ब्रेकआउट अनुसरण प्रवृत्ति रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति क्रिप्टोक्यूरेंसी की कीमतों के रुझानों को ट्रैक करने के लिए उच्च और निम्न बिंदुओं को निर्धारित करती है जहां कीमतें टूटती हैं। जब कीमतें उच्चतम बिंदुओं को तोड़ती हैं, तो अधिक करें और जब कीमतें निम्नतम बिंदुओं को तोड़ती हैं, तो प्रवृत्ति को पकड़ने के लिए शून्य करें।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति मुख्य रूप से एक चिकनी चलती औसत भारित विधि का उपयोग करके यह निर्धारित करती है कि क्या कीमतों में एक स्पष्ट ऊपर या नीचे की प्रवृत्ति है। विशेष रूप से, यह एक निश्चित अवधि के भीतर उच्चतम और निम्नतम कीमतों को आंकता है, जब वास्तविक लेनदेन की कीमतें सांख्यिकीय उच्चतम कीमतों से अधिक होती हैं, तो इसे ऊपर की प्रवृत्ति के रूप में देखा जाता है; जब वास्तविक लेनदेन की कीमतें सांख्यिकीय निम्नतम कीमतों से कम होती हैं, तो इसे गिरावट की प्रवृत्ति के रूप में देखा जाता है।
खुले स्थान की कीमत ENTRY पैरामीटर सेट करके और खुले स्थान की कीमत EXIT पैरामीटर सेट करके सेट की जाती है। रिट्रेसमेंट समय को पैरामीटर के माध्यम से भी सेट किया जा सकता है। इस प्रकार, पैरामीटर को समायोजित करके, सबसे अच्छा कॉम्बो संयोजन की तलाश की जा सकती है।
विशेष रूप से, रणनीति का मुख्य तर्क यह हैः
- सांख्यिकीय निश्चित अवधि के भीतर उच्चतम और निम्नतम मूल्य (सेट करने योग्य)
- यह निर्धारित करने के लिए कि क्या वास्तविक लेनदेन मूल्य उच्चतम मूल्य से अधिक है
- यदि अधिक है, तो एक अतिरिक्त अवसर है, जो कि ENTRY पैरामीटर द्वारा निर्धारित मूल्य स्तर के आधार पर एक अतिरिक्त स्थिति खोलता है
- यदि वास्तविक लेनदेन मूल्य न्यूनतम मूल्य से कम है, तो एक्सचेंज एक्सचेंज पैरामीटर द्वारा निर्धारित मूल्य स्तर के आधार पर एक शून्य स्थिति खोलने के लिए एक शून्य स्थिति का अवसर है
- जब कीमत EXIT टोकन पैरामीटर द्वारा निर्धारित कीमत से कम हो जाती है, तो बहु-स्थिति खोलने के बाद स्थिति को कम करें
- रिक्त स्थिति खोलने के बाद, जब कीमत सेट की गई कीमत से अधिक हो तो स्थिति को कम करें
इस लॉजिकल चक्र के माध्यम से, कीमतों के ऊपर और नीचे के रुझानों को पकड़ना और ट्रेंड ट्रैकिंग करना संभव है।
रणनीतिक लाभ
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि पैरामीटर को समायोजित करके, कीमतों के रुझानों को स्वचालित रूप से पकड़ लिया जा सकता है, बिना किसी प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करने की आवश्यकता के। यदि पैरामीटर सही तरीके से सेट किए जाते हैं, तो क्रिप्टोकरेंसी की कीमतों में उतार-चढ़ाव को स्वचालित रूप से ट्रैक किया जा सकता है।
इसके अलावा, इस रणनीति को मात्रा के साथ व्यापार करने के लिए उपयुक्त है, यह आसानी से आदेशों को स्वचालित करने के लिए संभव बनाता है। यह भावनात्मक व्यापार के जोखिम को कम करता है, जो मैन्युअल संचालन की आवश्यकता नहीं है, जिससे व्यापार की दक्षता में काफी वृद्धि हो सकती है।
अंत में, इस रणनीति को पैरामीटर को समायोजित करके अधिकतम लाभ प्राप्त करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। विभिन्न ENTRY और EXIT पैरामीटर का परीक्षण करके, अधिकतम लाभ प्राप्त करने के लिए सबसे अच्छा पैरामीटर पाया जा सकता है।
रणनीतिक जोखिम
इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम यह है कि पैरामीटर की गलत सेटिंग से बहुत अधिक बार व्यापार हो सकता है, जिससे ट्रेडिंग शुल्क और स्लिप पॉइंट हानि बढ़ जाती है। यदि ENTRY बहुत कम और EXIT बहुत अधिक सेट किया जाता है, तो झूठी ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करना आसान है।
इसके अलावा, यदि पैरामीटर को गलत तरीके से समायोजित किया जाता है, तो यह मूल्य प्रवृत्ति को समय पर पकड़ने में असमर्थता का कारण बन सकता है, जिससे व्यापार के अवसरों को याद किया जा सकता है। इसके लिए सबसे अच्छा पैरामीटर ढूंढने के लिए बहुत सारे रिट्रेसमेंट की आवश्यकता होती है।
अंत में, यह रणनीति अल्पकालिक बाजार के शोर के प्रति अतिसंवेदनशील है और गलत ट्रेडिंग सिग्नल का उत्पादन कर सकती है। इसे ट्रेडिंग समय चक्र पैरामीटर को ठीक से सेट करके टाला जाना चाहिए।
रणनीति अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
