बिटकॉइन मोमेंटम ट्रेलिंग स्टॉप रणनीति
ChaoZhang
रणनीति अवलोकन
बिटकॉइन गतिशीलता ट्रैक स्टॉप-लॉस रणनीति एक गतिशीलता-आधारित लंबी स्थिति रणनीति है, जिसका उद्देश्य बिटकॉइन की बढ़ती प्रवृत्ति को पकड़ना है, जबकि गतिशील रूप से स्टॉप-लॉस को समायोजित करके गिरावट के जोखिम से बचने के लिए। यह रणनीति एक सरल और चतुर गतिशीलता ट्रैक स्टॉप-लॉस तकनीक का उपयोग करती है, जो अत्यधिक मंदी की उतार-चढ़ाव की अवधि के दौरान मार्जिन लाभ की रक्षा के लिए स्टॉप-लॉस को कसती है, जबकि लगातार bullish गतिशीलता के दौरान स्टॉप-लॉस को ढीला करती है ताकि लाभ भाग सके। जब तक बिटकॉइन की कीमत 20 सप्ताह की औसत ईएमए से ऊपर होती है, तब तक यह रणनीति स्थिति में रहती है, और जब कीमत 20 सप्ताह की औसत रेखा से नीचे जाती है, तो यह स्थिति को बंद कर देती है। यह रणनीति केवल एक स्थिति का व्यापार करती है, खाली नहीं करती है, लेकिन यदि आप जानते हैं कि आप क्या कर रहे हैं, तो इसे आसानी से समायोजित किया जा सकता है जो आपको पसंद है।
रणनीति सिद्धांत
- बिटकॉइन की वर्तमान कीमत उच्च-स्तरीय समय-सीमा ईएमए ((20 सप्ताह ईएमए) से अधिक होनी चाहिए
- बिटकॉइन “सतर्कता” स्थिति में नहीं हो सकता है, अर्थात् बिटकॉइन का हालिया चरम वर्तमान K-लाइन के न्यूनतम मूल्य से 1.5 गुना से अधिक एटीआर, या दिन के समापन मूल्य से नीचे दिन के 20 ईएमए
- स्टॉप लॉस सेट किया गया है हाल ही में एक एटीआर को घटाकर 1 एटीआर, यदि सतर्कता में है, तो एटीआर का 20% घटाएं (यानी 0.2 एटीआर)
- जब कीमत स्टॉप-लॉस मूल्य से नीचे बंद हो जाती है, तो अगले K लाइन पर क्लियर-ऑफ स्थिति खोलें
यह रणनीति परिपत्र चार्ट और 20 सप्ताह के ईएमए का उपयोग करती है जो एक प्रवृत्ति फ़िल्टर के रूप में कार्य करती है, केवल जब कीमत 20 सप्ताह के ईएमए से ऊपर होती है। 5 चक्र एटीआर का उपयोग गतिशील समायोजन के लिए किया जाता है जो स्टॉप लॉस की दूरी को ट्रैक करता है। अलर्ट स्थिति में स्टॉप लॉस को कस दिया जाता है। अलर्ट स्थिति को दो शर्तों द्वारा परिभाषित किया गया हैः हाल की लहर की ऊंचाई से वर्तमान न्यूनतम मूल्य की दूरी 1.5 गुना एटीआर से अधिक है, या दिन की समापन कीमत उस दिन के 20 ईएमए से कम है। यह गतिशील स्टॉप लॉस समायोजन विधि प्रवृत्ति मजबूत होने पर अधिक से अधिक वापसी के लिए जगह देती है, और प्रवृत्ति कमजोर होने पर तेजी से मुनाफे को लॉक करती है।
रणनीतिक लाभ
सरल और प्रभावीः इस रणनीति का तर्क सरल और स्पष्ट है, इसे समझना और लागू करना आसान है, और यह बिटकॉइन के प्रमुख अपट्रेंड को प्रभावी ढंग से पकड़ने में सक्षम है।
गतिशील रोकः बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर गतिशील रूप से स्टॉप पोजीशन को समायोजित करने के लिए एक अधिक संतुलित और मजबूत स्टॉप विधि है, जो वापसी को नियंत्रित करने और मुनाफे को चलाने में सक्षम है।
रुझान फ़िल्टरिंगः उच्च-स्तरीय औसत रेखा ((20-सप्ताह ईएमए) फ़िल्टरिंग के माध्यम से, केवल स्पष्ट ऊपर की ओर रुझान में प्रवेश करने से रणनीति की जीत और लाभ-हानि अनुपात में काफी वृद्धि हुई।
पोजीशन मैनेजमेंटः डिफ़ॉल्ट रूप से पूर्ण पोजीशन ट्रेडिंग, धन का अधिकतम उपयोग करने और धन के उपयोग की दक्षता में सुधार करने की अनुमति देता है। साथ ही साथ पोजीशन आकार को लचीलापन से समायोजित किया जा सकता है।
