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टीटीएम फाल्कन ऑसिलेटर रिवर्स रणनीति मूल्य रिवर्स पर आधारित

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-05 15:07:10
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अवलोकन

इस रणनीति का नाम है TTM फाल्कन ऑसिलेटर रिवर्स रणनीति मूल्य रिवर्सन पर आधारित। यह एक ऑसिलेटर संकेतक है जो मूल्य रिवर्स संकेतों के आधार पर ट्रेडिंग संकेतों की खोज करता है।

रणनीति का मुख्य विचार मूल्य पैटर्न का उपयोग करके प्रवृत्ति उलट को न्याय करना है। जब कीमत तीन नए उच्च या निम्न K- लाइन बार बनाती है, तो इसे संबंधित लंबी या छोटी स्थिति लेने के लिए मूल्य उलट संकेत के रूप में माना जाता है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति K-लाइन बारों के समापन मूल्य परिवर्तनों का अवलोकन करके मूल्य उलटों का न्याय करती है। विशिष्ट तर्क हैः

जब पहली K-लाइन बार की समापन कीमत दूसरी बार से कम होती है, तो संकेत 1 के रूप में दर्ज किया जाता है; जब उच्च होता है, तो संकेत 0 के रूप में दर्ज किया जाता है।
यदि पिछला संकेत 1 था (जो मूल्य में गिरावट का प्रतिनिधित्व करता है), और दूसरे या तीसरे K-लाइन बार की समापन कीमत पहले से कम है, तो इसे मूल्य उलट सिग्नल के रूप में माना जाता है और एक बिक्री संकेत जारी किया जाता है।
यदि पिछला संकेत 0 था (मूल्य वृद्धि का प्रतिनिधित्व करता है), और दूसरे या तीसरे K-लाइन बार की समापन कीमत पहले एक से अधिक है, तो इसे मूल्य उलट संकेत के रूप में माना जाता है और एक खरीद संकेत जारी किया जाता है।

इस पद्धति के माध्यम से, रणनीति तेजी से मूल्य उलटफेर का न्याय कर सकती है और पलटाव बिंदुओं के आसपास समय में पदों में प्रवेश कर सकती है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य लाभ इस प्रकार हैंः

तेजी से प्रतिक्रिया. कीमतों के उलटफेर का न्याय करने के लिए केवल तीन के-लाइन बारों के बीच आकार संबंध की तुलना करके, यह जल्दी से बाजार उलटफेर बिंदुओं का निर्धारण कर सकता है और समय पर पदों में प्रवेश कर सकता है।
कम ट्रेडिंग आवृत्ति. अन्य ऑसिलेटर रणनीतियों की तुलना में, यह रणनीति केवल संकेत देती है जब कीमतें स्पष्ट रूप से उलट जाती हैं, जो प्रभावी रूप से अनावश्यक ट्रेडों को कम कर सकती है।
मापदंडों के लिए अनुकूलन के लिए बड़ा स्थान। रणनीति में अनुकूलन के लिए बड़ी क्षमता है और विभिन्न बाजार वातावरण के अनुकूल के-लाइन चक्र मापदंडों को समायोजित किया जा सकता है।
मात्रात्मक बैकटेस्टिंग: इस रणनीति को मात्रात्मक प्लेटफार्मों पर स्वचालित बैकटेस्टिंग के लिए सीधे लागू किया जा सकता है, जिससे परीक्षण की दक्षता में काफी सुधार होता है।
सरल और समझने में आसान तर्क. नौसिखिया व्यापारी भी आसानी से समझ सकते हैं और रणनीति के मूल तर्क को समझ सकते हैं.

