गति को कैप्चर करने के लिए चैनल रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-20 15:46:40
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अवलोकन

मोमेंटम कैप्चर चैनल रणनीति डॉनचियन चैनल ट्रेडिंग रणनीति का एक भिन्नता है। इसमें एक उच्चतम-उच्चतम बैंड, एक निम्नतम-निम्नतम बैंड, और एक आधार रेखा शामिल है जो उच्चतम-उच्चतम और निम्नतम-निम्नतम बैंडों का औसत है। यह रणनीति साप्ताहिक और दैनिक समय सीमाओं में ट्रेंडिंग उपकरणों पर बहुत अच्छी तरह से काम करती है। यह क्वांटसीटी ऐप में उपयोग किया जाने वाला कार्यान्वयन है।

आप ऑपरेशन मोड को Long/Short या Long-only पर सेट कर सकते हैं.

आप एक निश्चित स्टॉप-लॉस भी सेट कर सकते हैं या इसे अनदेखा कर सकते हैं ताकि रणनीति केवल प्रवेश और निकास संकेतों के आधार पर कार्य करे।

रणनीति तर्क

इस रणनीति का मूल तर्क डोंचियन चैनल संकेतक पर आधारित है। डोंचियन चैनल में पिछले 20 दिनों में उच्चतम उच्च, निम्नतम निम्न और समापन मूल्य औसत शामिल है। प्रवृत्ति की दिशा और संभावित उलटफेर चैनल के ऊपरी और निचले बैंडों के माध्यम से मूल्य के टूटने से आंका जाता है।

यह रणनीति डोंचियन चैनल पर एक भिन्नता है। इसमें एक उच्चतम-उच्च बैंड, एक निम्नतम-निम्नतम बैंड और एक आधार रेखा शामिल है जो उच्चतम-उच्चतम और निम्नतम-निम्नतम बैंड का औसत है। विशिष्ट तर्क हैः

एक निश्चित अवधि के दौरान चैनल के ऊपरी और निचले बैंड के रूप में उच्चतम उच्च और निम्नतम निम्न गणना
आधार रेखा के रूप में ऊपरी और निचले बैंड का औसत गणना करें
जब कीमत ऊपरी बैंड के ऊपर टूटती है तो लंबी जाएं
जब मूल्य आधार रेखा से नीचे टूट जाता है तो लंबी स्थिति बंद करें
जब कीमत निचले बैंड से नीचे जाती है तो शॉर्टिंग करें (यदि शॉर्टिंग की अनुमति है)
जब मूल्य आधार रेखा को पुनः प्राप्त करता है तो शॉर्ट पोजीशन बंद करें

इस रणनीति का लाभ यह है कि यह प्रभावी रूप से मूल्य रुझानों की गति को पकड़ सकती है। एक प्रवृत्ति की वास्तविक शुरुआत निर्धारित करने के लिए ऊपरी / निचले बैंड को तोड़ने के लिए कीमत की प्रतीक्षा करके, नकली से अनावश्यक नुकसान से बचा जा सकता है।

लाभ विश्लेषण

लाभ वृद्धि के लिए मूल्य प्रवृत्ति गति को पकड़ता है
नकली ब्रेकआउट से फंसने से अनावश्यक नुकसान से बचाता है
लचीला पैरामीटर समायोजन इसे विभिन्न उत्पादों के लिए उपयुक्त बनाता है
अलग-अलग जरूरतों के अनुरूप केवल-लंबे या पूरी तरह से कारोबार किया जा सकता है
एकीकृत स्टॉप-लॉस तंत्र प्रभावी रूप से व्यापार हानि प्रति नियंत्रण करता है

जोखिम विश्लेषण

रुझानों को पकड़ते हुए, असफल ब्रेकआउट भी नुकसान को बढ़ाते हैं
स्टॉप-लॉस सेट बहुत व्यापक हो सकता है
अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स से ओवरट्रेडिंग और लेनदेन लागत में वृद्धि हो सकती है
ब्रेकआउट सिग्नल निर्णय कुछ देरी है, सबसे अच्छा प्रवेश बिंदुओं याद कर सकते हैं

