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गतिशील जोखिम समायोजित गति व्यापार रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-24 11:13:39
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अवलोकन

यह अनूठी व्यवस्थित नियम आधारित ट्रेडिंग रणनीति निम्नलिखित श्रेणी में है। यह कच्चे टिकर मूल्य से उत्पन्न ट्रेडिंग संकेतों में परिवर्तित सामान्यीकृत मूल्य श्रृंखला का उपयोग करती है। उन्नत स्थिति आकार और जोखिम प्रबंधन तकनीक, आमतौर पर संस्थागत पोर्टफोलियो प्रबंधन के लिए आरक्षित, इस रणनीति में उपयोग की जाती है - कमोडिटी ट्रेडिंग एडवाइजर्स और मैनेज्ड फ्यूचर्स फंड जैसे वित्तीय सलाहकारों द्वारा उपयोग की जाने वाली सिद्ध स्थिति और जोखिम नियंत्रण प्रौद्योगिकियां।

रणनीति यांत्रिकी

नॉर्मलाइज्ड प्राइस एक अस्थिरता-समायोजित संचयी दैनिक रिटर्न श्रृंखला है। दैनिक अस्थिरता समायोजन लुकबैक उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित है। सामान्यीकृत मूल्य का हलचल औसत मुख्य प्रवृत्ति संकेतक के रूप में उपयोग किया जाता है। एचएमए की लुकबैक अवधि भी उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित है, जिसमें ओवर-ट्रेडिंग को प्रेरित किए बिना प्रतिक्रिया संकेत के लिए 100 दिनों की डिफ़ॉल्ट अवधि है।

मुख्य ट्रेड सरल होते हैं, सामान्य मूल्य क्रॉसओवर एचएमए के दौरान लंबे, एचएमए के तहत क्रॉसओवर के दौरान छोटे होते हैं। नए संकेत किसी भी मौजूदा विपरीत स्थिति को बंद करते हैं।

स्थिति का आकार हालिया मूल्य अस्थिरता और उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित वार्षिक जोखिम लक्ष्य के आधार पर गतिशील रूप से समायोजित किया जाता है। पद जोखिम-भारित होते हैं, कम अस्थिरता के साथ बड़ा आकार और उच्च अस्थिरता के साथ छोटा होता है। हालिया अस्थिरता पिछले 14 अवधियों में रिटर्न का मानक विचलन है, फिर अपेक्षित रिटर्न के रूप में वार्षिक अस्थिरता में जोड़ दिया जाता है। अस्थिरता समायोजित स्थिति आकार के लिए वार्षिक जोखिम लक्ष्य का उपयोग संदर्भ के रूप में किया जाता है। डिफ़ॉल्ट लक्ष्य कुल पूंजी का 10% है। प्रारंभिक पूंजी को प्रति व्यापार अधिकतम हानि के रूप में निर्धारित किया जाना चाहिए। अधिकतम उत्तोलन जोखिम लक्ष्य को प्राप्त करने की अनुमति देता है यदि अंतर्निहित प्राकृतिक अस्थिरता अपर्याप्त है, और अत्यधिक कम अस्थिरता को कम करता है।

हार्ड स्टॉप हाल की कीमत औसत सच्ची सीमा गुणक पर आधारित हैं, उपयोगकर्ता विन्यस्त.

लाभ

  • सामान्य मूल्य गलत संकेतों को कम करते हैं
  • गतिशील स्थिति आकार नियंत्रण जोखिम प्रभावी ढंग से
  • कठोर रुकावटें भगोड़ा नुकसान को रोकती हैं
  • पारदर्शिता के तर्क का अनुसरण करने वाली सरल प्रवृत्ति

जोखिम

  • हुल चलती औसत के साथ पिछड़ने वाले मुद्दे
  • अस्थिरता से समायोजित स्थिति आकार के माध्यम से जोखिम को कम करते हुए लाभ को सीमित करना
  • बहुत कसकर बंद करता है, कांटे के लिए अतिसंवेदनशील

जोखिम नियंत्रण उपायों में परिवर्तनीय चलती औसत चयन, जोखिम लक्ष्यों को समायोजित करना शामिल है।

सुधार

  • अन्य चलती औसत प्रकारों की परीक्षण प्रभावशीलता
  • चलती औसत के मापदंडों का अनुकूलन
  • केवल लंबी या केवल छोटी वेरिएंट का प्रयास करें
  • ठीक ट्यून स्टॉप लॉस रेंज
  • अन्य स्टॉप लॉस तंत्रों के साथ प्रयोग

निष्कर्ष

यह रणनीति सामान्यीकरण, गतिशील स्थिति समायोजन, जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए हार्ड स्टॉप जैसी विभिन्न तकनीकों को एकीकृत करती है। व्यापार सरल प्रवृत्ति के नियमों पर आधारित है। मापदंडों को व्यक्तिगत वरीयताओं और बाजार व्यवस्थाओं के लिए समायोजित किया जा सकता है। व्यवहार्य वास्तविक दुनिया अनुप्रयोग के लिए आगे परीक्षण और सत्यापन के लायक है।

/*backtest
start: 2023-01-17 00:00:00
end: 2024-01-23 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/
// © Crunchster1

//@version=5
strategy(title="Crunchster's Normalised Trend Strategy", shorttitle="Normalised Trend Strategy", overlay=false )

