प्रवृत्ति विश्वास पर आधारित प्रवृत्ति अनुसरण रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-11-22 15:50:07 अंत में संशोधित करें: 2023-11-22 15:50:07
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प्रवृत्ति विश्वास पर आधारित प्रवृत्ति अनुसरण रणनीति

अवलोकन

इस रणनीति का मुख्य विचार एक ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति को यथासंभव सटीक बनाने के लिए है। यह वर्तमान रैखिक प्रवृत्ति की निरंतरता की संभावना का आकलन करने के लिए अतीत में बंद होने वाली कीमतों की एक निश्चित संख्या की गणना करके विश्वास की एक स्थिरता को निर्धारित करता है। इस रणनीति में यह माना जाता है कि एक बार जब विश्वास एक निश्चित स्तर से अधिक हो जाता है, तो चल रही रैखिक प्रवृत्ति को जारी रखने की अधिक संभावना होती है।

रणनीति सिद्धांत

यह रणनीति सामान्य रैखिक प्रतिगमन विधि के माध्यम से पिछले N समापन कीमतों के लिए रैखिक अनुरूपता की गणना करती है, रैखिक अनुरूपता के लिए एक झुकाव प्राप्त करती है और समापन मूल्य के साथ विचलन मानक अंतरσ

जब प्रवृत्ति का विश्वास अधिक होता है, तो वह अधिक हो जाता है; जब यह कम हो जाता है, तो वह अधिक हो जाता है। इसी तरह, जब प्रवृत्ति का विश्वास कम होता है, तो वह कम हो जाता है; जब यह अधिक होता है, तो यह कम हो जाता है।

इस प्रकार, यह उन संकेतों को फ़िल्टर कर सकता है जो स्पष्ट रूप से रैखिक प्रवृत्ति का पालन नहीं करते हैं।

श्रेष्ठता विश्लेषण

इस रणनीति में ट्रेंड ट्रैकिंग और सांख्यिकी में रैखिक रिग्रेशन के तरीकों का संयोजन किया गया है, जो अल्पकालिक मूल्य उतार-चढ़ाव का पालन करने से बचता है और केवल लंबी अवधि के रुझानों का पालन करता है, जिससे कम व्यापारिक आवृत्ति और उच्च जीत की दर प्राप्त होती है।

इस रणनीति के पैरामीटर को अनुकूलित करने के लिए पर्याप्त जगह है, जो विभिन्न नस्लों और समय अवधि के लिए पैरामीटर को समायोजित करके अच्छी व्यापकता प्राप्त कर सकती है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में लीवरेज होने का जोखिम होता है। जब कीमत में स्पष्ट रुझान उलट होता है, तो रणनीति में अधिक नुकसान होता है। इसके अलावा, अनुचित पैरामीटर सेट करने से ओवर-ट्रेडिंग या अच्छे व्यापारिक अवसरों को याद किया जा सकता है।

नुकसान के जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप-लॉस सेट किया जा सकता है। साथ ही, पैरामीटर के विकल्पों का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन किया जाना चाहिए ताकि अति-अनुकूलन से बचा जा सके।

अनुकूलन दिशा

इस रणनीति को और अधिक अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. लाभ को लॉक करने और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए अतिरिक्त स्टॉप लॉजिक

  2. अनुकूलन मॉड्यूल को अनुकूलित करने के लिए पैरामीटर जोड़ें ताकि पैरामीटर को गतिशील रूप से समायोजित किया जा सके

  3. ट्रेंड रिवर्स प्वाइंट को समझने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को जोड़ना, रणनीति जीतने की संभावना को और बढ़ाता है

