मूल्य अंतराल पर आधारित ट्रेलिंग स्टॉप लॉस रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-11-28 13:53:16 अंत में संशोधित करें: 2023-11-28 13:53:16
कॉपी: 0 क्लिक्स: 659
1
ध्यान केंद्रित करना
1621
समर्थक

मूल्य अंतराल पर आधारित ट्रेलिंग स्टॉप लॉस रणनीति

अवलोकन

इस रणनीति में मूल्य अंतराल सिद्धांत का उपयोग किया जाता है, जो कम से कम कीमतों को ट्रैक करने और लाभ कमाने के लिए न्यूनतम कीमतों को रोकने के लिए एक स्टॉप-लॉस और स्टॉप-ऑफ ऑर्डर सेट करता है।

रणनीति सिद्धांत

जब कीमत हाल के N घंटे में सबसे कम बिंदु से नीचे गिरती है, तो स्थिति अंतराल में, सेट किए गए प्रतिशत के अनुसार अधिक में प्रवेश करें, जबकि स्टॉप और स्टॉप ऑर्डर सेट करें। इसके बाद स्टॉप और स्टॉप लाइन को बाजार के अनुसार स्थानांतरित किया जाएगा। विशिष्ट तर्क इस प्रकार हैः

  1. N घंटे में सबसे कम बिंदु को बांडिंग मूल्य के रूप में गणना करें
  2. वास्तविक समय की कीमत से कम मूल्य से अधिक प्रवेश करें जब खरीदें और प्रतिशत सेट करें
  3. सेट स्टॉप ऑर्डर के लिए प्रवेश मूल्य गुणा सेट प्रतिशत से बाहर बेच दिया
  4. सेट स्टॉप लॉस एकल प्रवेश मूल्य से घटाया प्रवेश मूल्य गुणा स्टॉप लॉस प्रतिशत
  5. बहुवचनों का प्रतिशत जो रणनीतिक अधिकारों के लिए है
  6. न्यूनतम मूल्य पर चलती स्टॉप-लॉस लाइन को ट्रैक करना
  7. स्टॉप-स्टॉप या स्टॉप-लॉस

रणनीति का विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:

  1. मूल्य अंतराल के बारे में सोचें, और अपने जीत की दर को कम करने के लिए प्रवेश करें
  2. स्वचालित ट्रैक स्टॉप लॉस, अधिकांश लाभों को लॉक कर सकता है
  3. विभिन्न बाजारों के लिए विन्यास स्टॉप लॉस प्रतिशत
  4. स्पष्ट रूप से पुनरावर्ती विशेषताओं वाली किस्मों के लिए उपयुक्त
  5. सरल और लागू करने में आसान

रणनीतिक जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:

  1. एक बार फिर से खोजा जा सकता है
  2. अनुचित रोकथाम या रोकथाम सेटिंग्स के कारण समय से पहले रोकथाम या रोकथाम अधिक नुकसान हो सकता है
  3. बाजार में बदलाव के लिए पैरामीटर को नियमित रूप से अनुकूलित करने की आवश्यकता
  4. कुछ किस्मों के लिए सीमित, कुछ किस्मों के लिए कम प्रभावी
  5. कुछ मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता

रणनीति अनुकूलन दिशा

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से भी अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. मशीन सीखने के एल्गोरिदम को जोड़ना, पैरामीटर का स्वचालित अनुकूलन करना
  2. और अधिक रोकथाम विकल्पों को जोड़ना, जैसे कि चलती रोकथाम, लटकती रोकथाम आदि
  3. स्टॉप लॉग को अनुकूलित करें और स्टॉप लॉग को अधिक स्मार्ट और सुचारू रूप से करें
  4. सिग्नल विश्वसनीयता के लिए और अधिक मापदंडों के साथ, फ़िल्टर गलत संकेत
  5. अधिक किस्मों का विस्तार, रणनीति की सार्वभौमिकता में सुधार

संक्षेप

इस रणनीति को समग्र रूप से एक सरल और प्रभावी मूल्य अंतराल विचार पर आधारित ट्रैक स्टॉप-लॉस रणनीति के रूप में देखा जाता है। यह गलत प्रवेश की संभावना को कम करता है, लाभ को प्रभावी ढंग से लॉक करने में सक्षम है, और पैरामीटर अनुकूलन और फ़िल्टरिंग के मामले में अनुकूलन के लिए बहुत अधिक जगह है, जो आगे के अध्ययन और सुधार के लायक है।

रणनीति स्रोत कोड
/*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=4

strategy(title="Squeeze Backtest by Shaqi v1.0", overlay=true, pyramiding=0, currency="USD", process_orders_on_close=true, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, initial_capital=100, backtest_fill_limits_assumption=0)
strategy.risk.allow_entry_in(strategy.direction.long)

