यह रणनीति अल्पकालिक ट्रेडिंग रणनीतियों को लागू करने के लिए बाजार की तरलता, प्रवृत्ति और तकनीकी संकेतकों को व्यापक रूप से मानती है। यह रणनीति बाजार की तरलता अपेक्षाकृत अच्छी होने पर प्रवृत्ति का पालन कर सकती है और पद खोल सकती है, जिससे अल्पकालिक लाभ प्राप्त होता है।
मूल सिद्धांत: यह रणनीति मुख्य रूप से बाजार की तरलता और रुझान को ध्यान में रखती है। बाजार की तरलता अच्छी होने और रुझान दिखाई देने पर अल्पकालिक लेनदेन करें।
बाजार तरलता संकेतक: यह रणनीति मुख्य रूप से बाजार तरलता संकेतक के रूप में एमएफआई और ट्रेडिंग वॉल्यूम में परिवर्तन का उपयोग करती है। जब एमएफआई बढ़ता है और ट्रेडिंग वॉल्यूम बढ़ता है, तो हमारा मानना है कि बाजार की तरलता बेहतर होती है और यह पदों को खोलने के लिए उपयुक्त है।
ट्रेंड जजमेंट: यह रणनीति ट्रेंड को निर्धारित करने के लिए ADX, EMA और अन्य संकेतकों को जोड़ती है। जब ADX 30 से ऊपर होता है और इसका EMA होता है, तो इसका मतलब है कि ट्रेंड अपेक्षाकृत मजबूत होता है। साथ ही, यदि तेज और धीमी EMA का स्वर्ण क्रॉस होता है, तो ट्रेंड को भी सत्यापित किया जा सकता है।
आरंभिक शर्तेंः जब बाजार की तरलता अच्छी होती है और एक ही समय में एक प्रवृत्ति दिखाई देती है, यदि अन्य सहायक शर्तें (जैसे SAR स्थिति निर्णय, आदि) भी पूरी होती हैं, तो आरंभिक संकेत उत्पन्न होते हैं।
लाभ और स्टॉप लॉस सेटिंग्सः यह रणनीति प्रत्येक व्यापार के लिए निश्चित लाभ (10 अंक) और स्टॉप लॉस (7.5 अंक) सेट करती है।
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः
समय निर्धारित करने के लिए बाजार तरलता का प्रयोग करें: बाजार की तरलता निर्धारित करने के लिए एमएफआई और ट्रेडिंग वॉल्यूम के आधार पर, बाजार की तरलता खराब होने पर पदों को खोलने से बचें।
मुनाफे के लिए रुझानों का पालन करेंः ईएमए और अन्य संकेतकों को संयोजित करके रुझान की दिशा निर्धारित करें, रुझान मुनाफे प्राप्त करने में मदद करें।
अच्छा जोखिम नियंत्रणः प्रति व्यापार अधिकतम हानि को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए निश्चित लाभ और स्टॉप लॉस सेट करें।
अपेक्षाकृत उच्च व्यापारिक आवृत्ति: अल्पकालिक रणनीति के रूप में, व्यापारिक आवृत्ति अपेक्षाकृत अधिक होगी, जो लाभ को चरणबद्ध रूप से जमा करने के लिए उपयुक्त होगी।
पैरामीटर अनुकूलन के लिए बड़ी जगहः उदाहरण के लिए, रणनीति प्रदर्शन में सुधार के लिए एमए पैरामीटर, स्टॉप लॉस और ले लाभ सेटिंग्स को अनुकूलित किया जा सकता है।
इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:
वास्तविक ट्रेडिंग स्लिपजेज नियंत्रण जोखिमः सैद्धांतिक स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट वास्तविक ट्रेडिंग स्थितियों को पूरी तरह से प्रतिबिंबित नहीं कर सकते। वास्तविक ट्रेडिंग में स्लिपजेज अपेक्षाकृत बड़ा हो सकता है।
रुझान गलत आकलन का जोखिमः यह रणनीति रुझान निर्धारित करने के लिए कई संकेतकों पर बहुत अधिक निर्भर करती है, लेकिन अभी भी विफलता की संभावना है।
ओवर ट्रेडिंग जोखिमः एक अल्पकालिक रणनीति के रूप में, अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स से ओवर ट्रेडिंग हो सकती है।
बाजार में असामान्यता का जोखिमः बाजार की अत्यंत कम तरलता या नीतिगत परिवर्तन के चरम मामलों में यह रणनीति ठीक से काम नहीं कर सकती है।
इसी प्रकार, हम निम्नलिखित पहलुओं से जोखिमों को कम कर सकते हैंः
वास्तविक फिसलन कारकों को ध्यान में रखने के लिए स्टॉप लॉस रेंज को उचित रूप से ढीला करें।
