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वॉल्यूम प्राइस इंडिकेटर संतुलित ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-24 14:35:13
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अवलोकन

यह रणनीति एक मल्टी-टाइमफ्रेम वॉल्यूम प्राइस इंडिकेटर ट्रेडिंग रणनीति है। यह संभावित लॉन्ग सिग्नल की पहचान करने के लिए रिलेटिव स्ट्रेंथ इंडेक्स (आरएसआई), एवरेज ट्रू रेंज (एटीआर), सिंपल मूविंग एवरेज (एसएमए) और कस्टम वॉल्यूम प्राइस स्थितियों का व्यापक रूप से उपयोग करती है। जब कुछ ओवरसोल्ड, वॉल्यूम प्राइस क्रॉसओवर, प्राइस ब्रेकआउट और अन्य प्रवेश शर्तें पूरी होती हैं, तो यह रणनीति लंबी पोजीशन स्थापित करेगी। यह प्रति ट्रेड जोखिम-इनाम अनुपात को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस और लाभ स्तर भी निर्धारित करती है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति के मुख्य बिंदु निम्नलिखित हैंः

  1. जब आरएसआई ओवरसोल्ड स्तर से नीचे होता है और पिछले 10 बार के लिए ओवरसोल्ड रहता है, तो इसे ओवरसोल्ड सिग्नल माना जाता है
  2. वॉल्यूम मूल्य शर्तों के कई सेट परिभाषित हैं, और वॉल्यूम मूल्य संकेतक लंबे संकेत को ट्रिगर करने के लिए इन सभी शर्तों को एक ही समय में पूरा करने की आवश्यकता है
  3. जब समापन मूल्य 13 अवधि के एसएमए से ऊपर टूट जाता है, तो इसे मूल्य ब्रेकआउट संकेत माना जाता है
  4. एटीआर छोटी अवधि एटीआर बड़ी अवधि की तुलना में कम होने के लिए भी एक योगदान लंबे संकेत है
  5. रणनीति अंतिम लंबी प्रविष्टि निर्णय लेने के लिए उपरोक्त सभी संकेतों को जोड़ती है

विशेष रूप से, यह रणनीति आरएसआई संकेतक के लिए लंबाई और ओवरसोल्ड मापदंडों को निर्धारित करती है और इन मापदंडों के आधार पर आरएसआई मूल्यों की गणना करती है। जब आरएसआई कई लगातार बार्स के लिए ओवरसोल्ड स्तर से नीचे रहता है, तो एक ओवरसोल्ड सिग्नल ट्रिगर किया जाता है।

इसके अतिरिक्त, रणनीति 3 वॉल्यूम थ्रेशोल्ड को परिभाषित करती है और विभिन्न समय सीमाओं के डेटा के आधार पर वॉल्यूम मूल्य शर्तों के कई सेट सेट करती है। उदाहरण के लिए, 90-अवधि का वॉल्यूम मूल्य 49-अवधि के 1.5 गुना से अधिक है। जब इन सभी वॉल्यूम मूल्य शर्तों को एक ही समय में पूरा किया जाता है, तो वॉल्यूम मूल्य संकेतक एक लंबा संकेत उत्पन्न करता है।

मूल्य पहलू पर, रणनीति 13-अवधि एसएमए की गणना करती है और एसएमए के ऊपर कीमत टूटने के बाद से बारों की संख्या को गिनती करती है। जब कीमत एसएमए के ऊपर टूटती है और ब्रेकआउट के बाद बारों की संख्या 5 से कम होती है, तो इसे मूल्य ब्रेकआउट संकेत माना जाता है।

एटीआर अवधि के मापदंडों के लिए, यह रणनीति एटीआर के लिए 5 की एक छोटी अवधि और 14 की एक बड़ी अवधि निर्दिष्ट करती है। जब छोटी अवधि एटीआर बड़ी अवधि एटीआर से कम होती है, तो यह संकेत देता है कि बाजार की अस्थिरता नीचे की ओर तेज हो रही है और लंबे संकेत में योगदान देती है।

अंत में, रणनीति में उपरोक्त सभी प्रवेश मानदंडों को ध्यान में रखा गया है, जिसमें ओवरसोल्ड, वॉल्यूम प्राइस, प्राइस ब्रेकआउट और एटीआर इंडिकेटर शामिल हैं। जब इन सभी शर्तों को एक ही समय में पूरा किया जाता है, तो अंतिम लॉन्ग सिग्नल ट्रिगर किया जाता है और एक लंबी स्थिति स्थापित की जाती है।

