ब्रेकआउट स्टॉप-लॉस रिवर्सल रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक लंबी-लघु-रेखा क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग रणनीति है, जो ब्रेक थ्योरी पर आधारित है। यह यह निर्धारित करता है कि क्या कोई ब्रेक है, हाल के 100 ट्रेडिंग दिनों में उच्चतम समापन मूल्य की गणना करके। यदि हाल के दिन का समापन मूल्य पिछले 100 दिनों के उच्चतम समापन मूल्य से अधिक है, तो एक खरीद संकेत जारी किया जाता है। एक बहुविकल्पी स्थिति में प्रवेश करने के बाद, 25 ट्रेडिंग दिनों के बाद एक समतल स्थिति को रोकना अनिवार्य है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मूल तर्क तकनीकी विश्लेषण में प्रक्षेपवक्र प्रक्षेपवक्र सिद्धांत पर आधारित है। प्रक्षेपवक्र सिद्धांत यह मानता है कि जब कीमतें पिछले समय के उच्चतम बिंदु या निम्नतम बिंदु से अधिक होती हैं, तो बाजार में एक मोड़ होता है, जो एक नए उछाल या गिरावट की प्रवृत्ति में प्रवेश कर सकता है।
विशेष रूप से, इस रणनीति को एक पिन स्क्रिप्ट अंतर्निहित फ़ंक्शन को कॉल करके किया जाता हैta.highest(), पिछले 100 बार के उच्चतम समापन मूल्य की गणना करें. फिर तुलना करें कि क्या वर्तमान K लाइन का समापन मूल्य इस उच्चतम समापन मूल्य से अधिक है. यदि समापन मूल्य 100 दिन के उच्चतम समापन मूल्य को पार करता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है।
एक बार जब एक बहुस्तरीय स्थिति में प्रवेश किया जाता है, तो रणनीति एक स्टॉप लॉस क्लियर पोजीशन की स्थिति सेट करती है।ta.barssince()फ़ंक्शन के लिए बार की संख्या में प्रवेश करने के बाद, जब बार की संख्या 25 से अधिक होती है, तो स्टॉप लॉस-प्लान स्थिति को मजबूर किया जाता है।
इस रणनीति के लॉन्च के तर्क को इस प्रकार संक्षेप में प्रस्तुत किया जा सकता हैः
- पिछले 100 ट्रेडिंग दिनों के लिए उच्चतम समापन मूल्य की गणना करें
- वर्तमान K लाइन समापन मूल्य की तुलना करें कि क्या यह उच्चतम समापन मूल्य से अधिक है
- यदि यह ऊपर है, एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है, और बहु-दिशात्मक में प्रवेश
- 25 ट्रेडिंग दिनों के बाद, जबरन बंद करें
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह मूल्य प्रवृत्ति के टर्नओवर को पकड़ने में मदद करता है, जिसके परिणामस्वरूप एक उच्च सफलता दर होती है। इसके अलावा, स्टॉप लॉजिक की सेटिंग्स भी एकल नुकसान को प्रभावी ढंग से नियंत्रित कर सकती हैं।
विशिष्ट लाभों को इस प्रकार संक्षेप में प्रस्तुत किया जा सकता हैः
1. तेजी से व्यापार, उच्च सफलता दर
ब्रेक थ्योरी का मानना है कि जब कीमत महत्वपूर्ण मूल्य क्षेत्र से अधिक हो जाती है, तो यह एक नई प्रवृत्ति में प्रवेश का प्रतिनिधित्व करती है। यह रणनीति इस सिद्धांत के आधार पर डिज़ाइन की गई है, इसलिए एक उच्च संभावना है कि जब कीमत पलट जाती है, तो आगे की ओर व्यापार करने के लिए।
2. जोखिम को नियंत्रित करने के लिए एक रोकथाम तंत्र
इस रणनीति में 25 ट्रेडिंग दिनों के बाद स्टॉप लॉस से बाहर निकलने की व्यवस्था की गई है, जिससे एक व्यक्ति के नुकसान को एक निश्चित सीमा तक नियंत्रित किया जा सकता है, जिससे बड़े पैमाने पर नुकसान की स्थिति से बचा जा सकता है और समग्र जोखिम को नियंत्रित किया जा सकता है।
3. मध्यम या दीर्घकालिक स्थिति के लिए उपयुक्त
रणनीति का डिफ़ॉल्ट होल्डिंग समय 25 ट्रेडिंग दिन है, जो लगभग 1 महीने है। यह एक मध्यम-लंबी रेखा रणनीति के लिए एक उपयुक्त होल्डिंग समय सीमा है, जो बहुत कम समय में whipsaw का कारण नहीं बनती है, और न ही लंबे समय तक होल्डिंग जोखिम बढ़ाती है।
4. कम पैरामीटर, अनुकूलन के लिए आसान
इस रणनीति के मुख्य पैरामीटर केवल दो हैं, ब्रेकडाउन विंडो अवधि और होल्डिंग समय, पैरामीटर की संख्या परीक्षण और अनुकूलन के लिए सबसे अच्छा पैरामीटर खोजने के लिए आसान नहीं है, रीयल-डिस्क संचालन लागत कम है।
5. कई किस्मों के बीच स्विच करें
रणनीति में किसी विशेष किस्म के विशिष्ट संकेतकों का उपयोग नहीं किया जाता है, और इसका ट्रेडिंग तर्क स्टॉक इंडेक्स, विदेशी मुद्रा, कमोडिटी और क्रिप्टोकरेंसी जैसे कई किस्मों पर लागू होता है, जो कि बाजार की स्थिति के अनुसार विभिन्न किस्मों के बीच स्विच कर सकता है, जिससे रणनीति की अनुकूलन क्षमता बढ़ जाती है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के लाभों के बावजूद, इसके वास्तविक उपयोग में कुछ जोखिम भी हैं, जो मुख्य रूप से इस प्रकार हैंः
1. धोखाधड़ी का खतरा
