निम्न पिरामिड जोखिम ट्रैकिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-12-22 12:56:36
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यह रणनीति विभिन्न संकेतकों के संयोजन के माध्यम से मूल्य आंदोलन में संभावित निम्न बिंदुओं की पहचान करती है और जोखिम को कम करने के लिए पिरामिडिंग के माध्यम से धीरे-धीरे पदों का निर्माण करती है। रणनीति में जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस, ले लाभ और ट्रेलिंग स्टॉप लॉस जैसे कार्य भी शामिल हैं।

रणनीति का अवलोकन

रणनीति पहले संभावित मूल्य निम्नता की पहचान करने के लिए आरएसआई और ईएमए आरएसआई के बीच अंतर का उपयोग करती है। झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए, रणनीति पुष्टि के लिए चलती औसत और बहु-टाइमफ्रेम स्टोकैस्टिक संकेतक को भी जोड़ती है। एक बार कम बिंदु संकेत की पुष्टि हो जाने के बाद, पिरामिडिंग के माध्यम से उस बिंदु से धीरे-धीरे थोड़ी कम कीमतों पर लंबी स्थिति बनाई जाएगी। रणनीति 12 तक ट्रैकिंग ऑर्डर खोलने की अनुमति देती है, प्रत्येक ऑर्डर के आकार के साथ क्रम में वृद्धि, जो जोखिमों को प्रभावी ढंग से विविधता प्रदान कर सकती है। सभी ऑर्डर बाहर निकलने के लिए एक समग्र स्टॉप लॉस का पालन करेंगे, जबकि प्रत्येक ऑर्डर के लिए अलग से लाभ लेने की अनुमति देगा। जोखिमों को और नियंत्रित करने के लिए, रणनीति इक्विटी प्रतिशत के आधार पर एक समग्र स्टॉप लॉस भी निर्धारित करती है।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति में तीन मुख्य मॉड्यूल शामिल हैंः निचले बिंदु की पहचान, पिरामिड ट्रैकिंग और जोखिम नियंत्रण।

..निम्न बिंदु पहचान मॉड्यूलआरएसआई और इसके ईएमए के बीच अंतर का उपयोग संभावित मूल्य कमियों की पहचान करने के लिए करता है। सटीकता में सुधार के लिए, संकेत फ़िल्टरिंग के लिए चलती औसत संकेतक और बहु-टाइमफ्रेम स्टोकैस्टिक संकेतक पेश किए जाते हैं। केवल जब कीमत चलती औसत से नीचे होती है और स्टोकैस्टिक के लाइन 30 से नीचे होती है, तो निम्न बिंदु संकेत की वैधता की पुष्टि की जाएगी।

..पिरामिड ट्रैकिंग मॉड्यूलइस रणनीति का मूल है। एक बार निम्न बिंदु संकेत की पुष्टि हो जाने के बाद, रणनीति उस निम्न बिंदु से 0.1% नीचे पहली स्थिति खोल देगी। इसके बाद, जब तक कीमत गिरती रहती है और औसत प्रवेश मूल्य के एक निश्चित प्रतिशत से नीचे होती है, तब तक अधिक लंबे आदेश जोड़े जाएंगे। नए आदेशों का आकार क्रम में बढ़ेगा, उदाहरण के लिए तीसरा आदेश पहले आदेश के आकार से 3 गुना है। यह पिरामिड ट्रैकिंग दृष्टिकोण जोखिमों को औसत करने में मदद करता है। रणनीति 12 ट्रैकिंग ऑर्डर तक की अनुमति देती है।

..जोखिम नियंत्रण मॉड्यूलतीन पहलुओं को शामिल करता है। पहला हाल की अवधि में उच्चतम मूल्य के आधार पर समग्र स्टॉप लॉस है। सभी ऑर्डर इस स्टॉप लॉस का पालन करेंगे। दूसरा प्रत्येक ऑर्डर के लिए स्वतंत्र ले लाभ सेटिंग है, जो प्रवेश मूल्य के एक निश्चित प्रतिशत के आधार पर ऑर्डर को बंद करने की अनुमति देता है। तीसरा खाता इक्विटी के प्रतिशत के आधार पर समग्र स्टॉप लॉस है, जो सबसे मजबूत जोखिम नियंत्रण विधि है।

रणनीतिक लाभ

  • पिरामिड ट्रैकिंग समग्र जोखिम को विविध करते हुए व्यक्तिगत आदेशों के जोखिम को कम करता है
  • संकेतकों का संयोजन निम्न बिंदु पहचान की सटीकता में सुधार करता है
  • कुल मिलाकर स्टॉप लॉस, टेक प्रॉफिट और ट्रेलिंग स्टॉप फ़ंक्शन जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करते हैं
  • इक्विटी स्टॉप लॉस खाते को महत्वपूर्ण घाटे से बचाता है
  • मापदंडों को जोखिम बनाम इनाम संतुलन के लिए समायोजित किया जा सकता है

रणनीतिक जोखिम

  • कम बिंदु पहचान अभी भी कुछ सीमा है, सबसे अच्छा प्रवेश बिंदु याद कर सकते हैं या झूठे संकेत में मिलता है
  • ऑर्डर जोड़ते समय प्रतिकूल बाजार का सामना करने से नुकसान बढ़ सकता है
  • लाभ को प्रतिबिंबित करने के लिए अपेक्षाकृत लंबी अवधि की आवश्यकता है
  • अनुचित पैरामीटर सेटिंग से जोखिम नियंत्रण में कमी आ सकती है

उपरोक्त जोखिमों को कम करने के लिए कुछ पहलुओं को अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. कम बिंदु पहचान की सटीकता में सुधार के लिए संकेतकों को बदलें या जोड़ें
  2. आदेशों की संख्या, अंतराल, लाभ प्रतिशत आदि को अनुकूलित करें ताकि प्रति आदेश जोखिम कम हो सके
  3. मुनाफे की रक्षा के लिए स्टॉप लॉस स्तर को मामूली रूप से सख्त करें
  4. अच्छी तरलता और बड़े उतार-चढ़ाव वाले विभिन्न उत्पादों का परीक्षण करें

रणनीति अनुकूलन

इस रणनीति को और अधिक अनुकूलित करने की अभी भी गुंजाइश हैः

  1. कम बिंदु पहचान के लिए मशीन लर्निंग जैसे अधिक उन्नत तकनीकों को पेश करने की कोशिश करें
  2. बाजार की स्थिति के आधार पर ऑर्डर मात्रा, स्टॉप लॉस स्तर आदि को गतिशील रूप से समायोजित करें
  3. घाटे के विस्तार से बचने के लिए बॉक्स स्टॉप हानि तंत्र जोड़ें
  4. पुनः प्रवेश तंत्र जोड़ें
  5. शेयरों और क्रिप्टो मुद्राओं के लिए मापदंडों का अनुकूलन

सारांश

यह रणनीति पिरामिड ट्रैकिंग दृष्टिकोण के माध्यम से व्यक्तिगत आदेशों के जोखिमों को प्रभावी ढंग से कम करती है, और समग्र स्टॉप लॉस, ले लाभ, ट्रेलिंग स्टॉप फ़ंक्शन भी जोखिम नियंत्रण की बहुत अच्छी भूमिका निभाते हैं। लेकिन कम बिंदु पहचान और अन्य पहलुओं में सुधार के लिए अभी भी जगह है। यदि अधिक उन्नत तकनीकों को पेश किया जा सकता है, तो पैरामीटर अनुकूलन के साथ जोड़ा जा सकता है, इस रणनीति के जोखिम पुरस्कार अनुपात में काफी सुधार किया जा सकता है।


/*backtest
start: 2022-12-15 00:00:00
end: 2023-12-21 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/
// © A3Sh
//@version=5

// Strategy that finds potential lows in the price action and spreads the risk by entering multiple positions at these lows.
// The low is detected based on the difference between MTF RSI and EMA based RSI, Moving Average and MTF Stochastic indicators.
// The size of each next position that is entered is multiplied by the sequential number of the position.
// Each separate position can exit when a specified take profit is triggered and re-open when detecting a new potential low.
// All positions are closed when the price action crosses over the dynamic blue stop level line.

// This strategy combines open-source code developed by fellow Tradingview community members: 
// The Lowfinder code is developed by RafaelZioni
// https://www.tradingview.com/script/GzKq2RVl-Low-finder/
// Both the MTF RSI code and the MTF Stochastic code are adapted from the MTFindicators libary written by Peter_O
// https://www.tradingview.com/script/UUVWSpXR-MTFindicators/

// The Stop Level calculation is inspired by the syminfo-mintick tutorial on Kodify.net
// https://kodify.net/tradingview/info/syminfo-mintick/

strategy("LowFinder_PyraMider", 
         overlay=true, pyramiding=99, 
         precision=2,
         initial_capital=10000, 
         default_qty_type=strategy.percent_of_equity, 
         default_qty_value=10,
         commission_type=strategy.commission.percent, 
         commission_value=0.06,
         slippage=1
         )


// Backtest Window
start_time   = input(defval=timestamp("01 April 2021 20:00"), group = "Backtest Window", title="Start Time")
end_time     = input(defval=timestamp("01 Aug 2030 20:00"),   group = "Backtest Window", title="End Time")
window() => true


// Inputs
portfolio_size  = input.float  (100,         group = 'Risk - Portfolio',       title = 'Portfolio %', step=1.0) / 100
leverage        = input.int    (1,           group = 'Risk - Portfolio',       title = 'Leverage', minval = 1)
q_mode          = input.string ('multiply',  group = 'Risk - Order Size',      title = 'Order Size Mode', options = ['base', 'multiply'], tooltip = 'Base mode: the base quantiy for each sequential order. Multiply mode: each quantity is multiplied by order number')
q_mode_m        = input.int    (1,           group = 'Risk - Order Size',      title = 'Order Size Divider (Multiply Mode)',  tooltip = 'Divide Multiply by this number to lower the sequential order sizes')
fixed_q         = input.bool   (false,       group = 'Risk - Order Size',      title = 'Fixed Order Size',     inline = '01', tooltip = 'Use with caution! Overrides all Risk calculations')
amount_q        = input.float  (1,           group = 'Risk - Order Size',      title = '. . Base Currency:',   inline = '01')
sl_on           = input.bool   (false,       group = 'Risk - Stop Loss',       title = 'StopLoss of',          inline = '03')
stopLoss        = input.float  (1.5,         group = 'Risk - Stop Loss',       title = '',   step=0.1,         inline = '03') / 100
sl_mode         = input.string ('equity',    group = 'Risk - Stop Loss',       title = '% of',  options = ['avg_price', 'equity'], inline = '03')
stop_len        = input.int    (100,         group = 'Risk - Stop Level',      title = 'Stop Level Length', tooltip = 'Lookback most recent highest high')
stop_deviation  = input.float  (0.3,         group = 'Risk - Stop Level',      title = 'Deviatation % above Stop Level', step=0.1) / 100
cond2_toggle    = input.bool   (true ,       group = 'Risk - Take Profit',     title = 'Take Profit/Trailing Stop', inline = '04')
tp_all          = input.float  (1.0,         group = 'Risk - Take Profit',     title = '..........%', step=0.1,     inline = '04') / 100
tp_on           = input.bool   (true,        group = 'Risk - Take Profit',     title = 'Exit Crossover Take Profit and .....', inline = '02')
exit_mode       = input.string ('stoplevel', group = 'Risk - Take Profit',     title = '',   options = ['close', 'stoplevel'], inline = '02')
takeProfit      = input.float  (10.0,        group = 'Risk - Take Profit',     title = 'Take Profit % per Order', tooltip = 'Each separate order exits when hit', step=0.1)
posCount        = input.int    (12,          group = 'Pyramiding Settings',    title = 'Max Number of Orders')
next_entry      = input.float  (0.2,         group = 'Pyramiding Settings',    title = 'Next Order % below Avg. Price', step=0.1)
oa_lookback     = input.int    (0,           group = 'Pyramiding Settings',    title = 'Next Order after X candles', tooltip = 'Prevents opening too much orders in a Row')
len_rsi         = input.int    (5,           group = 'MTF LowFinder Settings', title = 'Lookback of RSI')
mtf_rsi         = input.int    (1,           group = 'MTF LowFinder Settings', title = 'Higher TimeFrame Multiplier RSI',  tooltip='Multiplies the current timeframe by specified value')
ma_length       = input.int    (26,          group = 'MTF LowFinder Settings', title = 'MA Length / Sensitivity')
new_entry       = input.float  (0.1,         group = 'MTF LowFinder Settings', title = 'First Order % below Low',step=0.1, tooltip = 'Open % lower then the found low')/100
ma_signal       = input.int    (100,         group = 'Moving Average Filter',  title = 'Moving Average Length')
periodK         = input.int    (14,          group = 'MTF Stochastic Filter',  title = 'K',      minval=1)
periodD         = input.int    (3,           group = 'MTF Stochastic Filter',  title = 'D',      minval=1)
smoothK         = input.int    (3,           group = 'MTF Stochastic Filter',  title = 'Smooth', minval=1)
lower           = input.int    (30,          group = 'MTF Stochastic Filter',  title = 'MTF Stoch Filter (above gets filtered)')
mtf_stoch       = input.int    (10,          group = 'MTF Stochastic Filter',  title = 'Higher TimeFrame Multiplier', tooltip='Multiplies the current timeframe by specified value')
avg_on          = input.bool   (true,        group = 'Plots',                  title = 'Plot Average Price')
plot_ma         = input.bool   (false,       group = 'Plots',                  title = 'Plot Moving Average')
plot_ts         = input.bool   (false,       group = 'Plots',                  title = 'Plot Trailing Stop Level')


// variables //
var entry_price     = 0.0    // The entry price of the first entry
var previous_entry  = 0.0    // Stores the price of the previous entry
var iq              = 0.0    // Inititial order quantity before risk calculation
var nq              = 0.0    // Updated new quantity after the loop
var oq              = 0.0    // Old quantity at the beginning or the loop
var q               = 0.0    // Final calculated quantity used as base order size
var int order_after = 0



// Order size calaculations // 

// Order size based on max amount of pyramiding orders or fixed by user input ///
// Order size calculation based on 'base' mode or ' multiply' mode //
if fixed_q
    q := amount_q
else if q_mode == 'multiply'
    iq := (math.abs(strategy.equity * portfolio_size  / posCount) / open) * leverage
    oq := iq
    for i = 0 to posCount
        nq := oq + (iq * ( i/ q_mode_m + 1))
        oq := nq 
    q := (iq  * posCount /  oq) * iq

else
    q := (math.abs(strategy.equity * portfolio_size  / posCount) / open) * leverage

// Function to calcaulate final order size based on order size modes and round the result with 1 decimal //
quantity_mode(index,string q_mode) =>
    q_mode == 'base' ? math.round(q,1) : q_mode == 'multiply' ? math.round(q * (index/q_mode_m  + 1),1) : na



// LowFinder Calculations //
// MTF RSI by Peter_O //
rsi_mtf(float source, simple int mtf,simple int len) =>
    change_mtf=source-source[mtf]
    up_mtf = ta.rma(math.max(change_mtf, 0), len*mtf)
    down_mtf = ta.rma(-math.min(change_mtf, 0), len*mtf)
    rsi_mtf = down_mtf == 0 ? 100 : up_mtf == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up_mtf / down_mtf))

// Lowfinder by RafaelZioni //
vrsi = rsi_mtf(close,mtf_rsi,len_rsi)

pp=ta.ema(vrsi,ma_length)
dd=(vrsi-pp)*5
cc=(vrsi+dd+pp)/2

lows=ta.crossover(cc,0) 



// MTF Stoch Calcualation // MTF Stoch adapted from  Peter_O //
stoch_mtfK(source, mtf, len) =>

    k = ta.sma(ta.stoch(source, high, low, periodK * mtf), smoothK * mtf)
    
stoch_mtfD(source, mtf, len) =>

    k = ta.sma(ta.stoch(source, high, low, periodK * mtf), smoothK * mtf)
    d = ta.sma(k, periodD * mtf)
    
mtfK = stoch_mtfK(close, mtf_stoch, periodK)
mtfD = stoch_mtfD(close, mtf_stoch, periodK)



// Open next position % below average position price //
below_avg = close < (strategy.position_avg_price * (1 - (next_entry / 100)))



// Moving Average Filter //
moving_average_signal = ta.sma(close, ma_signal)
plot (plot_ma ? moving_average_signal : na, title = 'Moving Average', color = color.rgb(154, 255, 72))



// Buy Signal //
buy_signal = lows and close < moving_average_signal and mtfK < lower
// First Entry % Below lows //
if buy_signal
    entry_price := close * (1 - new_entry)



// Plot Average Price of Position//
plot (avg_on  ? strategy.position_avg_price : na, title = 'Average Price', style = plot.style_linebr, color = color.new(color.white,0), linewidth = 1)



// Take profit per Open Order //
take_profit_price = close * takeProfit / 100 / syminfo.mintick



