गतिशील स्थिति जोड़ने की रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
गतिशील स्टॉकिंग रणनीति के नुकसान के समय स्टॉकिंग के माध्यम से लागत औसत मूल्य में गिरावट को प्राप्त करने के उद्देश्य को पूरा करने के लिए। जब कीमत स्टॉकिंग की स्थिति को ट्रिगर करती है, तो यह रणनीति एक निश्चित संख्या और अंतराल पर स्टॉकिंग को ट्रिगर करती है, जबकि अधिकतम स्टॉकिंग को सेट करती है, असीमित स्टॉकिंग के जोखिम से बचें।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मूल तर्क हैः
स्थिति खरीदनाः यदि स्थिति 0 है, तो निर्दिष्ट मूल्य पर स्थिति खोलें।
अधिशेष शर्तेंः यदि वर्तमान अधिशेष की संख्या अधिकतम अधिशेष की संख्या से कम है और कीमत पिछली स्थिति की कीमत की एक पूर्वनिर्धारित गिरावट से कम है, तो अधिशेष ट्रिगर किया जाता है।
जमा करने की विधि: जमा की गई राशि में वृद्धि की गई है, जो पहले की राशि के एक स्केलिंग गुणांक से बढ़ी है, और जमा की गई राशि के अंतराल को पहले के अंतराल के एक स्केलिंग गुणांक से कम किया गया है।
स्टॉप-स्टॉप शर्तेंः यदि एक पूर्वनिर्धारित लाभप्रदता को औसत मूल्य पर ट्रिगर किया जाता है, तो पूरी स्थिति को बंद कर दिया जाता है।
इस प्रकार, जब बाजार प्रतिकूल होता है, तो यह रणनीति स्थिति को कम करने के लिए स्थिति को कम करके अतिरिक्त लाभ प्राप्त कर सकती है, जबकि स्टॉप लॉस को वापस ले सकती है। जब स्थिति ऊपर की ओर जाती है, तो स्टॉप लॉस ट्रिगर किया जाता है और सभी पदों को मुनाफा होता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि लागत औसत मूल्य में गिरावट के माध्यम से जमा करने के लिए, एक निश्चित नुकसान को सहन करने के आधार पर अधिक लाभ प्राप्त करना, जो विशेष रूप से बैल बाजार में स्पष्ट है। विशेष रूप से, मुख्य रूप से निम्नलिखित लाभ हैंः
स्थिति रखने की लागत को काफी कम कर सकते हैं, नुकसान को रोकने की क्षमता को बढ़ा सकते हैं। जब कीमतों में सुधार होता है, तो रणनीति बढ़ जाती है, जिससे पहले से अधिक कीमतों पर खरीदे गए एकल सिलिकॉन को पतला किया जा सकता है, जिससे कुल लागत कम हो जाती है।
लाभ के लिए जगह बढ़ाएं. लागत कम करने के बाद, जब तक कीमतों में सुधार होता है, लाभ के लिए जगह बढ़ा दी जाती है, और यह सब कुछ छोड़ देता है।
लचीला सेट अप लॉजिक, अनुकूलित किया जा सकता है. नीति को सेट करने की अनुमति देता है जैसे कि बढ़ोतरी, मात्रा, अंतराल और अन्य पैरामीटर, उपयोगकर्ता अपनी पसंद के अनुसार समायोजित कर सकते हैं.