प्रवृत्ति आकलन तर्क को अनुकूलित करें और विफलता की संभावना को कम करने के लिए अधिक संकेतक पेश करें।
अधिक व्यापार से बचने के लिए खुली स्थिति आवृत्ति सीमाएं जोड़ें।
असामान्य स्थितियों से निपटने के लिए बाजार की स्थितियों के आधार पर मापदंडों को लचीलापन से समायोजित करें।
इस रणनीति के अनुकूलन दिशाओं में निम्नलिखित शामिल हैंः
प्रवृत्ति निर्णय को अनुकूलित करने और निर्णयों को अधिक सटीक बनाने के लिए अधिक संकेतक पेश करें। उदाहरण के लिए, MACD संकेतक आदि पेश करें।
सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए एमए के चक्र मापदंडों का अनुकूलन करें।
स्टॉप लॉस और लाभ लेने की रणनीतियों में सुधार करें, जैसे कि चलती स्टॉप लॉस, अंतराल स्टॉप लॉस आदि का उपयोग करना।
अत्यधिक उच्च आवृत्ति व्यापार से बचने के लिए ट्रेडों की संख्या पर प्रतिबंध जोड़ें। उदाहरण के लिए, प्रति दिन अधिकतम 3 बार पद खोलें।
बाजार की तरलता के बेहतर संकेतक ढूंढें ताकि पदों के उद्घाटन के समय को और अधिक निर्धारित किया जा सके। उदाहरण के लिए, शुद्ध प्रवाह संकेतक पेश करें।
पैरामीटर अनुकूलन कार्यों को जोड़ने के लिए स्वचालित रूप से पैरामीटर अनुकूलित करने के लिए इष्टतम पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए।
यह रणनीति बाजार की तरलता और प्रवृत्ति जैसे कारकों को व्यापक रूप से मानती है। यह अल्पकालिक लाभ प्राप्त करती है। पारंपरिक प्रवृत्ति रणनीतियों की तुलना में, इस रणनीति का सबसे बड़ा नवाचार बाजार की तरलता संकेतकों की शुरूआत है ताकि बाजार की तरलता खराब होने पर पदों को खोलने से बचा जा सके। तदनुसार, इस रणनीति में कुछ वास्तविक दुनिया नियंत्रण जोखिम और प्रवृत्ति गलत आकलन जोखिम भी हैं। हम अधिक संकेतकों की शुरुआत, मापदंडों का अनुकूलन और जोखिम प्रबंधन के माध्यम से इस रणनीति में लगातार सुधार कर सकते हैं।
/*backtest start: 2023-12-01 00:00:00 end: 2023-12-31 23:59:59 period: 2h basePeriod: 15m 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/ // © trent777brown //@version=5 strategy("scalping with market facilitation", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100) MFI0 = (high - low) / volume MFI1 = (high[1] - low[1]) / volume[1] MFIplus = MFI0 > MFI1 MFIminus = MFI0 < MFI1 //Current Trend-(Changed mean to trend)-revised trendplus = hl2 > high[1] trendzero = hl2 < high[1] and hl2 > low[1] //addition of script trendminus = hl2 < low[1] //changed high to low //Volume +/- volplus = volume > volume[1] volminus = volume < volume[1] //Period Control by Buyers or Sellers is determined with reference to Price action of the period //divided into 3 sectors, sector 1 is the Top third, Sector 2 is the middle third, //and sector 3 is the Bottom third of the period. Control classifications are: Extremes(11, 33), Neutral(22), //Climbers(31,21,32) Open lower than Close, and Drifters(13,23,12)Close lower than Open //value0 = low //value1 = ((high - low)/3) //value2 = ((high - low)/3)*2 //value3 = high //o1 = (open >= (((high - low)/3) * 2) + low) //c1 = (close >= (((high - low)/3) * 2) + low) //o2 = (open <= o1) //c2 = (close <= c1) //o3 = (open <= ((high - low)/3) + low) //c3 = (close <= ((high - low)/3) + low) //sector2 = if((high - low)/3) + low and sector2 <= (((high - low)/3)*2) + low //sector3 = if((high - low)/3) + low