मध्य रेखा पर आधारित गैंडालफ मात्रात्मक व्यापार रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
गैंडलफ क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग स्ट्रेटजी एक ट्रेंड ट्रैकिंग स्ट्रेटजी है जो मध्य रेखा पर आधारित होती है। यह एक बेहतर प्रवेश बिंदु खोजने के लिए भारित औसत, मध्य रेखा और वास्तविक मध्य कीमतों की गणना करके वर्तमान ट्रेंड की दिशा का आकलन करती है। जब ट्रेंड रिवर्स का पता चलता है, तो यह तेजी से स्टॉप-लॉस से बाहर निकलता है। यह रणनीति ट्रेंड ट्रैकिंग और ट्रेंड रिवर्स की रणनीतिक सोच को जोड़ती है।
रणनीति सिद्धांत
गांडल्फ रणनीति का मुख्य तर्क है कि वर्तमान रुझानों की दिशा और ताकत का आकलन करने के लिए एक भारित औसत मूल्य, एक मध्य रेखा और एक वास्तविक मध्य मूल्य के आकार के संबंध की तुलना करना।
यह इस प्रकार है, यह निम्नलिखित कीमतों पर गणना करता हैः
- भारित औसत मूल्य: ((उच्चतम मूल्य + न्यूनतम मूल्य + समापन मूल्य + समापन मूल्य) / 4
- मध्य मूल्य रेखा: ((उच्चतम मूल्य + निम्नतम मूल्य) / 2
- वास्तविक मध्य मूल्यः (प्रारंभिक मूल्य + समापन मूल्य) / 2
प्रवेश के समय, यह पहले दो K लाइनों के भारित औसत मूल्य, मध्य मूल्य रेखा और वास्तविक मध्य मूल्य के आकार के संबंध की तुलना करता है, यह निर्धारित करने के लिए कि क्या यह प्रवृत्ति शुरू करने की विशेषता के अनुरूप है।
उदाहरण के लिए, यदि भारित औसत मूल्य मध्य रेखा से नीचे है, और संस्थागत मध्यस्थ मूल्य भी भारित औसत मूल्य से नीचे है, तो यह दर्शाता है कि कीमत गिर रही है, यह एक अव्यवस्थित अवसर है।
स्टॉपआउट में, यह इन कीमतों के आकार के संबंधों की तुलना करना जारी रखता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि क्या रुझान में बदलाव का संकेत है। यदि भारित औसत मूल्य वास्तविक औसत मूल्य से अधिक है और मध्य रेखा भारित औसत मूल्य से नीचे है, तो रुझान में बदलाव का संकेत है, तो इसे तुरंत रोक दिया जाना चाहिए।
इस तुलनात्मक मूल्य-आकार-संबंध पद्धति के माध्यम से, Gandalf रणनीति प्रवृत्ति के निर्णय और ट्रैकिंग को लागू करती है। यह सबसे अच्छा प्रवेश समय खोजने के साथ-साथ प्रवृत्ति को रोकने के लिए तेजी से पता लगाने के लिए भी सक्षम है।
रणनीतिक लाभ
गांडल्फ की रणनीति के कुछ फायदे हैं:
मध्यवर्ती रेखा का उपयोग करके प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करने के लिए, बाजार के शोर को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर किया जा सकता है और प्रमुख रुझानों को लॉक किया जा सकता है।
प्रवेश की शर्तें और कई मूल्य तुलनाओं के साथ, आप ट्रेंड की शुरुआत के बारे में अधिक विश्वसनीय रूप से अनुमान लगा सकते हैं।
स्टॉप लॉस शर्तें भी प्रवृत्ति को बदलने के लिए मूल्य तुलना का उपयोग करती हैं, जिससे जोखिम को नियंत्रित करने के लिए नुकसान को जल्दी से रोक दिया जा सकता है।
एक-एक-एक करके, आदर्श कीमतों के आसपास प्रवेश।
स्टॉप और होल्डिंग लिमिट को पूर्व-निर्धारित करके, आप मुनाफे को लॉक कर सकते हैं और एक ही लेनदेन के जोखिम को नियंत्रित कर सकते हैं।
कोड संरचना स्पष्ट और सरल है, इसे समझना और संशोधित करना आसान है।
व्यक्तिगत जोखिम वरीयताओं के लिए मापदंडों को अनुकूलित किया जा सकता है, और इसे अनुकूलित करना आसान है।
