] < _src[2] and _src[3] < _src[2] and _src[2] > _src[1] and _src[2] > _src[0]
f_bot_fractal(_src)=>_src[4] > _src[2] and _src[3] > _src[2] and _src[2] < _src[1] and _src[2] < _src[0]
f_fractalize(_src)=>f_top_fractal(_src) ? 1 : f_bot_fractal(_src) ? -1 : 0
//-------------------------
fractal_top = f_fractalize(kw) > 0 ? kw[2] : na
fractal_bot = f_fractalize(kw) < 0 ? kw[2] : na
high_prev = valuewhen(fractal_top, kw[2], 0)[2]
high_price = valuewhen(fractal_top, high[2], 0)[2]
low_prev = valuewhen(fractal_bot, kw[2], 0)[2]
low_price = valuewhen(fractal_bot, low[2], 0)[2]
regular_bearish_diva = fractal_top and high[2] > high_price and kw[2] < high_prev
hidden_bearish_diva = fractal_top and high[2] < high_price and kw[2] > high_prev
regular_bullish_diva = fractal_bot and low[2] < low_price and kw[2] > low_prev
hidden_bullish_diva = fractal_bot and low[2] > low_price and kw[2] < low_prev
//-------------------------
plot(showchanw?fractal_top:na, title="Top Div Channel", offset=-2, color=gray)
plot(showchanw?fractal_bot:na, title="Bottom Div Channel", offset=-2, color=gray)
col1 = regular_bearish_diva ? red : hidden_bearish_diva and showhiddenw ? red : na
col2 = regular_bullish_diva ? green : hidden_bullish_diva and showhiddenw ? green : na
col3 = regular_bearish_diva ? red : hidden_bearish_diva and showhiddenw ? red : showchanw ? gray : na
col4 = regular_bullish_diva ? green : hidden_bullish_diva and showhiddenw ? green : showchanw ? gray : na
plot(title='H F', series=showdivsw and fractal_top ? kw[2] : na, color=col1, linewidth=2, offset=-2)
plot(title='L F', series=showdivsw and fractal_bot ? kw[2] : na, color=col2, linewidth=2, offset=-2)
plot(title='H D', series=showdivsw and fractal_top ? kw[2] : na, style=circles, color=col3, linewidth=3, offset=-2)
plot(title='L D', series=showdivsw and fractal_bot ? kw[2] : na, style=circles, color=col4, linewidth=3, offset=-2)
plotshape(title='+RBD', series=showdivsw and regular_bearish_diva ? kw[2] : na, text='R', style=shape.labeldown, location=location.absolute, color=red, textcolor=white, offset=-2)
plotshape(title='+HBD', series=showdivsw and hidden_bearish_diva and showhiddenw ? kw[2] : na, text='H', style=shape.labeldown, location=location.absolute, color=red, textcolor=white, offset=-2)
plotshape(title='-RBD', series=showdivsw and regular_bullish_diva ? kw[2] : na, text='R', style=shape.labelup, location=location.absolute, color=green, textcolor=white, offset=-2)
plotshape(title='-HBD', series=showdivsw and hidden_bullish_diva and showhiddenw ? kw[2] : na, text='H', style=shape.labelup, location=location.absolute, color=green, textcolor=white, offset=-2)
//money flow
colorRed = #ff0000
colorGreen = #03ff00
ma(matype, src, length) =>
if matype == "RMA"
rma(src, length)
else
if matype == "SMA"
sma(src, length)
else
if matype == "EMA"
ema(src, length)
else
if matype == "WMA"
wma(src, length)
else
if matype == "VWMA"
vwma(src, length)
else
src
rsiMFIperiod = input(60, "RSI+MFI Period")
rsiMFIMultiplier = input(190, "RSI+MFI Area multiplier")
MFRSIMA = input(defval="SMA", title="MFRSIMA", options=["RMA", "SMA", "EMA", "WMA", "VWMA"])
candleValue = (close - open) / (high - low)
MVC = ma(MFRSIMA, candleValue, rsiMFIperiod)
color_area = MVC > 0 ? green : red
RSIMFIplot = plot(MVC * rsiMFIMultiplier, title="RSI+MFI Area", color=color_area, transp=35)
fill(RSIMFIplot, plot(0), color_area, transp=50)
//rsi
//Bullish Divergence (green triangle)
//Hidden Bullish Divergence (green circle)
//Bearish Divergence (red triangle)
//Hidden Bearish Divergence (red circle)
lend = 14
bearish_div_rsi = input(60, "Min Bearish RSI", minval=50, maxval=100)
bullish_div_rsi = input(40, "Max Bullish RSI", minval=0, maxval=50)
// RSI code
rsi = rsi(close, lend)
plot(rsi, color=#6DFFE1, linewidth=2, transp=0, title="RSI")
// DIVS code
xbars = 60
hb = abs(highestbars(rsi, xbars)) // Finds bar with highest value in last X bars
lb = abs(lowestbars(rsi, xbars)) // Finds bar with lowest value in last X bars
// Defining variable values, mandatory in Pine 3
max = na
max_rsi = na
min = na
min_rsi = na
bearish_div = na
bullish_div = na
hidden_bearish_div = na
hidden_bullish_div = na
div_alert = na
hidden_div_alert = na
// If bar with lowest / highest is current bar, use it's value
