गतिशील प्रवृत्ति अनुसरण रणनीति पर आधारित
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति को स्टॉक मूल्य के रुझानों को गतिशील रूप से ट्रैक करने के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसके आधार पर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए एंड्रयू अब्राहम द्वारा सितंबर 1998 में स्टॉक ट्रेडिंग टेक्नोलॉजी एनालिस्ट स्टॉक पत्रिका में प्रकाशित स्टॉक ट्रैकिंग ट्रेंड्स स्टॉक लेख में दिए गए विचारों के सुधार पर आधारित है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति के लिए सबसे पहले एक संदर्भ थ्रेशोल्ड के रूप में हाल के 21 दिनों के औसत वास्तविक अस्थिरता रेंज की गणना की जाती है, फिर हाल के 21 दिनों के उच्चतम और निम्नतम मूल्य की गणना की जाती है, और इस आधार पर एक चैनल ऊपरी सीमा निर्धारित की जाती है, जो कि हाल के 21 दिनों के उच्चतम मूल्य से औसत वास्तविक अस्थिरता रेंज को घटाकर 3 गुना है, और एक निचली सीमा जो कि हाल के 21 दिनों के न्यूनतम मूल्य से औसत वास्तविक अस्थिरता रेंज को बढ़ाकर 3 गुना है। जब रिसेप्शन डिस्क चैनल ऊपरी सीमा से ऊपर होता है, तो एक दबाव संकेत के रूप में; जब रिसेप्शन डिस्क चैनल की निचली सीमा से नीचे होता है, तो एक पिकिंग सिग्नल के रूप में। झूठी संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए, एक इंडेक्सियल मूविंग एवरेज की लंबाई 21 की गणना की जाती है, और वास्तविक ट्रेडिंग सिग्नल केवल तभी उत्पन्न होती है जब डिस्क और चैनल की सीमाएं एक ही दिशा में होती हैं। इसके अलावा, यह रणनीति एक रिवर्स इनपुट पैरामीटर भी प्रदान करती है, जो मूल रूप से एक मल्टी
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह गतिशील रूप से मूल्य प्रवृत्ति को ट्रैक कर सकता है, जिसके आधार पर एक व्यापारिक संकेत उत्पन्न होता है। यह स्थिर पैरामीटर की तुलना में कीमतों में परिवर्तन की प्रवृत्ति को बेहतर ढंग से पकड़ सकता है। इसके अलावा, वास्तविक उतार-चढ़ाव के साथ एक चैनल का निर्माण किया जाता है, जिससे केवल उच्चतम मूल्य पर न्यूनतम मूल्य सेट करने के आधार पर चैनल की सीमा की कमी से बचा जाता है। चैनल की ऊपरी और निचली सीमाओं में उतार-चढ़ाव की सीमा भी काफी उचित है, जिससे कुछ हद तक झूठी तोड़फोड़ से बचा जा सकता है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति में दो मुख्य जोखिम हैंः एक, ट्रेडिंग सिग्नल की वृद्धि के कारण अत्यधिक ट्रेडिंग का जोखिम; दूसरा, पैरामीटर की गलत सेटिंग के कारण संभावित जोखिम। चूंकि यह रणनीति गतिशील पैरामीटर का उपयोग करती है, इसलिए ट्रेडिंग सिग्नल पारंपरिक चलती औसत रणनीतियों की तुलना में अधिक बार आते हैं, जिससे कुछ हद तक ओवर-ट्रेडिंग का जोखिम हो सकता है। इसके अलावा, यदि पैरामीटर गलत तरीके से सेट किया जाता है, जैसे कि समय अवधि बहुत कम है या चैनल प्रतिबंधों की संख्या बहुत कम है, तो कई झूठे सिग्नल भी बढ़ जाते हैं, जिससे जोखिम बढ़ जाता है।
जोखिम को नियंत्रित करने के लिए, पैरामीटर को उचित रूप से समायोजित किया जा सकता है, लंबी समय अवधि का चयन किया जा सकता है, और चैनल ऊपरी और निचली सीमाओं के प्रतिबंधों को उचित रूप से ढीला किया जा सकता है। इसके अलावा, एकल नुकसान को नियंत्रित करने के लिए एक स्टॉप लॉस रणनीति को शामिल करने पर विचार किया जा सकता है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति के अनुकूलन के लिए बहुत अधिक जगह है। उदाहरण के लिए, अन्य फ़िल्टरिंग संकेतकों जैसे कि आरएसआई, केडी आदि के संयोजन पर विचार किया जा सकता है ताकि झूठे ब्रेकआउट से बचा जा सके। आप मशीन सीखने के तरीकों के माध्यम से स्वचालित रूप से पैरामीटर का अनुकूलन करने का प्रयास कर सकते हैं। इसके अलावा, विभिन्न शेयरों और बाजार की परिस्थितियों में, पैरामीटर का इष्टतम मूल्य भी भिन्न हो सकता है। इसलिए हम एक पैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन तंत्र विकसित करने पर भी विचार कर सकते हैं, जो स्टॉक और बाजार की विशेषताओं की गतिशीलता के आधार पर इष्टतम पैरामीटर का चयन करता है, जिससे रणनीति की स्थिरता में सुधार होता है।
संक्षेप
यह रणनीति एक बहुत ही व्यावहारिक प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। यह पारंपरिक चलती औसत रणनीतियों की तुलना में अधिक लचीला और बुद्धिमान है, जो गतिशील रूप से मूल्य परिवर्तन की प्रवृत्ति को पकड़ने में सक्षम है। यदि पैरामीटर को ठीक से समायोजित किया जाता है, तो इसका ट्रेडिंग सिग्नल उच्च गुणवत्ता वाला है, जो अच्छा रिटर्न प्राप्त कर सकता है। आगे के अनुकूलन के माध्यम से, इस रणनीति के प्रदर्शन में स्थायी सुधार की उम्मीद है। यह परीक्षण और निवेश के लायक है।
/*backtest
start: 2023-02-15 00:00:00
end: 2024-02-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
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// Copyright by HPotter v1.0 10/10/2018
// This is plots the indicator developed by Andrew Abraham
// in the Trading the Trend article of TASC September 1998
// It was modified, result values wass averages.
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strategy(title="Trend Trader AVR Backtest", overlay = true)
Length = input(21, minval=1),
LengthMA = input(21, minval=1),
Multiplier = input(3, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
avgTR = wma(atr(1), Length)
highestC = highest(Length)
lowestC = lowest(Length)
hiLimit = highestC[1]-(avgTR[1] * Multiplier)
loLimit = lowestC[1]+(avgTR[1] * Multiplier)
ret = 0.0
ret := iff(close > hiLimit and close > loLimit, hiLimit,
iff(close < loLimit and close < hiLimit, loLimit, nz(ret[1], 0)))
nResMA = ema(ret, LengthMA)
pos = 0
pos := iff(close < nResMA, -1,
iff(close > nResMA, 1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(nResMA, color= blue , title="Trend Trader AVR")