// Inputs and Parameters
src = input(close, 'Source', group='Strategy Settings')
length = input.int(title="Lookback period for price normalisation filter", defval=14, minval=2, group='Strategy Settings', tooltip='This sets the lookback period for the volatility adjustment of returns, which is used to transform the price series into the "real price"')
hlength = input.int(title="Lookback period for Hull Moving Average", defval=100, minval=2, group='Strategy Settings')
offset = input.int(title="HMA Offset", defval=0, minval=0, group='Strategy Settings')
long = input(true, 'Long', inline='08', group='Strategy Settings')
short = input(true, 'Short', inline='08', group='Strategy Settings', tooltip='Toggle long/short strategy on/off')

stopMultiple = input.float(1, 'Stop multiple', step=0.25, group='Risk Management Settings', tooltip='Multiple for ATR, setting hard stop loss from entry price')
lev = input.float(1, 'Max Leverage', step=0.5, group='Risk Management Settings', tooltip='Max leverage sets maximum allowable leverage of total capital (initial capital + any net profit), capping maximum volatility adjusted position size')
riskT = input.float(10, maxval=75, title='Annualised Volatility Target %', group='Risk Management Settings', tooltip='Specify annual risk target, used to determine volatility adjusted position size. Annualised daily volatility is referenced to this value and position size adjusted accordingly')
comp = input(false, 'Compounding', inline='09', group='Risk Management Settings')
Comppct = input.float(50, '%', step=5, inline='09', group='Risk Management Settings', tooltip='Toggle compounding of profit, and set % of profit to compound')

// Backtesting period
FromDay = input.int(defval=1, title='From Day', minval=1, maxval=31, inline='04', group='Backtest range')
FromMonth = input.int(defval=1, title='From Mon', minval=1, maxval=12, inline='04', group='Backtest range')
FromYear = input.int(defval=2018, title='From Yr', minval=1900, inline='04', group='Backtest range', tooltip='Set start of backtesting period')
ToDay = input.int(defval=1, title='To Day', minval=1, maxval=31, inline='05', group='Backtest range')
ToMonth = input.int(defval=1, title='To Mon', minval=1, maxval=12, inline='05', group='Backtest range')
ToYear = input.int(defval=9999, title='To Yr', minval=1900, inline='05', group='Backtest range', tooltip='Set end of backtesting period')

start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)
window = true

// Normalised returns calculation
nRet = (src - src[1]) / ta.stdev((src - src[1]), length)

nPrice = ta.cum(nRet)

//Hull Moving Average - using normalised price series
fHMA = ta.wma(2 * ta.wma(nPrice[offset], hlength / 2) - ta.wma(nPrice[offset], hlength), math.round(math.sqrt(hlength)))

//Risk Management formulae
strategy.initial_capital = 50000
tr = math.max(high - low, math.abs(high - close), math.abs(low - close)) //True range
stopL = ta.sma(tr, 14) //Average true range
stdev = ta.stdev(close-close[1], 14) //volatility of recent returns
maxcapital = strategy.initial_capital+strategy.netprofit //Maximum capital available to invest - initial capital net of profit
annvol = 100*math.sqrt(365)*stdev/close //converts recent volatility of returns into annualised volatility of returns - assumes daily timeframe

risk = 1.1
if comp
    risk := (strategy.initial_capital+(Comppct*strategy.netprofit/100))//adjust investment capital to include compounding
else
    risk := strategy.initial_capital

shares = (risk * (riskT/annvol)) / close //calculates volatility adjusted position size, dependent on user specified annualised risk target
if ((shares*close) > lev*maxcapital) //ensures position size does not exceed available capital multiplied by user specified maximum leverage
    shares := lev*maxcapital/close

//To set the price at the entry point of trade
Posopen() =>
    math.abs(strategy.position_size[1]) <= 0 and math.abs(strategy.position_size) > 0

var float openN = na
if Posopen()
    openN := stopL

// Strategy Rules
if long
    longCondition = ta.crossover(nPrice, fHMA) and window
    exitlong = ta.crossunder(nPrice, fHMA)
    if (longCondition)
        strategy.entry('Go Long!', strategy.long, qty=shares)
    if strategy.position_size > 0    
        strategy.exit('Stop Long', from_entry = 'Go Long!', stop=(strategy.opentrades.entry_price(0) - (openN * stopMultiple)))
    if (exitlong)
        strategy.close('Go Long!', immediately = true)

if short
    shortCondition = ta.crossunder(nPrice, fHMA) and window
    exitshort = ta.crossover(nPrice, fHMA)
    if (shortCondition)
        strategy.entry('Go Short!', strategy.short, qty=shares)
    if strategy.position_size < 0   
        strategy.exit('Stop Short', from_entry = 'Go Short!', stop=(strategy.opentrades.entry_price(0) + (openN * stopMultiple)))
    if (exitshort)
        strategy.close('Go Short!', immediately = true)

// Visuals of trend and direction
plot(nPrice, title='Real Price', color=color.black)

MAColor = fHMA > fHMA[3] ? #00ff00 : #ff0000
MA1 = plot(fHMA, title='Hull MA', color=MAColor)
MA2 = plot(fHMA[3], title='Hull MA Offset', color=MAColor)
fill(MA1, MA2, title='Band Filler', color=MAColor)
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