क्रमिक अनुगामी स्टॉप लॉस रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
क्रमिक ट्रैक स्टॉप रणनीति स्टॉप लाइन को गतिशील रूप से समायोजित करके जोखिम नियंत्रण और रोकथाम को रोकने के लिए एक कार्बनिक संयोजन को लागू करती है। यह स्टॉप लाइन की गणना करने के लिए औसत वास्तविक उतार-चढ़ाव की सीमा का उपयोग करती है, जिससे स्टॉक मूल्य की प्रवृत्ति को प्रभावी ढंग से ट्रैक किया जा सकता है, जबकि लाभ की रक्षा करते हुए अनावश्यक स्टॉप को कम किया जा सकता है। यह रणनीति मजबूत प्रवृत्ति वाले शेयरों के लिए उपयुक्त है, स्थिर रिटर्न प्राप्त करने के लिए।
सिद्धांत
यह रणनीति गतिशील स्टॉप-लॉस के लिए आधार के रूप में औसत वास्तविक अस्थिरता रेंज (ATR) की गणना का उपयोग करती है। ATR स्टॉक की अस्थिरता को प्रभावी ढंग से दर्शाता है। रणनीति पहले एटीआर चक्र पैरामीटर दर्ज करती है, जो आमतौर पर 10 दिनों की होती है। इसके बाद एटीआर मूल्य की गणना की जाती है। जब स्टॉक की कीमत बढ़ती है, तो स्टॉप-लॉस लाइन भी चलती है और गतिशील रूप से ट्रैक की जाती है; जब स्टॉक की कीमत गिरती है, तो स्टॉप-लॉस लाइन अपरिवर्तित रहती है और मुनाफे को लॉक कर सकती है। साथ ही, रणनीति स्टॉक मूल्य से स्टॉप-लॉस लाइन की दूरी को सूक्ष्म रूप से समायोजित करने की अनुमति देती है।
विशेष रूप से, रणनीति वर्तमान K लाइन के एटीआर मूल्य की गणना करती है, और फिर स्टॉप-स्टॉप दूरी प्राप्त करने के लिए स्टॉप-स्टॉप पैरामीटर को गुणा करती है। यदि स्टॉक की कीमत स्टॉप-स्टॉप मूल्य से अधिक है, तो एक अतिरिक्त स्थिति खोलें; यदि स्टॉक की कीमत स्टॉप-स्टॉप मूल्य से कम है, तो एक खाली स्थिति खोलें। इस तरह, स्टॉप-स्टॉप लाइन स्टॉक मूल्य पर काम करने के लिए चिपकी हुई है, स्टॉप-स्टॉप लाइन के उत्तरोत्तर ट्रैकिंग प्रभाव को प्राप्त करने के लिए।
लाभ
- गतिशील ट्रैकिंग स्टॉप, बाजार की स्थिति के अनुसार स्टॉप दूरी को समायोजित करने के लिए, लचीला
- एटीआर का उपयोग स्टॉप लॉस दूरी की गणना करने के लिए किया जाता है, जिससे बाजार में उतार-चढ़ाव को ट्रैक किया जा सकता है
- रणनीतियाँ सरल हैं, उपयोग करने में आसान हैं, और स्वचालित लेनदेन को लागू करना आसान है
- विभिन्न ट्रेडिंग किस्मों के लिए अनुकूलन योग्य एटीआर चक्र और स्टॉप-लॉस दूरी कारक
- अनावश्यक स्टॉप लॉस की संभावना को कम करने के लिए स्टॉप लॉस और स्टॉप को संतुलित करें
जोखिम
- एटीआर के लिए एक गतिशील स्टॉप लॉस आधार के रूप में, उपयुक्त पैरामीटर का चयन करना महत्वपूर्ण है
- स्टॉप लॉस की संभावना को बढ़ा सकता है
- बहुत दूर से रोकना, समय पर रोकना और जोखिम को नियंत्रित करना असंभव है
- रणनीति खुद बाजार के रुझानों का आकलन नहीं कर सकती है, इसे मैन्युअल रूप से खरीदने और बेचने के संकेतों की पुष्टि करने की आवश्यकता है
- एटीआर की गणना की अवधि के तर्कसंगत होने पर ध्यान देने की आवश्यकता है, और एटीआर पैरामीटर को समायोजित करने के लिए
अनुकूलन
- गलत लेनदेन की संभावना को कम करने के लिए चलती औसत जैसे संकेतकों के साथ फ़िल्टर सिग्नल पर विचार किया जा सकता है
- एटीआर चक्र और स्टॉप-डायरेक्शन पैरामीटर को स्वचालित रूप से अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग विधियों का उपयोग करना
- ऑटो स्टॉप रणनीतियों को लाया जा सकता है, जो स्टॉप लॉस के साथ मुनाफे को लॉक करते हैं
- खरीद और बिक्री संकेतों की विश्वसनीयता को सत्यापित करने के लिए अन्य संकेतकों के साथ संयोजन पर विचार किया जा सकता है
- एटीआर की गणना करने के तरीके में सुधार करने या एटीआर चक्र पैरामीटर को गतिशील रूप से समायोजित करने का प्रयास करें
- विभिन्न गतिशील ट्रैकिंग स्टॉप लॉस एल्गोरिदम पर शोध किया जा सकता है ताकि स्टॉप लॉस को और अनुकूलित किया जा सके
संक्षेप
क्रमिक ट्रैक स्टॉप रणनीति गतिशील रूप से स्टॉप दूरी को समायोजित करके जोखिम नियंत्रण और रोकथाम को प्रभावी रूप से संतुलित करती है। यह रणनीति संचालित करने के लिए सरल है और रोबोट स्वचालित व्यापार के लिए अनुकूलन योग्य है। बेशक, उचित पैरामीटर चयन और संकेतक संयोजन को अभी भी मैन्युअल अनुभव की आवश्यकता है। आगे के अनुकूलन के साथ, यह रणनीति अधिक स्थिर निवेश रिटर्न प्राप्त करने की उम्मीद करती है।
/*backtest
start: 2023-10-17 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Supertrend Strategy, by Ho.J.", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=15)
// 백테스팅 시작일과 종료일 입력
startYear = input(2020, title="Start Year")
startMonth = input(1, title="Start Month")
startDay = input(1, title="Start Day")
endYear = input(9999, title="End Year")
endMonth = input(12, title="End Month")
endDay = input(31, title="End Day")
// 백테스팅 시간 범위 확인
backtestingTimeBool = (year >= startYear and month >= startMonth and dayofmonth >= startDay) and (year <= endYear and month <= endMonth and dayofmonth <= endDay)
atrPeriod = input(10, "ATR Length")
factor = input.float(3.0, "Factor", step = 0.01)
[_, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod)
var bool longCondition = false
var bool shortCondition = false
if backtestingTimeBool
prevDirection = direction[1]
if direction < 0
longCondition := false
shortCondition := true
else if direction > 0
longCondition := true
shortCondition := false
if longCondition
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
if shortCondition
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)
plot(strategy.equity, title="equity", color=color.rgb(255, 255, 255), linewidth=2, style=plot.style_area)