स्टोकेस्टिक सुपरट्रेंड ट्रेलिंग स्टॉप ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह एक स्टॉप लॉस ट्रेडिंग रणनीति है जो कई तकनीकी संकेतकों को जोड़ती है। मुख्य रूप से सुपरट्रेंड, स्टोचैस्टिक, 200-दिवसीय चलती औसत और एटीआर स्टॉप इन संकेतकों का उपयोग करके ट्रेडिंग सिग्नल की पहचान करने और स्टॉप लॉस सेट करने के लिए किया जाता है। यह रणनीति मध्यम और लंबी लाइन ट्रेंड ट्रेडिंग के लिए उपयुक्त है और जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित कर सकती है।
रणनीति सिद्धांत
जब स्टोचैस्टिक K लाइन ओवरबॉय क्षेत्र से नीचे आती है, तो सुपरट्रेंड एक ट्रेंड को ऊपर की ओर इंगित करता है, और कीमत 200 दिन की चलती औसत को पार कर जाती है, तो अधिक करें; जब स्टोचैस्टिक K लाइन ओवरबॉय क्षेत्र से ऊपर की ओर जाती है, तो सुपरट्रेंड एक ट्रेंड को नीचे की ओर इंगित करता है, और कीमत 200 दिन की चलती औसत से नीचे जाती है, तो शून्य करें। ट्रेड के बाद एटीआर संकेतक का उपयोग करें गतिशील स्टॉप-लॉस सेट करें।
विशेष रूप से, जब Stochastic K 80 से ऊपर होता है, तो इसे ओवरबॉय सिग्नल के रूप में माना जाता है; जब Stochastic K 20 से नीचे होता है, तो इसे ओवरसोल सिग्नल के रूप में माना जाता है। सुपरट्रेंड सूचक मूल्य प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करता है, सुपरट्रेंड ऊपर की ओर संकेत करता है, तो कीमत ऊपर की ओर है, और सुपरट्रेंड नीचे की ओर संकेत करता है, तो कीमत नीचे की ओर है। एटीआर सूचक वास्तविक तरंगों की गणना के लिए उपयोग किया जाता है।
कई संकेतों को ट्रिगर करने के लिए शर्तेंः स्टोचैस्टिक के लाइन सुपर-बॉय क्षेत्र से नीचे है (<80); सुपरट्रेंड ऊपर की ओर निर्देशित करता है; कीमत 200-दिवसीय चलती औसत से ऊपर है।
स्टोचैस्टिक K लाइन सुपरसेलिंग क्षेत्र से ऊपर की ओर बढ़ रही है ((20 से अधिक), सुपरट्रेंड ने नीचे की ओर संकेत दिया है, कीमत 200-दिन की चलती औसत से नीचे है।
प्रवेश के बाद, एटीआर को रोकें मूल्य में उतार-चढ़ाव के नियंत्रण के जोखिम को ट्रैक करने के लिए। मल्टीपल स्टॉप को न्यूनतम मूल्य के लिए एटीआर मूल्य को घटाकर गुणा करने के लिए सेट करें; खाली स्टॉप को अधिकतम मूल्य के लिए एटीआर मूल्य गुणा करने के लिए गुणा करें।
रणनीतिक लाभ
इस रणनीति में कई संकेतकों का संयोजन होता है जो प्रवृत्ति की दिशा और प्रवेश के समय को निर्धारित करता है, जिससे झूठे संकेतों को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर किया जा सकता है। साथ ही, एटीआर डायनामिक ट्रैकिंग स्टॉप लॉस का उपयोग करके, बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर जोखिम को नियंत्रित किया जा सकता है, जिससे अधिकतम धन की बचत होती है।
यह रणनीति सरल चलती औसत जैसी प्रवृत्ति-अनुवर्ती रणनीतियों की तुलना में टर्नओवर को बेहतर ढंग से पकड़ती है। यह एटीआर गतिशील स्टॉप एक एकल स्टॉप की तुलना में अधिक लचीला है। इसलिए, इस रणनीति में समग्र रूप से बेहतर जोखिम-लाभ अनुपात है।
रणनीतिक जोखिम
यह रणनीति मुख्य रूप से संकेतक के निर्णय पर निर्भर करती है, यदि संकेतक गलत संकेत देता है, तो रिवर्स ऑपरेशन के कारण नुकसान हो सकता है। इसके अलावा, आघात के मामले में, स्टॉप लॉस को अक्सर ट्रिगर किया जा सकता है, जिससे नुकसान होता है।
इसके अलावा, एटीआर स्टॉप, हालांकि स्टॉप को उतार-चढ़ाव के आधार पर समायोजित किया जा सकता है, लेकिन स्टॉप के टूटने की संभावना को पूरी तरह से नहीं बचा सकता है। यदि कीमत में वृद्धि होती है, तो स्टॉप को सीधे ट्रिगर किया जा सकता है।
रणनीति अनुकूलन
इस रणनीति को निम्नलिखित आयामों से अनुकूलित किया जा सकता हैः
सूचक पैरामीटर को समायोजित करें, खरीद और बिक्री संकेतों की सटीकता को अनुकूलित करें। उदाहरण के लिए Stochastic सूचक जो विभिन्न पैरामीटर का परीक्षण कर सकता है, या सुपरट्रेंड सूचक के एटीआर चक्र और गुणांक पैरामीटर को समायोजित करें।
अन्य रोकथाम विधियों की प्रभावशीलता का परीक्षण करना। उदाहरण के लिए, एटीआर रोकथाम की तुलना में अधिक लचीला अनुकूली बुद्धिमान रोकथाम एल्गोरिदम का प्रयास करना, या रोकथाम को एक चलती रोकथाम बिंदु के साथ रखने पर विचार करना।
फ़िल्टरिंग की शर्तों को जोड़ना, अधिक विश्वसनीय परिस्थितियों में प्रवेश करना। उदाहरण के लिए, लेनदेन की मात्रा के ऊर्जा संकेतक जैसे फ़िल्टर जोड़े जा सकते हैं, जब मात्रा पर्याप्त नहीं है तो संकेतक के आधार पर गलत प्रवेश से बचें।
