यह रणनीति कई संकेतकों जैसे इचिमोकु क्लाउड चार्ट, चलती औसत, एमएसीडी, स्टोचैस्टिक और एटीआर को एक साथ जोड़ती है, ताकि कई समय सीमाओं के भीतर रुझानों की पहचान और ट्रैकिंग की जा सके। उच्च संभावना वाले रुझान संकेत प्राप्त होने के बाद, एटीआर चक्र के साथ जोखिम नियंत्रण किया जाता है।
Ichimoku क्लाउड चार्ट मध्य लंबी रेखा की प्रवृत्ति की दिशा का निर्धारण करता है। CLOSE मूल्य के ऊपर क्लाउड चार्ट के माध्यम से घूर्णन रेखा और संदर्भ रेखा बहु-अंत संकेत के रूप में, नीचे खाली अंत संकेत के रूप में गुजरती है।
एमएसीडी शॉर्टलाइन ट्रेंड और ओवरबाय ओवरसोल्ड की स्थिति का निर्धारण करता है। एमएसीडी स्तंभ लाइन पर सिग्नल लाइन को मल्टीहेड सिग्नल के रूप में और नीचे खाली हेड सिग्नल के रूप में पार करता है।
स्टोचैस्टिक केडी ओवरबाय ओवरसोल्ड क्षेत्र का निर्धारण करता है; के लाइन पर 20 ओवरहेड सिग्नल, नीचे 80 ओवरहेड सिग्नल के रूप में प्रयोग किया जाता है।
चलती औसत मध्य अवधि के रुझानों का निर्धारण करती है। बंद होने पर चलती औसत बहुआयामी संकेत के रूप में जाती है, और नीचे खाली संकेत के रूप में जाती है।
यह एक उच्च-संभाव्यता निरंतरता प्रवृत्ति संकेत के रूप में कई संकेतों को जोड़ता है, कुछ झूठे संकेतों को फ़िल्टर करता है।
एटीआर के आधार पर स्टॉप लॉस स्टॉप कैप मूल्य की गणना करना; एक निश्चित एटीआर गुणक के साथ स्टॉप लॉस स्तर और स्टॉप कैप के रूप में जोखिम नियंत्रण प्राप्त करना।
कई समय सीमाओं के साथ, संकेतों की सटीकता में सुधार के लिए रुझानों की पहचान करें।
व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले संकेतक संयोजन फ़िल्टरिंग तकनीक प्रभावी रूप से झूठे संकेतों को फ़िल्टर करती है।
एटीआर आवधिक स्टॉप-लॉस स्टॉप है, जो अधिकतम एकल नुकसान को नियंत्रित करता है।
विभिन्न जोखिम वरीयताओं को पूरा करने के लिए प्रवेश की कठोरता को अनुकूलित किया जा सकता है।
इस तरह की घटनाओं के पीछे के बदलावों को पहचानने में असमर्थता के कारण, मुख्य रूप से रुझानों को ट्रैक करना।
एटीआर के आवधिक विराम को बहुत अधिक आदर्श बनाया जा सकता है और वास्तविक डिस्क में पूरी तरह से दोहराया जाना मुश्किल है।
पैरामीटर को गलत तरीके से सेट करने से लेनदेन की आवृत्ति बहुत अधिक हो सकती है या संकेत पहचान की सटीकता कम हो सकती है।
विभिन्न किस्मों और बाजार के माहौल के अनुकूल संतुलन खोजने के लिए पैरामीटर को समायोजित करने की आवश्यकता है।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को जोड़ना, जो रुझानों के मोड़ का पता लगाने में मदद करता है।
एटीआर गुणक पैरामीटर को अनुकूलित करें, विभिन्न किस्मों के लिए विभिन्न गुणक सेट किए जा सकते हैं।
अन्य कारकों जैसे कि लेनदेन की मात्रा में बदलाव के साथ, यह संकेत की सटीकता को बढ़ाता है।
पुनः परीक्षण के परिणामों के आधार पर लगातार पैरामीटर का अनुकूलन करें और सर्वोत्तम पैरामीटर संयोजन का पता लगाएं।
इस रणनीति में इचिमोकु क्लाउड चार्ट, एमएसीडी, स्टोचैस्टिक और कई अन्य संकेतकों का व्यापक उपयोग किया गया है, जो कई समय-सीमाओं के लिए रुझानों की पहचान करते हैं, जबकि रुझानों को पकड़ने के दौरान, अचानक घटनाओं से बचने का प्रयास किया जाता है। एटीआर आवधिक स्टॉप-लॉस स्टॉप-लॉसिंग प्रभावी रूप से एकल नुकसान को नियंत्रित करने के लिए एक अनुशंसित रुझान ट्रैकिंग रणनीति है। अधिक सहायक निर्णय संकेतकों और मशीन सीखने के तरीकों को पेश करके, इस रणनीति में और अधिक अनुकूलन के लिए जगह है।
/*backtest start: 2024-01-05 00:00:00 end: 2024-02-04 00:00:00 period: 4h 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/ // © FXFUNDINGMATE //@version=4 strategy(title="FXFUNDINGMATE TREND INDICATOR", overlay=true) //Ichimoku Cloud conversionPeriods = input(9, minval=1, title="Conversion Line Length") basePeriods = input(26, minval=1, title="Base Line Length") laggingSpan2Periods = input(52, minval=1, title="Lagging Span 2 Length") displacement = input(26, minval=1, title="Displacement") donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len)) conversionLine = donchian(conversionPeriods) baseLine = donchian(basePeriods) leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)[displacement - 1] leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)[displacement - 1] //macd fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=12) slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=26) src = input(title="Source", type=input.source, defval=close) signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 9) sma_source = input(title="Simple MA (Oscillator)", type=input.bool, defval=false) sma_signal = input(title="Simple MA (Signal Line)", type=input.bool, defval=false) fast_ma = sma_source ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length) slow_ma = sma_source ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length) macd = fast_ma - slow_ma signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length) hist = macd - signal //kd periodK = input(5, title="%K Length", minval=1) smoothK = input(3, title="%K Smoothing", minval=1) periodD = input(3, title="%D Smoothing", minval=1) k = sma(stoch(close, high, low, periodK), smoothK) d = sma(k, periodD) //atr atrlength = input(title="Atr Length", defval=8, minval=1) SMulti = input(title="Stop loss multi Atr", defval=1.0) TMulti = input(title="Take profit multi Atr", defval=1.0) smoothing = input(title="Smoothing", defval="RMA", options=["RMA", "SMA", "EMA", "WMA"]) ma_function(source, length) => if smoothing == "RMA" rma(source, length) else if smoothing == "SMA" sma(source, length) else if smoothing == "EMA" ema(source, length) else wma(source, length) atr = ma_function(tr(true), atrlength) operation_type = input(defval = "Both", title = "Position side", options = ["Long", "Short", "Both"]) operation = operation_type == "Long" ? 1 : operation_type == "Short" ? 2 : 3 showlines = input(true, title="Show sl&tp lines") // MA sma_len = input(100, title="MA Length", type=input.integer) sma = sma(close, sma_len) longCond = crossover(k, 20) and macd > 0 and close > sma and close > leadLine1 and close > leadLine2 shortCond = crossunder(k, 80) and macd < 0 and close < sma and close < leadLine1 and close < leadLine2 entry_price = float(0.0) //set float entry_price := strategy.position_size != 0 or longCond or shortCond ? strategy.position_avg_price : entry_price[1] entry_atr = valuewhen(longCond or shortCond, atr,0) short_stop_level = float(0.0) //set float short_profit_level = float(0.0) //set float long_stop_level = float(0.0) //set float long_profit_level = float(0.0) //set float short_stop_level := entry_price + SMulti * entry_atr short_profit_level := entry_price - TMulti * entry_atr long_stop_level := entry_price - SMulti * entry_atr long_profit_level := entry_price + TMulti * entry_atr // Strategy Backtest Limiting Algorithm i_startTime = input(defval = timestamp("1 Jan 2020 00:00 +0000"), title = "Backtesting Start Time", type = input.time) i_endTime = input(defval = timestamp("31 Dec 2025 23:59 +0000"), title = "Backtesting End Time", type = input.time) timeCond = true if (operation == 1 or operation == 3) strategy.entry("long" , strategy.long , when=longCond and timeCond, alert_message = "Long") strategy.exit("SL/TP", from_entry = "long" , limit = long_profit_level , stop = long_stop_level , alert_message = "Long exit") if (operation == 2 or operation == 3) strategy.entry("short", strategy.short, when=shortCond and timeCond, alert_message="Short") strategy.exit("SL/TP", from_entry = "short", limit = short_profit_level , stop = short_stop_level , alert_message = "Short exit") if time > i_endTime strategy.close_all(comment = "close all", alert_message = "close all") plot(showlines and strategy.position_size <= 0 ? na : long_stop_level, color=color.red, style=plot.style_linebr, linewidth = 2) plot(showlines and strategy.position_size <= 0 ? na : long_profit_level, color=color.lime, style=plot.style_linebr, linewidth = 2) plot(showlines and strategy.position_size >= 0 ? na : short_stop_level, color=color.red, style=plot.style_linebr, linewidth = 2) plot(showlines and strategy.position_size >= 0 ? na : short_profit_level, color=color.lime, style=plot.style_linebr, linewidth = 2) //}