यह रणनीति LuxAlgo
टीएमओ संकेतक मूल्य गति को दर्शाता है। यह ऑसिलेटर संकेतक प्रकार से संबंधित है और विचलन होने पर ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न कर सकता है। एएमए संकेतक एक चिकनी चलती औसत है। यह मूल्य उतार-चढ़ाव की एक श्रृंखला दिखाता है, जब मूल्य ऊपरी / निचले बैंड के करीब आता है तो ओवरबॉट / ओवरसोल्ड स्थितियों का संकेत देता है।
इस रणनीति के पीछे मुख्य तर्क यह हैः टीएमओ ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए प्रवृत्ति विचलन का पता लगा सकता है। एएमए मूल्य रिवर्स जोन की पहचान कर सकता है। मोमबत्ती शरीर के आकार को बढ़ाने से पुष्टि के साथ, वे प्रवृत्ति की शुरुआत को कैप्चर करने की सटीकता में सुधार कर सकते हैं। इसलिए रणनीति लंबी / छोटी होगी जबः
यह एकल संकेतकों की झूठी संकेत समस्या को हल करता है। हाल के बारों
इस रणनीति के लाभों में निम्नलिखित शामिल हैंः
संकेतक संयोजन संकेत की सटीकता में सुधार करता है. झूठे संकेतों को कम करने और सटीकता में सुधार करने के लिए टीएमओ और एएमए एक दूसरे को मान्य करते हैं.
कई स्थितियां प्रवृत्ति प्रारंभ को पकड़ती हैं. टीएमओ संकेत, एएमए चरम और बढ़ते मोमबत्ती के आकार का संयोजन रणनीति को प्रभावी ढंग से प्रवृत्ति की शुरुआत की पहचान करने की अनुमति देता है, जो स्केलिंग रणनीतियों का पीछा करते हैं।
कैंडल-आधारित स्टॉप लॉस जोखिम का प्रबंधन करता है. स्टॉप लॉस के रूप में हाल के बार
संक्षिप्त और प्रभावी तर्क. केवल दो संकेतकों के साथ, रणनीति ने स्पष्ट और सरल तर्क के साथ एक पूर्ण स्कैल्पिंग प्रणाली को लागू किया है। बैकटेस्ट परिणाम भी लाभदायक दिखते हैं।
रणनीति के मुख्य जोखिम:
अक्सर इन-आउट ट्रेडों का जोखिम। छोटी अवधि के लिए स्केलिंग रणनीति के रूप में, उच्च ट्रेडिंग लागत इसकी लाभप्रदता को प्रभावित कर सकती है।
आक्रामक स्टॉप लॉस जोखिम. स्टॉप लॉस के लिए हालिया चरम कीमतों का उपयोग करके, यह बाजार शोर के लिए कमजोर हो सकता है और स्टॉप लॉस ट्रिगर की संभावना बढ़ा सकता है।
कठिन पैरामीटर अनुकूलन जोखिम। रणनीति में कई पैरामीटर शामिल हैं। इष्टतम पैरामीटर संयोजन ढूंढना चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
इस रणनीति को निम्नलिखित क्षेत्रों में और अधिक अनुकूलित किया जा सकता हैः
झूठे संकेतों को दूर करने और संकेत की गुणवत्ता में और सुधार करने के लिए वॉल्यूम जैसे अधिक फ़िल्टर संकेतक जोड़ें।
स्टॉप लॉस के नियमों पर परीक्षण संशोधन इसे कम आक्रामक बनाने के लिए, उदाहरण के लिए स्टॉप लॉस को ट्रिगर करने से पहले पुष्टिकरण बार जोड़ना।
संकेतक के लिए सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए पैरामीटर अनुकूलन करें, जो अधिक शोर को फ़िल्टर करने और जीत दर बढ़ाने में मदद कर सकता है। मुख्य रूप से टीएमओ लंबाई, एएमए लंबाई और गुणक का अनुकूलन करें।
इस रणनीति के लिए सबसे उपयुक्त बाजार की स्थिति का पता लगाने के लिए विभिन्न उत्पादों और समय सीमाओं के बीच इसे लाइव बैकटेस्ट और ट्रेड करें।
यह रणनीति प्रारंभिक प्रवृत्ति आंदोलनों को कैप्चर करके सीमा-बाउंड बाजारों में टीएमओ और एएमए के ट्रेडिंग संकेतों को जोड़ती है। इसमें उच्च संकेत सटीकता, प्रारंभिक प्रवृत्ति कैप्चर और प्रभावी जोखिम नियंत्रण के फायदे हैं। मापदंडों और रणनीति नियमों पर आगे के अनुकूलन इसे एक अत्यधिक व्यावहारिक इंट्राडे स्केल्पिंग रणनीति बना सकते हैं।