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं, जो मुख्य रूप से निम्नलिखित में निहित हैंः

जब कीमत बहुत तेजी से उतार-चढ़ाव करती है, तो उलट सिग्नल गलत हो सकते हैं, उच्च स्तरों का पीछा करने और बिक्री कम करने के लिए प्रवण हो सकते हैं।
कठिन पैरामीटर अनुकूलन. के-लाइन चक्र मापदंडों का चयन रणनीति के प्रदर्शन पर बहुत प्रभाव डालता है, इष्टतम पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए बहुत अनुकूलन की आवश्यकता होती है।
अत्यधिक बार-बार व्यापार करना। कुछ बाजार वातावरणों में, प्रतिवर्तन संकेत बहुत बार-बार हो सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप बहुत अधिक व्यापार हो सकते हैं।
अप्रत्याशित उलट-फेर की अवधि। रणनीति यह निर्धारित नहीं कर सकती है कि मूल्य उलट-फेर के बाद नई प्रवृत्ति कब तक चलेगी, जिसमें प्रवृत्ति को बनाए रखने में असमर्थता का जोखिम है।

संबंधित समाधान हैंः मूल्य उतार-चढ़ाव के दायरे को कम करने के लिए मापदंडों को उचित रूप से समायोजित करना, विभिन्न बाजार वातावरणों के तहत पूरी तरह से अनुकूलन और परीक्षण करना, और एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस सेट करना।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति के अनुकूलन के लिए मुख्य दिशाओं में शामिल हैंः

के-लाइन चक्र अनुकूलन. इष्टतम पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए के-लाइन के समय चक्र मापदंडों को उचित रूप से समायोजित करें.
फ़िल्टरिंग शर्तें जोड़ें. गलत संकेतों से बचने के लिए सिग्नल जारी करने से पहले अन्य सहायक शर्तें जोड़ें.
स्टॉप लॉस तंत्र जोड़ें। एकल नुकसान को नियंत्रित करने के लिए उचित स्टॉप लॉस बिंदु निर्धारित करें।
निर्णय की सटीकता में सुधार के लिए चलती औसत, अस्थिरता और अन्य संकेतों के संकेतों को एकीकृत करें।
अनुकूलनशील पैरामीटर अनुकूलन. रणनीति को अधिक मजबूत बनाने के लिए बाजार वातावरण परिवर्तनों के आधार पर पैरामीटर को गतिशील रूप से समायोजित करने की अनुमति दें।

इन अनुकूलन के माध्यम से, रणनीति की स्थिरता, जीत दर और लाभप्रदता में काफी सुधार किया जा सकता है।

निष्कर्ष

संक्षेप में, मूल्य पैटर्न द्वारा रिवर्सल पॉइंट निर्धारित करने के लिए इस रणनीति का विचार बहुत सरल और सीधा है, जिसमें स्पष्ट और समझने में आसान तर्क है, और पैरामीटर अनुकूलन के लिए अपेक्षाकृत बड़ी जगह है जिसे व्यक्तिगत वरीयताओं के अनुसार समायोजित किया जा सकता है। लेकिन कुछ जोखिम भी हैं कि संकेत बहुत लगातार हो सकते हैं और होल्डिंग अवधि नियंत्रण अनुचित हो सकता है। कठोर बैकटेस्टिंग और मजबूत पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से, यह रणनीति कुशल और लाभदायक ऑसिलेटर ट्रेडिंग रणनीतियों में से एक बन सकती है।

/*backtest
start: 2022-11-28 00:00:00
end: 2023-12-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v2.0 10/01/2018
// TTM scalper indicator of John Carter’s Scalper Buys and Sells. The methodology 
// is a close approximation of the one described in his book Mastering the Trade. 
// The book is highly recommended. Note the squares are not real-time but will 
// show up once the third bar has confirmed a reversal. 
//
//You can change long to short in the Input Settings
//WARNING:
//- For purpose educate only
//- This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="TTM scalper indicator", overlay = true)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
triggerSell = iff(iff(close[1] < close,1,0) and (close[2] < close[1] or close[3] <close[1]),1,0)
triggerBuy = iff(iff(close[1] > close,1,0) and (close[2] > close[1] or close[3] > close[1]),1,0)
buySellSwitch = iff(triggerSell, 1, iff(triggerBuy, 0, nz(buySellSwitch[1])))
SBS = iff(triggerSell and buySellSwitch[1] == false, high, iff(triggerBuy and buySellSwitch[1], low, nz(SBS[1])))
clr_s = iff(triggerSell and buySellSwitch[1] == false, 1, iff(triggerBuy and buySellSwitch[1], 0, nz(clr_s[1])))
clr = iff(clr_s == 0 , red , green)
pos = iff(clr == green, 1,
       iff(clr == red, -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 
plot(SBS, color=clr, title="TTM", style = circles, linewidth = 2)

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