परिवर्तन दर आधारित ट्रेडिंग रणनीतियाँ
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति खरीद और बिक्री के समय को निर्धारित करने के लिए एक निश्चित समय अवधि में परिवर्तन की दर की गणना करती है। यह व्यापारियों को अल्पकालिक मूल्य परिवर्तन के अवसरों को पकड़ने में मदद कर सकती है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति मुख्य रूप से निम्नलिखित सूचकांकों पर आधारित हैः
- त्वरित सरल चलती औसत (डिफ़ॉल्ट 14 दिन): मूल्य निर्धारण के लिए अल्पकालिक रुझान
- धीमी गति से सरल चलती औसत (डिफ़ॉल्ट 100 दिन): मूल्य निर्धारण के लिए दीर्घकालिक रुझान
- संदर्भ सरल चलती औसत (डिफ़ॉल्ट 30 दिन): खरीद और बिक्री की दिशा निर्धारित करने के लिए
- परिवर्तन दरः पिछले एक निश्चित अवधि (डिफ़ॉल्ट 12 K लाइनों) के लिए उच्चतम और निम्नतम मूल्य परिवर्तन की गणना करके मूल्य में उतार-चढ़ाव की मात्रा का आकलन करें
विशेष नियमः
- कीमतें संदर्भ सरल चलती औसत से कम
- परिवर्तन की दर निर्धारित निम्न परिवर्तन दर थ्रेशोल्ड (डिफ़ॉल्ट 2.3%) से अधिक है
- तेजी से बढ़ते एसएमए और धीमी गति से घटते एसएमए, दोनों वक्रों के पार होने की संभावना
क्या आप जानते हैं?
- कीमतें संदर्भ सरल चलती औसत से अधिक हैं
- परिवर्तन दर उच्च परिवर्तन दर थ्रेशोल्ड से अधिक है (डिफ़ॉल्ट 4.7%)
- कीमतें लगातार बढ़ी हैं
- वर्तमान में लाभदायक
- फास्ट SMA फास्ट SMA से अधिक है
ऑर्डर का आकार कुल हिस्सेदारी के प्रतिशत के आधार पर सेट किया गया है (डिफ़ॉल्ट 96%) जो लाभप्रदता प्रदान करता है।
रणनीति का विश्लेषण
इस रणनीति के मुख्य फायदे हैंः
- परिवर्तन दरों का उपयोग करके उतार-चढ़ाव का आकलन करें, ताकि आप उच्च लाभ के लिए अल्पकालिक मूल्य वृद्धि या गिरावट के अवसरों को पकड़ सकें।
- इस प्रकार, यह एसएमए के साथ एक त्वरित और धीमी गति से प्रवृत्ति का आकलन करने के लिए एक बेहतर तरीका है जब यह कम और उच्च बिक्री के लिए उपयुक्त है।
- संदर्भ एसएमए को एक व्यापक दिशा के रूप में सेट करें, ताकि कीमतों के संकेतों द्वारा छोड़ी गई लघु रेखा से विचलित न हों।
- स्टॉप लॉस ट्रैक का उपयोग लाभ को लॉक करने के लिए करें, जोखिम को कम करें।
- ऑर्डर का आकार लाभप्रदता को बढ़ावा देता है।
कुल मिलाकर, इस रणनीति में मूल्य परिवर्तन दर, SMA और अन्य उपकरणों का पूरा उपयोग किया गया है, जो उतार-चढ़ाव की स्थिति में बेहतर प्रदर्शन करने में मदद करता है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के साथ निम्नलिखित जोखिम भी हैं:
परिवर्तन दर और एसएमए पैरामीटर की गलत सेटिंग से ट्रेडिंग सिग्नल में गड़बड़ी या त्रुटि हो सकती है। विभिन्न बाजारों के लिए पैरामीटर को समायोजित करने की आवश्यकता होती है।
ऑर्डर के आकार से अधिक होने से जोखिम बढ़ जाता है। परीक्षण चरण में ऑर्डर अनुपात को अनुकूलित करने की सिफारिश की जाती है।
ट्रैक स्टॉप लॉस के लिए स्टॉप लॉस की मात्रा को समायोजित करने पर विचार किया जा सकता है
रणनीति लेनदेन के लिए अतिसंवेदनशील है। यह प्रवृत्ति निर्णय और जोखिम प्रबंधन के साथ संयोजन में किया जाना चाहिए।
डेटा के अनुरूप जोखिमों का पता लगाना। विभिन्न बाजारों में कई बार प्रयोगशाला परीक्षणों के माध्यम से रणनीति की मजबूती का परीक्षण किया जाना चाहिए।
इन जोखिमों के लिए, पैरामीटर अनुकूलन, ऑर्डर समायोजन, स्टॉप लॉस रणनीति अनुकूलन, रीयल-टाइम सत्यापन आदि के माध्यम से जोखिम नियंत्रण किया जा सकता है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से भी अनुकूलित किया जा सकता हैः
सिग्नल की सटीकता को बढ़ाने के लिए अन्य तकनीकी संकेतकों जैसे कि उतार-चढ़ाव की दर, लेनदेन की मात्रा आदि को जोड़ना।
लेन-देन की संख्या को अनुकूलित करें, लेनदेन की आवृत्ति को कम करके लेनदेन की स्थिति को कम करें।
ब्रेकआउट रणनीतियों के साथ, महत्वपूर्ण मूल्य स्तरों के पास एक ब्रेकआउट ट्रेडिंग सिग्नल सेट करें।
मशीन सीखने के तरीकों का उपयोग करके पैरामीटर सेटिंग को स्वचालित रूप से अनुकूलित करें।
कई बाजारों में कई समय अवधि के लिए रणनीति की शक्ति का परीक्षण करें, अनुकूलनशीलता में सुधार करें।
स्टॉक, विदेशी मुद्रा आदि की विभिन्न किस्मों की विशेषताओं को ध्यान में रखते हुए, विशेष पैरामीटर सेट करें।
वास्तविक समय के परिणामों के आधार पर रणनीति संकेतों और जोखिम नियंत्रण विधियों को लगातार अनुकूलित करना।
संक्षेप
