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वॉल्यूम प्राइस ट्रेंड रिवर्स फॉरेक्स ट्रेडिंग स्ट्रेटेजी स्टेप स्टेप ईएमए पर आधारित

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-07 17:03:57
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अवलोकन

यह एक अल्पकालिक (1-5 मिनट) विदेशी मुद्रा ट्रेडिंग रणनीति है जो मुख्य रूप से ज्वार सिद्धांत में वॉल्यूम मूल्य संबंध और कई सीढ़ी ईएमए का उपयोग अल्पकालिक प्रवृत्ति ट्रैकिंग ट्रेडिंग के लिए प्रवृत्ति उलट बिंदुओं की भविष्यवाणी करने के लिए करती है। यह रणनीति उच्च आवृत्ति व्यापार के लिए उपयुक्त है।

सिद्धांत

इस रणनीति के व्यापार संकेत दो भागों से आते हैंः

वॉल्यूम औसत मूल्य के आधार पर वॉल्यूम मूल्य संबंध निर्णय। विशेष रूप से, रणनीति तेजी और मंदी के रुझानों में परिवर्तन का न्याय करने के लिए विभिन्न अवधियों के वॉल्यूम औसत मूल्य के ईएमए की गणना करती है। यदि छोटी अवधि ईएमए लंबी अवधि ईएमए से ऊपर पार हो जाती है, तो इसे एक तेजी संकेत माना जाता है। यदि छोटी अवधि ईएमए लंबी अवधि ईएमए से नीचे पार हो जाती है, तो इसे एक मंदी संकेत माना जाता है।
स्टैपरस्टेप ईएमए द्वारा आंका जाने वाला ट्रेंड रिवर्स सिग्नल। स्टैपरस्टेप ईएमए विभिन्न मापदंडों के साथ कई ईएमए सेट करने को संदर्भित करता है, जैसे कि 10-दिवसीय, 20-दिवसीय, 50-दिवसीय, आदि। उनके क्रम के अनुसार ट्रेंड रिवर्स को आंका जाता है। यदि छोटी अवधि ईएमए लंबी अवधि ईएमए से आगे घूमती है, तो इसका मतलब है कि प्रवृत्ति उलट रही है।

रणनीति इन दो संकेतों को जोड़कर प्रवेश का निर्धारण करेगी। विशेष रूप से, यदि वॉल्यूम मूल्य संबंध तेजी के रूप में माना जाता है, और सीढ़ी ईएमए दिखाता है कि कई ईएमए तेजी के रूप में बदल गए हैं, तो लंबी स्थिति ली जाएगी। इसके विपरीत, यदि वॉल्यूम मूल्य संबंध मंदी के रूप में माना जाता है, और सीढ़ी ईएमए दिखाता है कि कई ईएमए मंदी के रूप में बदल गए हैं, तो छोटी स्थिति ली जाएगी।

लाभ

यह रणनीति वॉल्यूम औसत मूल्य और कई ईएमए के फायदे को जोड़ती है, जो संकेतों की सटीकता और स्थिरता में सुधार कर सकती हैः

वॉल्यूम औसत मूल्य के आधार पर वॉल्यूम मूल्य संबंध का न्याय करना केवल मूल्य ईएमए निर्णय से अधिक सटीक हो सकता है, जिससे मूल्य उतार-चढ़ाव में वृद्धि से भटकने से बचा जा सके।
सीढ़ीदार ईएमए एक एकल ईएमए के शोर से बचते हुए विभिन्न पैरामीटर ईएमए के क्रम से निर्णय के आयाम को बढ़ा सकता है।
दोनों संकेतों का संयोजन पारस्परिक सत्यापन को संभव बनाता है और झूठे संकेतों को कम करता है।
यह उच्च आवृत्ति वाले अल्पकालिक व्यापार के लिए उपयुक्त है और सीमा के भीतर छोटे उलट अवसरों को जल्दी से पकड़ सकता है।
रणनीति मापदंडों को विभिन्न किस्मों और आवृत्तियों के लिए अनुकूलित करने के लिए लचीले ढंग से कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।

जोखिम

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:

तकनीकी संकेतकों पर बहुत अधिक निर्भरता के कारण बाजार की अस्थिर परिस्थितियों से गुमराह होने की संभावना है।
अल्पकालिक लेनदेन व्यापार लागतों के प्रति अपेक्षाकृत संवेदनशील होते हैं, स्लिप और कमीशनों को अच्छी तरह नियंत्रित करने की आवश्यकता होती है।
अल्पकालिक ईएमए मापदंडों को अक्सर अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है, अन्यथा वे अमान्य हो सकते हैं।
वॉल्यूम प्राइस डिवर्जेंसी से जरूरी नहीं कि रिवर्स हो, गलत आकलन का खतरा है।
कई ईएमए का क्रम पूरी तरह से विश्वसनीय नहीं है और गलत आकलन का कारण भी बन सकता है।

विरोधी उपाय:

निर्णय के लिए अधिक मौलिक कारकों को मिलाएं।
यह सुनिश्चित करने के लिए पदों को समायोजित करें कि एकल ट्रेडों पर घाटे बहुत बड़े न हों।
नियमित रूप से पैरामीटरों का पुनः परीक्षण और अनुकूलन करें।
सफलता दर बढ़ाने के लिए प्रमुख समर्थन/प्रतिरोध स्तरों के निकट व्यापार करें।
बहुआयामी सत्यापन के लिए अन्य संकेतकों के साथ प्रयोग करें।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में भी अनुकूलित किया जा सकता हैः

