इस रणनीति का उद्देश्य विभिन्न मापदंडों को समायोजित करके व्यापारियों के मनोविज्ञान और प्रदर्शन को संतुलित करना है, ताकि अधिक स्थिर रिटर्न प्राप्त किया जा सके। यह बाजार के रुझानों और अस्थिरता को निर्धारित करने के लिए चलती औसत, बोलिंगर बैंड और केल्टनर चैनलों जैसे संकेतकों का उपयोग करता है, साथ ही उलट संकेतों की पहचान करने के लिए पीएसएआर संकेतक का उपयोग करता है। टीटीएम स्क्वीज़ संकेतक को गति को मापने के लिए लाभ उठाने के लिए उपयोग किया जाता है। इन संकेतकों के संयोजन के माध्यम से ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न होते हैं। इस बीच, जोखिम को उच्च-निम्न स्टॉप लॉस और जोखिम-इनाम लाभ लेने के तरीकों के माध्यम से प्रबंधित किया जाता है।
इस रणनीति का मूल तर्क इस प्रकार हैः
ईएमए चलती औसत का उपयोग मूल्य प्रवृत्तियों की दिशा निर्धारित करने के लिए किया जाता है। ईएमए से ऊपर की कीमतें उभरती प्रवृत्तियों का संकेत देती हैं जबकि ईएमए से नीचे की कीमतें घटती प्रवृत्तियों का संकेत देती हैं।
प्रतिवर्तन की पहचान करें: पीएसएआर सूचक मूल्य प्रतिवर्तन बिंदुओं को देखता है। कीमतों के ऊपर दिखाई देने वाले पीएसएआर डॉट्स लंबे समय तक संकेत देते हैं जबकि कीमतों के नीचे उभरने वाले डॉट्स शॉर्ट्स के लिए कहते हैं।
गेज गतिः टीटीएम निचोड़ सूचक बाजार की अस्थिरता और गति को मापता है। यह अस्थिरता निचोड़ और उछाल की मात्रा को मापने के लिए बोलिंगर बैंड और केल्टनर चैनलों की तुलना करता है। निचोड़ बेहद कम अस्थिरता को दर्शाता है जबकि निचोड़ रिलीज़ एक आसन्न बड़े दिशात्मक मूल्य आंदोलन का संकेत देता है।
ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करेंः लंबे सिग्नल तब ट्रिगर किए जाते हैं जब कीमतें ईएमए लाइन और पीएसएआर डॉट्स के ऊपर क्रॉसओवर करती हैं, जिसके साथ टीटीएम स्क्वीज़ रिलीज़ होता है। शॉर्ट सिग्नल तब होते हैं जब कीमतें ईएमए और पीएसएआर के नीचे क्रॉसओवर करती हैं, साथ ही टीटीएम स्क्वीज़ ट्रिगर होती है।
स्टॉप लॉस पद्धतिः हाल के उच्च/निम्न मूल्य पर उच्च-निम्न स्टॉप लॉस आधार स्टॉप स्तरों को एक सेट कारक से गुणा किया जाता है।
लाभ लेने की विधिः जोखिम-लाभ लेने की विधि स्वचालित रूप से वर्तमान कीमतों से स्टॉप लॉस दूरी को पूर्व निर्धारित जोखिम-लाभ अनुपात से गुणा करने के आधार पर लाभ लक्ष्यों की गणना करती है।
विभिन्न मापदंड व्यापारियों को व्यापार आवृत्ति, स्थिति आकार, स्टॉप लॉस स्तर और लाभ बिंदुओं को नियंत्रित करके मनोविज्ञान को संतुलित करने की अनुमति देते हैं।
इस रणनीति के मुख्य पहलुओं में निम्नलिखित शामिल हैंः
कई संकेतक सहमति से संकेत की उच्च सटीकता
मुख्य रूप से प्रतिगमन-केंद्रित, झूठे ब्रेकआउट फीका होने की संभावना को कम करता है
अप्रभावी ट्रेडों से बचने के लिए TTM Squeeze gauges consolidations
सरल और समायोज्य उच्च-निम्न स्टॉप हानि
जोखिम-इनाम लाभ लेने के लिए आसान समायोजन के लिए लाभ अनुपात को मापता है
व्यक्तिगत जोखिम वरीयताओं के अनुरूप लचीले मापदंड
रणनीति के जोखिमों में निम्नलिखित शामिल हैंः
कई संकेतकों से प्रवेश संकेतों के गायब होने की संभावना बढ़ी
लगातार चल रहे बाजारों में खराब प्रदर्शन
अपेक्षित से अधिक स्टॉप लॉस उल्लंघन
जोखिम-लाभ से बाहर निकलने की संभावित अमान्यता कीमतों में गिरावट से
अनुचित पैरामीटर ट्यूनिंग नुकसान या ओवर-स्टॉपिंग के लिए नेतृत्व कर सकते हैं
संभावित सुधार क्षेत्रों में शामिल हैंः
उच्च संकेत सटीकता के लिए संकेतकों के भार को जोड़ें या समायोजित करें
लाभ के बेहतर अधिग्रहण के लिए उल्टा और प्रवृत्ति मापदंडों का अनुकूलन
अधिकतम प्रभावशीलता के लिए उच्च-निम्न स्टॉप हानि स्तरों को परिष्कृत करें
इष्टतम परिणामों के लिए विभिन्न जोखिम-लाभ अनुपातों का परीक्षण करें
एकल व्यापार हानि के प्रभावों को कम करने के लिए स्थिति आकार को समायोजित करें
संक्षेप में, संकेतक कॉम्बो और ट्यून करने योग्य सेटिंग्स के माध्यम से, यह रणनीति ट्रेडिंग मनोविज्ञान को संतुलित करने और स्थिर सकारात्मक परिणाम सुनिश्चित करने में सक्षम है। कुछ शेष ऊपर की ओर होने के बावजूद, इसने पहले ही व्यावहारिक प्रयोज्यता का प्रदर्शन किया है। आगे की लाइव बाजार प्रतिक्रिया और कैलिब्रेशन इसे भावनाओं के प्रबंधन और दीर्घकालिक स्थिर लाभ प्राप्त करने के लिए एक प्रभावी उपकरण में सुधार करने की संभावना है।
