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डबल मूविंग एवरेज स्टॉप लॉस रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-15 15:44:48
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अवलोकन

यह रणनीति दोहरी चलती औसत पर आधारित स्टॉप लॉस रणनीति है। इसमें दो चलती औसत का उपयोग किया जाता है, एक मुख्य चलती औसत के रूप में, और एक स्टॉप लॉस लाइन के रूप में। जब कीमत मुख्य चलती औसत से ऊपर होती है, तो लंबी हो जाती है। जब कीमत स्टॉप लॉस लाइन से नीचे होती है, तो लंबी स्थिति को बंद कर देती है। जब कीमत मुख्य चलती औसत से नीचे होती है, तो छोटी हो जाती है। जब कीमत स्टॉप लॉस लाइन से ऊपर होती है, तो छोटी स्थिति को बंद कर देती है। यह स्टॉप लॉस प्राप्त करता है और लंबी और छोटी कीमतों को गतिशील रूप से समायोजित करके लाभ लेता है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति मुख्य चलती औसत रेखा ma के रूप में लंबाई len के सरल चलती औसत की गणना करने के लिए sma फ़ंक्शन का उपयोग करती है। फिर उपयोगकर्ता इनपुट के अनुसार लंबे स्टॉप लॉस प्रतिशत elpercent और लघु स्टॉप लॉस प्रतिशत espercent, यह लंबी स्टॉप लॉस लाइन el और लघु स्टॉप लॉस लाइन es की गणना करता है। विशिष्ट सूत्र हैंः

el = ma + (ma * elpercent / 100) es = ma + (ma * espercent / 100)

जहां elpercent और espercent मुख्य चलती औसत रेखा से प्रतिशत ऑफसेट का प्रतिनिधित्व करते हैं।

यह हमें तीन लाइनें देता हैः मुख्य चलती औसत एमए, लंबी स्टॉप लॉस लाइन एल, और छोटी स्टॉप लॉस लाइन एस।

रणनीति का व्यापारिक तर्क हैः

यदि समापन मूल्य लंबी स्टॉप लॉस लाइन el से ऊपर है, तो लंबी स्थिति खोलें। यदि समापन मूल्य छोटी स्टॉप लॉस लाइन es से नीचे है, तो लंबी स्थिति बंद करें।

यदि समापन मूल्य शॉर्ट स्टॉप लॉस लाइन es से नीचे है, तो शॉर्ट पोजीशन खोलें। यदि समापन मूल्य लॉन्ग स्टॉप लॉस लाइन el से ऊपर है, तो शॉर्ट पोजीशन बंद करें।

रणनीति के फायदे

  1. स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट पॉइंट्स सेट करने के लिए दोहरी चलती औसत का उपयोग करके जोखिमों को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है।

  2. मुख्य चलती औसत len की लंबाई और ऑफसेट प्रतिशत elpercent और espercent अनुकूलन योग्य हैं, जिन्हें विभिन्न बाजारों के लिए समायोजित किया जा सकता है और अच्छी तरह से अनुकूलित किया जा सकता है।

  3. स्टॉप लॉस तंत्र समय पर घाटे को कम कर सकता है और आगे के घाटे से बचा सकता है।

  4. रणनीतिक तर्क सरल और स्पष्ट है, समझने और लागू करने में आसान है, शुरुआती लोगों के लिए उपयुक्त है।

  5. दो तरफा बाजारों का लाभ उठाने के लिए यह लंबी और छोटी दोनों तरह से जा सकता है।

जोखिम और समाधान

  1. बैकटेस्ट ओवरफिट जोखिम. मूविंग एवरेज रणनीतियों में बैकटेस्ट डेटा ओवरफिट होने की प्रवृत्ति होती है. वास्तविक प्रदर्शन भिन्न हो सकता है. समाधान जटिल लाइव बाजारों में सत्यापित करना और तदनुसार मापदंडों को समायोजित करना है।

  2. स्टॉप लॉस के बहुत करीब होने का जोखिम। यदि स्टॉप लॉस मुख्य चलती औसत के बहुत करीब है, तो यह अल्पकालिक मूल्य उतार-चढ़ाव से ट्रिगर हो सकता है। इससे बचने के लिए स्टॉप लॉस की दूरी बढ़ाएं।

  3. दो दिशा व्यापार से पूंजी दबाव. दोनों लंबे और छोटे जाने के लिए पर्याप्त मार्जिन की आवश्यकता होती है. पूंजी दबाव को नियंत्रित करने के लिए स्थिति का आकार कम करें.

