जिया यीबिंग क्वांटिटेटिव ट्रेंड मोमेंटम ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
एक बहुमुखी ट्रेडिंग रणनीति है जिसमें ट्रेंड ट्रैकिंग, गतिशीलता सूचक और बुलिन बैंड चैनल शामिल हैं। यह रणनीति प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करने के लिए तेजी से और धीमी गति से चलती औसत के क्रॉसिंग का उपयोग करती है, जबकि बुलिन बैंड चैनल और गतिशीलता सूचक के साथ प्रवेश संकेतों की पुष्टि करती है। यह रणनीति स्टॉप-लॉस, स्टॉप-लॉस ट्रैकिंग और स्थिति प्रबंधन जैसे जोखिम नियंत्रण उपायों के साथ भी है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मूल सिद्धांत बाजार के अवसरों को पकड़ने के लिए मूल्य प्रवृत्ति और गतिशीलता प्रभाव का उपयोग करना है। विशेष रूप से, यह रणनीति दो अलग-अलग चक्रों की चलती औसत का उपयोग करती है (फास्ट और धीमी रेखा) मूल्य प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करने के लिए। जब एक तेज रेखा नीचे से ऊपर की ओर से धीमी रेखा को पार करती है, तो यह एक उछाल का संकेत देती है, और रणनीति एक मल्टी सिग्नल उत्पन्न करेगी; इसके विपरीत, जब एक तेज रेखा ऊपर से नीचे की ओर से धीमी रेखा को पार करती है, तो यह एक गिरावट का संकेत देती है।
रुझान और प्रवेश समय को और अधिक पुष्टि करने के लिए, रणनीति में बुलिन बैंड मार्ग और गतिशीलता संकेतक भी शामिल हैं। बुलिन बैंड तीन लाइनों से बना हैः मध्य ट्रैक एक चलती औसत है, और ऊपरी और निचले ट्रैक क्रमशः मध्य ट्रैक के आधार पर एक निश्चित मानक अंतर को कम करते हैं। जब कीमत बुलिन बैंड को पार करती है, तो एक मजबूत ऊपरी गतिशीलता होती है, तो रणनीति अधिक होगी; जब कीमत बुलिन बैंड को पार करती है, तो एक मजबूत नीचे की गतिशीलता होती है, तो रणनीति खाली हो जाएगी।
इसके अलावा, इस रणनीति में गतिशीलता सूचकांक की शुरुआत की गई है, जो एक निश्चित अवधि से पहले की कीमतों की तुलना में वर्तमान कीमतों की तुलना करके कीमतों की गिरावट की गति को मापता है। गतिशीलता सूचकांक का उपयोग प्रवृत्ति की ताकत और कमजोरी को समझने के लिए किया जा सकता है, जिससे प्रवेश के लिए अतिरिक्त पुष्टि प्रदान की जा सकती है।
पोजीशन मैनेजमेंट के मामले में, यह रणनीति खाता निधि और जोखिम वरीयताओं के आधार पर स्थिति आकार को सेट करने की अनुमति देती है। साथ ही, इस रणनीति में स्टॉप लॉस और ट्रैक स्टॉप लॉस तंत्र भी हैं, जो एकल ट्रेडों के लिए जोखिम को नियंत्रित करते हैं।
कुल मिलाकर, ट्रेडिंग रणनीतियों में ट्रेंड ट्रैकिंग, गतिशीलता की पुष्टि और जोखिम प्रबंधन जैसे कई आयामों के माध्यम से ट्रेंड की गतिशीलता को मापने के लिए, बाजार की प्रवृत्ति के अवसरों को पकड़ने के साथ-साथ जोखिम को सख्ती से नियंत्रित करने और निवेश पर मजबूत रिटर्न प्राप्त करने का प्रयास किया जाता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
रुझान ट्रैकिंगः एक रणनीति है जो कीमतों के रुझान के अवसरों को पकड़ने के लिए तेजी से या धीमी औसत रेखा के क्रॉसिंग का उपयोग करती है, जो विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल होने के लिए अधिक उछाल या गिरावट का रुझान कर सकती है।
