एमसीएल-वाईजी अस्थिरता ब्रेकआउट ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति ब्रीजिंग बैंड के माध्यम से ट्रेडिंग सिग्नल का पता लगाने के लिए ब्रीजिंग बैंड का उपयोग करती है, जो एमसीएल और वाईजी पर दो सकारात्मक रूप से संबंधित परिसंपत्तियों के लिए एक जोड़ी का व्यापार करती है। जब एमसीएल की कीमत ब्रीजिंग बैंड को टच करती है, तो एमसीएल और वाईजी को कम करें; जब एमसीएल की कीमत ब्रीजिंग बैंड को टच करती है, तो एमसीएल को कम करें और वाईजी को कम करें, जो मूल्य की प्रवृत्ति के लिए सौदेबाजी करता है।
रणनीति सिद्धांत
सबसे पहले, यह रणनीति एक निश्चित अवधि में समापन मूल्य के आधार पर SMA औसत और मानक विचलन StdDev की गणना करती है। फिर SMA औसत पर नीचे एक विचलन जोड़ें, जिससे ब्रिन बैंड के ऊपरी और निचले ट्रेल का निर्माण होता है। जब कीमत ऊपरी ट्रेल को छूती है तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है और जब यह नीचे की ट्रेल को छूती है तो एक बेचने का संकेत उत्पन्न होता है।
इस रणनीति में ब्रीजिंग ट्रेडिंग के लिए ब्रीजिंग बैंड का उपयोग किया जाता है, जो कि जब कीमत ऊपर की ओर बढ़ती है तो अधिक दिखती है, और जब यह नीचे की ओर बढ़ती है, तो खाली होती है। ब्रीजिंग बैंड गतिशील रूप से चैनल की चौड़ाई को समायोजित करके बाजार में बदलाव के लिए अनुकूलित होता है, जो बाजार में उतार-चढ़ाव के शोर को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर कर सकता है।
दो सकारात्मक रूप से संबंधित परिसंपत्तियों एमसीएल और वाईजी पर एक जोड़ी का व्यापार करना। जब एमसीएल ट्रैक पर टूट जाता है, तो यह दर्शाता है कि एमसीएल की कीमत ऊपर की ओर है, इस समय अधिक एमसीएल करें, जबकि वाईजी को खाली करें, यानी मजबूत संपत्ति खरीदें और कमजोर संपत्ति बेचें, ताकि दो परिसंपत्तियों के मूल्य अंतर से लाभ हो सके।
रणनीतिक लाभ
- ब्रिनबैंड आधारित ब्रेकआउट ट्रेडिंग, जो बाजार के शोर को फ़िल्टर करने और रुझानों की पहचान करने में सक्षम है
- प्रासंगिक परिसंपत्ति जोड़े का उपयोग करके, प्रासंगिक परिसंपत्ति मूल्य अंतर के लिए सकारात्मक अल्फा लाभ प्राप्त करें
- व्यक्तिगत ट्रेडों के जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए स्थिति आकार को गतिशील रूप से समायोजित करना
- स्टैंडर्ड ब्रेक-इन और रिवर्स-इन एक्सल आउटफीट लॉजिक का उपयोग करना, रणनीति तर्क सरल और स्पष्ट
रणनीतिक जोखिम
- ब्रिन बैंड पैरामीटर की गलत सेटिंग से ट्रेडिंग की आवृत्ति बहुत अधिक हो सकती है या सिग्नल अस्पष्ट हो सकता है
- संबंधित परिसंपत्तियों के बीच कम सहसंबंध जोड़ी ट्रेडिंग अल्फा के लाभ में गिरावट का कारण बनता है
- बाजार में उतार-चढ़ाव के साथ धोखाधड़ी के लिए आसान है, जिससे नुकसान होता है
- अनियंत्रित नुकसान के कारण एकल नुकसान बढ़ सकता है
पैरामीटर को अनुकूलित करके, अधिक प्रासंगिकता और बेहतर तरलता वाले व्यापारिक वस्तुओं का चयन करके और उचित स्टॉप पोजीशन सेट करके जोखिम को कम किया जा सकता है।
रणनीति अनुकूलन
- ब्रिन बैंड पैरामीटर को अनुकूलित करें और सबसे अच्छा संयोजन खोजें
- अधिक प्रासंगिक परिसंपत्तियों का परीक्षण करें और अधिक प्रासंगिक संयोजन चुनें
- स्टॉप लॉजिक को बढ़ाएं, एकल नुकसान को सीमित करें
- अधिक फ़िल्टरिंग शर्तों को जोड़ना ताकि धोखाधड़ी से बचा जा सके
- अन्य संकेतकों जैसे लेनदेन की मात्रा की पुष्टि के साथ, समय सीमा में बदलाव
संक्षेप
इस रणनीति को समग्र रूप से सरल और प्रत्यक्ष माना जाता है, बुरिन बैंड के माध्यम से प्रवृत्ति को पकड़ना और ट्रेडों को जोड़कर अल्फा रिटर्न प्राप्त करना। लेकिन कुछ पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप लॉस और जोड़ी विकल्प जैसे अनुकूलन योग्य स्थान हैं। विभिन्न पैरामीटर, ट्रेडिंग ऑब्जेक्ट्स का परीक्षण करके और प्रवृत्ति फ़िल्टरिंग जैसे तरीकों को उचित रूप से पेश करके बेहतर रणनीति प्रभाव प्राप्त किया जा सकता है।
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// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © shark792
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// 1. Define strategy settings
strategy(title="MCL-YG Pair Trading Strategy", overlay=true,
pyramiding=0, initial_capital=10000,
commission_type=strategy.commission.cash_per_order,
commission_value=4, slippage=2)
smaLength = input.int(title="SMA Length", defval=20)
stdLength = input.int(title="StdDev Length", defval=20)
ubOffset = input.float(title="Upper Band Offset", defval=1, step=0.5)
lbOffset = input.float(title="Lower Band Offset", defval=1, step=0.5)
usePosSize = input.bool(title="Use Position Sizing?", defval=true)
riskPerc = input.float(title="Risk %", defval=0.5, step=0.25)
// 2. Calculate strategy values
smaValue = ta.sma(close, smaLength)
stdDev = ta.stdev(close, stdLength)
upperBand = smaValue + (stdDev * ubOffset)
lowerBand = smaValue - (stdDev * lbOffset)
riskEquity = (riskPerc / 100) * strategy.equity
atrCurrency = (ta.atr(20) * syminfo.pointvalue)
posSize = usePosSize ? math.floor(riskEquity / atrCurrency) : 1
// 3. Output strategy data
plot(series=smaValue, title="SMA", color=color.teal)
plot(series=upperBand, title="UB", color=color.green,
linewidth=2)
plot(series=lowerBand, title="LB", color=color.red,
linewidth=2)
// 4. Determine long trading conditions
enterLong = ta.crossover(close, upperBand)
exitLong = ta.crossunder(close, smaValue)
// 5. Code short trading conditions
enterShort = ta.crossunder(close, lowerBand)
exitShort = ta.crossover(close, smaValue)
// 6. Submit entry orders
if enterLong
strategy.entry(id="EL", direction=strategy.long, qty=posSize)
if enterShort
strategy.entry(id="ES", direction=strategy.short, qty=posSize)
// 7. Submit exit orders
strategy.close(id="EL", when=exitLong)
strategy.close(id="ES", when=exitShort)