R0 = "6 Hours"
R1 = "12 Hours"
R2 = "24 Hours"
R3 = "48 Hours"
R4 = "1 Week"
R5 = "2 Weeks"
R6 = "1 Month"
R7 = "Maximum"


buyPercent = input( title="Buy, %",         type=input.float,   defval=3,       minval=0.01,                        step=0.01,  inline="Percents",  group="Squeeze Settings") * 0.01
sellPercent = input(title="Sell, %",        type=input.float,   defval=1,       minval=0.01,                        step=0.01,  inline="Percents",  group="Squeeze Settings") * 0.01
stopPercent = input(title="Stop Loss, %",   type=input.float,   defval=1,       minval=0.01,        maxval=100,     step=0.01,  inline="Percents",  group="Squeeze Settings") * 0.01
isMaxBars = input(  title="Max Bars To Sell",               type=input.bool,    defval=true ,                                   inline="MaxBars",   group="Squeeze Settings")
maxBars = input(    title="",       type=input.integer, defval=2,     minval=0,           maxval=1000, step=1,                  inline="MaxBars",   group="Squeeze Settings")
bind = input(       title="Bind",           type=input.source,  defval=close,                                                                       group="Squeeze Settings")
isRange = input(    title="Fixed Range",               type=input.bool,    defval=true,                                         inline="Range",     group="Backtesting Period")
rangeStart = input( title="",                       defval=R4,      options=[R0, R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7],                   inline="Range",     group="Backtesting Period")
periodStart = input(title="Backtesting Start", type=input.time,    defval=timestamp("01 Aug 2021 00:00 +0000"),                                     group="Backtesting Period")
periodEnd = input(  title="Backtesting End",   type=input.time,    defval=timestamp("01 Aug 2022 00:00 +0000"),                                     group="Backtesting Period")

int startDate = na
int endDate = na
if isRange
    if rangeStart == R0
        startDate := timenow - 21600000
        endDate := timenow
    else if rangeStart == R1
        startDate := timenow - 43200000
        endDate := timenow
    else if rangeStart == R2
        startDate := timenow - 86400000
        endDate := timenow
    else if rangeStart == R3
        startDate := timenow - 172800000
        endDate := timenow
    else if rangeStart == R4
        startDate := timenow - 604800000
        endDate := timenow
    else if rangeStart == R5
        startDate := timenow - 1209600000
        endDate := timenow
    else if rangeStart == R6
        startDate := timenow - 2592000000
        endDate := timenow
    else if rangeStart == R7
        startDate := time
        endDate := timenow
else 
    startDate := periodStart
    endDate := periodEnd

afterStartDate = (time >= startDate)
beforeEndDate = (time <= endDate)
notInTrade = strategy.position_size == 0
inTrade = strategy.position_size > 0

barsFromEntry = barssince(strategy.position_size[0] > strategy.position_size[1])
entry = strategy.position_size[0] > strategy.position_size[1]
entryBar = barsFromEntry == 0
notEntryBar = barsFromEntry != 0
buyLimitPrice = bind - bind * buyPercent
buyLimitFilled = low <= buyLimitPrice
sellLimitPriceEntry = buyLimitPrice * (1 + sellPercent)
sellLimitPrice = strategy.position_avg_price * (1 + sellPercent)

stopLimitPriceEntry = buyLimitPrice - buyLimitPrice * stopPercent
stopLimitPrice = strategy.position_avg_price - strategy.position_avg_price * stopPercent

if afterStartDate and beforeEndDate and notInTrade
    strategy.entry("BUY", true, limit = buyLimitPrice)
    strategy.exit("INSTANT", limit = sellLimitPriceEntry, stop = stopLimitPriceEntry)
strategy.cancel("INSTANT", when = inTrade)
if isMaxBars
    strategy.close("BUY", when = barsFromEntry >= maxBars, comment = "Don't Sell")
strategy.exit("SELL", limit = sellLimitPrice, stop = stopLimitPrice)

showStop = stopPercent <= 0.03

plot(showStop ? stopLimitPrice : na, title="Stop Loss Limit Order", style=plot.style_linebr, color=color.red, linewidth=1)
plot(sellLimitPrice, title="Take Profit Limit Order", style=plot.style_linebr, color=color.purple, linewidth=1)
plot(strategy.position_avg_price, title="Buy Order Filled Price", style=plot.style_linebr, color=color.blue, linewidth=1)
plot(buyLimitPrice, title="Trailing Buy Limit Order", style=plot.style_stepline, color=color.new(color.blue, 30), offset=1)