व्यापक उपयोगिताः इस रणनीति के तर्क को आसानी से अन्य मानकों और बाजारों में स्थानांतरित किया जा सकता है, जिसमें बेहतर सार्वभौमिकता है।
रणनीतिक जोखिम
मापदंडों की प्रयोज्यताः इस रणनीति के मापदंडों को बिटकॉइन बाजार की विशेषताओं के आधार पर सेट किया गया है, अन्य बाजारों की प्रयोज्यता का सत्यापन किया जाना है, और विभिन्न मानकों के लिए मापदंडों के अनुकूलन की आवश्यकता हो सकती है।
प्रवृत्ति की पहचानः यह रणनीति मुख्य रूप से उच्च-स्तरीय ईएमए और एटीआर जैसे तकनीकी संकेतकों पर निर्भर करती है, जो कि मौलिक विश्लेषण की तुलना में व्यापक नहीं है, और बाजार के मोड़ पर त्रुटि के लिए अतिसंवेदनशील है।
स्टॉप लॉस जोखिमः हालांकि गतिशील स्टॉप लॉस जोखिम को कुछ हद तक नियंत्रित कर सकते हैं, लेकिन चरम स्थितियों में (जैसे कि तेजी से गिरावट या तेजी से गहरा झटका) एक बड़ी वापसी हो सकती है। और स्टॉप लॉस बिट्स अपेक्षाकृत करीब हैं, जो कि झटकेदार स्थितियों में अक्सर बंद हो सकते हैं।
लाभ के लिए जगहः रणनीति एकतरफा ऊपर की ओर बढ़ने के लिए अच्छा प्रदर्शन करती है, लेकिन अस्थिर बाजारों में अधिक बार नुकसान की स्थिति में गिरने की संभावना होती है, और समग्र लाभ के लिए जगह सीमित हो सकती है।
वास्तविक प्रदर्शनः इस रणनीति ने परीक्षण में अच्छा प्रदर्शन किया है, लेकिन वास्तविक स्लाइडिंग, प्रमोशन शुल्क और अन्य कारकों से प्रभावित है, जो कि सैद्धांतिक लाभ से कुछ अंतर हो सकता है, सावधानीपूर्वक मूल्यांकन की आवश्यकता है।
अनुकूलन दिशा
रुझानों का पता लगाने के लिएः आप अधिक उच्च-स्तरीय औसत, अस्थिरता के संकेतकों और यहां तक कि बुनियादी डेटा को शामिल करने का प्रयास कर सकते हैं, जिससे रुझानों की पहचान की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार हो सके।
गतिशील पैरामीटरः स्टॉप लॉस और एटीआर पैरामीटर को आगे अनुकूलित किया जा सकता है, विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल मूल्य या अस्थिरता से संबंधित गतिशील समायोजन तंत्र की शुरूआत के लिए।
स्थिति प्रबंधनः आप गतिशील रूप से स्थिति के आकार को ट्रेंड की ताकत, अस्थिरता और अन्य संकेतकों के आधार पर समायोजित कर सकते हैं, प्रवृत्ति मजबूत होने पर स्थिति को बढ़ा सकते हैं, उच्च अस्थिरता के दौरान स्थिति को कम कर सकते हैं, और रिटर्न जोखिम अनुपात को बढ़ा सकते हैं।
बहु-अंतरिक्ष तंत्र: भालू बाजार में एक शून्य-अंतरिक्ष तंत्र की शुरूआत, रणनीति के लिए आवेदन की सीमा और संभावित लाभ के लिए जगह का विस्तार। लेकिन प्रवेश, हानिकारक आदि नियमों को फिर से डिजाइन करने की आवश्यकता है।
संयोजन रणनीति: इस रणनीति को अन्य रणनीतियों के साथ संयोजन में किया जाता है (जैसे कि रिवर्सिंग, औसत दर्जे की वापसी, आदि) ताकि रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता में सुधार हो सके।
रणनीतिक सारांश
बिटकॉइन गतिशीलता ट्रैक स्टॉप-लॉस रणनीति एक सरल और प्रभावी गतिशील रणनीति है जो उच्च-स्तरीय औसत और एटीआर संकेतकों का उपयोग करके बिटकॉइन के मजबूत ऊपरी रुझान को पकड़ती है और डाउनस्टॉप को गतिशील रूप से समायोजित करके डाउनस्टॉप जोखिम को नियंत्रित करती है। यह रणनीति स्पष्ट है, इसे लागू करने और अनुकूलित करने में आसान है, और यह मध्यम-लंबी निवेशकों के लिए उपयुक्त है जो स्थिर लाभ की तलाश में हैं। हालांकि, यह आमतौर पर अस्थिर बाजारों में प्रदर्शन करता है। यह रणनीति एक बुनियादी टेम्पलेट के