इक्विटी वक्र पर आधारित गतिशील स्थिति आकार रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-16 15:06:39
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रणनीति का अवलोकन

इस रणनीति का मुख्य विचार इक्विटी वक्र के रुझान के आधार पर स्थिति के आकार को गतिशील रूप से समायोजित करना है - लाभ के दौरान स्थिति के आकार को बढ़ाना और समग्र जोखिम को नियंत्रित करने के लिए हानि के दौरान आकार को कम करना। रणनीति ट्रेडिंग संकेतों की पहचान करने के लिए चैंडे मोमेंटम संकेतक, सुपरट्रेंड संकेतक और मोमेंटम संकेतक को भी जोड़ती है।

रणनीति का नाम

इक्विटी वक्र पर आधारित गतिशील स्थिति आकार रणनीति

रणनीति तर्क

रणनीति यह निर्धारित करने के लिए दो तरीकों का उपयोग करती है कि क्या इक्विटी वक्र डाउनट्रेंड में हैः 1) इक्विटी वक्र के तेज और धीमे सरल चलती औसत की गणना करें, यदि तेज एसएमए धीमे से नीचे है, तो इसे डाउनट्रेंड माना जाता है; 2) इक्विटी वक्र को अपनी लंबी अवधि के सरल चलती औसत के खिलाफ गणना करें, यदि इक्विटी चलती औसत रेखा से नीचे है, तो इसे डाउनट्रेंड माना जाता है।

जब इक्विटी वक्र की गिरावट की प्रवृत्ति निर्धारित की जाती है, तो सेटिंग्स के आधार पर स्थिति का आकार एक निश्चित प्रतिशत तक कम या बढ़ जाएगा। उदाहरण के लिए, यदि 50% की कमी निर्धारित की जाती है, तो मूल 10% स्थिति का आकार 5% तक कम हो जाएगा। यह तंत्र समग्र जोखिम को नियंत्रित करने के लिए लाभ के दौरान स्थिति का आकार बढ़ाता है और हानि के दौरान आकार कम करता है।

लाभ

  • समग्र लाभ/हानि का आकलन करने के लिए इक्विटी वक्र का उपयोग करता है और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए गतिशील रूप से स्थिति के आकार को समायोजित करता है
  • प्रवेश संकेतों की पहचान करने के लिए कई संकेतकों का संयोजन जीत की दर में सुधार कर सकता है
  • स्थिति समायोजन के लिए अनुकूलन योग्य मापदंड विभिन्न जोखिम भूख के अनुरूप हैं

जोखिम

  • लाभ के दौरान स्थिति के आकार में वृद्धि के साथ हानि को बढ़ाया जा सकता है
  • अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स के कारण आक्रामक समायोजन
  • केवल स्थिति आकार से सिस्टम जोखिम पूरी तरह से नहीं बचा जा सकता है

सुधार दिशाएँ

  • विभिन्न स्थिति समायोजन मापदंडों की परीक्षण प्रभावशीलता
  • इक्विटी वक्र की प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए अन्य संकेतकों का प्रयोग करें
  • जीत की दर में सुधार के लिए प्रवेश की शर्तों को अनुकूलित करें

निष्कर्ष

इस रणनीति का समग्र तर्क स्पष्ट है - यह इक्विटी वक्र के आधार पर स्थिति के आकार को गतिशील रूप से समायोजित करता है, जो जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने में मदद करता है। आक्रामक युद्धाभ्यास के जोखिम से बचने के लिए मापदंडों और स्टॉप लॉस रणनीतियों के आगे परीक्षण और अनुकूलन की आवश्यकता है।


/*backtest
start: 2024-01-08 00:00:00
end: 2024-01-15 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
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/
// © shardison
//@version=5

//EXPLANATION
//"Trading the equity curve" as a risk management method is the 
//process of acting on trade signals depending on whether a system’s performance
//is indicating the strategy is in a profitable or losing phase.
//The point of managing equity curve is to minimize risk in trading when the equity curve is  in a downtrend. 
//This strategy has two modes to determine the equity curve downtrend:
//By creating two simple moving averages of a portfolio's equity curve - a short-term
//and a longer-term one - and acting on their crossings. If the fast SMA is below
//the slow SMA, equity downtrend is detected (smafastequity < smaslowequity).
//The second method is by using the crossings of equity itself with the longer-period SMA (equity < smasloweequity).
//When "Reduce size by %" is active, the position size will be reduced by a specified percentage
//if the equity is "under water" according to a selected rule. If you're a risk seeker, select "Increase size by %"
//- for some robust systems, it could help overcome their small drawdowns quicker.

