ड्यूल रेंज फिल्टर ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो ट्रेंड की दिशा और ट्रैक ट्रेंड की पहचान करने के लिए ड्यूल ईएमए रेंज फिल्टरिंग का उपयोग करती है। यह रणनीति मध्यम से दीर्घकालिक ट्रेंड की दिशा को प्रभावी ढंग से पहचानने के लिए ड्यूल मूविंग एवरेज फिल्टरिंग और एटीआर रेंज गणना को जोड़ती है।
इस रणनीति का मूल दोहरी ईएमए रेंज फ़िल्टरिंग है। यह कैंडलस्टिक की एटीआर रेंज की गणना करता है और इसे चिकना करता है, फिर यह निर्धारित करने के लिए रेंज के भीतर कैंडलस्टिक की स्थिति का पता लगाने के लिए दो ईएमए का उपयोग करता है कि क्या यह वर्तमान में एक प्रवृत्ति में है। जब कीमत रेंज के माध्यम से टूटती है, तो यह प्रवृत्ति में बदलाव का संकेत देती है।
विशेष रूप से, रणनीति पहले मोमबत्तियों के एटीआर रेंज के आकार की गणना करती है, और फिर इसे दो ईएमए के साथ चिकनी करती है। एटीआर रेंज मोमबत्तियों के सामान्य उतार-चढ़ाव रेंज का प्रतिनिधित्व करती है। जब कीमत इस रेंज से अधिक होती है, तो इसका मतलब है कि प्रवृत्ति में बदलाव हुआ है। रणनीति उस दिशा को रिकॉर्ड करती है जब कीमत ईएमए रेंज के माध्यम से टूट जाती है। जब दिशा बदलती है, तो इसका मतलब है कि एक प्रवृत्ति उलटौती हुई है, और यही वह समय है जब यह बाजार में प्रवेश करने का विकल्प चुन सकता है।
बाजार में प्रवेश करने के बाद, रणनीति लाभ को लॉक करने के लिए एक फ्लोटिंग स्टॉप लॉस का उपयोग करती है। होल्डिंग अवधि के दौरान, यह लगातार न्याय करता है कि क्या कैंडलस्टिक रेंज से बाहर गिर गया है। यदि एक पलकबैक होता है, तो यह वर्तमान स्थिति से बाहर निकल जाएगा। यह प्रभावी रूप से प्रवृत्ति व्यापार से लाभ को लॉक कर सकता है।
डबल रेंज फिल्टर ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति ट्रेंड की दिशा को सटीक रूप से निर्धारित करने के लिए चलती औसत फ़िल्टरिंग और रेंज गणना के लाभों को जोड़ती है और रेंजिंग बाजारों में बाजार में अक्सर प्रवेश और निकास से बचती है। विशिष्ट लाभ हैंः
इस रणनीति के साथ कुछ जोखिम भी हैं, मुख्य रूप से निम्नलिखित पहलुओं मेंः
इन जोखिमों से निपटने के लिए, मापदंडों को उचित रूप से अनुकूलित करने, झूठे ब्रेकआउट को रोकने, प्रवृत्ति की ताकत का आकलन करने जैसे तरीकों का उपयोग उन्हें हल करने के लिए किया जा सकता है।
डबल रेंज फिल्टर ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति में भी आगे के अनुकूलन की संभावना है, जिसमें मुख्य अनुकूलन दिशाएं शामिल हैंः
इन अनुकूलन के माध्यम से, रणनीति अधिक बाजार वातावरण में स्थिर लाभ प्राप्त कर सकती है।
ड्यूल रेंज फिल्टर ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति चलती औसत फ़िल्टरिंग और एटीआर रेंज जजमेंट के विभिन्न लाभों को एकीकृत करती है, और प्रभावी रूप से टिकाऊ मध्यम से दीर्घकालिक रुझानों की दिशा और प्रवेश समय की पहचान कर सकती है। यह केवल तब बाजार में प्रवेश करती है जब रुझान बदलते हैं, और लाभ को लॉक करने के लिए एक फ्लोटिंग स्टॉप लॉस का उपयोग करती है। इस रणनीति का सरल और स्पष्ट तर्क है और मध्यम से दीर्घकालिक ट्रेंड ट्रेडिंग के लिए बहुत उपयुक्त है। मापदंडों और निर्णय नियमों के निरंतर अनुकूलन के माध्यम से, यह रणनीति विभिन्न बाजारों में अच्छे रिटर्न प्राप्त कर सकती है।
/*backtest start: 2023-01-29 00:00:00 end: 2024-02-04 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 strategy("Range Filter [DW] & Labels", shorttitle="RF [DW] & Labels", overlay=true) //Conditional Sampling EMA Function Cond_EMA(x, cond, n)=> var val = array.new_float(0) var ema_val = array.new_float(1) if cond array.push(val, x) if array.size(val) > 1 array.remove(val, 0) if na(array.get(ema_val, 0)) array.fill(ema_val, array.get(val, 0)) array.set(ema_val, 0, (array.get(val, 0) - array.get(ema_val, 0))*(2/(n + 1)) + array.get(ema_val, 0)) EMA = array.get(ema_val, 0) EMA //Conditional Sampling SMA Function Cond_SMA(x, cond, n)=> var vals = array.new_float(0) if cond array.push(vals, x) if array.size(vals) > n array.remove(vals, 0) SMA = array.avg(vals) SMA //Standard Deviation Function