रणनीति में कोई चलती रोक या ट्रैकिंग रोक नहीं है। यदि कोई प्रवृत्ति नहीं बनती है, या ब्रेक वास्तव में केवल एक झूठी ब्रेक है, तो यह एक स्टॉप-लॉस बिंदु पर फंसने के लिए आसान है। यह रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम बिंदु है।
2. पैरामीटर को अनुकूलित करने की आवश्यकता हो सकती है
डिफ़ॉल्ट पैरामीटर जरूरी नहीं कि इष्टतम पैरामीटर हो, वास्तविक समय के दौरान अनुकूलन के माध्यम से विशिष्ट किस्मों और बाजार की स्थिति के लिए उपयुक्त पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन की तलाश करने की आवश्यकता हो सकती है, जो रणनीति समायोजन और ट्रैकिंग कार्यभार को बढ़ाता है।
3. प्रभावशीलता और बाजार संबंध
यह रणनीति प्रवृत्ति पर अत्यधिक निर्भर है, बाजार में खराब प्रदर्शन करती है, और विभिन्न प्रकार के बाजार के वातावरण के लिए कम अनुकूलनशील है। यदि कोई अस्थिर बाजार होता है, तो इसे अक्सर रोक दिया जाता है या ट्रिगर किया जाता है, और लाभ-हानि अस्थिर हो सकती है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को वास्तविक दुनिया में अधिक स्थिर प्रदर्शन के लिए अनुकूलित और सुधार किया जा सकता हैः
1. बढ़ी हुई मोबाइल रोकथाम
एक ट्रैक स्टॉप लॉजिक जोड़ें, एक चलती स्टॉप पॉइंट सेट करें जो स्थिति के पेपर पर लाभ के आकार के आधार पर ट्रैक किया जाता है, जिससे प्रत्येक ट्रेड के लिए अधिकतम नुकसान को एक निश्चित सीमा तक सीमित किया जा सके। यह व्यक्तिगत जोखिम को काफी कम कर सकता है।
2. बाजार की स्थिति के अनुसार पैरामीटर को समायोजित करें
रणनीति के दो बड़े पैरामीटर के लिए एक सीमा या संख्यात्मक सूची सेट की जा सकती है (जैसे कि ब्रेकडाउन विंडो और पोजीशन समय), और पैरामीटर को गतिशील रूप से सेट किया जा सकता है (जैसे कि एटीआर सूचकांक का उपयोग करके गणना करके) बाजार की अपेक्षाकृत ताकत के आधार पर, पैरामीटर को और अनुकूलित करें।
3. प्रवृत्ति न्याय के नियम के साथ
प्रवृत्ति अस्पष्टता या झूठी तोड़ने की स्थिति में जोखिम को कम से कम करें। पूर्व प्रवृत्ति विश्लेषण के परिणामों को जोड़कर (जैसे कि दृश्य निर्णय या मात्रात्मक विश्लेषण), जब विश्लेषण स्पष्ट प्रवृत्ति की पहचान करता है, तो व्यापार में भाग लें।
4. विभिन्न किस्मों और बाजार स्थितियों पर परीक्षण
विभिन्न प्रकारों (जैसे स्टॉक इंडेक्स, कमोडिटीज, विदेशी मुद्रा और क्रिप्टोकरेंसी आदि) और विभिन्न ट्रेडिंग क्षेत्रों (जैसे डेली लाइन, 60 मिनट आदि) के तहत परीक्षण अनुकूलित रणनीति पैरामीटर और नियम, व्यापक बाजार की स्थिति के अनुकूल, स्थिरता में वृद्धि।
संक्षेप
इस ब्रेकआउट स्टॉप लॉस रिवर्स रणनीति का उपयोग करना आसान है, प्रवृत्ति का निर्णय लेने और पकड़ने की क्षमता मजबूत है, और यह प्रभावी रूप से खुले पदों को व्यवस्थित करने और लाभप्रदता को बनाए रखने में मदद कर सकता है। हमने इसके लिए कोड विश्लेषण किया, रणनीति के लाभ और जोखिम बिंदुओं की पहचान की, और रणनीति की स्थिरता और व्यावहारिकता को और बेहतर बनाने के लिए सिफारिशें दीं। अनुकूलन और सुधार के बाद, हमें विश्वास है कि यह रणनीति मात्रात्मक निवेश में एक उत्कृष्ट आधारभूत मॉडल बन सकती है।
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start: 2023-01-29 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
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// © All_Verklempt
//@version=5
strategy("Breakout Strategy", overlay=true)
// Input variable for breakout period
breakoutPeriod = input.int(100, title="Breakout Period", minval=1)
// Calculate the highest close of the past breakout period
highestClose = ta.highest(close, breakoutPeriod)
// Input variables for start and end dates
startYear = input.int(2022, title="Start Year", minval=1900)
startMonth = input.int(1, title="Start Month", minval=1, maxval=12)
startDay = input.int(1, title="Start Day", minval=1, maxval=31)
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// Convert start and end dates to timestamp
startDate = timestamp(startYear, startMonth, startDay, 00, 00)
endDate = timestamp(endYear, endMonth, endDay, 23, 59)
// Entry condition: Breakout and higher close within the specified date range
enterLong = close > highestClose[1] and close > close[1]
// Exit condition: Close the long position after twenty-five bars
exitLong = ta.barssince(enterLong) >= 25
// Strategy logic
if (enterLong)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (exitLong)
strategy.close("Long")