स्टॉप लॉजिक को बढ़ाएं। इससे नुकसान के एक निश्चित अनुपात तक विस्तार होने पर स्टॉप लॉस को हटाया जा सकता है, जिससे अधिक नुकसान से बचा जा सकता है।
चलती औसत जैसे तकनीकी संकेतकों को फ़िल्टर करें। एमए, केडीजे जैसे संकेतकों का उपयोग करके बड़े रुझानों का आकलन करें, ताकि अल्पकालिक शोर से बहुत अधिक व्यापार न हो।
अनुकूलित पैरामीटर सेटिंग लॉजिक. ENTRY, EXIT पैरामीटर के लिए एक अनुकूलनशील परिवर्तन तंत्र सेट किया जा सकता है, न कि एक स्थिर सेटिंग, जिससे यह बाजार की स्थिति के अनुसार पैरामीटर को समायोजित कर सके।
मशीन लर्निंग प्रशिक्षण के लिए इष्टतम पैरामीटर का उपयोग करना। वर्तमान बाजार की स्थिति के लिए इष्टतम ENTRY और EXIT सेटिंग्स प्राप्त करने के लिए विशाल मात्रा में ऐतिहासिक डेटा प्रशिक्षण के माध्यम से।
संक्षेप
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह मूल्य प्रवृत्तियों को पकड़कर व्यापार को स्वचालित कर सकता है, व्यापार पर मानवीय भावनाओं के प्रभाव को कम कर सकता है, जोखिम को कम कर सकता है, और दक्षता को बढ़ा सकता है। साथ ही, यह पैरामीटर को समायोजित करके इष्टतम लाभ बिंदुओं की तलाश कर सकता है।
रणनीति के मुख्य जोखिमों में से एक गलत पैरामीटर सेटिंग और बाजार के शोर के लिए अतिसंवेदनशीलता है। इसे रोकथाम, संकेतक फ़िल्टरिंग और पैरामीटर अनुकूलन अनुकूलन के माध्यम से सुधार करने की आवश्यकता है।
कुल मिलाकर, यह रणनीति एक सरल और प्रभावी प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है, जो मात्रा और स्वचालित व्यापार के लिए उपयुक्त है। निरंतर अनुकूलन के साथ, रणनीति की स्थिरता को और बढ़ाया जा सकता है।
/*backtest
start: 2022-12-01 00:00:00
end: 2023-12-07 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/
// © JstMtlQC
//@version=4
strategy("Trend Following Breakout",calc_on_order_fills=true,calc_on_every_tick =false, overlay=true, initial_capital=2000,commission_value=.1,default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)
/////////////// INPUT ENTRY EXIT
entry= input(100, "ENTRY H/L")
exit= input(50, "EXIT H/L")
/////////////// Backtest Input
FromYear = input(2015, "Backtest Start Year")
FromMonth = input(1, "Backtest Start Month")
FromDay = input(1, "Backtest Start Day")
ToYear = input(2999, "Backtest End Year")
ToMonth = input(1, "Backtest End Month")
ToDay = input(1, "Backtest End Day")
/////////////// Backtest Setting
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)
window() => time >= start and time <= finish ? true : false
/////////////// BUY OPEN PLOT
highestpricelong = highest(high,entry)[1]
plot(highestpricelong, color=color.green, linewidth=2)
/////////////// BUY CLOSE PLOT
lowestpricelong = lowest(high,exit)[1]
plot(lowestpricelong, color=color.green, linewidth=2)
/////////////// SHORT OPEN PLOT
lowestpriceshort = lowest(low,entry)[1]
plot(lowestpriceshort, color=color.red, linewidth=2)
/////////////// SHORT CLOSE PLOT
highestpriceshort = highest(low,exit)[1]
plot(highestpriceshort, color=color.red, linewidth=2)
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
/////////////////////////////// CONDITION LONG SHORT //////////////////////////////////////
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
/////////////// SHORT
entryshort= crossunder(close, lowestpriceshort)
exitshort= crossover(close,highestpriceshort)
/////////////// LONG
exitlong= crossover(close, lowestpricelong)
entrylong= crossover(close,highestpricelong)
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
/////////////////////////////// LONG and SHORT ORDER //////////////////////////////////////
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
/////////////// LONG
if (entrylong)
strategy.entry("LongEntry", strategy.long, when = window())
if (exitlong or entryshort)
strategy.close("LongEntry", when=window())
/////////////// SHORT
if (entryshort)
strategy.entry("short", strategy.short, when = window())
if (exitshort or entrylong)
strategy.close("short", when=window())