लाभ

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

  1. मल्टी टाइमफ्रेम वॉल्यूम प्राइस कंडीशन जजमेंट सटीकता में सुधार करता है। केवल एक टाइमफ्रेम के बजाय विभिन्न टाइमफ्रेम में वॉल्यूम प्राइस डेटा के कई सेट का मूल्यांकन करके, रणनीति ट्रेडिंग वॉल्यूम की एकाग्रता को अधिक सटीक रूप से जज कर सकती है।

  2. ओवरसोल्ड + वॉल्यूम प्राइस + प्राइस ब्रेकआउट के ट्रिपल कन्फर्मेशन मैकेनिज्म से विश्वसनीय एंट्री सिग्नल सुनिश्चित होते हैं। ओवरसोल्ड की स्थिति एंट्री के लिए बुनियादी समय प्रदान करती है, जबकि वॉल्यूम प्राइस और प्राइस इंडिकेटर से अतिरिक्त कन्फर्मेशन से लॉन्ग सिग्नल की विश्वसनीयता सुनिश्चित होती है।

  3. स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट तंत्र प्रति ट्रेड जोखिम को सख्ती से नियंत्रित करता है। स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट मापदंडों को व्यापार प्रति जोखिम को उचित रूप से नियंत्रित करते हुए लाभ को अधिकतम करने के लिए व्यक्तिगत जोखिम भूख के आधार पर समायोजित किया जा सकता है।

  4. कई संकेतकों को एकीकृत करने से मजबूती बढ़ जाती है। भले ही कुछ संकेतकों में विफलता या खराबी हो, रणनीति अभी भी निर्णय के लिए अन्य संकेतकों पर भरोसा कर सकती है और एक निश्चित स्तर की लचीलापन सुनिश्चित कर सकती है।

जोखिम और प्रति उपाय

इस रणनीति के साथ कुछ जोखिम भी हैंः

  1. पैरामीटर विन्यास जोखिम। संकेतकों की पैरामीटर सेटिंग्स सीधे निर्णय को प्रभावित करती हैं, और अनुचित पैरामीटर ट्रेडिंग संकेतों में पूर्वाग्रह का कारण बन सकते हैं। उचित पैरामीटर मूल्यों को सावधानीपूर्वक मान्य करने की आवश्यकता है।

  2. सीमित लाभ क्षमता सामूहिक निर्णय के लिए कई संकेतकों को एकीकृत करने वाली रणनीति के रूप में, इसके संकेत प्रति इकाई समय अपेक्षाकृत कम ट्रेडों के साथ अधिक रूढ़िवादी होते हैं, इसलिए लाभ क्षमता में कुछ बाधाएं होती हैं।

  3. सूचक विचलन जोखिम: जब कुछ सूचक लंबे संकेत देते हैं जबकि अन्य छोटे संकेत देते हैं, तो रणनीति इष्टतम निर्णय निर्धारित नहीं कर सकती है। सूचक के बीच इस तरह के संभावित विचलन की पहचान और पूर्व-समाधान की आवश्यकता होती है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में और अधिक अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. निर्णय में सहायता के लिए मशीन लर्निंग मॉडल शामिल करें। मॉडल को मैन्युअल रूप से परिभाषित मापदंडों को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए वॉल्यूम मूल्य और अस्थिरता सुविधाओं पर प्रशिक्षित किया जा सकता है।

  2. लाभ लेने की रणनीतियों की परिष्कृतता में सुधार करना, जैसे कि लाभ लेने के पीछे रुकना, आंशिक लाभ लेना, आदि लाभ के नुकसान को रोकने के साथ प्रति व्यापार लाभ को और बढ़ाने के लिए।

  3. ऑर्डर बुक डेटा को शामिल करने का मूल्यांकन करें। मूल्य और मात्रा चार्ट डेटा के अलावा, ऑर्डर बुक डेटा पूरक संदर्भ संकेत प्रदान करने के लिए गहराई तरलता वितरण जानकारी भी प्रकट करता है।

