स्विंग ट्रेडिंग रणनीतियाँ
ChaoZhang
अवलोकन
यह एक ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति है, जो एक चलती औसत के आधार पर क्रॉसिंग पर आधारित है, जो स्टॉप लॉस मैनेजमेंट और लीवरेजिंग के साथ संयुक्त है, जिसका उद्देश्य कई बाजारों में रुझानों की पहचान करना और लाभ को अधिकतम करना है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति तेजी से चलती औसत और धीमी गति से चलती औसत के क्रॉसिंग का उपयोग करती है। जब तेजी से चलती औसत धीमी गति से चलती औसत को पार करता है, तो मल्टीहेड पोजीशन ली जाती है; जब तेजी से चलती औसत धीमी गति से चलती औसत को पार करता है, तो खाली सिर की स्थिति ली जाती है।
गैर-प्रमुख रुझानों के लिए शोर ट्रेडों को फ़िल्टर करने के लिए, रणनीति ने 200-दिवसीय चलती औसत को एक प्रवृत्ति फ़िल्टर के रूप में भी पेश किया। ट्रेडिंग सिग्नल केवल तभी जारी किए जाते हैं जब कीमत 200-दिवसीय चलती औसत से ऊपर या नीचे होती है।
रणनीति में एक सीमा व्यापार रोक-लाभ रणनीति शामिल है। व्यापार के बाद, एक निश्चित अनुपात में एक रोक-लाभ और एक रोक-बंद सेट किया जाता है, उदाहरण के लिए, रोक-लाभ 1% पर सेट किया जाता है, और जब कीमत रोक-लाभ या रोक-बंद मूल्य को छूती है, तो यह बंद हो जाती है।
ट्रेडिंग लाभ को बढ़ाने के लिए, रणनीति में लीवरेज प्रभाव शामिल है। विभिन्न बाजारों की विशेषताओं के अनुसार, उचित लीवरेज अनुपात का चयन किया जा सकता है, उदाहरण के लिए 10 गुना लीवरेज।
श्रेष्ठता विश्लेषण
रणनीतियों के लाभों में से एक यह है कि क्रिप्टोकरेंसी, स्टॉक और वायदा बाजारों सहित कई बाजारों में रुझानों की पहचान की जा सकती है, जिससे रणनीतियों की उपयोगिता बढ़ जाती है।
प्रवृत्ति की दिशा को बेहतर पहचानने के लिए, प्रवृत्ति की स्थिति में बेहतर जीत दर प्राप्त करने के लिए, तेजी से और धीमी गति से औसत रेखा पार करना और प्रवृत्ति फ़िल्टर लागू करें।
अंतराल स्टॉप लॉस स्टॉप रणनीति का उपयोग करके, एकल नुकसान को एक स्वीकार्य सीमा के भीतर नियंत्रित किया जा सकता है, जो रणनीति के स्थिर संचालन के लिए अनुकूल है।
लीवरेज के प्रभाव से ट्रेडों की कमाई बढ़ जाती है, जिससे रणनीतियों का पूरा लाभ मिलता है।
दृश्य इंटरफ़ेस डिजाइन, विभिन्न पृष्ठभूमि रंगों का उपयोग करके बहु-हेड और रिक्त-हेड बाजार को चिह्नित करता है, जिससे उपयोगकर्ता वर्तमान बाजार की स्थिति का आकलन कर सकते हैं।
जोखिम विश्लेषण
रणनीति ट्रेंड ट्रेडिंग विचार पर आधारित है, और बाजारों में उतार-चढ़ाव के दौरान व्यापार प्रभाव पर छूट दी जाती है। स्थिति आकार को उचित रूप से नियंत्रित किया जाना चाहिए।
एक निश्चित अनुपात में स्टॉप लॉस स्टॉप को लीवरेज करने का जोखिम है, स्टॉप लॉस स्टॉप को विशिष्ट बाजार के अनुसार समायोजित किया जाना चाहिए।
लीवरेज ट्रेडिंग के आकार को बढ़ाता है, लेकिन ट्रेडिंग के जोखिम को भी बढ़ाता है। लीवरेज अनुपात को नियंत्रित करने की आवश्यकता है, ताकि नुकसान की सीमा से अधिक न हो।
चलती औसत में अपने आप में देरी होती है, जिससे ट्रेडिंग सिग्नल में देरी की समस्या हो सकती है।
अनुकूलन दिशा
विभिन्न प्रकार के मानकों के संयोजनों के तहत रणनीति के प्रदर्शन का अध्ययन करें।
अन्य संकेतकों या मॉडलों के साथ संयोजन के रूप में फ़िल्टर संकेतों के रूप में, रणनीति की सटीकता में सुधार किया जा सकता है। जैसे कि एटीआर स्टॉप लॉस, आरएसआई संकेतकों आदि को पेश करना।
प्रवृत्ति की पहचान करने वाले संकेतकों जैसे कि डीसी संकेतकों का अध्ययन कर सकते हैं, जो रणनीति की प्रवृत्ति के बारे में निर्णय लेने की क्षमता को और बढ़ा सकते हैं।
रणनीतिक संकेतों को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल के साथ जोड़ा जा सकता है ताकि अधिक प्रभावी ट्रेडिंग समय की पहचान की जा सके।
स्टॉप-लॉस की सीमा को गतिशील रूप से समायोजित करने पर विचार किया जा सकता है, जो कि उतार-चढ़ाव और बाजार की स्थिति के आधार पर अधिक उचित स्टॉप-लॉस सेट करता है।
संक्षेप
