दोहरी गति रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
दोहरी गतिशीलता रणनीति का उद्देश्य शेयरों के लगातार ऊपर या नीचे जाने वाले के-लाइन पैटर्न की पहचान करके कम खरीदना और बेचना है। यह सरल सूचक निर्णय का उपयोग करता है, इसे लागू करना आसान है और मध्यम-लघु व्यापार के लिए उपयुक्त है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति मुख्य रूप से दो सूचकांकों पर आधारित हैःउपरोक्त के तारों की संख्याऔरगिरावट K लाइनों की संख्या。
- जब close ऊपर LongEnterAfter K लाइन से अधिक हो, तो अधिक करें; जब close नीचे LongExitAfter K लाइन से अधिक हो, तो अधिक करें।
- जब बंद एक ShortEnterAfter K लाइन से अधिक हो जाता है, तो यह खाली हो जाता है; जब बंद एक ShortExitAfter K लाइन से अधिक बढ़ जाता है, तो यह खाली हो जाता है।
उपरोक्त पैरामीटर को LongEnterAfter, LongExitAfter, ShortEnterAfter और ShortExitAfter को समायोजित करके विशिष्ट व्यापार नियम निर्धारित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
यह रणनीति शेयर की कीमतों की गतिशीलता में परिवर्तन को पकड़ती है और दैनिक समापन मूल्य में गिरावट की निरंतर निगरानी करके प्रवेश और बाहर निकलने का समय निर्धारित करती है। जब संकेतक पैरामीटर सेट की K-लाइन की स्थिति होती है, तो एक उचित खरीद-खरीद या बिक्री-खोलने का संचालन किया जाता है।
कुल मिलाकर, दोहरी गतिशीलता रणनीति का मूल यह है कि शेयरों की कीमतों में अल्पकालिक गिरावट की पहचान की जाए, ताकि व्यापार की दिशा और समय निर्धारित किया जा सके। यह सरल और सीधा है, और पैरामीटर सेट करके रणनीति की सक्रियता को समायोजित किया जा सकता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
दोहरी गतिशीलता की रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः
- विचार सरल, सीधा, समझने और लागू करने में आसान है।
- कॉन्फ़िगर करने योग्य पैरामीटर, जो रणनीति की सक्रियता को समायोजित कर सकते हैं
- शेयरों की गतिशीलता को समझने के लिए शेयरों की कीमतों के अल्पकालिक रुझानों पर ध्यान दें।
- स्टॉप लॉस के साथ, जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है।
- स्टॉक मूल्य में उतार-चढ़ाव के प्रति अधिक संवेदनशील व्यक्तिगत शेयरों के लिए, विशेष रूप से छोटे और मध्यम बाजार मूल्य के शेयरों के लिए।
कुल मिलाकर, दोहरी गतिशीलता रणनीति उन निवेशकों के लिए उपयुक्त है जो शेयर मूल्य में बदलाव के प्रति अधिक संवेदनशील हैं और उच्च संचालन आवृत्ति की तलाश करते हैं। यह व्यक्तिगत शेयरों के अल्पकालिक संचालन को पकड़ सकता है और अतिरिक्त लाभ प्राप्त कर सकता है। पैरामीटर को समायोजित करके रणनीति की आवृत्ति और जोखिम को नियंत्रित किया जा सकता है।
जोखिम विश्लेषण
दोहरी गतिशीलता की रणनीति में निम्नलिखित जोखिम भी शामिल हैंः
- पैरामीटर सेटिंग पर बहुत अधिक निर्भरता, विभिन्न पैरामीटरों के कारण ट्रेडिंग आवृत्ति और आय में भारी अंतर हो सकता है।
- केवल शेयरों की कीमतों में अल्पकालिक रुझानों पर ध्यान देने से लंबी अवधि के अवसरों को याद किया जा सकता है।
- उच्च ट्रेडिंग आवृत्ति ट्रेडिंग लागत और स्लिप-ऑफ जोखिम को बढ़ाता है।
- गलत स्टॉप लॉस सेटिंग्स के कारण नुकसान सहन करने योग्य से अधिक हो सकता है।
- कीमतों में उतार-चढ़ाव या लंबी अवधि के पुनर्गठन के लिए लागू नहीं है।
- व्यापार में उतार-चढ़ाव के कारण सट्टेबाजी का खतरा है
जोखिम को नियंत्रित करने के लिए, निम्नलिखित उपायों पर विचार किया जा सकता हैः
- पैरामीटर को समायोजित करें, व्यापार की आवृत्ति को कम करें, और बार-बार स्विचिंग के अति-अनुकूलित जोखिम को नियंत्रित करें।
- उचित रूप से लंबी अवधि की स्थिति रखने के लिए, मध्य-लंबी प्रवृत्ति पर ध्यान दें।
