मोमेंटम रिवर्सल ट्रेडिंग रणनीति लाभ के लिए मोड़ बिंदुओं पर विपरीत दिशा में ट्रेड करने के लिए दोनों प्रकार के संकेतों के संकेतों का उपयोग करके रिवर्सल और मोमेंटम रणनीतियों के लाभों को जोड़ती है।
इस रणनीति के दो भाग हैंः
पहला भाग 123 रिवर्स रणनीति है। इसका तर्क हैः
लंबे समय तक जाएं जब बंद की कीमत पिछले बंद से 2 लगातार दिनों के लिए अधिक हो और 9-दिवसीय धीमी स्टोकैस्टिक ऑसिलेटर 50 से नीचे हो।
शॉर्ट तब करें जब क्लोजर की कीमत 2 लगातार दिनों के लिए पिछले क्लोजर से कम हो और 9 दिन का फास्ट स्टोकैस्टिक ऑसिलेटर 50 से ऊपर हो।
दूसरा भाग फ़िल्टर्ड इम्पेलमेंट इंडिकेटर है। इसके गणना चरण हैंः
मूल्य परिवर्तन की गणना xMom = बंद - बंद[1]
पूर्ण मूल्य परिवर्तन xMomAbs = abs ((close - close[1]) की गणना करें
फ़िल्टर xMom यदि सीमा से कम फ़िल्टर करें 0
फ़िल्टर xMomAbs यदि सीमा से कम फ़िल्टर 0
n दिनों में फ़िल्टर किए गए xMom की राशि की गणना करें nSum
n दिनों में फ़िल्टर किए गए xMomAbs के योग की गणना करें nAbsSum
गतिमान मान की गणना करें: nRes = 100 * nSum / nAbsSum
nRes और बैंड TopBand, LowBand पर आधारित संकेत उत्पन्न करें
यह सूचक छोटे उतार-चढ़ावों को फ़िल्टर करता है और प्रमुख रुझानों से गति की जानकारी निकालता है।
अंत में, ट्रेडिंग सिग्नल तब उत्पन्न होते हैं जब दोनों संकेतकों के सिग्नल लंबे या छोटे के लिए संरेखित होते हैं।
इस रणनीति में संकेत की गुणवत्ता में सुधार के लिए दो अलग-अलग प्रकार के संकेतकों के लाभों को मिलाया गया हैः
123 रिवर्स रणनीति रिवर्स ट्रेंड्स को टर्निंग पॉइंट्स पर पकड़ती है, फंसने से बचती है।
फ़िल्टर्ड गति संकेतक केवल बड़ी चाल पर ध्यान केंद्रित करता है, शोर को फ़िल्टर करता है और प्रमुख रुझानों को पकड़ता है।
इनका संयोजन संकेतों को सत्यापित करता है और गलत ट्रेडों को कम करता है, जीत की दर में सुधार करता है।
इस रणनीति के मुख्य जोखिमों में निम्नलिखित शामिल हैंः
एकल समय-सीमा विश्लेषण में व्यापक रुझानों को नजरअंदाज किया जा सकता है।
स्थैतिक मापदंडों की सेटिंग्स बाजार परिवर्तनों के अनुकूल नहीं हो सकती हैं।
दोहरे सत्यापन से कुछ अवसर खो सकते हैं, जिससे लाभ की संभावना कम हो जाती है।
निम्न गुणवत्ता वाले संकेत भी सत्यापित किए जा सकते हैं, जिससे हानि हो सकती है।
इस रणनीति को कई पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
फंसने से बचने के लिए बहु-समय फ्रेम सत्यापन जोड़ें.
बाजार की स्थितियों के आधार पर संकेतकों को समायोजित करने के लिए अनुकूलन पैरामीटर का उपयोग करें।
झूठे संकेतों को कम करने के लिए फ़िल्टर सीमा को अनुकूलित करें।
स्टॉप लॉस को एकल ट्रेड लॉस की मात्रा को नियंत्रित करने के लिए जोड़ें।
पूंजी उपयोग की दक्षता को अनुकूलित करने के लिए स्थिति आकार को समायोजित करें।
अंत में, गति रिवर्सल रणनीति संकेत की गुणवत्ता और लाभप्रदता को कुछ हद तक सुधारने के लिए उलट और फ़िल्टर किए गए गति रणनीतियों की ताकतों को जोड़ती है। हालांकि, इसमें बड़ी प्रवृत्तियों, स्थिर मापदंडों, झूठे संकेतों आदि की अनदेखी जैसी कुछ खामियां भी हैं। बहु-समय सीमा सत्यापन, अनुकूली मापदंडों, स्टॉप लॉस जैसी विधियां जोखिमों को कम करके और स्थिर लाभप्रदता में सुधार करके रणनीति को अनुकूलित कर सकती हैं।
/*backtest
start: 2023-09-08 00:00:00
end: 2023-10-08 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
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// Copyright by HPotter v1.0 25/09/2019
// This is combo strategies for get a cumulative signal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// This indicator plots a CMO which ignores price changes which are less
// than a threshold value. CMO was developed by Tushar Chande. A scientist,
// an inventor, and a respected trading system developer, Mr. Chande developed
// the CMO to capture what he calls "pure momentum". For more definitive
// information on the CMO and other indicators we recommend the book The New
// Technical Trader by Tushar Chande and Stanley Kroll.
// The CMO is closely related to, yet unique from, other momentum oriented
// indicators such as Relative Strength Index, Stochastic, Rate-of-Change, etc.
// It is most closely related to Welles Wilder`s RSI, yet it differs in several ways:
// - It uses data for both up days and down days in the numerator, thereby directly
// measuring momentum;
// - The calculations are applied on unsmoothed data. Therefore, short-term extreme
// movements in price are not hidden. Once calculated, smoothing can be applied to the
// CMO, if desired;
// - The scale is bounded between +100 and -100, thereby allowing you to clearly see
// changes in net momentum using the 0 level. The bounded scale also allows you to
// conveniently compare values across different securities.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
fFilter(xSeriesSum, xSeriesV, Filter) =>
iff(xSeriesV > Filter, xSeriesSum, 0)
CMOfilt(Length,Filter, TopBand, LowBand) =>
pos = 0
xMom = close - close[1]
xMomAbs = abs(close - close[1])
xMomFilter = fFilter(xMom, xMomAbs, Filter)
xMomAbsFilter = fFilter(xMomAbs,xMomAbs, Filter)
nSum = sum(xMomFilter, Length)
nAbsSum = sum(xMomAbsFilter, Length)
nRes = 100 * nSum / nAbsSum
pos := iff(nRes > TopBand, 1,
iff(nRes < LowBand, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & CMOfilt", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LengthCMO = input(9, minval=1)
Filter = input(3, minval=1)
TopBand = input(70, minval=1)
LowBand = input(-70, maxval=-1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posCMOfilt = CMOfilt(LengthCMO,Filter, TopBand, LowBand)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posCMOfilt == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posCMOfilt == -1, -1, 0))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )