गति कैप्चर चैनल रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
गतिशीलता कैप्चर चैनल रणनीति Donchian चैनल पर आधारित एक संस्करण है। यह उच्चतम मूल्य क्षेत्र, निम्नतम मूल्य क्षेत्र और उच्चतम मूल्य क्षेत्र और निम्नतम मूल्य क्षेत्र के औसत के रूप में एक आधार रेखा से बना है। यह रणनीति ट्रेंडिंग किस्मों की परिधि और सूर्य रेखा समय सीमा पर बहुत उपयोगी है। यह क्वांटसीटी अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाने वाला कार्यान्वयन है।
आप इसे बहु-खाली या केवल बहु-शीर्षक के रूप में सेट कर सकते हैं।
आप एक निश्चित स्टॉप लॉस भी सेट कर सकते हैं या इसे अनदेखा कर सकते हैं ताकि यह रणनीति केवल प्रवेश और निकास संकेतों के आधार पर काम करे।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का केंद्रीय तर्क डोनचियन चैनल संकेतक पर आधारित है। डोनचियन चैनल 20 दिनों के उच्चतम, निम्नतम और समापन मूल्य के औसत से बना है। प्रवृत्ति की दिशा और संभावित उलटफेर को ट्रैक करने के लिए चैनल को तोड़ने वाले मूल्य के आधार पर।
यह रणनीति डोनचियन चैनल की एक भिन्नता है। यह उच्चतम मूल्य क्षेत्र, निम्नतम मूल्य क्षेत्र और उच्चतम मूल्य क्षेत्र और निम्नतम मूल्य क्षेत्र के औसत के रूप में एक आधार रेखा से बना है। विशिष्ट तर्क इस प्रकार हैः
- एक निश्चित अवधि के भीतर उच्चतम और निम्नतम कीमतों की गणना करें
- आधार के रूप में ऊपर और नीचे के औसत की गणना करें
- जब कीमतों में वृद्धि हो, तो अधिक करें
- जब कीमतें आधार रेखा से नीचे गिरती हैं, तो अधिक पोजीशन करें
- जब कीमत नीचे गिरती है, तो खाली करें (यदि अनुमति हो तो खाली करें)
- जब कीमतें आधार रेखा पर लौटती हैं, तो खाली हो जाएं
इस रणनीति का लाभ यह है कि यह कीमतों की प्रवृत्ति की गतिशीलता को प्रभावी ढंग से पकड़ने में सक्षम है। वास्तविक प्रवृत्ति की शुरुआत का आकलन करने के लिए कीमतों के ब्रेकडाउन की प्रतीक्षा करके, अनावश्यक नुकसान से बचा जा सकता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
- मूल्य प्रवृत्ति की गति को पकड़ना और लाभप्रदता में वृद्धि करना
- जेल में तोड़फोड़ से बचें और अनावश्यक नुकसान को कम करें
- विभिन्न किस्मों के लिए पैरामीटर को लचीले ढंग से समायोजित कर सकते हैं
- विभिन्न आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए केवल अधिक या पूर्ण स्टॉक संचालन का विकल्प
- एकीकृत रोकथाम तंत्र, जो एकल हानि को प्रभावी रूप से नियंत्रित करता है
जोखिम विश्लेषण
- ट्रेंड को पकड़ने के साथ-साथ ब्रेकडाउन की विफलता के नुकसान को बढ़ाता है
- स्टॉप लॉस सेटिंग्स बहुत ढीली हैं, एकल नुकसान बढ़ सकता है
- अनुचित पैरामीटर सेट करने से लेन-देन की लागत में वृद्धि हो सकती है
- एक बार जब आप एक विशेष स्थान पर पहुंचते हैं, तो आप एक विशेष स्थान पर पहुंच सकते हैं।
समाधान:
- स्टॉप लॉस अनुपात का चयन सावधानी से करें, नुकसान को नियंत्रित करने के लिए, लेकिन प्रवृत्ति के लिए पर्याप्त जगह दें
- परिमेय चक्रों को बड़ा करना और लेनदेन की आवृत्ति को कम करना
- ट्रेंड सिग्नल की विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए अन्य संकेतकों के साथ संयोजन, बेहतर समय का चयन करें
अनुकूलन दिशा
- अन्य मापदंडों को शामिल करना
- गतिशील समायोजन रोक स्थान
- नस्ल विशेषताओं के अनुसार अनुकूलन पैरामीटर सेट करें
- मशीन लर्निंग के साथ सफलता दर का आकलन करें
- स्थिति प्रबंधन तर्क जोड़ें
संक्षेप
गति पकड़ने चैनल रणनीति मूल्य प्रवृत्ति को पकड़ने के माध्यम से काफी मुनाफे के अवसर प्रदान करता है। साथ ही, यह कुछ जोखिम भी है, जो जोखिम नियंत्रण के लिए पैरामीटर को उचित रूप से समायोजित करने की आवश्यकता है। समय पर चयन और स्टॉप लॉजिक को लगातार अनुकूलित करके, यह रणनीति एक बहुत ही उत्कृष्ट प्रवृत्ति का पालन करने वाली प्रणाली बन सकती है। इसके सरल व्यापारिक नियम और स्पष्ट संकेत निर्णय, जो इसे समझने और लागू करने में आसान बनाते हैं, नौसिखिया व्यापारियों के लिए बहुत उपयुक्त हैं।
/*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)