केल्टनर चैनलों पर आधारित रणनीति के बाद एक प्रवृत्ति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-28 11:50:09
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अवलोकन

इस रणनीति को चैनल बैंड के मूल्य ब्रेकआउट का न्याय करके रुझानों को ट्रैक करने के लिए कैंडलस्टिक चार्ट के केल्टनर चैनल संकेतक के आधार पर डिज़ाइन किया गया है। यह रणनीति मध्यम अवधि की होल्डिंग पदों के लिए उपयुक्त है और उच्च लाभ क्षमता वाले रुझानों का प्रभावी ढंग से पालन कर सकती है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति का मूल मूल्य रुझानों और संभावित समर्थन / प्रतिरोध स्तरों का न्याय करने के लिए एक केल्टनर चैनल के निर्माण में निहित है। विशेष रूप से, यह पहले मोमबत्तियों की ईएमए लाइन की गणना करता है, फिर केल्टनर विचलन गुना एटीआर अस्थिरता की दूरी पर ऊपरी और निचले बैंड जोड़कर केल्टनर चैनल का निर्माण करता है। जब कीमत निचले बैंड से ऊपर टूट जाती है, तो एक लंबी स्थिति खोली जाती है। जब कीमत ऊपरी बैंड से नीचे टूट जाती है, तो रुझानों का पालन करने के लिए एक छोटी स्थिति खोली जाती है। इसके अलावा, रणनीति एक बंदOnEMATouch पैरामीटर भी प्रदान करती है ताकि यह नियंत्रित किया जा सके कि जब कीमत ईएमए लाइन को छूती है तो लाभ लेना है या नहीं।

मुख्य तर्क तीन भागों पर केंद्रित हैः

  1. ईएमए, एटीआर अस्थिरता, ऊपरी और निचले बैंड की गणना सहित केल्टनर चैनल संकेतक का निर्माण करें।

  2. चैनल बैंड के ब्रेकआउट के आधार पर प्रवेश संकेतों का न्याय करें, जिसमें कीमत निचले बैंड से ऊपर टूटने पर लंबा जाना और ऊपरी बैंड से नीचे टूटने पर छोटा जाना शामिल है।

  3. जब कीमत ईएमए लाइन को छूती है तो लाभ लेने या नहीं को नियंत्रित करने के लिए closeOnEMATouch पैरामीटर प्रदान करें।

इन तीनों भागों को मिलाकर चैनल संकेतकों पर आधारित ट्रेडिंग रणनीति को लागू किया जाता है।

लाभ विश्लेषण

पारंपरिक चलती स्टॉप लॉस रणनीतियों की तुलना में, इस रणनीति के निम्नलिखित मुख्य फायदे हैंः

  1. बाजार के रुझानों और सामान्य दिशाओं का प्रभावी ढंग से पालन कर सकता है।

  2. अपेक्षाकृत लंबी मध्यम अवधि की होल्डिंग अवधि अत्यधिक आवृत्ति वाले व्यापार से बचती है।

  3. अस्थिरता को ध्यान में रखते हुए, यह असामान्य बाजार स्थितियों के खिलाफ एक निश्चित फ़िल्टरिंग प्रभाव डालता है।

  4. स्टॉप लॉस के माध्यम से जोखिम नियंत्रण तंत्र प्रदान करता है।

इसलिए, यह रणनीति मात्रात्मक व्यापारियों के लिए बहुत उपयुक्त है जिनके पास बाजार के रुझानों पर सटीक निर्णय हैं और उच्च पूंजी उपयोग का पीछा करते हैं।

जोखिम विश्लेषण

इसके फायदे के बावजूद, रणनीति वास्तविक व्यापार में कुछ प्रमुख जोखिमों का भी सामना करती हैः

  1. अचानक और हिंसक रुझान उलटा सबसे बड़ा जोखिम है, जो स्टॉप लॉस बिंदु में प्रवेश कर सकता है और भारी नुकसान का कारण बन सकता है।

  2. मूल्य चैनल के भीतर उतार-चढ़ाव कर सकता है और बार-बार स्टॉप लॉस को ट्रिगर कर सकता है।

