गति प्रवृत्ति अनुकूलन संयोजन रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
गतिशील प्रवृत्ति अनुकूलन संयोजन रणनीति एक मध्यम-लंबी रेखा की मात्रा ट्रेडिंग रणनीति है जो गतिशीलता कारक और प्रवृत्ति कारक को जोड़ती है और सूचकांक चलती औसत, चलती औसत, लेनदेन की मात्रा और झुकाव के संकेतकों के संयोजन के माध्यम से खरीदने और बेचने के संकेत उत्पन्न करती है। यह रणनीति टी + 1 ट्रेडिंग के लिए अनुकूलित है और केवल बहु-दिशात्मक के लिए उपयुक्त है। अनुकूलन भी अंतरराष्ट्रीय शेयर बाजारों के लिए उपयुक्त है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति 6 दिन की सरल चलती औसत और 35 दिन की सरल चलती औसत का उपयोग करके दो चलती औसत को परिभाषित करती है। खरीद सिग्नल लाइन को 2 दिन की सूचकांक चलती औसत के रूप में परिभाषित किया गया है, और सिग्नल लाइन को बेचने के लिए पिछले 8 दिनों के समापन मूल्य के आधार पर गणना की गई स्केलेंस को फिर से समतल किया गया है। इसके अलावा, 20 दिन के लेनदेन की मात्रा का एक सूचकांक चलती औसत को लेनदेन की मात्रा के सूचक के रूप में परिभाषित किया गया है। कुछ शोर को फ़िल्टर करने के लिए, रणनीति ने साप्ताहिक स्केलेंस और शून्य निर्णय को भी पेश किया है।
जब स्टॉक का समापन मूल्य 35 दिन की चलती औसत से अधिक होता है, और लेनदेन की मात्रा 20 दिन की लेनदेन की औसत से अधिक होती है, और इसे साप्ताहिक रूप से मल्टीहेड बाजार के रूप में जांचते हैं, तो नीचे से गोल्ड क्रॉस एक खरीद संकेत को ट्रिगर करता है; इसके विपरीत, ऊपर से डेड क्रॉस एक बिक्री संकेत को ट्रिगर करता है।
जोखिम प्रबंधन के लिए, रणनीति में गतिशील स्थिति समायोजन तंत्र की शुरुआत की गई है। वास्तविक स्थिति की गणना खाते के हक-हित, अधिकतम स्थिति अनुपात, एटीआर और जोखिम कारक के आधार पर की जाती है। यह रणनीति को नियंत्रित करने में मदद करता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति में गतिशीलता कारक और प्रवृत्ति फ़िल्टर शामिल हैं, जो मध्य-लंबी रेखा की दिशा को प्रभावी ढंग से पहचानने में सक्षम हैं। इसके अलावा, शोर के लिए फ़िल्टरिंग भी अच्छी तरह से स्थित है, जो आघात की स्थिति में गलत सिग्नल से बचने के लिए फायदेमंद है। इसके अलावा, जोखिम प्रबंधन तंत्र की शुरूआत ने अधिकतम वापसी नियंत्रण को भी उचित बना दिया है, जिससे रणनीति की स्थिरता सुनिश्चित की गई है।
समीक्षा के परिणामों के अनुसार, रणनीति का समग्र रिटर्न 128.86% तक है, जिसमें बहुत ही महत्वपूर्ण अल्फा है। साथ ही, रणनीति की जीत की दर 60.66% तक पहुंच गई है, जो रणनीति के प्रभाव की स्थिरता को दर्शाती है।
जोखिम विश्लेषण
हालांकि रणनीति में जोखिम प्रबंधन तंत्र को अनुकूलित किया गया है, फिर भी कुछ जोखिम हैं जिनके बारे में चिंता करने की आवश्यकता है। विशेष रूप से, मुख्य जोखिमों में शामिल हैंः
निकासी जोखिमः 222,021.46 अमेरिकी डॉलर के एक एकल अधिकतम नुकसान से दिखाई देता है, रणनीतिक निकासी की व्यापकता अधिक है। यह स्थिति प्रबंधन तंत्र की अक्षमता से संबंधित है।
सिग्नल स्थिरता जोखिम. रणनीतिक संकेतों को किसी भी शेयर के विशेष कारकों से प्रभावित किया जा सकता है, जिससे गलत सिग्नल हो सकता है। इससे रणनीतिक आय पर कुछ प्रभाव पड़ेगा।
बाजार परिवेश में परिवर्तन का जोखिम. यदि मैक्रो-मार्केट परिवेश में कोई महत्वपूर्ण परिवर्तन होता है, तो रणनीति पैरामीटर को प्रभावी रहने के लिए समायोजित करने की आवश्यकता हो सकती है।
अनुकूलन दिशा
उपरोक्त जोखिम विश्लेषण के आधार पर, इस रणनीति में अभी भी अनुकूलन की आवश्यकता और संभावनाएं हैं।
अधिकतम हानि के मामले में, स्थिति प्रबंधन तंत्र को और अधिक अनुकूलित किया जा सकता है, स्टॉप लॉस मॉड्यूल को एकल हानि की मात्रा को नियंत्रित करने के लिए पेश किया जा सकता है।
