मूल्य अंतराल पर आधारित ट्रेलिंग स्टॉप लॉस रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-28 13:53:16
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अवलोकन

यह रणनीति मूल्य अंतर के सिद्धांत को अपनाती है जब मूल्य हाल के निम्न स्तरों को तोड़ता है, तो लाभ लेने के लिए सबसे कम मूल्य के पीछे स्टॉप लॉस और लाभ लेने के आदेश के साथ।

रणनीति तर्क

यह तब अंतराल की पहचान करता है जब कीमत हाल के N घंटों में सबसे कम कीमत से नीचे टूट जाती है, कॉन्फ़िगर किए गए प्रतिशत के आधार पर, स्टॉप लॉस और ले लाभ ऑर्डर के साथ लंबी जाती है। स्टॉप लॉस लाइन और ले लाभ लाइन मूल्य कार्रवाई के अनुसार आगे बढ़ती है। तर्क हैः

  1. पिछले N घंटों में सबसे कम मूल्य की गणना बाध्यकारी मूल्य के रूप में करें
  2. जब वास्तविक समय की कीमत बाध्यकारी मूल्य * खरीद प्रतिशत से कम हो तो लंबा जाओ
  3. प्रवेश मूल्य * बिक्री प्रतिशत के आधार पर लाभ प्राप्त करें
  4. प्रवेश मूल्य के आधार पर स्टॉप लॉस सेट करें - प्रवेश मूल्य * स्टॉप लॉस प्रतिशत
  5. स्थिति का आकार रणनीतिक इक्विटी का प्रतिशत है
  6. सबसे कम कीमत के साथ ट्रेल स्टॉप हानि लाइन
  7. जब लाभ लेने या स्टॉप लॉस को ट्रिगर किया जाता है तो बंद स्थिति

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के फायदे:

  1. मूल्य अंतर की अवधारणा का उपयोग करें, जीत की दर में सुधार करें
  2. अधिकांश लाभों में लॉक करने के लिए स्वचालित ट्रैलिंग स्टॉप लॉस
  3. विभिन्न बाजारों के लिए अनुकूलन योग्य स्टॉप लॉस और लाभ लेने का प्रतिशत
  4. स्पष्ट रिबाउंड के साथ उपकरणों के लिए अच्छी तरह से काम करता है
  5. सरल तर्क और लागू करने में आसान

जोखिम विश्लेषण

कुछ जोखिम भी हैं:

  1. निचले निचले स्तरों के साथ अंतराल का टूटना विफल हो सकता है
  2. गलत स्टॉप लॉस या ले लाभ सेटिंग्स से समय से पहले बाहर निकलना हो सकता है
  3. बाजार परिवर्तनों के लिए आवधिक पैरामीटर समायोजन की आवश्यकता
  4. सीमित लागू साधन, कुछ के लिए काम नहीं कर सकते हैं
  5. समय-समय पर मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति में निम्नलिखित पहलुओं में सुधार किया जा सकता हैः

  1. स्वचालित पैरामीटर ट्यूनिंग के लिए मशीन लर्निंग मॉडल जोड़ें
  2. स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट के अधिक प्रकार जोड़ें, जैसे ट्रेलिंग स्टॉप लॉस, ब्रैकेट ऑर्डर
  3. अधिक स्मार्ट निकास के लिए स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट लॉजिक को अनुकूलित करें
  4. झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए अधिक संकेतक शामिल करें
  5. सार्वभौमिकता में सुधार के लिए अधिक साधनों का विस्तार

निष्कर्ष

निष्कर्ष में, यह मूल्य अंतराल पर आधारित एक सरल और प्रभावी ट्रैलिंग स्टॉप लॉस रणनीति है। यह गलत प्रविष्टियों और लाभ में ताले को प्रभावी ढंग से कम करता है। पैरामीटर ट्यूनिंग और सिग्नल फ़िल्टरिंग में सुधार के लिए अभी भी बहुत जगह है। यह आगे के शोध और परिष्करण के लायक 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=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)



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