// Calculate different Stop Level conditions to exit All //

// Stop Level Caculation //
stop_long1_level = ta.highest (high, stop_len)[1]  * (1 + stop_deviation)
stop_long2_level = ta.highest (high, stop_len)[2]  * (1 + stop_deviation)
stop_long3_level = ta.highest (high, stop_len)[3]  * (1 + stop_deviation)
stop_long4_level = ta.highest (high, stop_len)[1]  * (1 - 0.008) 
// Stop triggers //
stop_long1 = ta.crossover(close,stop_long1_level)
stop_long2 = ta.crossover(close,stop_long2_level)
stop_long4 = ta.crossunder(close,stop_long4_level)
// Exit Conditions, cond 1 only Stop Level, cond2 Trailing Stop option //
exit_condition_1 = close < strategy.position_avg_price ? stop_long1 : close > strategy.position_avg_price ? stop_long2 : na
exit_condition_2 = close < strategy.position_avg_price * (1 + tp_all) ? stop_long2 : 
                   close > strategy.position_avg_price * (1 + tp_all) ? stop_long4 :
                   close < strategy.position_avg_price ? stop_long1 : na
// Switch between conditions //
exit_conditions = cond2_toggle ? exit_condition_2 : exit_condition_1

// Exit when take profit //
ex_m = exit_mode == 'close' ? close : stop_long2_level
tp_exit = ta.crossover(ex_m, strategy.position_avg_price * (1 + tp_all)) and close > strategy.position_avg_price * 1.002

// Plot stoplevel, take profit level //
plot_stop_level    = strategy.position_size > 0 ? stop_long2_level : na
plot_trailing_stop = cond2_toggle and plot_ts and strategy.position_size > 0 and close > strategy.position_avg_price * (1 + tp_all) ? stop_long4_level : na

plot(plot_stop_level,    title = 'Stop Level',    style=plot.style_linebr, color = color.new(#41e3ff, 0), linewidth = 1)
plot(plot_trailing_stop, title = 'Trailing Stop', style=plot.style_linebr, color = color.new(#4cfca4, 0), linewidth = 1)

plot_tp_level = cond2_toggle and strategy.position_size > 0 ? strategy.position_avg_price * (1 + tp_all) : na
plot(plot_tp_level, title = 'Take Profit Level', style=plot.style_linebr, color = color.new(#ff41df, 0), linewidth = 1)



// Calculate Stop Loss based on equity and average price //
loss_equity = ((strategy.position_size * strategy.position_avg_price) - (strategy.equity * stopLoss)) / strategy.position_size
loss_avg_price = strategy.position_avg_price * (1 - stopLoss)
stop_loss = sl_mode == 'avg_price' ? loss_avg_price : loss_equity
plot(strategy.position_size > 0  and sl_on ? stop_loss : na, title = 'Stop Loss', color=color.new(color.red,0),style=plot.style_linebr, linewidth = 1)



// Enter first position //
if ta.crossunder(close,entry_price) and window() and strategy.position_size == 0
    strategy.entry('L_1', strategy.long, qty = math.round(q,1), comment = '+' + str.tostring(math.round(q,1)))
    previous_entry := close


// Enter next pyramiding positions //
if buy_signal and window() and strategy.position_size > 0 and below_avg
    order_after := order_after + 1
    for i = 1 to strategy.opentrades
        entry_comment = '+' + str.tostring((quantity_mode(i,q_mode))) // Comment with variable //
        if strategy.opentrades == i and i < posCount and order_after > oa_lookback
            entry_price := close
            entry_id = 'L_' + str.tostring(i + 1) 
            strategy.entry(id = entry_id, direction=strategy.long, limit=entry_price, qty= quantity_mode(i,q_mode), comment = entry_comment)
            previous_entry := entry_price
            order_after := 0


// Exit per Position //
if strategy.opentrades > 0 and window() 
    for i = 0 to strategy.opentrades 
        exit_comment = '-' + str.tostring(strategy.opentrades.size(i))
        exit_from = 'L_' + str.tostring(i + 1)
        exit_id = 'Exit_' + str.tostring(i + 1)
        strategy.exit(id= exit_id, from_entry= exit_from, profit = take_profit_price, comment = exit_comment)
            

// Exit All //
if exit_conditions or (tp_exit and tp_on and cond2_toggle) and window()
    strategy.close_all('Exti All')
    entry_price := 0

if ta.crossunder(close,stop_loss)  and sl_on and window()
    strategy.close_all('StopLoss')
    entry_price := 0
    





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