गतिशीलता की पुष्टिः गतिशीलता सूचकांक को प्रवृत्ति की दूसरी पुष्टि के रूप में पेश किया गया है, जो झूठे संकेतों को खत्म करने और प्रवेश की गुणवत्ता में सुधार करने में मदद करता है।
ब्रिन बैंड सहायक निर्णयः ब्रिन बैंड मूल्य में उतार-चढ़ाव की सीमा को दर्शाता है, और ब्रिन बैंड को तोड़ने को प्रवृत्ति के त्वरण या मूल्य में असामान्य उतार-चढ़ाव के संकेत के रूप में देखा जा सकता है, जो प्रवेश के लिए संदर्भ प्रदान करता है।
पोजीशन मैनेजमेंटः रणनीति में खाते के फंड के अनुपात और सीमाओं के आधार पर पोजीशन मैनेजमेंट विधि का उपयोग किया गया है, जिससे प्रत्येक ट्रेड के लिए फंड के कब्जे को लचीलापन से नियंत्रित किया जा सकता है, जिससे धन का पूरा उपयोग किया जा सके और जोखिम के लिए अत्यधिक उजागर नहीं किया जा सके।
स्टॉप लॉस रोकेंः स्टॉप लॉस रोकें और स्टॉप लॉस को ट्रैक करें, जब कीमतें अपेक्षित दिशा में चलती हैं तो लाभ की रक्षा करें, और जब कीमतें उलट जाती हैं तो निर्णय लेने के लिए रोकें, और प्रभावी रूप से एकल व्यापार के अधिकतम नुकसान को नियंत्रित करें।
बहु-पैरामीटर अनुकूलनः एक रणनीति में कई समायोज्य पैरामीटर होते हैं, जैसे कि औसत चक्र, ब्रिन बैंड पैरामीटर, स्टॉप-स्टॉप-लॉस अनुपात, आदि। पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से रणनीति की अनुकूलनशीलता और लचीलापन को बढ़ाया जा सकता है।
जोखिम विश्लेषण
बार-बार ट्रेडिंगः यह रणनीति औसत रेखा के पार और बुलिंग बैंड के माध्यम से प्रवेश संकेत उत्पन्न करती है। जब बाजार में अधिक उतार-चढ़ाव होता है, तो बार-बार ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न हो सकते हैं, जिससे ट्रेडों की संख्या अधिक हो जाती है, जिससे कमीशन लागत और स्लिप पॉइंट लागत बढ़ जाती है।
पैरामीटर संवेदनशीलः रणनीति में कई पैरामीटर शामिल हैं, जैसे औसत चक्र, गति चक्र, ब्रिन बैंड पैरामीटर आदि। विभिन्न पैरामीटर के चयन से रणनीति के प्रभाव पर अधिक प्रभाव पड़ सकता है। यदि पैरामीटर का चयन गलत है, तो यह रणनीति के खराब प्रदर्शन का कारण बन सकता है।
रुझान पहचानने में देरी: चलती औसत एक पिछड़ा सूचक है, विशेष रूप से जब औसत चक्र लंबा होता है, तो रुझान की पहचान करने की गति धीमी हो जाती है और सबसे अच्छा प्रवेश समय से चूक सकता है।
स्टॉप लॉस जोखिमः हालांकि रणनीति में स्टॉप लॉस उपाय हैं, लेकिन चरम स्थितियों में (जैसे कि तेजी से उछाल), कीमतें सीधे स्टॉप लॉस मूल्य से अधिक हो सकती हैं, जिससे वास्तविक नुकसान उम्मीद से अधिक हो सकता है।
पोजीशन एकाग्रता का जोखिमः यदि रणनीति एक निश्चित अवधि में लगातार सिंड्रोम सिग्नल उत्पन्न करती है, तो यह एक दिशा में पोजीशन के अत्यधिक एकाग्रता का कारण बन सकता है, जो अधिक स्थिति जोखिम का सामना करता है।
तरलता जोखिमः रणनीति की प्रतिक्रिया और वास्तविक समय प्रभाव बाजार की तरलता से प्रभावित हो सकता है, विशेष रूप से बड़ी मात्रा में धन के संचालन के दौरान, स्लिप पॉइंट और कम लेनदेन की समस्या हो सकती है।
अनुकूलन दिशा
