यह रणनीति दोहरे ईएमए और विलियम्स संकेतकों को जोड़ती है ताकि प्रवृत्ति की दिशा की पहचान की जा सके और जब वे मजबूत हों तो प्रवृत्तियों को ट्रैक किया जा सके।
यह रणनीति दोहरे ईएमए संकेतक से अल्पकालिक और दीर्घकालिक ईएमए का उपयोग करती है। जब अल्पकालिक ईएमए दीर्घकालिक ईएमए के ऊपर पार करता है तो एक प्रवेश संकेत उत्पन्न होता है। जब अल्पकालिक ईएमए दीर्घकालिक ईएमए के नीचे पार करता है तो एक निकास संकेत उत्पन्न होता है। यह दोहरे ईएमए का उपयोग करके मध्यम और दीर्घकालिक रुझानों को पकड़ता है।
इसके अलावा, विलियम्स इंडिकेटर का उपयोग उलटफेर की पहचान करने के लिए किया जाता है। विलियम्स इंडिकेटर आवधिक उच्च और निम्न को देखकर ओवरबॉट या ओवरसोल्ड निर्धारित करता है। ओवरबॉट होने पर बिक्री संकेत उत्पन्न होते हैं। ओवरसोल्ड होने पर खरीद संकेत उत्पन्न होते हैं।
विशिष्ट तर्क यह हैः
लंबी प्रविष्टिः अल्पकालिक ईएमए मध्यमकालिक ईएमए और दीर्घकालिक ईएमए से ऊपर जाता है, विलियम्स संकेतक ओवरसोल्ड क्षेत्र दिखाता है और रिवर्स अवसर को इंगित करने वाला सबसे कम बिंदु बनाता है।
लघु प्रविष्टिः अल्पकालिक ईएमए मध्यमकालिक ईएमए और दीर्घकालिक ईएमए से नीचे पार करता है, विलियम्स संकेतक ओवरबॉट जोन दिखाता है और रिवर्स अवसर को इंगित करने वाला उच्चतम बिंदु बनाता है।
आरएसआई संकेतक को व्यापार संकेतों की पुष्टि करने और नए उच्च स्तरों का पीछा करने और अंधाधुंध रूप से गिरावट को मारने से बचने के लिए भी पेश किया गया है।
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ अमान्य रुझानों को फ़िल्टर करने और केवल सबसे मजबूत मध्यम और दीर्घकालिक रुझानों को ट्रैक करने के लिए दोहरे ईएमए का उपयोग करना है। यह शोर को फ़िल्टर करता है और अमान्य ट्रेडों को कम करता है।
विलियम्स इंडिकेटर का परिचय भी बहुत प्रभावी है। सबसे पहले, यह समय पर पदों को बंद करने के लिए उलट अवसरों की पहचान करता है। दूसरा, यह प्रवृत्ति संकेतों की प्रभावशीलता की पुष्टि करता है।
दोहरी ईएमए और विलियम्स का संयोजन इस रणनीति को मध्यम और दीर्घकालिक उत्पादों में अच्छे ट्रैकिंग लाभ प्राप्त करने की अनुमति देता है, साथ ही उलटफेर की पहचान और नुकसान को सीमित करता है।
मुख्य जोखिम रुझान उलटने के बिंदुओं की पहचान करने में कठिनाई में निहित है। हालांकि विलियम्स इंडिकेटर और आरएसआई इंडिकेटर रिवर्स ट्रेडों की प्रभावशीलता सुनिश्चित करते हैं, कठिनाई अभी भी अधिक है और नए उच्च स्तरों का पीछा करने और गिरावट को मारने के जोखिम से पूरी तरह से बचा नहीं जा सकता है।
इसके अतिरिक्त, दोहरे ईएमए में स्वयं कुछ विलंब होता है। जब अल्पकालिक और मध्यम और दीर्घकालिक रुझान अलग हो जाते हैं, तो कुछ पहचान की कठिनाई हो सकती है।
इस रणनीति को निम्नलिखित तरीकों से अनुकूलित किया जा सकता हैः
बेहतर मापदंडों को खोजने के लिए अधिक ईएमए चक्र संयोजनों का परीक्षण करें
एटीआर, अस्थिरता सूचकांक आदि के आधार पर अनुकूलनशील निकास तंत्र को बढ़ाएं ताकि उलटफेर का आकलन किया जा सके।
रुझानों और उलटफेरों की भविष्यवाणी करने के लिए LSTM आदि के साथ मशीन लर्निंग का परिचय दें
इलियट वेव थ्योरी आदि का उपयोग करके रिवर्सल ट्रेडिंग नियमों में सुधार
बाजार की स्थितियों के आधार पर अनुकूलन योग्य स्थिति आकार का परिचय
यह रणनीति मध्यम और दीर्घकालिक रुझानों को पकड़ने और प्रमुख रुझानों के दौरान उच्च रिटर्न प्राप्त करने के लिए दोहरे ईएमए और विलियम्स संकेतक को सफलतापूर्वक जोड़ती है। इस बीच, विलियम्स संकेतक को पेश करने से रणनीति को समय में उलटफेर की पहचान करने और नुकसान में कटौती करने की भी अनुमति मिलती है। अगला कदम अनुकूलन के लिए अधिक संकेतक और मॉडल पेश करके रणनीति की स्थिरता को और बढ़ाने के लिए है।
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out_a : na, title="EMA A", color=color_green, offset=offset_a) len_b = input(50, minval=1, title="EMA Length B", group="EMA") src_b = input(close, title="EMA Source B", group="EMA") offset_b = input(title="EMA Offset B", type=input.integer, defval=0, minval=-500, maxval=500, group="EMA") out_b = ema(src_b, len_b) ema_b_color = (theme == "dark") ? color_yellow : color_orange plot(show_ema ? out_b : na, title="EMA B", color=ema_b_color, offset=offset_b) len_c = input(100, minval=1, title="EMA Length C", group="EMA") src_c = input(close, title="EMA Source C", group="EMA") offset_c = input(title="EMA Offset C", type=input.integer, defval=0, minval=-500, maxval=500, group="EMA") out_c = ema(src_c, len_c) ema_c_color = (theme == "dark") ? color_white : color_blue plot(show_ema ? out_c : na, title="EMA