गतिशील पिरामिड रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-22 14:36:30
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अवलोकन

गतिशील पिरामिडिंग रणनीति का उद्देश्य मूल्य गिरने पर अतिरिक्त पदों को पिरामिड करके औसत होल्डिंग लागत को कम करना है। यह नुकसान को कम करने और मूल्य वापस आने पर अतिरिक्त लाभ प्राप्त करने में मदद कर सकता है। यह रणनीति पिरामिडिंग स्थितियों को ट्रिगर करने पर कुछ मात्रा और अंतराल के साथ अतिरिक्त पदों को खोलेगी। इस बीच, जोखिम को सीमित करने के लिए अधिकतम पिरामिडिंग की संख्या निर्धारित की जाती है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति के मूल तर्क में निम्नलिखित शामिल हैंः

खुली स्थितिः यदि वर्तमान स्थिति 0 है तो निर्दिष्ट मूल्य के साथ लंबी स्थिति खोलें।
पिरामिडिंग स्थितिः ट्रिगर पिरामिडिंग यदि वर्तमान पिरामिडिंग समय अधिकतम मूल्य से कम है, और कीमत पूर्व निर्धारित प्रतिशत पर अंतिम प्रवेश मूल्य से नीचे गिर जाती है।
पिरामिडिंग तरीकाः पिरामिडिंग मात्रा को पिछले एक के स्केलिंग कारक पर बढ़ाएं, और स्केलिंग कारक पर अंतराल को कम करें।
लाभ लेने की शर्तः यदि औसत होल्डिंग मूल्य के आधार पर लाभ लक्ष्य ट्रिगर किया जाता है तो सभी पदों को बंद करें।

गिरती कीमत के साथ पिरामिडिंग करके, यह रणनीति औसत लागत को गतिशील रूप से कम करती है। यह नुकसान को कुशलता से रोकती है और रुझान उलटते समय लाभ के लिए अधिक जगह छोड़ देती है। जब लाभ लेने की स्थिति को ट्रिगर किया जाता है, तो सभी पद लाभ के साथ बाहर निकलते हैं।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ पिरामिडिंग का उपयोग करके औसत होल्डिंग लागत को कम करके स्वीकार्य नुकसान के साथ अधिक लाभ क्षमता प्राप्त करना है। मुख्य लाभ हैंः

रखरखाव लागत को काफी कम करें, इस प्रकार हानि को रोकने की क्षमता को बढ़ाता है। ड्रॉडाउन होने पर कम कीमतों पर अतिरिक्त खरीद ऑर्डर जोड़कर, रणनीति पहले की उच्च प्रविष्टियों को पतला करती है और समग्र लागत को कम करती है।
लागत कम करने के बाद लाभ सीमा बढ़ाएं। यदि कीमत वापस उछलती है, तो लाभ क्षमता का विस्तार होता है और लाभ लेने का मार्ग प्रशस्त होता है।
वृद्धि, मात्रा और अंतराल आदि पर संबंधित मापदंडों को सेट करके पिरामिड लॉजिक के लिए लचीला अनुकूलन।
अधिकतम पिरामिडिंग समय को सीमित करके नियंत्रित जोखिम। यह असीमित पिरामिडिंग को रोकता है।

जोखिम विश्लेषण

जबकि यह रणनीति पिरामिडिंग के साथ अधिक लाभ की संभावना को अनुमति देती है, कुछ जोखिमों पर ध्यान देने की आवश्यकता हैः

हानि का जोखिम - यह शर्त है कि पिरामिडिंग से कुछ हानि हो सकती है। यदि रुझान होल्डिंग के खिलाफ चलता रहता है, तो हानि बढ़ सकती है।
चट्टान डुबकी जोखिम - चट्टान डुबकी जैसे चरम मामलों में, नुकसान स्वीकार्य सीमा से अधिक हो सकता है। उचित पिरामिड सेटिंग और स्टॉप लॉस बिंदु महत्वपूर्ण हैं।
लाभ लेने में देरी या अनुपलब्धता - मूल्य रिबाउंड हमेशा लाभ लेने की स्थिति को ट्रिगर नहीं कर सकता है, जो रणनीति की कमी है।
पैरामीटर ट्यूनिंग जोखिम - पिरामिड गुणांक और लाभ प्रतिशत जैसे मापदंडों पर अनुचित सेटिंग विफलता का कारण बन सकती है।

निम्नलिखित उपाय जोखिम को कम करने में मदद कर सकते हैंः

एकल प्रविष्टि हानि राशि को नियंत्रित करने के लिए कम वृद्धि पैमाने।
लागत में तेजी से कमी लाने के लिए पिरामिडिंग अंतराल को कम करें।
स्टॉप लॉस बिंदु को बहुत ढीला नहीं बल्कि उचित रूप से सेट करें।

अनुकूलन दिशाएँ

पिरामिडिंग से अधिक लाभ की संभावना प्राप्त करने की प्रकृति को ध्यान में रखते हुए, अनुकूलन दिशाओं में मुख्य रूप से बेहतर जोखिम नियंत्रण और लाभप्रदता में वृद्धि पर ध्यान केंद्रित किया गया हैः

पिरामिड लॉजिक में सुधार करें ताकि प्रविष्टियां अधिक बुद्धिमान और बाजार की स्थितियों के अनुकूल हो सकें। प्रवेश संकेत अस्थिरता, मूल्य अंतर और अधिक मीट्रिक पर भरोसा कर सकते हैं।
उच्च दक्षता के लिए लाभ लेने के तंत्र को अनुकूलित करें, जैसे कि लाभ लेने, आंशिक समापन आदि को पीछे छोड़ना, ताकि मूल्य में कमी की संभावना कम हो सके।
पैरामीटर ऑटो-ट्यूनिंग सक्षम करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पेश करें। वास्तविक समय प्रतिक्रिया के आधार पर स्थिर के बजाय प्रमुख पैरामीटर गतिशील हो जाते हैं।
अधिकतम घाटे को सीमित करने के लिए स्टॉप लॉस तंत्र जोड़ें, जैसे कि ट्रेलिंग स्टॉप लॉस और लाभ स्टॉप ऑर्डर लें। यह चरम बाजार की घटनाओं के तहत नियंत्रण से बाहर होने वाले नुकसान को रोकता है।

निष्कर्ष

गतिशील पिरामिडिंग रणनीति अतिरिक्त प्रविष्टियों द्वारा औसत होल्डिंग लागत को कम करती है, जिससे स्वीकार्य हानि सहिष्णुता को देखते हुए उच्च लाभ क्षमता संभव होती है। इस तरह की रणनीति अपेक्षाकृत उच्च जोखिम भूख वाले निवेशकों का पक्ष लेती है। भविष्य में अनुकूलन दिशाएं अधिक बुद्धिमान पिरामिडिंग तर्क, उच्च दक्षता लाभ लेने के तंत्र आदि के आसपास होंगी।

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basePeriod: 1m
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//@version=4

strategy("DCA Bot Emulator", overlay=true, pyramiding=99, default_qty_type=strategy.cash, commission_value = 0.02)

// Date Ranges
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to_year    = input(defval = 9999, title = "To Year")
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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
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take_profit = input(1.5, title='Target Take Profit', minval=0)/100

// base order
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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)

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