अधिक तकनीकी संकेतक पेश करेंः वर्तमान औसत, गति और ब्रीनिंग बैंड के आधार पर, आरएसआई, एमएसीडी आदि जैसे अधिक तकनीकी संकेतक पेश करने का प्रयास किया जा सकता है, जिससे कई संकेतक एक साथ पुष्टि करके संकेत की विश्वसनीयता में सुधार हो सके।
प्रवेश और निकास तंत्र का अनुकूलन करेंः प्रवेश और निकास के निर्णय में अधिक शर्तों को शामिल करने पर विचार किया जा सकता है, जैसे कि कीमत के टूटने से पहले कुछ लेनदेन की मात्रा की आवश्यकता को पूरा करना, निकास के दौरान बैचों को समतल करने या स्टॉप को बंद करने के तरीके को अपनाना, ताकि रणनीति की लचीलापन और लाभप्रदता को बढ़ाया जा सके।
गतिशील समायोजन मापदंडों: औसत रेखा चक्र, गतिशीलता चक्र, ब्रीज़ बैंड पैरामीटर, आदि के लिए, एक पैरामीटर अनुकूलन तंत्र का एक सेट तैयार किया जा सकता है, जो विभिन्न बाजार स्थितियों और उतार-चढ़ाव के स्तर के अनुसार, गतिशील समायोजन मापदंडों को मान देता है, जिससे रणनीति की अनुकूलनशीलता बढ़ जाती है।
बेहतर पोजीशन मैनेजमेंटः वर्तमान पोजीशन मैनेजमेंट के आधार पर, अधिक उन्नत धन प्रबंधन विधियों को पेश किया जा सकता है, जैसे कि कैली फॉर्मूला, फिक्स्ड रेट, डायनामिक इक्विटी, आदि, ताकि रिटर्न और जोखिम को बेहतर तरीके से संतुलित किया जा सके।
मौलिक विश्लेषण के साथ संयोजनः विशुद्ध रूप से तकनीकी विश्लेषण रणनीति बाजार में अयोग्यता या विफलता के जोखिम का सामना कर सकती है। यदि कुछ मौलिक कारकों, जैसे कि मैक्रोइकॉनॉमिक डेटा, उद्योग के रुझान आदि के साथ संयोजन में, तकनीकी संकेतों को फ़िल्टर और पुष्टि करने में सक्षम है, तो रणनीति की प्रभावशीलता में सुधार हो सकता है।
अनुवर्ती और वास्तविक प्रदर्शन में सुसंगतता को बढ़ावा देनाः रणनीति में अनुवर्ती और वास्तविक प्रदर्शन में अंतर हो सकता है, और वास्तविक प्रदर्शन और अनुवर्ती और वास्तविक प्रदर्शन की निष्पादन गुणवत्ता पर ध्यान देने की आवश्यकता है, जिसमें लेन-देन की कीमत, स्लिप पॉइंट, विलंबता आदि शामिल हैं, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वास्तविक प्रदर्शन और अनुवर्ती परिणाम सुसंगत हों।
संक्षेप
QTY प्रवृत्ति गतिशीलता ट्रेडिंग रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो कई तकनीकी विश्लेषण विधियों को जोड़ती है। यह एक पूर्ण ट्रेडिंग निर्णय और प्रबंधन प्रणाली बनाने के लिए प्रवृत्ति को पकड़ने के लिए एक समान रेखा का उपयोग करती है, ब्रीनिंग बैंड ने प्रवृत्ति की पुष्टि की है, गतिशीलता संकेतक प्रतिबिंबित गति, स्टॉप-स्टॉप-लॉस नियंत्रण जोखिम, स्थिति प्रबंधन।
इस रणनीति का लाभ यह है कि ट्रेंड ट्रैकिंग और गतिशीलता के संयोजन में, बुरीन सहायक निर्णय, स्थिति प्रबंधन और स्टॉप-लॉस-बैक-अप, बहुआयामी विश्लेषण और निर्णय के माध्यम से बाजार के अवसरों को पकड़ने के लिए। लेकिन साथ ही, इस रणनीति को लगातार व्यापार, पैरामीटर संवेदनशील, प्रवृत्ति की पहचान में देरी, चरम स्थितियों को कवर करने में असमर्थता आदि जैसे संभावित जोखिमों का भी सामना करना पड़ता है। इसके लिए अधिक तकनीकी संकेतकों को पेश करने, सिग्नल निर्णय तर्क की गतिशीलता को अनुकूलित करने, पैरामीटर को समायोजित करने और धन प्रबंधन में सुधार करने जैसे उपायों को लगातार सुधारने और सुधारने की आवश्यकता होती है।