  4. अन्य संकेतकों के साथ परीक्षण संयोजन। यह रणनीति मुख्य रूप से आरएसआई, एटीआर और एसएमए जैसे संकेतकों का उपयोग करती है। व्यापार संकेतों के स्रोतों को विविधता और अनुकूलित करने के लिए बोलिंगर बैंड और केडीजे जैसे अन्य संकेतकों को भी जोड़ा जा सकता है।

निष्कर्ष

यह रणनीति संभावित लंबी प्रविष्टि के अवसरों की पहचान करने के लिए आरएसआई, एटीआर, एसएमए और कस्टम वॉल्यूम मूल्य स्थितियों सहित संकेतकों के संयोजन का उपयोग करती है। इसमें बहु-टाइमफ्रेम वॉल्यूम मूल्य मूल्यांकन, ट्रिपल पुष्टिकरण तंत्र और स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट जोखिम नियंत्रण जैसे फायदे हैं। फिर भी, पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन, सीमित लाभ क्षमता जैसे जोखिमों को भी ध्यान में रखने की आवश्यकता है। भविष्य में, इस रणनीति को मशीन लर्निंग संवर्धन, अधिक परिष्कृत लाभ लेने के डिजाइन, ऑर्डर बुक डेटा के साथ-साथ विस्तारित संकेतक संयोजनों के माध्यम से और बढ़ाया जा सकता है।

/*backtest
start: 2023-10-24 00:00:00
end: 2023-11-23 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// © Kimply_Tr
//@version=5

// Strategy settings and parameters
strategy(title='Volume ValueWhen Velocity', overlay=true)

// Define the stop-loss and take-profit percentages for the long strategy
long_stoploss_value = input.float(defval=3, title='Stop-Loss (SL) %', minval=0, group='▶ Stop Loss/Take Profit => Long-Strategy', inline='2')
long_stoploss_percentage = close * (long_stoploss_value / 100) / syminfo.mintick  // Calculate long stop-loss percentage
long_takeprofit_value = input.float(defval=2, title='Take-Profit (TP) %', minval=0, group='▶ Stop Loss/Take Profit => Long-Strategy', inline='2')
long_takeprofit_percentage = close * (long_takeprofit_value / 100) / syminfo.mintick  // Calculate long take-profit percentage

// Define parameters related to ValueWhen occurrences
occurrence_ValueWhen_1 = input.int(title='occurrence_ValueWhen_1', defval=1, maxval=100, step=1, group="▶ ValueWhen",tooltip ="Its value must be smaller than (occurrence_ValueWhen_2)")  
occurrence_ValueWhen_2 = input.int(title='occurrence_ValueWhen_2', defval=5, maxval=100, step=1, group="▶ ValueWhen" ,tooltip="Its value must be greater than (occurrence_ValueWhen_1)")
distance_value=input.int(title='distance_value_occurrence', defval=170, maxval=5000, step=1, group="▶ ValueWhen" ,tooltip="It indicates the minimum distance between the occurrences of 1 and 2, i.e. the difference between the occurrences of 1 and 2 is greater than (distance_value_occurrence)")

// Define RSI-related parameters
rsi_over_sold = input.int(defval=60, minval=1, title='Oversold Level', group='▶ RSI',inline ='2')  // Input for oversold level in RSI
rsi_length = input.int(defval=40, minval=1, title='RSI Length', group='▶ RSI',inline ='2')  // Input for RSI length
rsi = ta.rsi(close, rsi_length)  // Calculate RSI

// Define volume thresholds
volume_threshold1 = input.float(title='volume_threshold_1', defval=0.5, maxval=10, step=0.1, group="▶ Volume")  
volume_threshold2 = input.float(title='volume_threshold_2', defval=0.4, maxval=10, step=0.1, group="▶ Volume")  
volume_threshold3 = input.float(title='volume_threshold_3', defval=0.62, maxval=10, step=0.1, group="▶ Volume")  