  4. पैरामीटर अनुकूलन जोखिम। इष्टतम पैरामीटर विभिन्न बाजार स्थितियों में बहुत भिन्न होते हैं। पैरामीटर अनुकूलित करने के लिए समय की आवश्यकता होती है। पैरामीटर अनुकूलन में सहायता के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकते हैं।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. बाजार के रुझान को निर्धारित करने और निर्णयों को बेहतर बनाने के लिए अधिक संकेतकों को जोड़ने पर विचार करें, उदाहरण के लिए मात्रा मूल्य संकेतक, अस्थिरता संकेतक।

  2. बाजार परिवर्तनों के आधार पर चलती औसत लंबाई और स्टॉप लॉस मापदंडों का स्वतः अनुकूलन।

  3. व्यापारिक साधनों पर फ़िल्टरिंग जोड़ें, केवल स्पष्ट रुझानों का व्यापार करें।

  4. निश्चित स्टॉप लॉस के बजाय ट्रेलिंग स्टॉप लॉस पर विचार करें, वास्तविक समय की कीमतों के आधार पर स्टॉप को समायोजित करें।

  5. बैकटेस्ट परिणामों के माध्यम से स्वचालित रूप से इष्टतम पैरामीटर सेट खोजने के लिए पैरामीटर अनुकूलन के लिए मूल्यांकन प्रणाली का निर्माण करें।

निष्कर्ष

इस रणनीति का समग्र तर्क स्पष्ट और समझने में आसान है। यह स्टॉप लॉस के लिए दोहरी चलती औसत का उपयोग करता है और जोखिमों को प्रभावी ढंग से नियंत्रित कर सकता है। रणनीति के अनुकूलन योग्य मापदंडों और अनुकूलन क्षमता जैसे फायदे हैं, लेकिन इसमें बैकटेस्ट ओवरफिट और स्टॉप लॉस दूरी सेटिंग जैसे जोखिम भी हैं जिन पर ध्यान देने की आवश्यकता है। आगे अनुकूलन के साथ, यह रणनीति लाइव ट्रेडिंग के लिए एक प्रभावी स्टॉप लॉस रणनीति बन सकती है। यह एल्गोरिथम ट्रेडिंग शुरुआती लोगों के लिए शुरुआती बिंदु के रूप में उपयुक्त है, और अंततः एक अद्वितीय ट्रेडिंग प्रणाली बनाने के लिए अभ्यास के माध्यम से लगातार सुधार किया जा सकता है।

/*backtest
start: 2022-11-08 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Noro
//2019

//@version=4
strategy(title = "Robot WhiteBox StopMA", shorttitle = "Robot WhiteBox StopMA", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)

//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(false, defval = false, title = "Short")
len = input(50)
src = input(ohlc4)
elpercent = input(5.0, minval = 0, maxval = 100, title = "Shift long, %")
espercent = input(-5.0, minval = -100, maxval = 0, title = "Shift short, %")
showlines = input(true, defval = true, title = "Show lines")
showbg = input(true, defval = true, title = "Show background")

//Levels
ma = sma(src, len)
el = ma + ((ma / 100) * elpercent)
es = ma + ((ma / 100) * espercent)

//Lines
colel = showlines ? color.lime : na
colma = showlines ? color.blue : na
coles = showlines ? color.red : na
plot(el, color = colel, offset = 1)
plot(ma, color = colma, offset = 1)
plot(es, color = coles, offset = 1)

//Background
trend = 0
trend := high > el[1] ? 1 : low < es[1] ? -1 : trend[1]
colbg = showbg == false ? na : trend == 1 ? color.lime : trend == -1 ? color.red : na
bgcolor(colbg, transp = 80)

//Trading
if ma > 0
    strategy.entry("Long", strategy.long, needlong ? na : 0, stop = el)
    strategy.entry("Short", strategy.short, needshort ? na : 0, stop = es)
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