इसके अलावा, मात्रात्मक व्यापार रणनीतियों में रिटारगेट परिणामों और वास्तविक क्षेत्र के प्रदर्शन के बीच अंतर हो सकता है, जिसके लिए रणनीति की व्यवहार्यता और स्थिरता में सुधार के लिए निष्पादन स्तर के मुद्दों जैसे कि लेनदेन की कीमत, स्लिप पॉइंट और देरी पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है। इसके अलावा, मात्रात्मक रणनीति को तकनीकी विश्लेषण तक सीमित नहीं किया जाना चाहिए, उचित रूप से मूलभूत कारकों के साथ संयोजन में, निर्णय लेने की व्यापकता और प्रभावशीलता में सुधार करने में मदद मिलेगी।
कुल मिलाकर, QE प्रवृत्ति गतिशीलता ट्रेडिंग रणनीति QE ट्रेडिंग अभ्यास के लिए एक अधिक पूर्ण और व्यवहार्य विचार प्रदान करती है, लेकिन रणनीति की अंतिम प्रभावशीलता विभिन्न अवसरों और जोखिमों के भार और विवरणों के अनुकूलन पर भी निर्भर करती है। वास्तविक अनुप्रयोग में, रणनीति को अपनी जोखिम वरीयताओं, धन की मात्रा, व्यापार बाजार आदि के अनुसार उचित समायोजन और सुधार की आवश्यकता होती है, और अधिक स्थिर और आदर्श रणनीति प्रदर्शन के लिए वास्तविक डिस्क संचालन में निरंतर निगरानी और अनुकूलन की आवश्यकता होती है।
/*backtest
start: 2024-02-01 00:00:00
end: 2024-02-29 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy('甲易炳', overlay=true)
// Parameters
trendPeriod = input(50, 'Trend Period')
momentumPeriod = input(14, 'Momentum Period')
bbPeriod = input(20, 'Bollinger Bands Period')
bbDeviation = input(2, 'Bollinger Bands Deviation')
fastMALen = input(23, 'Fast SMA Length')
slowMALen = input(50, 'Slow SMA Length')
longTakeProfitPerc = input.float(0.5, 'Long Take Profit %', minval=0.05, step=0.05) * 0.01
shortTakeProfitPerc = input.float(0.5, 'Short Take Profit %', minval=0.05, step=0.05) * 0.01
stopLossPerc = input.float(0.5, 'Stop Loss %', minval=0.05, step=0.05) * 0.01
enableTrailing = input.bool(true, 'Enable Trailing')
trailingTakeProfitPerc = input.float(0.01, 'Trailing Take Profit %', minval=0.01, maxval=100, step=0.01) * 0.01
trailingStopLossPerc = input.float(0.5, 'Trailing Stop Loss %', minval=0.05, step=0.05) * 0.01
qty_percent = input.int(20, 'Position Size %', step=1)
qty_cap = input.int(10000, 'Max Position Size', step=1000)
beast_mode = input.bool(false, 'Beast Mode')
set_cap = input.bool(true, 'Cap Position Size')
strategy.initial_capital = 50000
// Calculate position size
qty1 = (strategy.initial_capital + strategy.netprofit) * qty_percent / 10 / close
qty = (set_cap and qty1 > qty_cap) ? qty_cap : qty1
// Calculate moving averages
fastMA = ta.sma(close, fastMALen)
slowMA = ta.sma(close, slowMALen)
// Bollinger Bands
[upperBB, middleBB, lowerBB] = ta.bb(close, bbPeriod, bbDeviation)
// Entry conditions
buySignal = ta.crossover(close, fastMA) and close > upperBB
sellSignal = ta.crossunder(close, fastMA) and close < lowerBB
