ऐतिहासिक अस्थिरता पर आधारित बाजार समय-निर्धारण रणनीति

Common strategy

Created: 2024-01-15 12:27:47

Last modified: 3 years ago

Copy: 2

ChaoZhang

1802

Followers

अवलोकन

यह रणनीति ऐतिहासिक अस्थिरता पर आधारित एक फ़िल्टर जोड़कर, खरीद और धारण रणनीति का एक बेहतर संस्करण लागू करती है। फ़िल्टर का कार्य बाजार की उच्च अस्थिरता की अवधि में खरीद पोजीशन को बंद करना है, और कम अस्थिरता होने पर पुनः खरीद पोजीशन स्थापित करना है, जिससे रणनीति की अधिकतम गिरावट कम हो जाती है।

रणनीति का सिद्धांत

पिछले 100 दिनों में SPY की ऐतिहासिक अस्थिरता की गणना करें।
यदि वर्तमान अस्थिरता पिछले 100 दिनों की अस्थिरता के 95वें प्रतिशतक से अधिक है, तो उस ट्रेडिंग दिन को फ़िल्टर करें और खरीद पोजीशन बंद करें।
यदि अस्थिरता 95वें प्रतिशतक से कम है, तो खरीद पोजीशन स्थापित करें।

लाभ विश्लेषण

बिना फ़िल्टर वाली सरल खरीद और धारण रणनीति की तुलना में, इस रणनीति ने 28 वर्षों की बैकटेस्टिंग अवधि में वार्षिकीकृत रिटर्न में सुधार किया (7.95% बनाम 9.92%), साथ ही अधिकतम गिरावट में भारी कमी आई (50.79% बनाम 31.57%)। इससे पता चलता है कि बाजार की अस्थिरता फ़िल्टर जोड़ने से कुछ हद तक रणनीति के रिटर्न में सुधार हो सकता है और जोखिम कम हो सकता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति का मुख्य जोखिम अस्थिरता गणना विधि और फ़िल्टर पैरामीटर सेटिंग्स की सटीकता में है। यदि अस्थिरता की गणना सटीक नहीं है, तो फ़िल्टर विफल हो जाएगा; यदि फ़िल्टर पैरामीटर बहुत रूढ़िवादी या बहुत आक्रामक सेट किए गए हैं, तो रणनीति के रिटर्न पर प्रतिकूल प्रभाव पड़ेगा। इसके अलावा, Past performance is not indicative of future results, रणनीति का ऐतिहासिक प्रदर्शन भविष्य के प्रदर्शन का प्रतिनिधित्व नहीं करता है।

अनुकूलन दिशा

अन्य फ़िल्टर Indicators को पुष्टिकरण संकेत के रूप में जोड़ने पर विचार किया जा सकता है, जैसे दीर्घकालिक मूविंग एवरेज, बाजार सूचकांक ADX संकेतक आदि। इसके अलावा पैरामीटर समायोजन और अनुकूलन भी महत्वपूर्ण है, जैसे विभिन्न lookback period, filtering threshold जैसे पैरामीटर सेटिंग्स का परीक्षण करना। मशीन लर्निंग और समय श्रृंखला विश्लेषण तकनीकों का उपयोग अस्थिरता पूर्वानुमान मॉडल बनाने और अनुकूलित करने के लिए भी किया जा सकता है।

निष्कर्ष

इस रणनीति ने एक सरल ऐतिहासिक अस्थिरता-आधारित फ़िल्टर के माध्यम से SPY खरीद और धारण रणनीति के रिटर्न में काफी सुधार किया है, साथ ही अधिकतम गिरावट को भी काफी कम किया है। यह बाजार की स्थिति की पहचान और परिसंपत्ति आवंटन के महत्व को साबित करता है। हम अस्थिरता मॉडल को अनुकूलित करना जारी रखकर और पुष्टिकरण संकेत जोड़कर इस रणनीति को और बेहतर बना सकते हैं।

Source

Pine

/*backtest
start: 2023-01-08 00:00:00
end: 2024-01-14 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/
// 
// @author Sunil Halai
//

Strategy parameters