मूल्य अस्थिरता पर आधारित ट्रेलिंग स्टॉप लॉस रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति बाजार की अस्थिरता को दर्शाने के लिए वास्तविक अस्थिरता की सीमा के एक चलती औसत की गणना करके एक प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करती है, जो कि अस्थिरता और इसके चलती औसत के बीच के संबंध के आधार पर है। जब अस्थिरता चलती औसत को पार करती है, तो अधिक देखें, और जब अस्थिरता पार होती है, तो अधिक देखें, और स्टॉप लॉस को ट्रैक करें।
रणनीति सिद्धांत
एटीआर फ़ंक्शन का उपयोग करके निर्दिष्ट अवधि के भीतर वास्तविक उतार-चढ़ाव की सीमा की गणना करें। फिर एटीआर के सरल चलती औसत की गणना करें, जो उतार-चढ़ाव की गतिशील औसत के रूप में कार्य करता है। जब एटीआर अपने चलती औसत को पार करता है, तो बाजार में उतार-चढ़ाव की दर बढ़ जाती है, और ऊपर की ओर देखने की रणनीति अपनाई जाती है; जब एटीआर अपने चलती औसत को पार करता है, तो बाजार में उतार-चढ़ाव की दर कम हो जाती है, और अधिक देखने की रणनीति अपनाई जाती है।
एक निश्चित अनुपात में ट्रैक किए गए स्टॉप-लॉस को स्थिति में रखने के लिए, स्टॉप-लॉस को गतिशील रूप से मूल्य परिवर्तन के अनुसार समायोजित करें, और स्टॉप-लॉस को कवर करने से बचाने के लिए लाभ की रक्षा करें।
श्रेष्ठता विश्लेषण
यह रणनीति बाजार की गति को उतार-चढ़ाव के संकेतकों के माध्यम से निर्धारित करती है, ताकि शोर से भटकने से बचा जा सके। जब उतार-चढ़ाव बढ़ता है, तो अधिक देखें, और जब यह गिरता है, तो अधिक देखें, और एक हेजिंग ऑपरेशन को लागू करें। ट्रैकिंग स्टॉप लॉस वास्तविक समय में मूल्य परिवर्तन के आधार पर स्टॉप लॉस स्थिति को समायोजित कर सकता है, जिससे लाभ की रक्षा करते हुए अनावश्यक स्टॉप लॉस को कम किया जा सके।
जोखिम विश्लेषण
यह रणनीति केवल एक उतार-चढ़ाव सूचक पर आधारित है, इसमें एक निश्चित अंतराल है। और स्टॉप लॉस को ट्रैक करना केवल कीमतों के प्रतिकूल दिशा में बदलाव को ध्यान में रखता है, लाभ को वापस लेने से बचाने में असमर्थ है। जब कीमत में भारी उतार-चढ़ाव होता है, तो स्टॉप लॉस लाइन को तोड़ दिया जा सकता है, जिससे अधिक नुकसान होता है।
एटीआर और औसत रेखा के आवधिक मापदंडों को उचित रूप से अनुकूलित किया जा सकता है, या अन्य संकेतकों को एकीकृत निर्णय के लिए जोड़ा जा सकता है। स्टॉप मोड को गतिशील स्टॉप में भी बदला जा सकता है, जो बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर स्टॉप की मात्रा को समायोजित करता है।
अनुकूलन दिशा
विभिन्न एटीआर और औसत चक्र मापदंडों के संयोजनों का परीक्षण करें और इष्टतम मापदंडों का पता लगाएं।
अन्य सूचकांकों को जोड़ने के लिए, रणनीति के पोर्टफोलियो का निर्माण करें, रणनीति की सटीकता में सुधार करें।
एक गतिशील स्टॉप-लॉस रणनीति सेट करें और बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर स्टॉप-लॉस को समायोजित करें।
विभिन्न किस्मों के लिए अलग-अलग स्थिति आकार सेट करने के लिए धन प्रबंधन रणनीतियों का अनुकूलन करें
बाजार में उतार-चढ़ाव के टर्निंग पॉइंट को समझने में मदद करने के लिए मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करना।
उच्च-स्तरीय औसत-रेखा सूचकांक के संयोजन के साथ, बड़े स्तर पर प्रवृत्ति की दिशा की पहचान करें।
संक्षेप
यह रणनीति बाजार की चाल को समझने के लिए अस्थिरता के संकेतकों का उपयोग करने के लिए सरल और प्रत्यक्ष है, लेकिन केवल एक संकेतक के आधार पर सीमित होने के लिए आसान है। उचित रूप से कई सूचकांकों के निर्णय और अनुकूलन मापदंडों को पेश करने से रणनीति की स्थिरता में वृद्धि हो सकती है। कुल मिलाकर, यह रणनीति बाजार में अस्थिरता के आधार पर व्यापार करने के लिए एक विचार प्रदान करती है।
/*backtest
start: 2023-08-20 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
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*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 20/08/2018
// The Volatility function measures the market volatility by plotting a
// smoothed average of the True Range. It returns an average of the TrueRange
// over a specific number of bars, giving higher weight to the TrueRange of
// the most recent bar.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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strategy(title="Volatility Backtest", shorttitle="Volatility")
Length = input(10, minval=1)
LengthMA = input(26, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xATR = atr(Length)
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xMARes = sma(nRes, LengthMA)
pos = iff(nRes < xMARes, 1,
iff(nRes > xMARes, -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)
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strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(nRes, color=blue, title="Volatility")
plot(xMARes, color=red, title="MA")