/*backtest start: 2024-01-01 00:00:00 end: 2024-01-31 23:59:59 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 // This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/ // © simwai strategy('Octopus Nest Strategy 🐙', shorttitle='🐙', overlay=true ) // -- Colors -- color maximumYellowRed = color.rgb(255, 203, 98) // yellow color rajah = color.rgb(242, 166, 84) // orange color magicMint = color.rgb(171, 237, 198) color languidLavender = color.rgb(232, 215, 255) color maximumBluePurple = color.rgb(181, 161, 226) color skyBlue = color.rgb(144, 226, 244) color lightGray = color.rgb(214, 214, 214) color quickSilver = color.rgb(163, 163, 163) color mediumAquamarine = color.rgb(104, 223, 153) color carrotOrange = color.rgb(239, 146, 46) // -- Inputs -- float src = input.source(close, 'Choose Source', group='General', inline='1') bool isSignalLabelEnabled = input.bool(title='Show Signal Labels?', defval=true, group='General', inline='2') bool isPsarAdaptive = input.bool(title='Is PSAR Adaptive?', defval=false, group='General', inline='2') float highLowStopLossMultiplier = input.float(defval=0.98, step=0.01, minval=0, maxval=1, title='Multiplier', group='High Low Stop Loss', inline='1') float highLowStopLossBackupMultiplier = input.float(defval=0.98, step=0.01, minval=0, maxval=1, title='Backup Multiplier', group='High Low Stop Loss', inline='1') int highLowStopLossLookback = input.int(defval=20, step=5, minval=1, title='Lookback', group='High Low Stop Loss', inline='2') float automaticHighLowTakeProfitRatio = input.float(defval=1.125, step=0.1, minval=0, title='Risk Reward Ratio', group='Automatic High Low Take Profit', inline='2') int emaLength = input.int(100, minval=2, title='Length', group='EMA', inline='1') int ttmLength = input.int(title='Length', defval=20, minval=0, group='TTM Squeeze', inline='1') float psarStart = input.float(0.02, 'Start', step=0.01, minval=0.0, group='PSAR', inline='1') float psarInc = input.float(0.02, 'Increment', step=0.01, minval=0.01, group='PSAR', inline='1') float psarMax = input.float(0.2, 'Max', step=0.05, minval=0.0, group='PSAR', inline='2') startAFactor = input.float(0.02, 'Starting Acceleration Factor', step = 0.001, group='Adaptive PSAR', inline='1') minStep = input.float(0.0, 'Min Step', step = 0.001, group='Adaptive PSAR', inline='1') maxStep = input.float(0.02, 'Max Step', step = 0.001, group='Adaptive PSAR', inline='2') maxAFactor = input.float(0.2, 'Max Acceleration Factor', step = 0.001, group='Adaptive PSAR', inline='2') hiloMode = input.string('On', 'HiLo Mode', options = ['Off', 'On'], group='Adaptive PSAR') adaptMode = input.string('Kaufman', 'Adaptive Mode', options = ['Off', 'Kaufman', 'Ehlers'], group='Adaptive PSAR') adaptSmth = input.int(5, 'Adaptive Smoothing Period', minval = 1, group='Adaptive PSAR') filt = input.float(0.0, 'Filter in Pips', group='Adaptive PSAR', minval = 0) minChng = input.float(0.0, 'Min Change in Pips', group='Adaptive PSAR', minval = 0) SignalMode = input.string('Only Stops', 'Signal Mode', options = ['Only Stops', 'Signals & Stops'], group='Adaptive PSAR') // -- Functions -- tr(_high, _low, _close) => math.max(_high - _low, math.abs(_high - _close[1]), math.abs(_low - _close[1])) // -- Calculation -- var string lastTrade = 'initial' float _low = low float _high = high float _close = close // -- TTM Squeeze – Credits to @Greeny -- bband(ttmLength, mult) => ta.sma(src, ttmLength) + mult * ta.stdev(src, ttmLength) keltner(ttmLength, mult) => ta.ema(src, ttmLength) + mult * ta.ema(tr(_high, _low, _close), ttmLength) e1 = (ta.highest(_high, ttmLength) + ta.lowest(_low, ttmLength)) / 2 + ta.sma(src, ttmLength) osc = ta.linreg(src - e1 / 2, ttmLength, 0) diff = bband(ttmLength, 2) - keltner(ttmLength, 1) osc_color = osc[1] < osc[0] ? 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