/*backtest start: 2023-11-23 00:00:00 end: 2023-11-30 00:00:00 period: 10m basePeriod: 1m 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/ // © Kaspricci //@version=5 strategy("TradeIQ - Crazy Scalping Trading Strategy [Kaspricci]", overlay=true, initial_capital = 1000, currency = currency.USD) headlineTMO = "TMO Settings" tmoLength = input.int(7, "TMO Length", minval = 1, group = headlineTMO) tmoSource = input.source(close, "TMO Source", group = headlineTMO) // calculate values osc = ta.mom(ta.sma(ta.sma(tmoSource, tmoLength), tmoLength), tmoLength) // determine color of historgram oscColor = osc > osc[1] and osc > 0 ? #00c42b : osc < osc[1] and osc > 0 ? #4ee567 : osc < osc[1] and osc < 0 ? #ff441f : osc > osc[1] and osc < 0 ? #c03920 : na // plot histogram //plot(osc, "OSC", oscColor, linewidth = 3, style = plot.style_histogram) // conditon to find highs and lows up = ta.highest(tmoSource, tmoLength) dn = ta.lowest(tmoSource, tmoLength) // define conditions to be used for finding divergence phosc = ta.crossunder(ta.change(osc), 0) plosc = ta.crossover (ta.change(osc), 0) // test for divergence bear = osc > 0 and phosc and ta.valuewhen(phosc,osc,0) < ta.valuewhen(phosc,osc,1) and ta.valuewhen(phosc,up,0) > ta.valuewhen(phosc,up,1) ? 1 : 0 bull = osc < 0 and plosc and ta.valuewhen(plosc,osc,0) > ta.valuewhen(plosc,osc,1) and ta.valuewhen(plosc,dn,0) < ta.valuewhen(plosc,dn,1) ? 1 : 0 // ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- headlineAMA = "AMA Settings" amaSource = input.source(defval = close, title = "AMA Source", group = headlineAMA) amaLength = input.int(defval = 50, title = "AMA Length", minval = 2, group = headlineAMA) amaMulti = input.float(defval = 2.0, title = "Factor", minval = 1) amaShowCd = input(defval = true , title = "As Smoothed Candles") amaShowEx = input(defval = true, title = "Show Alternating Extremities") amaAlpha = input.float(1.0, "Lag", minval=0, step=.1, tooltip='Control the lag of the moving average (higher = more lag)', group= 'AMA Kernel Parameters') amaBeta = input.float(0.5, "Overshoot", minval=0, step=.1, tooltip='Control the overshoot amplitude of the moving average (higher = overshoots with an higher amplitude)', group='AMA Kernel Parameters') // ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- headlineSL = "Stop Loss Settings" slLength = input.int(defval = 10, title = "SL Period", minval = 1, group = headlineSL, tooltip = "Number of bars for swing high / low") // ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- var b = array.new_float(0) var float x = na if barstate.isfirst for i = 0 to amaLength - 1 x := i / (amaLength - 1) w = math.sin(2 * 3.14159 * math.pow(x, amaAlpha)) * (1 - math.pow(x, amaBeta)) array.push(b, w) // local function to filter the source filter(series float x) => sum = 0. for i = 0 to amaLength - 1 sum := sum + x[i] * array.get(b,i) sum / array.sum(b) // apply filter function on source series srcFiltered = filter(amaSource) deviation = ta.sma(math.abs(amaSource - srcFiltered), amaLength) * amaMulti upper = srcFiltered + deviation lower = srcFiltered - deviation //---- crossHigh = ta.cross(high, upper) crossLow = ta.cross(low, lower) var os = 0 os := crossHigh ? 1 : crossLow ? 