अधिक स्थिर मापदंडों को खोजने के लिए वॉल्यूम मूल्य संबंध की गणना के विभिन्न तरीकों का परीक्षण करें।
स्टेयरस्टेप ईएमए संकेतकों के अधिक स्तरों को बढ़ाएं।
फ़िल्टरिंग के लिए अन्य सूचक संकेतों जैसे कि आरएसआई, एमएसीडी आदि को मिलाएं।
स्टॉप लॉस तंत्र को अनुकूलित करें जैसे स्टॉप लॉस, लंबित ऑर्डर आदि को स्थानांतरित करना।
उपयुक्त पैरामीटर सेट विकसित करने के लिए विभिन्न व्यापारिक साधनों की विशेषताओं के आधार पर मापदंडों का अनुकूलन करना।
बिग डेटा का उपयोग करके निर्णय मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पेश करें।
विभिन्न निकास रणनीतियों का पता लगाएं जैसे कि फिक्स्ड निकास, ट्रेंड ट्रैकिंग निकास आदि।
बाजार परिवर्तनों के आधार पर स्वचालित रूप से मापदंडों को समायोजित करने के लिए अनुकूलनशील मापदंड तंत्र की शुरूआत करना।

सारांश

यह रणनीति अल्पकालिक ट्रेंड ट्रैकिंग ट्रेडिंग के लिए वॉल्यूम औसत मूल्य और सीढ़ी ईएमए के फायदे को जोड़ती है। रणनीति में उच्च स्थिरता और सटीकता है, लेकिन जोखिम नियंत्रण और पैरामीटर अनुकूलन को ध्यान में रखने की आवश्यकता है। निरंतर अनुकूलन और परीक्षण के साथ, अन्य तकनीकी संकेतकों के साथ संयुक्त, यह एक कुशल अल्पकालिक ट्रेडिंग रणनीति बन सकती है।

/*backtest
start: 2023-10-01 00:00:00
end: 2023-10-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © exlux99

//@version=5

strategy("Forex Fractal EMA Scalper", overlay=true)
// Define "n" as the number of periods and keep a minimum value of 2 for error handling.
n = input.int(title="Period Fractals", defval=2, minval=2, group="Optimization Parameters")

src = input(hl2, title="Source for EMA's", group="Optimization Parameters")
len1 = input.int(10, minval=1, title="Length EMA 1", group="Optimization Parameters")
out1 = ta.ema(src, len1)
len2 = input.int(20, minval=1, title="Length EMA 2", group="Optimization Parameters")
out2 = ta.ema(src, len2)
len3 = input.int(100, minval=1, title="Length EMA 3", group="Optimization Parameters")
out3 = ta.ema(src, len3)



// UpFractal
bool upflagDownFrontier = true
bool upflagUpFrontier0 = true
bool upflagUpFrontier1 = true
bool upflagUpFrontier2 = true
bool upflagUpFrontier3 = true
bool upflagUpFrontier4 = true

for i = 1 to n
    upflagDownFrontier := upflagDownFrontier and (high[n-i] < high[n])
    upflagUpFrontier0 := upflagUpFrontier0 and (high[n+i] < high[n])
    upflagUpFrontier1 := upflagUpFrontier1 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+i + 1] < high[n])
    upflagUpFrontier2 := upflagUpFrontier2 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+i + 2] < high[n])
    upflagUpFrontier3 := upflagUpFrontier3 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+3] <= high[n] and high[n+i + 3] < high[n])
    upflagUpFrontier4 := upflagUpFrontier4 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+3] <= high[n] and high[n+4] <= high[n] and high[n+i + 4] < high[n])
flagUpFrontier = upflagUpFrontier0 or upflagUpFrontier1 or upflagUpFrontier2 or upflagUpFrontier3 or upflagUpFrontier4

upFractal = (upflagDownFrontier and flagUpFrontier)


// downFractal
bool downflagDownFrontier = true
bool downflagUpFrontier0 = true
bool downflagUpFrontier1 = true
bool downflagUpFrontier2 = true
bool downflagUpFrontier3 = true
bool downflagUpFrontier4 = true

for i = 1 to n
    downflagDownFrontier := downflagDownFrontier and (low[n-i] > low[n])
    downflagUpFrontier0 := downflagUpFrontier0 and (low[n+i] > low[n])
    downflagUpFrontier1 := downflagUpFrontier1 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+i + 1] > low[n])
    downflagUpFrontier2 := downflagUpFrontier2 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+i + 2] > low[n])
    downflagUpFrontier3 := downflagUpFrontier3 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+3] >= low[n] and low[n+i + 3] > low[n])
    downflagUpFrontier4 := downflagUpFrontier4 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+3] >= low[n] and low[n+4] >= low[n] and low[n+i + 4] > low[n])
flagDownFrontier = downflagUpFrontier0 or downflagUpFrontier1 or downflagUpFrontier2 or downflagUpFrontier3 or downflagUpFrontier4

downFractal = (downflagDownFrontier and flagDownFrontier)

// plotshape(downFractal, style=shape.triangledown, location=location.belowbar, offset=-n, color=#F44336, size = size.small)
// plotshape(upFractal, style=shape.triangleup,   location=location.abovebar, offset=-n, color=#009688, size = size.small)


long= out1 > out2 and out2>out3 and upFractal
short= out1 < out2 and out2<out3 and downFractal


strategy.entry("long",strategy.long,when= short)
strategy.entry("short",strategy.short,when=long)

tp=input(25, title="TP in PIPS", group="Risk Management")*10
sl=input(25, title="SL in PIPS", group="Risk Management")*10


strategy.exit("X_long", "long", profit=tp,  loss=sl  )
strategy.exit("x_short", "short",profit=tp, loss=sl  )

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