गलत संकेतों की संभावना को कम करने के लिए कुछ विशेष घटनाओं की पहचान करने के लिए अधिक फ़िल्टरिंग मापदंडों को शामिल करने पर विचार किया जा सकता है। जैसे कि मापदंडों से विचलित मूल्य की शुरूआत आदि।
रणनीति के पैरामीटर की निरंतर जांच और सत्यापन किया जाना चाहिए, बाजार की परिस्थितियों में बदलाव के अनुसार समय पर पैरामीटर को समायोजित किया जाना चाहिए। साथ ही अति-अनुकूलन की स्थिति को भी रोकना चाहिए।
संक्षेप
गतिशीलता प्रवृत्ति अनुकूलन संयोजन रणनीति एक मध्यम-लंबी लाइन की मात्रा ट्रेडिंग रणनीति है, जो गतिशीलता कारक और प्रवृत्ति फ़िल्टर को जोड़ती है, जिसे विशेष रूप से T+1 ट्रेडिंग के लिए अनुकूलित किया गया है। बैक-ट्रेडिंग संकेतकों के अनुसार, रणनीति का समग्र प्रभाव उल्लेखनीय है, जिसमें बहुत ही आश्चर्यजनक अल्फा है। लेकिन संभावित जोखिमों पर भी ध्यान दिया जाना चाहिए, और बाजार की स्थिति के अनुसार समय पर पैरामीटर को समायोजित किया जाना चाहिए। यह रणनीति मात्रात्मक व्यापारियों के लिए अतिरिक्त अल्फा मूल्य ला सकती है, जिसे आगे की जांच और सत्यापन की आवश्यकता है।
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start: 2024-01-06 00:00:00
end: 2024-02-05 00:00:00
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basePeriod: 15m
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// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © fzj20020403
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strategy("Optimized Zhaocaijinbao", overlay=true, margin_long=100, margin_short=0, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Define two moving averages
ma6 = ta.sma(close, 6)
ma35 = ta.sma(close, 35)
// Define buy and sell signal lines
buyLine = ta.ema(close, 2)
sellSlope = (close - close[8]) / 8
sellLine = sellSlope * 1 + ta.sma(close, 8)
// Define volume indicator
volumeEMA = ta.ema(volume, 20)
// Define weekly slope factor
weeklyMa = ta.sma(close, 50)
weeklySlope = (weeklyMa - weeklyMa[4]) / 4 > 0
// Generate buy and sell signals
buySignal = ta.crossover(buyLine, sellLine) and close > ma35 and volume > volumeEMA and weeklySlope
sellSignal = ta.crossunder(sellLine, buyLine)
// Define dynamic position sizing factor
equity = strategy.equity
maxPositionSize = equity * input.float(title='Max Position Size (%)', defval=0.01, minval=0.001, maxval=0.5, step=0.001)
riskFactor = input.float(title='Risk Factor', defval=2.0, minval=0.1, maxval=10.0, step=0.1)
atr = ta.atr(14)
positionSize = maxPositionSize * riskFactor / atr
// Define position status
var inPosition = false
// Define buy and sell conditions
buyCondition = buySignal and not inPosition
sellCondition = sellSignal and inPosition
// Perform buy and sell operations
if (buyCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=positionSize)
inPosition := true
if (sellCondition)
strategy.close("Long")
inPosition := false
// Draw vertical line markers for buy and sell signals
plotshape(buyCondition, style=shape.arrowdown, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(sellCondition, style=shape.arrowup, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small)
// Draw two moving averages
plot(ma6, color=color.blue)
plot(ma35, color=color.orange)
// Draw volume indicator line
plot(volumeEMA, color=color.yellow)
// Define stop loss and take profit
stopLoss = strategy.position_avg_price * 0.5
takeProfit = strategy.position_avg_price * 1.25
if inPosition
strategy.exit("Long Stop Loss", "Long", stop=stopLoss)
strategy.exit("Long Take Profit", "Long", limit=takeProfit)