// Rampage mode entry conditions
if beast_mode
buySignal := buySignal and fastMA > fastMA[2]
sellSignal := sellSignal and fastMA < fastMA[2]
// Active positions
longIsActive = buySignal or strategy.position_size > 0
shortIsActive = sellSignal or strategy.position_size < 0
// Declare take profit and stop loss variables
var float longTakeProfitPrice = na
var float shortTakeProfitPrice = na
// Take profit and stop loss calculation
if longIsActive
if buySignal and not (strategy.position_size > 0)
longTakeProfitPrice := close * (1 + longTakeProfitPerc)
else
longTakeProfitPrice := nz(longTakeProfitPrice[1], close * (1 + longTakeProfitPerc))
if shortIsActive
if sellSignal and not (strategy.position_size < 0)
shortTakeProfitPrice := close * (1 - shortTakeProfitPerc)
else
shortTakeProfitPrice := nz(shortTakeProfitPrice[1], close * (1 - shortTakeProfitPerc))
longTrailingTakeProfitStepTicks = longTakeProfitPrice * trailingTakeProfitPerc / syminfo.mintick
shortTrailingTakeProfitStepTicks = shortTakeProfitPrice * trailingTakeProfitPerc / syminfo.mintick
longTrailingStopLossPrice = close * (1 - trailingStopLossPerc)
shortTrailingStopLossPrice = close * (1 + trailingStopLossPerc)
// Entries and exits
if strategy.position_size == 0
strategy.entry('Long Entry', qty=qty, direction=strategy.long, when=buySignal, alert_message='Long Entry')
strategy.entry('Short Entry', qty=qty, direction=strategy.short, when=sellSignal, alert_message='Short Entry')
strategy.exit('Long Take Profit', 'Long Entry', loss=close * stopLossPerc / syminfo.mintick, limit=enableTrailing ? na : longTakeProfitPrice, trail_price=enableTrailing ? longTakeProfitPrice : na, trail_offset=enableTrailing ? longTrailingTakeProfitStepTicks : na, when=longIsActive, alert_message='Long Take Profit')
strategy.exit('Short Take Profit', 'Short Entry', loss=close * stopLossPerc / syminfo.mintick, limit=enableTrailing ? na : shortTakeProfitPrice, trail_price=enableTrailing ? shortTakeProfitPrice : na, trail_offset=enableTrailing ? shortTrailingTakeProfitStepTicks : na, when=shortIsActive, alert_message='Short Take Profit')
else
if longIsActive
strategy.exit('Long Stop Loss', 'Long Entry', stop=longTrailingStopLossPrice, when=longIsActive)
if shortIsActive
strategy.exit('Short Stop Loss', 'Short Entry', stop=shortTrailingStopLossPrice, when=shortIsActive)
// Plotting
plot(fastMA, 'Fast SMA', color=color.blue, linewidth=1, style=plot.style_line)
plot(slowMA, 'Slow SMA', color=color.orange, linewidth=1, style=plot.style_line)
plot(upperBB, 'Upper BB', color=color.green, linewidth=1, style=plot.style_line)
plot(lowerBB, 'Lower BB', color=color.red, linewidth=1, style=plot.style_line)