इस रणनीति में समग्र रूप से वैज्ञानिक प्रणाली की प्रवृत्ति का पालन करने की विधि का उपयोग किया गया है, जबकि जोखिम को नियंत्रित करने और लाभ को बढ़ाने के लिए स्टॉप लॉस और लीवरेज का समर्थन किया गया है। यह रणनीति कई बाजारों में व्यापक रूप से लागू की जा सकती है, जिससे स्थिर अतिरिक्त लाभ प्राप्त करने की उम्मीद है। हालांकि, पैरामीटर अनुकूलन, वायु नियंत्रण और रणनीति अद्यतन जैसे पहलुओं पर ध्यान देने की आवश्यकता है ताकि दीर्घकालिक रूप से प्रभावी रूप से काम किया जा सके।
/*backtest
start: 2023-09-10 00:00:00
end: 2023-10-10 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Bozz Strategy
// Developed for Godstime
// Version 1.1
// 11/28/2021
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//@version=4
// strategy("Bozz Strategy", "", true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, margin_long=0, margin_short=0)
// ----------------------------- Inputs ------------------------------------- //
source_ma_type = input("EMA", "Source MA Type", options=["SMA", "EMA"])
source_ma_length = input(50, "Source MA Length")
fast_ma_length = input(20, "Fast MA Length")
slow_ma_length = input(50, "Slow MA Length")
use_trend_filter = input(true, "Trend Filter")
trend_filter_ma_type = input("EMA", "Trend Filter MA Type", options=["SMA", "EMA"])
trend_filter_ma_length = input(200, "Trend Filter MA Period")
show_mas = input(true, "Show MAs")
swing_trading_mode = input(false, "Swing Trading")
// -------------------------- Calculations ---------------------------------- //
fast_ma = ema(close, fast_ma_length)
slow_ma = ema(close, slow_ma_length)
source_ma = source_ma_type == "EMA"? ema(close, source_ma_length):
sma(close, source_ma_length)
trend_filter_ma = trend_filter_ma_type == "EMA"? ema(close, trend_filter_ma_length):
sma(close, trend_filter_ma_length)
// --------------------------- Conditions ----------------------------------- //
uptrend = not use_trend_filter or close > trend_filter_ma
buy_cond = crossover(fast_ma, slow_ma) and uptrend
downtrend = not use_trend_filter or close < trend_filter_ma
sell_cond = crossunder(fast_ma, slow_ma) and downtrend
// ---------------------------- Plotting ------------------------------------ //
bgcolor(use_trend_filter and downtrend? color.red: use_trend_filter? color.green: na)
plot(show_mas? fast_ma: na, "Fast MA", color.green)
plot(show_mas? slow_ma: na, "Slow MA", color.red)
plot(show_mas? source_ma: na, "Source MA", color.purple)
plot(show_mas? trend_filter_ma: na, "Trend Filter MA", color.blue)
// ---------------------------- Trading ------------------------------------ //
// Inputs
sl_perc = input(1.0, "Stop Loss (in %)", group="Backtest Control")/100
tp_perc = input(1.0, "Take Profit (in %)", group="Backtest Control")/100
leverage = input(10, "Leverage", maxval=100, group="Backtest Control")
bt_start_time = input(timestamp("2021 01 01"), "Backtest Start Time", input.time, group="Backtest Control")
bt_end_time = input(timestamp("2021 12 31"), "Backtest End Time", input.time, group="Backtest Control")
// Trading Window
in_trading_window = true
trade_qty = (strategy.equity * leverage) / close
// Long Side
strategy.entry("Long Entry", strategy.long, when=buy_cond and in_trading_window)
long_tp = strategy.position_avg_price * (1 + tp_perc)
long_sl = strategy.position_avg_price * (1 - sl_perc)
if not swing_trading_mode
strategy.exit("Long Exit", "Long Entry", limit=long_tp, stop=long_sl)
// Short Side
strategy.entry("Short Entry", strategy.short, when=sell_cond and in_trading_window)
short_tp = strategy.position_avg_price * (1 - tp_perc)
short_sl = strategy.position_avg_price * (1 + sl_perc)
if not swing_trading_mode
strategy.exit("Short Exit", "Short Entry", limit=short_tp, stop=short_sl)
// End of trading window close
strategy.close_all(when=not in_trading_window)