यह रणनीति खरीद और बिक्री संकेतों की पहचान करने के लिए टी 3 चलती औसत, एटीआर संकेतक और हेकिन आशी के संयोजन का उपयोग करती है, और ट्रेडिंग के बाद रुझान के लिए स्टॉप लॉस और लाभ स्तरों की गणना करने के लिए एटीआर का उपयोग करती है। इस रणनीति का लाभ ट्रेडिंग जोखिम को नियंत्रित करते हुए त्वरित प्रतिक्रिया है।
T3 चलती औसतः प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए एक समतल T3 चलती औसत (डिफ़ॉल्ट अवधि 100) की गणना करता है
एटीआरः स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट आकार निर्धारित करने के लिए उपयोग की जाने वाली औसत वास्तविक रेंज की गणना करता है
एटीआर ट्रेलिंग स्टॉपः एटीआर के आधार पर स्टॉप लॉस की गणना करता है जो मूल्य आंदोलन और अस्थिरता के आधार पर समायोजित होता है।
खरीद संकेतः जब बंद ATR ट्रेलिंग स्टॉप के ऊपर पार करता है और T3 चलती औसत से नीचे होता है तो ट्रिगर किया जाता है
बेचें सिग्नलः जब बंद ATR ट्रेलिंग स्टॉप से नीचे क्रॉस करता है और T3 चलती औसत से ऊपर होता है तो ट्रिगर किया जाता है
स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिटः एटीआर और उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित जोखिम/लाभ अनुपात के आधार पर गणना की गई प्रवेश, स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट कीमतों के बाद
लॉन्ग एंट्रीः स्टॉप लॉस एंट्री प्राइस से घटाए गए एटीआर है, ले लाभ एंट्री प्राइस प्लस एटीआर है * जोखिम/लाभ अनुपात
शॉर्ट एंट्रीः स्टॉप लॉस एंट्री प्राइस प्लस एटीआर, टेक प्रॉफिट एंट्री प्राइस माइनस एटीआर * रिस्क/रिटर्न रेश्यो है।
जब कीमत स्टॉप लॉस या ले लाभ स्तरों को हिट करता है तो बाहर निकलें
टी3 चलती औसत डिफ़ॉल्ट अवधि 100 है, मूल्य परिवर्तनों पर तेजी से प्रतिक्रिया के लिए विशिष्ट चलती औसत की तुलना में अधिक संवेदनशील है
एटीआर ट्रेडिंग के आधार पर स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट नियंत्रण करता है
एटीआर ट्रेलिंग स्टॉप प्रवृत्ति का अनुसरण करता है, अल्पकालिक पॉलबैक के दौरान भी समय से पहले बाहर निकलने से बचता है
मजबूतता बढ़ाने के लिए विभिन्न बाजारों के लिए टी3 और एटीआर दोनों के लिए अवधि अनुकूलित की जा सकती है
गंभीर मूल्य आंदोलन स्टॉप लॉस में प्रवेश कर नुकसान का कारण बन सकता है। एटीआर अवधि और स्टॉप दूरी को चौड़ा कर सकता है।
यदि रुझान उलट जाता है और कीमतें ट्रेलिंग स्टॉप को पार करती हैं तो नुकसान संभव है।
पैरामीटर अनुकूलन सीमित ऐतिहासिक डेटा के लिए अति अनुकूलन का जोखिम है। बाजारों / समय सीमाओं में मजबूत अनुकूलन की आवश्यकता है।
संवेदनशीलता और स्थिरता के इष्टतम संतुलन को खोजने के लिए विभिन्न T3 चलती औसत अवधि का परीक्षण करें
संतुलन के बाद सर्वोत्तम जोखिम नियंत्रण और प्रवृत्ति खोजने के लिए एटीआर अवधि का अनुकूलन करें
मोड़ के बिंदुओं पर गलत ट्रेडों से बचने के लिए आरएसआई, एमएसीडी को शामिल करें
इष्टतम स्वचालित मापदंडों के लिए मशीन लर्निंग, मैनुअल पूर्वाग्रह को कम करना
जोखिम को बेहतर ढंग से नियंत्रित करने के लिए स्थिति आकार के नियम जोड़ें
यह रणनीति जोखिम नियंत्रण के साथ तेजी से प्रतिक्रिया करने के लिए T3 और ATR के लाभों को जोड़ती है। पैरामीटर अनुकूलन और अतिरिक्त फ़िल्टर के माध्यम से स्थिरता और दक्षता में और सुधार संभव है। लेकिन व्यापारियों को अभी भी उलट और ब्रेकवीन जोखिमों के लिए देखना चाहिए, और बैकटेस्ट परिणामों पर अत्यधिक निर्भरता से बचें।
/*backtest start: 2022-10-31 00:00:00 end: 2023-11-06 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy(title='UT Bot Alerts (QuantNomad) Strategy w/ NinjaView', overlay=true) T3 = input(100)//600 // Input for Long Settings // Input for Long Settings xPrice3 = close xe1 = ta.ema(xPrice3, T3) xe2 = ta.ema(xe1, T3) xe3 = ta.ema(xe2, T3) xe4 = ta.ema(xe3, T3) xe5 = ta.ema(xe4, T3) xe6 = ta.ema(xe5, T3) b3 = 0.7 c1 = -b3*b3*b3 c2 = 3*b3*b3+3*b3*b3*b3 c3 = -6*b3*b3-3*b3-3*b3*b3*b3 c4 = 1+3*b3+b3*b3*b3+3*b3*b3 nT3Average = c1 * xe6 + c2 * xe5 + c3 * xe4 + c4 * xe3 //plot(nT3Average, color=color.white, title="T3") // Buy Signal - Price is below T3 Average buySignal3 = xPrice3 < nT3Average sellSignal3 = xPrice3 > nT3Average // Inputs a = input(1, title='Key Value. 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