and >= low //Extremes-Full Control of Period by Buyers or Sellers //pg79 notes an 85% chance that the current trend will change in the next 1 to 5 bars b11 = open >= (high - low) / 3 * 2 + low and close >= (high - low) / 3 * 2 + low //Extreme Buyer Control:Chartruse b33 = open <= (high - low) / 3 + low and close <= (high - low) / 3 + low //Extreme Seller Control:Crimson //Neutral pg80 b22 = open >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2 and close >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2 //Bracketed Price Control //Climber-Open lower than Close pg81 b31 = open <= (high - low) / 3 + low and close >= (high - low) / 3 * 2 + low //Strong Buyer Control:Dark Green b21 = open >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2 and close >= (high - low) / 3 * 2 + low //Moderate Buyer Control:Green b32 = open <= (high - low) / 3 + low and close >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2 //Weak Buyer Control:Light Green //Drifter-Close lower than Open pg81 b13 = open >= (high - low) / 3 * 2 + low and close <= (high - low) / 3 + low //Strong Seller Control:Dark Red b23 = open >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2 and close <= (high - low) / 3 + low //Moderate Seller Control:Red b12 = open >= (high - low) / 3 * 2 + low and close >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2 //Weak Seller Control:Light Red/Pink // psar= ta.sar(.09, .2, .2) ema8= ta.ema(hlc3, 8) ema13h= ta.ema(high, 13) ema13l= ta.ema(low, 13) ema13= ta.ema(close, 13) ema55= ta.ema(close, 100) [dip, dim, adx]= ta.dmi(5, 5) adxema=ta.ema(adx, 3) [macdl, sigl, histl]= ta.macd(close, 8, 13, 5) obv= ta.obv obvema= ta.ema(obv, 8) obvema55= ta.ema(obv, 55) mfigreen= MFIplus and volplus adx_x_over= ta.crossover(adx, adxema) and adx >= 25 barssincemfi= ta.barssince(mfigreen) longtrig2= adx > 30 and adx > adxema and barssincemfi <= 4 shorttrig2= adx > 30 and adx > adxema and barssincemfi <= 4 long= macdl > sigl and obv > obvema55 and ema8 > ema55 and psar < low and trendplus//and ema13l > ema55//and open > hull200 and close > hull200 short= macdl < sigl and obv < obvema55 and ema8 < ema55 and psar > high and trendminus//and ema13h < ema55//open < hull200 and close < hull200 //plot(hull200, color=color.red, linewidth=3) plot(ema13h, color=color.gray, linewidth=3) plot(ema13l, color=color.gray, linewidth=3) plot(ema13, color=color.blue, linewidth=3) // plot(ema55, color=color.white, linewidth=3) plot(psar, color=color.white, style=plot.style_circles) plotshape(mfigreen, color=color.yellow, style=shape.flag, location=location.belowbar, size= size.tiny) longCondition = long if (longCondition) strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long, 1, when= longtrig2) strategy.exit("exit long", "My Long Entry Id", profit= 100, loss= 75) shortCondition = short if (shortCondition) strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short, 1, when= shorttrig2) strategy.exit("exit short", "My Short Entry Id", profit= 100, loss= 75)