समाधान:

स्टॉप-लॉस प्रतिशत का चयन सावधानी से नुकसान को नियंत्रित करने के लिए अभी तक प्रवृत्ति के लिए पर्याप्त जगह दे
व्यापारिक आवृत्ति को कम करने के लिए पैरामीटर अवधि के मूल्यों को बढ़ाएं
सिग्नल विश्वसनीयता का न्याय करने के लिए अन्य संकेतकों को शामिल करें, बेहतर प्रवेश समय का चयन करें

अनुकूलन दिशाएँ

प्रवेश समय निर्धारित करने के लिए अन्य संकेतकों को शामिल करें
स्टॉप-लॉस प्लेसमेंट को गतिशील रूप से समायोजित करें
उपकरण विशेषताओं के आधार पर पैरामीटर सेटिंग्स का अनुकूलन करें
ब्रेकआउट सफलता दर का आकलन करने के लिए मशीन लर्निंग को शामिल करें
स्थिति आकार तर्क जोड़ें

निष्कर्ष

मोमेंटम कैप्चर चैनल रणनीति मूल्य के रुझानों को पकड़कर काफी लाभ के अवसर प्रदान करती है। साथ ही, इसमें कुछ जोखिम भी हैं जिन्हें पैरामीटर को ठीक से समायोजित करके नियंत्रित करने की आवश्यकता है। प्रवेश समय चयन और स्टॉप-लॉस तर्क को लगातार अनुकूलित करके, यह रणनीति एक उत्कृष्ट प्रवृत्ति अनुसरण प्रणाली बन सकती है। इसके सरल व्यापार नियम और स्पष्ट संकेत निर्णय इसे समझने और लागू करने में आसान बनाते हैं, जो नौसिखिया व्यापारियों के लिए अत्यधिक उपयुक्त है।

/*backtest
start: 2023-11-19 00:00:00
end: 2023-12-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © QuantCT

//@version=4
strategy("Donchian Channel Strategy Idea",
         shorttitle="Donchian", 
         overlay=true,
         pyramiding=0,     
         default_qty_type=strategy.percent_of_equity, 
         default_qty_value=100, 
         initial_capital=1000,           
         commission_type=strategy.commission.percent, 
         commission_value=0.075)

// ____ Inputs

high_period = input(title="High Period", defval=10) 
low_period = input(title="Low Period", defval=10)
long_only = input(title="Long Only", defval=false)
slp = input(title="Stop-loss (%)", minval=1.0, maxval=25.0, defval=5.0)
use_sl = input(title="Use Stop-Loss", defval=false)

// ____ Logic

highest_high = highest(high, high_period)
lowest_low = lowest(low, low_period)
base_line = (highest_high + lowest_low) / 2
    
enter_long = (close > highest_high[1])
exit_long = (close < base_line)
enter_short = (close < lowest_low[1])
exit_short = (close > base_line)

strategy.entry("Long", strategy.long, when=enter_long)
strategy.close("Long", when=exit_long) 
if (not long_only)
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=enter_short)
    strategy.close("Short", when=exit_short) 
   
// ____ SL

sl_long = strategy.position_avg_price * (1- (slp/100))
sl_short = strategy.position_avg_price * (1 + (slp/100))
if (use_sl)
    strategy.exit(id="SL", from_entry="Long", stop=sl_long)
    strategy.exit(id="SL", from_entry="Short", stop=sl_short)
    
// ____ Plots

colors = 
 strategy.position_size > 0 ? #27D600 :
 strategy.position_size < 0 ? #E30202 :
 color.orange

highest_high_plot = plot(highest_high, color=colors)
lowest_low_plot = plot(lowest_low, color=colors)
plot(base_line, color=color.silver)
fill(highest_high_plot, lowest_low_plot, color=colors, transp=90)

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