इस रणनीति के परिवर्तन दर और SMA सूचक निर्णय के माध्यम से, शॉर्ट लाइन कीमत में उतार-चढ़ाव में व्यापार के अवसरों की तलाश. यह तेजी से प्रवृत्ति को पकड़ने के लिए फायदेमंद है, लेकिन यह भी जोखिम नियंत्रण पर ध्यान देने की आवश्यकता है. यह रणनीति के स्थिरता और अनुकूलन को लगातार बढ़ाने के लिए पैरामीटर अनुकूलन, आदेश समायोजन, स्टॉप-लॉस रणनीति में सुधार और प्रयोगशाला परीक्षण के माध्यम से किया जा सकता है. यह रणनीति मात्रा व्यापार के लिए एक संदर्भ टेम्पलेट प्रदान करता है, लेकिन वास्तविक उपयोग में बाजार विशेषताओं के अनुसार समायोजन और अनुकूलन की आवश्यकता होती है.
/*backtest
start: 2022-09-21 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// @version=4
// Author: Sonny Parlin (highschool dropout)
// Best if run on 5m timeframe
strategy(shorttitle="ROC+Strategy", title="Rate of Change Strategy",
overlay=true, currency=currency.USD,
initial_capital=10000)
// Inputs and variables
ss = input(14, minval=10, maxval=50, title="SMA Fast (days)")
ff = input(100, minval=55, maxval=200, title="SMA Slow (days)")
ref = input(30, minval=20, maxval=50, title="SMA Reference (days)")
lowOffset = input(0.023, "ROC Low (%)", minval=0, step=0.01)
highOffset = input(0.047, "ROC High (%)", minval=0, step=0.01)
orderStake = input(0.96, "Order Stake (%)", minval=0, step=0.01)
lookback = input(12, "Lookback Candles", minval=1, step=1)
// SMA
smaFast = sma(close, ss)
smaSlow = sma(close, ff)
smaRef = sma(close, ref)
ROC = (max(close[lookback],close) - min(close[lookback],close)) / max(close[lookback],close)
// Set up SMA plot but don't show by default
plot(smaFast, "smaFast", color=#00ff00, display = 0)
plot(smaSlow, "smaSlow", color=#ff0000, display = 0)
plot(smaRef, "smaRef", color=#ffffff, display = 0)
// The buy stratey:
// Guard that the low is under our SMA Reference line
// Guard that the rate of change over the lookback period is greater than our
// ROC lowOffset %, default is 0.023. (low < smaRef) and (ROC > lowOffset)
// SMA fast is on the rise and SMA slow is falling and they are very likely
// to cross. (rising(smaFast,1)) and (falling(smaSlow, 1))
enterLong = (low < smaRef) and (ROC > lowOffset) and (rising(smaFast,1)) and (falling(smaSlow,1))
// The sell Strategy:
// Guard that close is higher than our SMA reference line and that the rate of
// change over the lookback period is greater than our highOffset %, default
// is 0.047. (close > smaRef) and (ROC > highOffset)
// Guard that close has risen by 3 candles in a row (rising(close,3))
// Guard that we currently have profit (strategy.openprofit > 0)
// Guard that SMA fast is higher than smaSlow (smaFast > smaSlow)
// If it keeps going up past our close position the trailing stoploss will kick in!
enterShort = (close > smaRef) and (ROC > highOffset) and (rising(close,3)) and (strategy.openprofit > 0) and (smaFast > smaSlow)
// Order size is based on total equity
// Example 1:
// startingEquity = 2000
// close = 47434.93
// orderStake = 0.45
// (2,000 × orderStake) / close = orderSize = 0.0189733599 = approx $900
// Example 2:
// startingEquity = 2000
// close = 1.272
// orderStake = 0.45
// (startingEquity × orderStake) / close = orderSize = 707.5471698113 = approx $900
orderSize = (strategy.equity * orderStake) / close
// Trailing Stoploss
// I'm using 2.62 as my default value, play with this for different results.
longTrailPerc = input(title="Trailing Stoploss (%)",
type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=3.62) * 0.01
longStopPrice = 0.0
longStopPrice := if (strategy.position_size > 0)
stopValue = close * (1 - longTrailPerc)
max(stopValue, longStopPrice[1])
else
0
if (enterLong)
strategy.entry("Open Long Position", strategy.long, orderSize, when=strategy.position_size <= 0)
if (enterShort)
strategy.exit(id="Close Long Position", stop=longStopPrice)
//plot(strategy.equity)