- स्टॉप लॉस सेट करें और व्यक्तिगत नुकसान को सख्ती से नियंत्रित करें
- स्टॉक चुनें जो लगातार टूटता है, और अस्थिर स्टॉक से बचें।
- यह महत्वपूर्ण है कि लेन-देन की मात्रा को बढ़ाया जाए ताकि वॉल्यूम कम होने पर लीवरेज के जोखिम से बचा जा सके।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति में निम्नलिखित सुधारों पर विचार किया जा सकता हैः
प्रवृत्ति का आकलन करने वाले संकेतक को जोड़ें, प्रवृत्ति के अंत में गलत व्यापार से बचें। बड़े प्रवृत्ति का आकलन करने के लिए MACD, KDJ जैसे संकेतक पेश किए जा सकते हैं।
व्यापार की मात्रा को बढ़ाने के लिए निर्णय लें, और जब मात्रा कम हो जाए तो भंडारण से बचें।
लाभ को लॉक करने के लिए चलती रोक को सेट करें, रोक को ट्रैक करने के लिए ATR का कम से कम N गुना उपयोग करें।
स्थिरता बढ़ाने के लिए इष्टतम मापदंडों की खोज के लिए प्रतिक्रिया मापदंडों के संयोजन का अनुकूलन जोड़ें।
ऑर्डर प्रबंधन को और अधिक बुद्धिमान बनाने के लिए एक एल्गोरिथम ट्रेडिंग मॉड्यूल जोड़ा गया।
मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करके अधिक प्रभावी ट्रेडिंग सिग्नल का पता लगाएं
कुल मिलाकर, मुख्य अनुकूलन दिशा रणनीतिक स्थिरता में सुधार, जोखिम को नियंत्रित करने, अधिक कुशल अल्फा का पता लगाने के लिए है। साथ ही, एल्गोरिथ्म ट्रेडिंग क्षमता को बढ़ाना भी महत्वपूर्ण है।
संक्षेप
दोहरी गतिशीलता रणनीति के माध्यम से सरल लगातार उतार-चढ़ाव K लाइन निर्णय शेयरों के चयन के समय व्यापार को प्राप्त करना। यह लागू करने के लिए आसान है, आप पैरामीटर नियंत्रण की सक्रियता को समायोजित कर सकते हैं। यह मुख्य रूप से अल्पकालिक मुनाफे की तलाश करने वाले निवेशकों के लिए उपयुक्त है, विशेष रूप से छोटे से मध्यम बाजार मूल्य के शेयरों के लिए। साथ ही, पैरामीटर अति-अनुकूलन, स्टॉप-लॉस सेटिंग्स, लेनदेन की मात्रा में परिवर्तन जैसे जोखिमों पर भी ध्यान देने की आवश्यकता है। अनुकूलन के माध्यम से रणनीति की स्थिरता में सुधार किया जा सकता है। कुल मिलाकर, दोहरी गतिशीलता रणनीति एक उच्च दक्षता और लचीली मात्रात्मक रणनीति है, जो इसके आवेदन मूल्य की खोज के लायक है।
/*backtest
start: 2022-10-02 00:00:00
end: 2023-10-08 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// strategy(title="simple momentum", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// ====================================
// STUDY AND STRATEGY
// Inputs
LongEnterAfter = input(title="enter long after X rising blocks", defval=2)
LongExitAfter = input(title="exit long after X falling blocks", defval=1)
ShortEnterAfter = input(title="enter short after X falling blocks", defval=2)
ShortExitAfter = input(title="exit short after X rising blocks", defval=1)
// Criteria
Valid = change(time)
LongEnter = Valid and rising(close, LongEnterAfter)
LongExit = Valid and falling(close, LongExitAfter)
ShortEnter = Valid and falling(close, ShortEnterAfter)
ShortExit = Valid and rising(close, ShortExitAfter)
// ====================================
// STRATEGY
TradeSinceYear = input(title="trade since year", defval=2017)
TradeSinceMonth = input(title="trade since month", defval=1)
if year > TradeSinceYear or (year == TradeSinceYear and month >= TradeSinceMonth)
strategy.entry("long", strategy.long, when = LongEnter)
strategy.close("long", when = LongExit)
strategy.entry("short", strategy.short, when = ShortEnter)
strategy.close("short", when = ShortExit)