पूंजी प्रबंधन रणनीतियों का अनुकूलन, जैसे कि गतिशील समायोजन।
संक्षेप
Stochastic Supertrend ट्रैक स्टॉप ट्रेडिंग रणनीति व्यापक रूप से प्रवृत्ति की दिशा का पता लगाने के लिए कई संकेतकों का उपयोग करती है और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए एटीआर स्मार्ट ट्रैकिंग का उपयोग करती है। यह रणनीति प्रभावी रूप से शोर को फ़िल्टर कर सकती है, जिसमें बेहतर जोखिम-लाभ अनुपात होता है। हम इस रणनीति को लगातार अनुकूलित कर सकते हैं, जैसे कि पैरामीटर को समायोजित करना, स्टॉप मोड को संशोधित करना और फ़िल्टरिंग शर्तों को जोड़ना, ताकि यह अधिक जटिल बाजार वातावरण के अनुकूल हो सके।
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-24 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © araamas
//@version=5
strategy("stoch supertrd atr 200ma", overlay=true, process_orders_on_close=true)
var B = 0
if strategy.position_size > 0 //to figure out how many bars away did buy order happen
B += 1
if strategy.position_size == 0
B := 0
atrPeriod = input(10, "ATR Length")
factor = input.float(3.0, "Factor", step = 0.01)
[supertrend, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod)
bodyMiddle = plot((open + close) / 2, display=display.none)
upTrend = plot(direction < 0 ? supertrend : na, "Up Trend", color = color.green, style=plot.style_linebr)
downTrend = plot(direction < 0? na : supertrend, "Down Trend", color = color.red, style=plot.style_linebr)
ema = ta.ema(close, 200)
plot(ema, title="200 ema", color=color.yellow)
b = input.int(defval=14, title="length k%")
d = input.int(defval=3, title="smoothing k%")
s = input.int(defval=3, title="smoothing d%")
smooth_k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, b), d)
smooth_d = ta.sma(smooth_k, s)
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
length = input.int(title="Length", defval=12, minval=1)
smoothing = input.string(title="Smoothing", defval="SMA", options=["RMA", "SMA", "EMA", "WMA"])
m = input(1.5, "Multiplier")
src1 = input(high)
src2 = input(low)
pline = input(true, "Show Price Lines")
col1 = input(color.blue, "ATR Text Color")
col2 = input(color.teal, "Low Text Color",inline ="1")
col3 = input(color.red, "High Text Color",inline ="2")
collong = input(color.teal, "Low Line Color",inline ="1")
colshort = input(color.red, "High Line Color",inline ="2")
ma_function(source, length) =>
if smoothing == "RMA"
ta.rma(source, length)
else
if smoothing == "SMA"
ta.sma(source, length)
else
if smoothing == "EMA"
ta.ema(source, length)
else
ta.wma(source, length)
a = ma_function(ta.tr(true), length) * m
x = ma_function(ta.tr(true), length) * m + src1
x2 = src2 - ma_function(ta.tr(true), length) * m
p1 = plot(x, title = "ATR Short Stop Loss", color=color.blue)
p2 = plot(x2, title = "ATR Long Stop Loss", color= color.blue)
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
shortCondition = high < ema and direction == 1 and smooth_k > 80
if (shortCondition) and strategy.position_size == 0
strategy.entry("sell", strategy.short)
longCondition = low > ema and direction == -1 and smooth_k < 20
if (longCondition) and strategy.position_size == 0
strategy.entry("buy", strategy.long)
g = (strategy.opentrades.entry_price(0)-x2) * 2
k = (x - strategy.opentrades.entry_price(0)) * 2
if strategy.position_size > 0
strategy.exit(id="buy exit", from_entry="buy",limit=strategy.opentrades.entry_price(0) + g, stop=x2)
if strategy.position_size < 0
strategy.exit(id="sell exit", from_entry="sell",limit=strategy.opentrades.entry_price(0) - k, stop=x)
//plot(strategy.opentrades.entry_price(0) - k, color=color.yellow)
//plot(strategy.opentrades.entry_price(0) + g, color=color.red)