max := hb == 0 ? close : na(max[1]) ? close : max[1]
max_rsi := hb == 0 ? rsi : na(max_rsi[1]) ? rsi : max_rsi[1]
min := lb == 0 ? close : na(min[1]) ? close : min[1]
min_rsi := lb == 0 ? rsi : na(min_rsi[1]) ? rsi : min_rsi[1]
// Compare high of current bar being examined with previous bar's high
// If curr bar high is higher than the max bar high in the lookback window range
if close > max // we have a new high
max := close // change variable "max" to use current bar's high value
if rsi > max_rsi // we have a new high
max_rsi := rsi // change variable "max_rsi" to use current bar's RSI value
if close < min // we have a new low
min := close // change variable "min" to use current bar's low value
if rsi < min_rsi // we have a new low
min_rsi := rsi // change variable "min_rsi" to use current bar's RSI value
// Detects divergences between price and indicator with 1 candle delay so it filters out repeating divergences
if (max[1] > max[2]) and (rsi[1] < max_rsi) and (rsi <= rsi[1]) and (rsi[1] >= bearish_div_rsi)
bearish_div := true
div_alert := true
if (min[1] < min[2]) and (rsi[1] > min_rsi) and (rsi >= rsi[1]) and (rsi[1] <= bullish_div_rsi)
bullish_div := true
div_alert := true
// Hidden divergences
if (max[1] < max[2]) and (rsi[1] < max_rsi)
hidden_bearish_div := true
hidden_div_alert := true
if (min[1] > min[2]) and (rsi[1] > min_rsi)
hidden_bullish_div := true
hidden_div_alert := true
// Alerts
alertcondition(div_alert, title='RSI Divergence', message='RSI Divergence')
alertcondition(hidden_div_alert, title='Hidden RSI Divergence', message='Hidden RSI Divergence')
// Plots divergences with offest
plotshape((bearish_div ? rsi[1] + 3 : na), location=location.absolute, style=shape.diamond, color=#ff0000, size=size.tiny, transp=0, offset=0, title="RSI Bear Div")
plotshape((bullish_div ? rsi[1] - 3 : na), location=location.absolute, style=shape.diamond, color=#00ff01, size=size.tiny, transp=0, offset=0, title="RSI Bull Div")
plotshape((hidden_bearish_div ? rsi[1] + 3 : na), location=location.absolute, style=shape.circle, color=#ff0000, size=size.tiny, transp=0, offset=0, title="RSI Bear hDiv")
plotshape((hidden_bullish_div ? rsi[1] - 3 : na), location=location.absolute, style=shape.circle, color=#00ff01, size=size.tiny, transp=0, offset=0, title="RSI Bull hDiv")
//wave divergences
WTCross = cross(wt1, wt2)
WTCrossUp = wt2 - wt1 <= 0
WTCrossDown = wt2 - wt1 >= 0
WTFractal_top = f_fractalize(wt1) > 0 and wt1[2] ? wt1[2] : na
WTFractal_bot = f_fractalize(wt1) < 0 and wt1[2] ? wt1[2] : na
WTHigh_prev = valuewhen(WTFractal_top, wt1[2], 0)[2]
WTHigh_price = valuewhen(WTFractal_top, high[2], 0)[2]
WTLow_prev = valuewhen(WTFractal_bot, wt1, 0)[2]
WTLow_price = valuewhen(WTFractal_bot, low[2], 0)[2]
WTRegular_bearish_div = WTFractal_top and high[2] > WTHigh_price and wt1[2] < WTHigh_prev
WTRegular_bullish_div = WTFractal_bot and low[2] < WTLow_price and wt1[2] > WTLow_prev
bearWTSignal = WTRegular_bearish_div and WTCrossDown
bullWTSignal = WTRegular_bullish_div and WTCrossUp
WTCol1 = bearWTSignal ? #ff0000 : na
WTCol2 = bullWTSignal ? #00FF00EB : na
plot(series = WTFractal_top ? wt1[2] : na, title='Bearish Divergence', color=WTCol1, linewidth=5, transp=60)
plot(series = WTFractal_bot ? wt1[2] : na, title='Bullish Divergence', color=WTCol2, linewidth=5, transp=60)
//2nd wave
WTFractal_topa = f_fractalize(wt2) > 0 and wt2[2] ? wt2[2] : na
WTFractal_bota = f_fractalize(wt2) < 0 and wt2[2] ? wt2[2] : na
WTHigh_preva = valuewhen(WTFractal_topa, wt2[2], 0)[2]
WTHigh_pricea = valuewhen(WTFractal_topa, high[2], 0)[2]
WTLow_preva = valuewhen(WTFractal_bota, wt2, 0)[2]
WTLow_pricea = valuewhen(WTFractal_bota, low[2], 0)[2]
WTRegular_bearish_diva = WTFractal_topa and high[2] > WTHigh_pricea and wt2[2] < WTHigh_preva
WTRegular_bullish_diva = WTFractal_bota and low[2] < WTLow_pricea and wt2[2] > WTLow_preva
bearWTSignala = WTRegular_bearish_diva and WTCrossDown
bullWTSignala = WTRegular_bullish_diva and WTCrossUp
WTCol1a = bearWTSignala ? #ff0000 : na
WTCol2a = bullWTSignala ? #00FF00EB : na
plot(series = WTFractal_topa ? wt2[2] : na, title='Bearish Divergence', color=WTCol1a, linewidth=5, transp=60)
plot(series = WTFractal_bota ? wt2[2] : na, title='Bullish Divergence', color=WTCol2a, linewidth=5, transp=60)