Stdev(x, n)=> sqrt(Cond_SMA(pow(x, 2), 1, n) - pow(Cond_SMA(x, 1, n), 2)) //Range Size Function rng_size(x, scale, qty, n)=> ATR = Cond_EMA(tr(true), 1, n) AC = Cond_EMA(abs(x - x[1]), 1, n) SD = Stdev(x, n) rng_size = scale=="Pips" ? qty*0.0001 : scale=="Points" ? qty*syminfo.pointvalue : scale=="% of Price" ? close*qty/100 : scale=="ATR" ? qty*ATR : scale=="Average Change" ? qty*AC : scale=="Standard Deviation" ? qty*SD : scale=="Ticks" ? qty*syminfo.mintick : qty //Two Type Range Filter Function rng_filt(h, l, rng_, n, type, smooth, sn, av_rf, av_n)=> rng_smooth = Cond_EMA(rng_, 1, sn) r = smooth ? rng_smooth : rng_ var rfilt = array.new_float(2, (h + l)/2) array.set(rfilt, 1, array.get(rfilt, 0)) if type=="Type 1" if h - r > array.get(rfilt, 1) array.set(rfilt, 0, h - r) if l + r < array.get(rfilt, 1) array.set(rfilt, 0, l + r) if type=="Type 2" if h >= array.get(rfilt, 1) + r array.set(rfilt, 0, array.get(rfilt, 1) + floor(abs(h - array.get(rfilt, 1))/r)*r) if l <= array.get(rfilt, 1) - r array.set(rfilt, 0, array.get(rfilt, 1) - floor(abs(l - array.get(rfilt, 1))/r)*r) rng_filt1 = array.get(rfilt, 0) hi_band1 = rng_filt1 + r lo_band1 = rng_filt1 - r rng_filt2 = Cond_EMA(rng_filt1, rng_filt1 != rng_filt1[1], av_n) hi_band2 = Cond_EMA(hi_band1, rng_filt1 != rng_filt1[1], av_n) lo_band2 = Cond_EMA(lo_band1, rng_filt1 != rng_filt1[1], av_n) rng_filt = av_rf ? rng_filt2 : rng_filt1 hi_band = av_rf ? hi_band2 : hi_band1 lo_band = av_rf ? lo_band2 : lo_band1 [hi_band, lo_band, rng_filt] //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- //Inputs //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- //Filter Type f_type = input(defval="Type 1", options=["Type 1", "Type 2"], title="Filter Type") //Movement Source mov_src = input(defval="Close", options=["Wicks", "Close"], title="Movement Source") //Range Size Inputs rng_qty = input(defval=2.618, minval=0.0000001, title="Range Size") rng_scale = input(defval="Average Change", options=["Points", "Pips", "Ticks", "% of Price", "ATR", "Average Change", "Standard Deviation", "Absolute"], title="Range Scale") //Range Period rng_per = input(defval=14, minval=1, title="Range Period (for ATR, Average Change, and Standard Deviation)") //Range Smoothing Inputs smooth_range = input(defval=true, title="Smooth Range") smooth_per = input(defval=27, minval=1, title="Smoothing Period") //Filter Value Averaging Inputs av_vals = input(defval=true, title="Average Filter Changes") av_samples = input(defval=2, minval=1, title="Number Of Changes To Average") // New inputs for take profit and stop loss take_profit_percent = input(defval=100.0, minval=0.1, maxval=1000.0, title="Take Profit Percentage", step=0.1) stop_loss_percent = input(defval=100, minval=0.1, maxval=1000.0, title="Stop Loss Percentage", step=0.1) //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- //Definitions //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- //High And Low Values h_val = mov_src=="Wicks" ? high : close l_val = mov_src=="Wicks" ? low : close //Range Filter Values [h_band, l_band, filt] = rng_filt(h_val, l_val, rng_size((h_val + l_val)/2, rng_scale, rng_qty, rng_per), rng_per, f_type, smooth_range, smooth_per, av_vals, av_samples) //Direction Conditions var fdir = 0.0 fdir := filt > filt[1] ? 1 : filt < filt[1] ? -1 : fdir upward = fdir==1 ? 1 : 0 downward = fdir==-1 ? 1 : 0 //Colors filt_color = upward ? #05ff9b : downward ? #ff0583 : #cccccc bar_color = upward and (close > filt) ? (close > close[1] ? #05ff9b : #00b36b) : downward and (close < filt) ? 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