C", color=ema_c_color, offset=offset_c) // *************RSI************* rsi_len = input(14, minval=1, title="RSI Length", group="RSI") rsi_src = input(close, "RSI Source", type = input.source, group="RSI") up = rma(max(change(rsi_src), 0), rsi_len) down = rma(-min(change(rsi_src), 0), rsi_len) rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down)) // *************Calculation************* long = (out_a > out_b) and (out_a > out_c) and downFractal and low[2] > out_c and rsi[2] < rsi short = (out_a < out_b) and (out_a < out_c) and upFractal and high[2] < out_c and rsi[2] > rsi plotshape(long, style=shape.labelup, color=color_green, location=location.belowbar, title="long label", text= "L", textcolor=color_white) plotshape(short, style=shape.labeldown, color=color_red, location=location.abovebar, title="short label", text= "S", textcolor=color_white) // *************End of Signals calculation************* // Make input options that configure backtest date range startDate = input(title="Start Date", type=input.integer, defval=1, minval=1, maxval=31, group="Orders") startMonth = input(title="Start Month", type=input.integer, defval=1, minval=1, maxval=12, group="Orders") startYear = input(title="Start Year", type=input.integer, defval=2018, minval=1800, maxval=2100, group="Orders") endDate = input(title="End Date", type=input.integer, defval=1, minval=1, maxval=31, group="Orders") endMonth = input(title="End Month", type=input.integer, defval=12, minval=1, maxval=12, group="Orders") endYear = input(title="End Year", type=input.integer, defval=2022, minval=1800, maxval=2100, group="Orders") // Look if the close time of the current bar // falls inside the date range inDateRange = (time >= timestamp(syminfo.timezone, startYear, startMonth, startDate, 0, 0)) and (time < timestamp(syminfo.timezone, endYear, endMonth, endDate, 0, 0)) // Make inputs that set the take profit % (optional) longProfitPerc = input(title="Long Take Profit (%)", type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=0.5, group="Orders") * 0.01 shortProfitPerc = input(title="Short Take Profit (%)", type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=0.5, group="Orders") * 0.01 // Figure out take profit price longExitPrice = strategy.position_avg_price * (1 + longProfitPerc) shortExitPrice = strategy.position_avg_price * (1 - shortProfitPerc) // Plot take profit values for confirmation plot(series=(strategy.position_size > 0) ? longExitPrice : na, color=color_green, style=plot.style_circles, linewidth=1, title="Long Take Profit") plot(series=(strategy.position_size < 0) ? shortExitPrice : na, color=color_green, style=plot.style_circles, linewidth=1, title="Short Take Profit") // Submit entry orders if (inDateRange and long and strategy.opentrades == 0) strategy.entry(id="Long", long=true) if (inDateRange and short and strategy.opentrades == 0) strategy.entry(id="Short", long=false) // Set stop loss level with input options (optional) longLossPerc = input(title="Long Stop Loss (%)", type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=3.1, group="Orders") * 0.01 shortLossPerc = input(title="Short Stop Loss (%)", type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=3.1, group="Orders") * 0.01 // Determine stop loss price longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc) shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortLossPerc) // Plot stop loss values for confirmation plot(series=(strategy.position_size > 0) ? longStopPrice : na, color=color_red, style=plot.style_cross, linewidth=1, title="Long Stop Loss") plot(series=(strategy.position_size < 0) ? shortStopPrice : na, color=color_red, style=plot.style_cross, linewidth=1, title="Short Stop Loss") // Submit exit orders based on calculated stop loss price if (strategy.position_size > 0) strategy.exit(id="ExL",limit=longExitPrice, stop=longStopPrice) if (strategy.position_size < 0) strategy.exit(id="ExS", limit=shortExitPrice, stop=shortStopPrice) // Exit open market position when date range ends if (not inDateRange) strategy.close_all()