ट्रेंडिंग किस्मों के लिए, ट्रेंडिंग लाभ प्राप्त करें।
कुल मिलाकर, गैंडलफ रणनीति एक विश्वसनीय प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है, जो मध्यवर्ती रेखा का उपयोग करके रुझान का आकलन करती है और स्टॉप-स्टॉप-लॉस स्थितियों को स्थापित करती है, जो जोखिम ट्रैकिंग प्रवृत्ति को प्रभावी रूप से नियंत्रित करती है।
रणनीतिक जोखिम
लेकिन गांडल्फ की रणनीति के साथ कुछ जोखिम भी हैं, जिनके बारे में ध्यान देने की आवश्यकता हैः
एक प्रवृत्ति अनुवर्ती रणनीति के रूप में, जब प्रवृत्ति स्पष्ट नहीं होती है या बार-बार उलट जाती है, तो कम नुकसान होता है।
इस प्रकार, यह अनुमान लगाया जा सकता है कि इस समय के दौरान, व्यापार में गिरावट की दर में गिरावट के साथ, नुकसान बढ़ सकता है।
इस तरह के बयानों के बीच, यह भी कहा गया है कि यह एक “विपक्षी विचार” है।
पैरामीटर सेटिंग के आधार पर, विभिन्न किस्मों को पैरामीटर को समायोजित करने की आवश्यकता होती है।
एकतरफा रूप से स्थिति रखने के लिए, आप लाभ के लिए विपरीत स्थिति का उपयोग नहीं कर सकते हैं।
एक शर्त में असफलता की उच्च दर, प्रवेश के लिए लंबे समय तक इंतजार करना संभव है।
संबंधित जोखिम प्रबंधन उपाय:
छोटे स्थानों का उपयोग करें, एक ही समय में नुकसान को नियंत्रित करने के लिए प्रवेश करें।
स्टॉप लाइन सेट करें, स्टॉप को जल्दी से रोकें या स्टॉप को ट्रैक करने के लिए मोबाइल स्टॉप का उपयोग करें।
अनुकूलन पैरामीटर, वर्तमान किस्मों के लिए अनुकूलित। अन्य संकेतकों के साथ प्रवृत्ति का आकलन करने में मदद कर सकते हैं।
लागत को कम करने के लिए मार्टिंगेल रिपोजिशन विधि का उपयोग किया जा सकता है।
व्यापार स्पष्ट रूप से प्रवृत्तियों वाली किस्मों में होता है, और लाभ अविश्वसनीय रूप से उच्च होता है।
प्रवेश की संभावनाओं को ध्यान में रखते हुए प्रवेश की शर्तों में उचित छूट।
रणनीति अनुकूलन दिशा
गैंडल्फ की रणनीति को निम्नलिखित तरीकों से अनुकूलित किया जा सकता हैः
रुझान का आकलन करने के लिए संकेतकों का निर्माण करें, जो रुझान के पलटने के समय का आकलन करने में मदद करें। जैसे कि MACD, ब्रिन बैंड आदि में शामिल होना।
अलग-अलग अनुकूलन फ़ंक्शन जोड़े गए, स्वचालित रूप से अनुकूलन पैरामीटर, और अधिक किस्मों के लिए अनुकूलित।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को जोड़ना, ट्रेंडिंग न्यूरल नेटवर्क या एसवीएम मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करना।
स्टॉप को जोड़ने के तरीके, जैसे कि मूविंग स्टॉप, इंडेक्सियल मूविंग स्टॉप।
प्रासंगिक उत्पादों के साथ, अंतर-मूल्य या सांख्यिकीय सरलीकरण।
इन-मार्कोव मॉडल पर आधारित स्थिति पूर्वानुमानों को जोड़ें, स्थिति का आकलन करें।
जटिल रणनीतियों का निर्माण करें, जैसे कि बहु-नीति प्रबंधन को लागू करने के लिए एकसमान रणनीतियों के संयोजन के साथ।
व्यापारिक रणनीतियों के पोर्टफोलियो के अनुकूलन का पता लगाएं और पोर्टफोलियो के वजन का पता लगाएं।
कुल मिलाकर, गांडल्फ रणनीति को कई स्तरों पर विस्तारित और अनुकूलित किया जा सकता है जैसे कि प्रवृत्ति का आकलन, स्वचालित अनुकूलन और जोखिम प्रबंधन, जिससे रणनीति अधिक स्थिर और विश्वसनीय हो सके।
संक्षेप