// ATR (Average True Range)
// Define ATR parameters
atr_small = input.int(title='ATR_Small', defval=5, maxval=500, step=1, group="▶ Atr",inline ='2') 
atr_big = input.int(title='ATR_Big ', defval=14, maxval=500, step=1, group="▶ Atr",inline ='2') 

atr_value3 = ta.atr(15)  // Calculate ATR value 3
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Date Range
// Define the date range for back-testing
start_date = input.int(title='Start Day', defval=1, minval=1, maxval=31, group='▶ Time-Period for Back-Testing', inline='1')  // Input for start day
end_date = input.int(title='until Day', defval=1, minval=1, maxval=31, group='▶ Time-Period for Back-Testing', inline='1')  // Input for end day
start_month = input.int(title='Start Month', defval=7, minval=1, maxval=12, group='▶ Time-Period for Back-Testing', inline='2')  // Input for start month
end_month = input.int(title='until Month', defval=1, minval=1, maxval=12, group='▶ Time-Period for Back-Testing', inline='2')  // Input for end month
start_year = input.int(title='Start Year', defval=2022, minval=1800, maxval=3000, group='▶ Time-Period for Back-Testing', inline='3')  // Input for start year
end_year = input.int(title='until Year', defval=2077, minval=1800, maxval=3000, group='▶ Time-Period for Back-Testing', inline='3')  // Input for end year
in_date_range = time >= timestamp(syminfo.timezone, start_year, start_month, start_date, 0, 0) and time < timestamp(syminfo.timezone, end_year, end_month, end_date, 0, 0)  // Check if the current time is within the specified date range
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
was_over_sold = ta.barssince(rsi <= rsi_over_sold) <= 10  // Check if RSI was oversold in the last 10 bars
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
getVolume(symbol, bar) =>
    request.security(syminfo.tickerid, "D", volume)[bar]  // Function to get volume data for a specific symbol and bar

getVolume2(symbol, bar) =>
    request.security(syminfo.tickerid, "39", volume)[bar]  // Function to get volume data for a specific symbol and bar 2
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

firstCandleColor1 = request.security(syminfo.tickerid, "D", close[2] > open[1] ? 1 : 0)
firstCandleColor2 = request.security(syminfo.tickerid, "1", close[2] > open[0] ? 1 : 0)
firstCandleColor3 = request.security(syminfo.tickerid, "W", close[1] > open[1] ? 1 : 0)

firstCandleColor= ((firstCandleColor1+firstCandleColor2)) > firstCandleColor3 ? 1 : 0

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
sma = ta.sma(close, 13)  // Calculate the simple moving average (SMA) of the close price over 13 periods
numCandles = ta.barssince(close > sma)  // Count the number of candles since the close price crossed above the SMA
atr1=request.security(syminfo.tickerid, "30", ta.atr(atr_small)<ta.atr(atr_big))  // Get the ATR value for the specific security and timeframe (30 minutes) and check if ATR_small is less than ATR_big

prevClose = ta.valuewhen(close > sma, close, occurrence_ValueWhen_1)  // Get the close price when it first crosses above the SMA based on occurrence_ValueWhen_1
prevCloseBarsAgo = ta.valuewhen(close > sma, close, occurrence_ValueWhen_2)  // Get the close price when it first crosses above the SMA based on occurrence_ValueWhen_2
prevCloseChange =  (prevCloseBarsAgo - prevClose )  // Calculate the change in the close price between the occurrences of crossing above the SMA

atrval=(atr_value3>140) or (atr_value3 < 123)  // Check if atr_value3 is either greater than 140 or less than 123

Condition =  getVolume(syminfo.tickerid, 90) > volume_threshold1 * getVolume(syminfo.tickerid, 49)   and getVolume(syminfo.tickerid, 110) > volume_threshold3 * getVolume(syminfo.tickerid, 49)  and getVolume2(syminfo.tickerid, 30) > volume_threshold2 * getVolume2(syminfo.tickerid, 55) and getVolume2(syminfo.tickerid, 7) > volume_threshold2 * getVolume2(syminfo.tickerid, 3)  // Check multiple volume conditions

buy_signal=Condition  and atrval and firstCandleColor==0 and  was_over_sold and  prevCloseChange> distance_value and atr1 and  numCandles<5  // Determine if the buy signal is generated based on various conditions

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Long Strategy
// Enter long position if the buy signal conditions are met and within the specified date range
if buy_signal and in_date_range
    strategy.entry('Long', strategy.long, alert_message='Open Long Position')  // Enter long position
    strategy.exit('Long SL/TP', from_entry='Long', loss=long_stoploss_percentage, profit=long_takeprofit_percentage, alert_message='Your SL/TP-Limit for the Long-Strategy has been activated.')  // Exit long position with stop-loss and take-profit
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