यह रणनीति टीडीआई, टीसीएफ, टीटीएफ और टीआईआई सहित कई रुझान संकेतकों के उलट के आधार पर खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करती है। यह रणनीति प्रवेश और निकास के लिए किस संकेतक संकेत का उपयोग करने का चयन करने की अनुमति देती है।
टीडीआई संकेतक को मूल्य गति के साथ जोड़ने और चिकनाई तकनीकों का उपयोग करके बनाया जाता है। यह लंबे समय तक जाता है जब टीडीआई दिशा टीडीआई रेखा के ऊपर पार करती है और नीचे पार करते समय बाहर निकलती है।
टीसीएफ संकेतक तेजी और मंदी की ताकतों को मापने के लिए सकारात्मक और नकारात्मक मूल्य परिवर्तनों को मापता है। जब सकारात्मक परिवर्तन नकारात्मक परिवर्तन से अधिक होता है तो यह लंबा होता है, अन्यथा यह बाहर निकल जाता है।
टीटीएफ संकेतक प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए उच्चतम और निम्नतम कीमतों की शक्ति की तुलना करता है। लंबे संकेत तब होता है जब टीटीएफ 100 से ऊपर पार करता है और बाहर निकलना तब होता है जब यह -100 से नीचे पार करता है।
टीआईआई ट्रेंड रिवर्स की पहचान करने के लिए चलती औसत और मूल्य बैंड को जोड़ती है। यह अल्पकालिक और दीर्घकालिक दोनों रुझानों पर विचार करती है। लंबा संकेत 80 से ऊपर है और निकास 80 से नीचे है।
प्रविष्टि लंबा और बंद तर्क कॉन्फ़िगर किए गए संकेतक के आधार पर उपयुक्त संकेतों का चयन करता है।
रणनीति में कई आम तौर पर प्रवृत्ति व्यापार संकेतकों को शामिल किया गया है जो बदलती बाजार स्थितियों के अनुकूल लचीलेपन की अनुमति देता है। विशिष्ट लाभः
इस रणनीति के सामने मुख्य जोखिम हैंः
जोखिमों को निम्न द्वारा कम किया जा सकता हैः
इस रणनीति को कई क्षेत्रों में बढ़ाया जा सकता हैः
कई रुझान उलटने के संकेतकों और अनुकूलन विन्यासों को जोड़कर, यह रणनीति रुझान मोड़ बिंदुओं पर संचालित होने के लिए विभिन्न बाजार वातावरणों के अनुकूल है। जोखिम को नियंत्रित करते हुए इष्टतम मापदंडों और संकेतकों को ढूंढना महत्वपूर्ण है। निरंतर अनुकूलन और सत्यापन एक स्थिर अल्फा रणनीति का निर्माण कर सकते हैं।
/*backtest start: 2023-11-13 00:00:00 end: 2023-11-15 03:00:00 period: 5m basePeriod: 1m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 // // This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/ // © kruskakli // // Here is a collection of Trend Indicators as defined by M.H Pee and presented // in various articles of the "STOCKS & COMMODITIES Magazine" // // The actual implementation of the indicators here are made by: everget // // I have gather them here so that they easily can be tested. // // My own test was made using 15 companies from the OMXS30 list // during the time period of 2016-2018, and I only went LONG. // // The result was as follows: // // Average Std.Dev // profit // TDI 3.04% 5.97 // TTF 1.22%. 5.73 // TII 1.07% 6.2 // TCF 0.32% 2.68 // strategy("M.H Pee indicators", overlay=true) use = input(defval="TDI", title="Use Indicator", type=input.string, options=["TDI","TCF","TTF","TII"]) src = close // // TDI // length = input(title="Length", type=input.integer, defval=20) mom = change(close, length) tdi = abs(sum(mom, length)) - sum(abs(mom), length * 2) + sum(abs(mom), length) // Direction Indicator tdiDirection = sum(mom, length) tdiLong = crossover(tdiDirection, tdi) tdiXLong = crossunder(tdiDirection, tdi) // // TCF // tcflength = input(title="Length", type=input.integer, defval=35) plusChange(src) => change_1 = change(src) change(src) > 0 ? change_1 : 0.0 minusChange(src) => change_1 = change(src) change(src) > 0 ? 0.0 : -change_1 plusCF = 0.0 plusChange__1 = plusChange(src) plusCF := plusChange(src) == 0 ? 