जोखिम को नियंत्रित करने के लिए, अधिकतम जमा की सीमा निर्धारित करें। अधिकतम जमा की सीमा रणनीति को असीमित जमा से बचाती है, जिससे जोखिम को नियंत्रित किया जा सके।
जोखिम विश्लेषण
हालांकि इस रणनीति से अधिक मुनाफा मिलता है, लेकिन इसके साथ कुछ जोखिम भी हैं, जिनके बारे में आपको सावधान रहना चाहिएः
घाटे का जोखिम. रणनीति एक निश्चित नुकसान को स्वीकार करने के लिए जोखिम पर आधारित है. यदि बाजार में प्रतिकूलता बनी रहती है, तो नुकसान बढ़ सकता है।
मंदी का जोखिम। चरम स्थितियों में कीमतों में गिरावट आ सकती है, जो रणनीति की सहनशक्ति से परे है। इसके लिए उचित रूप से स्टॉप-लॉस और स्टॉप-लॉस पैरामीटर की आवश्यकता होती है।
समय पर रिबाउंड नहीं करना। कीमतों के रिबाउंड को रोकना आवश्यक नहीं है, समय पर रिबाउंड को रोकने में असमर्थता रणनीति का शॉर्टबोर्ड है।
पैरामीटर सेटिंग जोखिम. गलत पैरामीटर सेटिंग, जैसे कि बढ़त गुणांक, स्टॉप-अप बढ़त, रणनीति विफलता का कारण बन सकती है।
इन जोखिमों को निम्न तरीकों से कम किया जा सकता हैः
उचित रूप से बढ़ी हुई जमा राशि को कम करें और एकल घाटे को नियंत्रित करें।
और यह भी कि हम अपने खर्चों को कम कर सकते हैं।
उचित रूप से स्टॉप लॉस सेट करें। स्टॉप लॉस सेट बहुत चौड़ा होने से नुकसान बढ़ सकता है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति के अधिक लाभ प्राप्त करने की प्रकृति को ध्यान में रखते हुए, इसके अनुकूलन की दिशा मुख्य रूप से जोखिम को बेहतर ढंग से नियंत्रित करने और लाभ प्राप्त करने पर केंद्रित है। विशेष रूप से, निम्नलिखित मुख्य अनुकूलन दिशाएं हैंः
स्टॉक लॉजिस्टिक्स एल्गोरिदम में सुधार करें ताकि स्टॉक को अधिक स्मार्ट और अनुकूल बनाया जा सके। स्टॉक को उतार-चढ़ाव, कीमतों में उतार-चढ़ाव आदि के आधार पर ट्रिगर करने पर विचार किया जा सकता है।
रोकथाम को अनुकूलित करें, और अधिक कुशल रोकथाम प्राप्त करें। इसे मोबाइल रोकथाम, बैच रोकथाम आदि के साथ जोड़ा जा सकता है, जिससे रिबाउंड को रोकने में असमर्थता कम हो सके।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करने के लिए, पैरामीटर अनुकूलन अनुकूलन को लागू करें। महत्वपूर्ण पैरामीटर को स्थिर नहीं होने दें, लेकिन वास्तविक समय की स्थिति और प्रतिक्रिया के आधार पर गतिशील रूप से समायोजित करें।
अधिकतम नुकसान को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप मैकेनिज्म को बढ़ाएं। स्टॉप मेकानिज्म में स्टॉप को स्थानांतरित करने, स्टॉप को लटकाने आदि पर विचार किया जा सकता है, जिससे चरम स्थितियों के कारण होने वाले नुकसान का विस्तार न हो सके।
संक्षेप
गतिशील स्टॉकिंग रणनीतियाँ स्टॉकिंग को कम करने के लिए लागत-औसत मूल्य प्राप्त करने के तरीके के माध्यम से, जोखिम को उचित रूप से नियंत्रित करने के आधार पर अधिक से अधिक रिटर्न प्राप्त करने के लिए। यह निश्चित नुकसान उठाने वाली रणनीति, विशेष रूप से उन निवेशकों के बीच लोकप्रिय है, जिनके पास अधिक हानि सहन करने की क्षमता है। भविष्य में अनुकूलन दिशा, अधिक बुद्धिमान स्टॉकिंग तरीकों, अधिक कुशल रोकथाम तंत्र आदि के आसपास की जाएगी।
/*backtest
start: 2023-12-14 00:00:00
end: 2023-12-18 19:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("DCA Bot Emulator", overlay=true, pyramiding=99, default_qty_type=strategy.cash, commission_value = 0.02)
// Date Ranges
from_month = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
from_day = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
from_year = input(defval = 2021, title = "From Year")
to_month = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
to_day = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
to_year = input(defval = 9999, title = "To Year")
start = timestamp(from_year, from_month, from_day, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(to_year, to_month, to_day, 23, 59) // backtest finish window
window = time >= start and time <= finish ? true : false // create function "within window of time"
// Strategy Inputs
price_deviation = input(2, title='Price deviation to open safety orders', maxval=0)/100
take_profit = input(1.5, title='Target Take Profit', minval=0)/100
// base order
base_order = input(100000, title='base order')
safe_order = input(200, title='safe order')
safe_order_volume_scale = input(2, title='Safety order volume scale')
safe_order_step_scale = input(1, title='Safety order step scale')
max_safe_order = input(10, title='max safe order')
var current_so = 1
var initial_order = 0.0
// Calculate our key levels
pnl = (close - strategy.position_avg_price) / strategy.position_avg_price
take_profit_level = strategy.position_avg_price * (1 + take_profit)
// First Position
if(strategy.position_size == 0 and window)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty = base_order/close)
initial_order := close
current_so := 1
// Average Down!
if current_so > 0 and close < initial_order * (1 - price_deviation * current_so * safe_order_step_scale) and current_so <= max_safe_order
so_name = "SO " + tostring(current_so)
strategy.entry(so_name, long=strategy.long , qty = safe_order * safe_order_volume_scale /close)
current_so := current_so + 1
// Take Profit!
strategy.close_all(when=take_profit_level <= close and strategy.position_size > 0)