एमएसीडी नियंत्रित जोखिम व्यापार रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-10-26 15:51:34
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अवलोकन

यह रणनीति एक दीर्घकालिक ट्रेडिंग रणनीति डिजाइन करती है जो प्रत्येक व्यापार के जोखिम को एमएसीडी संकेतक के आधार पर नियंत्रित करती है। पारंपरिक लंबी-छोटी फ्लिपिंग रणनीतियों की तुलना में, यह रणनीति प्रत्येक व्यापार के जोखिम को नियंत्रित करने पर अधिक केंद्रित है। उचित स्टॉप लॉस और ले लाभ स्तरों की गणना करके और उचित स्थिति आकार निर्धारित करके, यह प्रत्येक व्यापार के लिए अधिकतम नुकसान को सीमित करता है। यह प्रभावी रूप से ड्रॉडाउन को नियंत्रित कर सकता है और लंबे समय में स्थिर लाभ प्राप्त कर सकता है।

सिद्धांत

रणनीति पहले एमएसीडी लाइन और एमएसीडी संकेतक की सिग्नल लाइन की गणना करती है। जब एमएसीडी लाइन सिग्नल लाइन के ऊपर पार करती है, तो इसे खरीद संकेत के रूप में निर्धारित किया जाता है। झूठे ब्रेकआउट को फ़िल्टर करने के लिए, रणनीति के लिए बार की आवश्यकता होती है क्योंकि ((क्रॉसओवर ((एमएसीडी_लाइन, सिग्नल_लाइन)) <= 5, जिसका अर्थ है कि ब्रेकआउट सबसे हालिया 5 बार के भीतर हुआ था। इसके लिए एमएसीडी और सिग्नल लाइन दोनों को 0 से नीचे होना चाहिए, जो एक ओवरसोल्ड स्थिति को इंगित करता है, और बंद करना डब्ल्यूएमए लाइन से ऊपर होना चाहिए, जो एक ऊपर की प्रवृत्ति को इंगित करता है। जब उपरोक्त शर्तें पूरी होती हैं, तो एक लंबी स्थिति खोली जाती है।

प्रत्येक ट्रेड के लिए, रणनीति उचित स्टॉप लॉस और ले लाभ स्तरों की गणना करती है। स्टॉप लॉस को सबसे हाल के 3 बार के सबसे कम स्तर पर सेट किया जाता है। ले लाभ को प्रवेश मूल्य प्लस स्टॉप लॉस और प्रवेश मूल्य के बीच की दूरी के 4 गुना पर सेट किया जाता है।

कुंजी यह है कि रणनीति अधिकतम किफायती जोखिम के आधार पर विशिष्ट स्थिति आकार की गणना करती है। पैरामीटर पूंजी_ जोखिम कुल पूंजी का प्रतिशत निर्धारित करता है जो प्रत्येक व्यापार के लिए खोया जा सकता है। यूएसडी में स्थिति का आकार तब स्टॉप लॉस रेंज के आधार पर गणना की जाती है। फिर इसे निष्पादन के लिए अनुबंधों में परिवर्तित किया जाता है।

प्रत्येक व्यापार के जोखिम को कुल पूंजी के 1% के भीतर नियंत्रित किया जाता है, जो प्रभावी रूप से ड्रॉडाउन को नियंत्रित कर सकता है। साथ ही, उच्च लाभ लक्ष्य उच्च रिटर्न की अनुमति देता है।

लाभ

जोखिम नियंत्रण को प्राथमिकता दी जाती है, प्रति व्यापार जोखिम नियंत्रित किया जा सकता है
पूंजी उपयोग को अधिकतम करने के लिए अनुकूलित स्थिति आकार
स्टॉप लॉस रणनीति प्रभावी रूप से ड्रॉडाउन को नियंत्रित करती है
उचित लाभ लेने से उच्च लाभ की संभावना होती है

जोखिम और सुधार

एमएसीडी में विलंब है, तेजी से रुझान परिवर्तनों को याद कर सकता है
गलत स्टॉप लॉस या लाभ लेने की सेटिंग्स से लाभ कम हो सकता है या जोखिम बढ़ सकता है
उच्च व्यापारिक आवृत्ति से लेनदेन की लागत बढ़ सकती है

सम्भावित सुधार:

प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए अन्य संकेतकों को शामिल करें, एमएसीडी विलंब से बचें
स्टॉप लॉस और ले लाभ एल्गोरिदम को अधिक लचीला बनाने के लिए अनुकूलित करें
लेन-देन की लागत को कम करने के लिए व्यापारिक आवृत्ति को कम करें

सारांश

यह रणनीति एमएसीडी का उपयोग करके रुझान की दिशा निर्धारित करती है, और अनुकूलित स्थिति आकार के साथ व्यापार करने के लिए जोखिम नियंत्रण को प्राथमिकता के रूप में लेती है। कुंजी जोखिम नियंत्रण और स्थिति आकार हैं, जो दीर्घकालिक स्थिर लाभ प्राप्त कर सकते हैं। लेकिन एमएसीडी में कुछ खामियां हैं, और स्टॉप लॉस / टेक प्रॉफिट तंत्र को आगे अनुकूलन की आवश्यकता है। संकेतक उपयोग, स्टॉप लॉस / टेक प्रॉफिट सेटिंग्स का और अनुकूलन, और ट्रेडिंग आवृत्ति को कम करना रणनीति को और भी शक्तिशाली बना सकता है।

/*backtest
start: 2022-10-19 00:00:00
end: 2023-10-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy( "McDonalds ", shorttitle="Ur Lovin' It", initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.cash, currency=currency.USD )

capital_risk    = input( 1.0, "% capital risk per trade" ) / 100
r_exit          = input( 4.0, "Take Profit in 'R'" )
wma_length      = input( 150, 'WMA Bias Length' )

[macd_line, signal_line, hist ] = macd(close, 12, 26, 9)

w_line = wma( close, wma_length )

golong = barssince(crossover(macd_line, signal_line)) <= 5 and ( macd_line < 0 and signal_line < 0 ) and ( close > w_line ) and strategy.opentrades == 0

float stop = na
float tp = na

// For a stop, use a recent low 
stop := golong ? lowest(low, 3)[1] : stop[1]
range = abs(close - stop)
tp := golong ? close + (r_exit * range) : tp[1]


// This is the bit that calculates how much size to use so we only lose 1% of the `strategy.equity`
how_much_willing_to_lose = strategy.equity * capital_risk
// Spread the risk across the stop range 
position_size_in_usd = how_much_willing_to_lose / (range / close)
// Sized specified in base contract
position_size_in_contracts = position_size_in_usd / close

// Enter the position
if golong
    strategy.entry("long", strategy.long, qty=position_size_in_contracts)
    strategy.exit("long exit","long", stop=stop, limit=tp)

// experimental exit strategy
// hist_strength = hist >= 0 ? ( hist[1] < hist ? 'strong' : 'weak') : ( hist[1] < hist ? 'weak' : 'strong' )
// if hist < 0 and hist_strength == 'strong' and falling( hist, 8 )
//     strategy.close("long")


plot( strategy.equity,  color=strategy.equity > 10000 ? color.green : color.red, linewidth=2 )

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