0.0 : plusChange__1 + nz(plusCF[1]) minusCF = 0.0 minusChange__1 = minusChange(src) minusCF := minusChange(src) == 0 ? 0.0 : minusChange__1 + nz(minusCF[1]) plusTCF = sum(plusChange(src) - minusCF, tcflength) minusTCF = sum(minusChange(src) - plusCF, tcflength) tcfLong = plusTCF > 0 tcfXLong = plusTCF < 0 // // TTF // ttflength = input(title="Lookback Length", type=input.integer, defval=15) hh = highest(length) ll = lowest(length) buyPower = hh - nz(ll[length]) sellPower = nz(hh[length]) - ll ttf = 200 * (buyPower - sellPower) / (buyPower + sellPower) ttfLong = crossover(ttf, 100) ttfXLong = crossunder(ttf, -100) // // TII // majorLength = input(title="Major Length", type=input.integer, defval=60) minorLength = input(title="Minor Length", type=input.integer, defval=30) upperLevel = input(title="Upper Level", type=input.integer, defval=80) lowerLevel = input(title="Lower Level", type=input.integer, defval=20) sma = sma(src, majorLength) positiveSum = 0.0 negativeSum = 0.0 for i = 0 to minorLength - 1 by 1 price = nz(src[i]) avg = nz(sma[i]) positiveSum := positiveSum + (price > avg ? price - avg : 0) negativeSum := negativeSum + (price > avg ? 0 : avg - price) negativeSum tii = 100 * positiveSum / (positiveSum + negativeSum) tiiLong = crossover(tii, 80) tiiXLong = crossunder(tii,80) // // LOGIC // enterLong = (use == "TDI" and tdiLong) or (use == "TCF" and tcfLong) or (use == "TTF" and ttfLong) or (use == "TII" and tiiLong) exitLong = (use == "TDI" and tdiXLong) or (use == "TCF" and tcfXLong) or (use == "TTF" and ttfXLong) or (use == "TII" and tiiXLong) // Time range for Back Testing btStartYear = input(title="Back Testing Start Year", type=input.integer, defval=2016) btStartMonth = input(title="Back Testing Start Month", type=input.integer, defval=1) btStartDay = input(title="Back Testing Start Day", type=input.integer, defval=1) startTime = timestamp(btStartYear, btStartMonth, btStartDay, 0, 0) btStopYear = input(title="Back Testing Stop Year", type=input.integer, defval=2028) btStopMonth = input(title="Back Testing Stop Month", type=input.integer, defval=12) btStopDay = input(title="Back Testing Stop Day", type=input.integer, defval=31) stopTime = timestamp(btStopYear, btStopMonth, btStopDay, 0, 0) window() => time >= startTime and time <= stopTime ? true : false riskPerc = input(title="Max Position %", type=input.float, defval=20, step=0.5) maxLossPerc = input(title="Max Loss Risk %", type=input.float, defval=5, step=0.25) // Average True Range (ATR) measures market volatility. // We use it for calculating position sizes. atrLen = input(title="ATR Length", type=input.integer, defval=14) stopOffset = input(title="Stop Offset", type=input.float, defval=1.5, step=0.25) limitOffset = input(title="Limit Offset", type=input.float, defval=1.0, step=0.25) atrValue = atr(atrLen) // Calculate position size maxPos = floor((strategy.equity * (riskPerc/100)) / src) // The position sizing algorithm is based on two parts: // a certain percentage of the strategy's equity and // the ATR in currency value. riskEquity = (riskPerc / 100) * strategy.equity // Translate the ATR into the instrument's currency value. atrCurrency = (atrValue * syminfo.pointvalue) posSize0 = min(floor(riskEquity / atrCurrency), maxPos) posSize = posSize0 < 1 ? 1 : posSize0 if (window()) strategy.entry("Long", long=true, qty=posSize0, when=enterLong) strategy.close_all(when=exitLong)