0 : os[1] ext = os * upper + (1 - os) * lower //---- os_css = ta.rsi(srcFiltered, amaLength) / 100 extColor = os == 1 ? #30FF85 : #ff1100 plot(srcFiltered, "MA", amaShowCd ? na : color.black, 2, editable = false) plot(amaShowEx ? ext : na, "Extremities", ta.change(os) ? na : extColor, 2, editable=false) // handle smoothed candles var float h = na var float l = na var float c = na var float body = na if amaShowCd h := filter(high) l := filter(low) c := filter(amaSource) body := math.abs(math.avg(c[1], c[2]) - c) ohlc_os = ta.rsi(c, amaLength) / 100 plotcandle(math.avg(c[1], c[2]), h, l, c, "Smooth Candles", #434651, bordercolor = na, editable = false, display = amaShowCd ? display.all : display.none) // ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- plotshape(bull ? ext : na, "Bullish Circle", shape.circle, location.absolute, color = #00c42b, size=size.tiny) plotshape(bear ? ext : na, "Bearish Circle", shape.circle, location.absolute, color = #ff441f, size=size.tiny) plotshape(bull ? ext : na, "Bullish Label", shape.labeldown, location.absolute, color = #00c42b, text="Buy", textcolor=color.white, size=size.tiny) plotshape(bear ? ext : na, "Bearish Label", shape.labelup, location.absolute, color = #ff441f, text="Sell", textcolor=color.white, size=size.tiny) // ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- candleSizeIncreasing = body[2] < body[1] and body[1] < body[0] longEntryCond = os == 1 and bull shortEntryCond = os == 0 and bear longEntry = strategy.opentrades == 0 and candleSizeIncreasing and not candleSizeIncreasing[1] and ta.barssince(longEntryCond) < ta.barssince(os == 0) and ta.barssince(longEntryCond) < ta.barssince(bear) shortEntry = strategy.opentrades == 0 and candleSizeIncreasing and not candleSizeIncreasing[1] and ta.barssince(shortEntryCond) < ta.barssince(os == 1) and ta.barssince(shortEntryCond) < ta.barssince(bull) longExit = strategy.opentrades > 0 and strategy.position_size > 0 and (bear or os == 0) shortExit = strategy.opentrades > 0 and strategy.position_size < 0 and (bull or os == 1) recentSwingHigh = ta.highest(high, slLength) // highest high of last candles recentSwingLow = ta.lowest(low, slLength) // lowest low of recent candles bgcolor(longEntry ? color.rgb(76, 175, 79, 90) : na) bgcolor(shortEntry ? color.rgb(255, 82, 82, 90) : na) slLong = (close - recentSwingLow) / syminfo.mintick // stop loss in ticks slShort = (recentSwingHigh - close) / syminfo.mintick // stop loss in ticks newOrderID = str.tostring(strategy.closedtrades + strategy.opentrades + 1) curOrderID = str.tostring(strategy.closedtrades + strategy.opentrades) alertMessageForEntry = "Trade {0} - New {1} Entry at price: {2} with stop loss at: {3}" if (longEntry) alertMessage = str.format(alertMessageForEntry, newOrderID, "Long", close, recentSwingLow) strategy.entry(newOrderID, strategy.long, alert_message = alertMessage) strategy.exit("Stop Loss Long", newOrderID, loss = slLong, alert_message = "Stop Loss for Trade " + newOrderID) if(longExit) strategy.close(curOrderID, alert_message = "Close Trade " + curOrderID) if (shortEntry) alertMessage = str.format(alertMessageForEntry, newOrderID, "Short", close, recentSwingLow) strategy.entry(newOrderID, strategy.short, alert_message = alertMessage) strategy.exit("Stop Loss Short", newOrderID, loss = slShort, alert_message = "Stop Loss for Trade " + newOrderID) if(shortExit) strategy.close(curOrderID, alert_message = "Close Trade " + curOrderID)