strategy("Use Trading the Equity Curve Postion Sizing", shorttitle="TEC", default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 10, initial_capital = 100000)

//TRADING THE EQUITY CURVE INPUTS
useTEC           = input.bool(true, title="Use Trading the Equity Curve Position Sizing")
defulttraderule  = useTEC ? false: true
initialsize      = input.float(defval=10.0, title="Initial % Equity")
slowequitylength = input.int(25, title="Slow SMA Period")
fastequitylength = input.int(9, title="Fast SMA Period")
seedequity = 100000 * .10
if strategy.equity == 0
    seedequity
else
    strategy.equity
slowequityseed   = strategy.equity > seedequity ? strategy.equity : seedequity
fastequityseed   = strategy.equity > seedequity ? strategy.equity : seedequity
smaslowequity    = ta.sma(slowequityseed, slowequitylength)
smafastequity    = ta.sma(fastequityseed, fastequitylength)
equitycalc       = input.bool(true, title="Use Fast/Slow Avg", tooltip="Fast Equity Avg is below Slow---otherwise if unchecked uses Slow Equity Avg below Equity")
sizeadjstring    = input.string("Reduce size by (%)", title="Position Size Adjustment", options=["Reduce size by (%)","Increase size by (%)"])
sizeadjint       = input.int(50, title="Increase/Decrease % Equity by:")
equitydowntrendavgs = smafastequity < smaslowequity
slowequitylessequity = strategy.equity < smaslowequity

equitymethod = equitycalc ? equitydowntrendavgs : slowequitylessequity

if sizeadjstring == ("Reduce size by (%)")
    sizeadjdown = initialsize * (1 - (sizeadjint/100))
else
    sizeadjup = initialsize * (1 + (sizeadjint/100))
c = close
qty = 100000 * (initialsize / 100) / c
if useTEC and equitymethod
    if sizeadjstring == "Reduce size by (%)"
        qty := (strategy.equity * (initialsize / 100) * (1 - (sizeadjint/100))) / c
    else
        qty := (strategy.equity * (initialsize / 100) * (1 + (sizeadjint/100))) / c
    
//EXAMPLE TRADING STRATEGY INPUTS
CMO_Length = input.int(defval=9, minval=1, title='Chande Momentum Length')
CMO_Signal = input.int(defval=10, minval=1, title='Chande Momentum Signal')

chandeMO = ta.cmo(close, CMO_Length)
cmosignal = ta.sma(chandeMO, CMO_Signal)

SuperTrend_atrPeriod = input.int(10, "SuperTrend ATR Length")
SuperTrend_Factor = input.float(3.0, "SuperTrend Factor", step = 0.01)
Momentum_Length = input.int(12, "Momentum Length")
price = close

mom0 = ta.mom(price, Momentum_Length)
mom1 = ta.mom( mom0, 1)
[supertrend, direction] = ta.supertrend(SuperTrend_Factor, SuperTrend_atrPeriod)
stupind = (direction < 0 ? supertrend : na)
stdownind = (direction < 0? na : supertrend)

//TRADING CONDITIONS
longConditiondefault = ta.crossover(chandeMO, cmosignal) and (mom0 > 0 and mom1 > 0 and close > stupind) and defulttraderule
if (longConditiondefault)
    strategy.entry("DefLong", strategy.long, qty=qty)

shortConditiondefault = ta.crossunder(chandeMO, cmosignal) and (mom0 < 0 and mom1 < 0 and close < stdownind) and defulttraderule
if (shortConditiondefault)
    strategy.entry("DefShort", strategy.short, qty=qty)
    
longCondition = ta.crossover(chandeMO, cmosignal) and (mom0 > 0 and mom1 > 0 and close > stupind) and useTEC
if (longCondition)
    strategy.entry("AdjLong", strategy.long, qty = qty)

shortCondition = ta.crossunder(chandeMO, cmosignal) and (mom0 < 0 and mom1 < 0 and close < stdownind) and useTEC
if (shortCondition)
    strategy.entry("AdjShort", strategy.short, qty = qty)
plot(strategy.equity)
plot(smaslowequity, color=color.new(color.red, 0))
plot(smafastequity, color=color.new(color.green, 0))

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