  3. उच्च व्यापारिक आवृत्ति से व्यापारिक लागत और फिसलने से होने वाले लाभ पर गंभीर प्रभाव पड़ सकता है।

इन जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए, हम चैनल रेंज को अधिक उचित बनाने के लिए मापदंडों को समायोजित कर सकते हैं, कम मूल्य उतार-चढ़ाव वाले उत्पादों का चयन कर सकते हैं, या स्टॉप लॉस दूरी को ठीक से बढ़ा सकते हैं। लेकिन सबसे महत्वपूर्ण बात, हमें बाजारों पर पर्याप्त विवेकपूर्ण निर्णय रखने की आवश्यकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

संभावित जोखिमों को ध्यान में रखते हुए, हम निम्नलिखित पहलुओं में रणनीति को और अनुकूलित कर सकते हैंः

  1. स्टॉप लॉस के तरीकों की विविधता बढ़ाएं। वर्तमान में केवल closeOnEMATouch विधि प्रदान की जाती है। हम अधिक व्यापक और बहुआयामी जोखिम नियंत्रण के लिए अधिक सहायक स्टॉप लॉस संकेतकों को पेश कर सकते हैं।

  2. पैरामीटर सेटिंग्स को अनुकूलित करें. केल्टनर चैनल सेटिंग्स को अधिक बुद्धिमान और अनुकूलनशील बनाने के लिए पैरामीटर को अनुकूलित करने के लिए अधिक स्वचालित विधियों को पेश किया जा सकता है।

  3. स्थिति आकार नियंत्रण जोड़ें. पूंजी प्रबंधन मॉड्यूल की शुरूआत करके, हम गतिशील रूप से drawdowns या बाजार अस्थिरता के आधार पर पदों को समायोजित कर सकते हैं.

  4. फ़िल्टरिंग स्थितियों को जोड़ें। गलत संकेतों के कारण अनावश्यक नुकसान से बचने के लिए प्रवेश और स्टॉप दोनों पर अधिक सहायक फ़िल्टर सेट किए जा सकते हैं।

सारांश

संक्षेप में, यह चैनल संकेतकों के आधार पर एक विशिष्ट मध्यम अवधि की प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है। सरल चलती स्टॉप लॉस रणनीतियों की तुलना में, यह अस्थिरता कारकों के माध्यम से एक निश्चित जोखिम समायोजन कार्य प्रदान करता है और लाभ कमाने के लिए प्रभावी रूप से रुझानों का पालन कर सकता है। हालांकि, लाइव ट्रेडिंग में रिवर्स और दोलन के जोखिमों के लिए अभी भी सावधान रहने की आवश्यकता है। पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप लॉस विधियों का विस्तार और फ़िल्टरिंग शर्तों को जोड़ने से रणनीति को और बेहतर बनाने में मदद मिल सकती है।


/*backtest
start: 2022-11-21 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("Keltner bounce from border. No repaint. (by Zelibobla)", shorttitle="Keltner border bounce", overlay=true)

price = open

// build Keltner
keltnerLength = input(defval=20, minval=1, title="Keltner EMA Period Length")
keltnerDeviation = input(defval=2, minval=1, maxval=5, title="Keltner band width (in ATRs)")
closeOnEMATouch = input(type=bool, defval=false, title="Close trade on EMA touch? (less drawdown, but less profit and higher commissions impact)")
EMA = sma(price, keltnerLength)
ATR = atr(keltnerLength)
top = EMA + ATR * keltnerDeviation
bottom = EMA - ATR * keltnerDeviation

buyEntry = crossover(price, bottom)
sellEntry = crossunder(price, top)
plot(EMA, color=aqua,title="EMA")
p1 = plot(top, color=silver,title="Keltner top")
p2 = plot(bottom, color=silver,title="Keltner bottom")
fill(p1, p2)

if ( crossover(price, bottom))
    strategy.entry("BUY", strategy.long, stop=bottom,  comment="BUY")

if( crossover(price,EMA) and closeOnEMATouch )
    strategy.close("BUY")
    
if ( crossunder(price, top))
    strategy.entry("SELL", strategy.short, stop=top,  comment="SELL")
if( crossunder(price, EMA) and  closeOnEMATouch )
    strategy.close("SELL")

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