गैंडलफ की मात्रात्मक रणनीति एक सरल और प्रभावी रणनीति है जो मूल्य तुलना के आधार पर प्रवृत्ति का न्याय करती है। यह प्रवृत्ति ट्रैकिंग और तेजी से बंद होने की सोच को जोड़ती है, जिससे जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है। रणनीति का तर्क स्पष्ट और आसान है, और व्यक्तिगत जोखिम वरीयताओं के अनुसार पैरामीटर को समायोजित किया जा सकता है। लेकिन इसमें कुछ लाभ उतार-चढ़ाव और स्थिति रखने का जोखिम भी है, जिसे उचित अनुकूलन प्रबंधन की आवश्यकता है। कुल मिलाकर, गैंडलफ रणनीति एक विश्वसनीय, आसान और अनुकूलित प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है, जो स्थिर प्रवृत्ति लाभ की तलाश के लिए उपयुक्त है।
/*backtest
start: 2023-10-22 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
// The GandalfProjectResearchSystem strategy, as discussed in
// “System Development Using Artificial Intelligence”
// by Domenico D’Errico and Giovanni Trombetta
strategy("Gandalf Project Research System", overlay=true)
// Inputs
Quantity = input(0, title="Quantity (0 to auto calc)")
Single_Trade_Money = input(10000, minval=1, title="Money to spend on single trade")
MaxProfitCloses = input(6, minval=1, title="Max Profit Close")
MaxBars = input(8, minval=1, title="Max Total Bars")
Enter_Gap = input(-0.08, title="Distance from low price to place entry limit")
AltExit = input(true, title="Use Alt Exit")
// Calculate Order Quantity
Ncon = Single_Trade_Money / close
// Misc Variables
src = close
BarsSinceEntry = 0
MaxProfitCount = 0
MedBodyPrice = (open + close) / 2.0
Weighted = (high + low + close + close) / 4.0
Median = (high + low) / 2.0
// Enter Conditions
Cond00 = strategy.position_size == 0
Cond01 = ((Weighted[1] < Median[1] and Median[2] <= Weighted[1] and MedBodyPrice[2] <= Weighted[3]) or (Weighted[1] < Median[3] and MedBodyPrice[0] < Median[2] and MedBodyPrice[1] < MedBodyPrice[2]))
Entry01 = Cond00 and Cond01
// Update Exit Variables
BarsSinceEntry := Cond00 ? 0 : nz(BarsSinceEntry[1]) + 1
MaxProfitCount := Cond00 ? 0 : (close > strategy.position_avg_price and BarsSinceEntry > 1) ? nz(MaxProfitCount[1]) + 1 : nz(MaxProfitCount[1])
// Exit Conditions
eCond01 = BarsSinceEntry - 1 >= MaxBars
eCond02 = MaxProfitCount >= MaxProfitCloses
eCond03 = ((Weighted[1] < MedBodyPrice[1] and Median[2] == MedBodyPrice[3] and MedBodyPrice[1] <= MedBodyPrice[4]) or (Weighted[2] < MedBodyPrice[0] and Median[4] <= Weighted[3] and MedBodyPrice[1] <= Weighted[1]) or (Weighted[2] < MedBodyPrice[0] and Median[4] <= Weighted[3] and MedBodyPrice[1] <= Weighted[1]))
eCond04 = AltExit ? true : close - strategy.position_avg_price < 0
Exit01 = not Cond00 and (eCond01 or eCond02 or (eCond03 and eCond04))
// Entries
strategy.entry(id="L1", long=true, limit=low + Enter_Gap, qty=(Quantity > 0 ? Quantity : Ncon), when=Entry01)
// Exits
strategy.close("L1", Exit01)