  4. विभिन्न प्रजातियों और समय के साथ अनुकूलता का परीक्षण करना

संक्षेप

इस रणनीति को कुल मिलाकर एक लंबी अवधि के रुझान पर आधारित, जोखिम को नियंत्रित करने की एक मात्रात्मक रणनीति है. यह रुझान ट्रैकिंग और रैखिक वापसी के तरीकों का एक संयोजन है, जो शोर ट्रेडिंग संकेतों को फ़िल्टर कर सकता है. पैरामीटर को समायोजित करके, यह विभिन्न किस्मों और समय के लिए अच्छी तरह से अनुकूलित हो सकता है। यह एक प्रभावी रणनीति है जो अनुसंधान और सुधार के लायक है।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2022-11-15 00:00:00
end: 2023-11-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © carefulCamel61097

// ################################################################################################

// "This is a trend following strategy that performed very well on the past 5 years"
// "Intended to be used on BTC-USDT, 4hr timeframe"

// "A factor 2 Leverage can be added by changing Order Size to 200% of equity"
// "Higher leverage is not recommended due to big drawdowns"

// "Also seems to work on 1D timeframe, although ideal parameters may be different"
// "Also seems to work on ETH-USDT and some other altcoins, although ideal parameters are different"

// ################################################################################################

//@version=5
strategy("Trend Following based on Trend Confidence", overlay=false )

// Inputs

source      = input(close)

since       = input(timestamp('2000-01-01'), title='Start trading interval')
till        = input(timestamp('2030-01-01'), title='End trading interval')

length      = input(30, title='Length')

longs_on    = input.bool(true, title='Longs')
shorts_on   = input.bool(true, title='Shorts')

// Parameters for best performance 2018 - 2022
// long_entry  = input.float(0.26, step=0.01, title='Long entry threshold')
// long_exit   = input.float(-0.10, step=0.01, title='Long exit threshold')
// short_entry = input.float(-0.24, step=0.01, title='Short entry threshold')
// short_exit  = input.float(-0.04, step=0.01, title='Short exit threshold')

long_entry  = input.float(0.25, step=0.01, title='Long entry threshold')
long_exit   = input.float(-0.10, step=0.01, title='Long exit threshold')
short_entry = input.float(-0.25, step=0.01, title='Short entry threshold')
short_exit  = input.float(-0.05, step=0.01, title='Short exit threshold')

stop_loss   = input.float(10, step=1, title='Stop loss (percentage)') / 100

// Trend Confidence

linreg = ta.linreg(source, length, 0)
linreg_p = ta.linreg(source, length, 0+1)

x = bar_index
slope = linreg - linreg_p
intercept = linreg - x*slope
deviationSum = 0.0
for i = 0 to length-1
    deviationSum := deviationSum + math.pow(source[i]-(slope*(x-i)+intercept), 2)
deviation = math.sqrt(deviationSum/(length))

slope_perc = slope / source[0]
deviation_perc = deviation / source[0]
trend_confidence = slope_perc / deviation_perc

// Strategy

in_interval = true

sl_long = strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss)
sl_short = strategy.position_avg_price * (1 + stop_loss)

if in_interval and longs_on and ta.crossover(trend_confidence, long_entry)
    strategy.entry("TC Long Entry", strategy.long)
    strategy.exit("TC Long Exit", stop=sl_long)
if in_interval and longs_on and ta.crossunder(trend_confidence, long_exit)
    strategy.close("TC Long Entry")

if in_interval and shorts_on and ta.crossunder(trend_confidence, short_entry)
    strategy.entry("TC Short Entry", strategy.short)
    strategy.exit("TC Short Exit", stop=sl_short)
if in_interval and shorts_on and ta.crossover(trend_confidence, short_exit)
    strategy.close("TC Short Entry")

// Plots 

plot(trend_confidence, "Trend Confidence", color.rgb(255, 255, 255))

plot(long_entry, "", color.rgb(0, 255, 0), linewidth=1)
plot(long_exit, "", color.rgb(255, 0, 0), linewidth=1)
plot(short_entry, "", color=bar_index % 10 == 0 ? color.rgb(0, 255, 0) : #00000000, linewidth=1)
plot(short_exit, "", color=bar_index % 10 == 0 ? color.rgb(255, 0, 0) : #00000000, linewidth=1)