रूप में काम कर सकती है, और निवेशक अपनी आवश्यकताओं और अनुभव के आधार पर, प्रवृत्ति के आकलन, पैरामीटर अनुकूलन, स्थिति प्रबंधन, बहुमुखी तंत्र आदि में और अधिक परिष्कृत कर सकते हैं, या अन्य रणनीतियों के साथ संयोजन कर सकते हैं ताकि उच्च रिटर्न-जोखिम अनुपात प्राप्त किया जा सके। हालांकि, यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि रणनीति का प्रदर्शन वास्तविक दुनिया में प्रतिक्रिया के परिणामों से भिन्न हो सकता है, सावधानीपूर्वक मूल्यांकन और जोखिम को नियंत्रित करने की आवश्यकता होती है। किसी भी रणनीति का उपयोग करने से पहले, पूर्ण ऐतिहासिक डेटा की प्रतिक्रिया और व्यापार के सिमुलेशन की आवश्यकता होती है, और बाजार में बदलाव के अनुसार गतिशील रूप से समायोजित होती है।
/*backtest
start: 2023-03-08 00:00:00
end: 2024-03-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © ZenAndTheArtOfTrading
// ------------------------------------------------------------------------------------------------------
// System Concept: Capture as much Bitcoin upside volatility as possible while side-stepping downside volatility.
// Entry Rule #1: Bitcoin must be trading above higher-timeframe EMA (Weekly 20 EMA)
// Entry Rule #2: Bitcoin must not be in 'caution' condition
// -> Caution: True if BTC's recent swing high minus its current low is > 1.5x ATR OR close < Daily EMA
// Trailing Stop: Stop is trailed 1 ATR from recent swing high, OR 20% of ATR if in caution condition
// ------------------------------------------------------------------------------------------------------
// @version=5
strategy("Bitcoin Momentum Strategy",
overlay=true)
// Get user input
var const string G_STRATEGY = "Strategy Entry Settings"
var const string G_EXIT = "Strategy Exit Settings"
var const string G_FILTER = "Strategy Filters"
i_HigherTimeframe = input.timeframe("W", "Higher Timeframe", group=G_STRATEGY, tooltip="Higher timeframe MA reference")
i_EmaLength = input.int(20, "EMA Length", group=G_STRATEGY, tooltip="Moving average period length")
i_AtrLength = input.int(5, "ATR Length", group=G_STRATEGY, tooltip="ATR period length")
i_TrailStopSource = input.source(low, "Trail Stop Source", group=G_EXIT, tooltip="Lowest price source for trailing stop")
i_TrailStopLookback = input.int(7, "Trail Stop Lookback", group=G_EXIT, tooltip="How many bars to look back for trailing price source")
i_TrailStopMulti = input.float(0.2, "Trailing Stop Ratchet Multiplier", group=G_EXIT, tooltip="When momentum is yellow (caution), shrink ATR distance for TS by this much")
i_StartTime = input(timestamp("01 Jan 2000 13:30 +0000"), "Start Filter", group=G_FILTER, tooltip="Start date & time to begin searching for setups")
i_EndTime = input(timestamp("1 Jan 2099 19:30 +0000"), "End Filter", group=G_FILTER, tooltip="End date & time to stop searching for setups")
// Define custom security function which does not repaint
RequestSecurity_NonRP(_market, _res, _exp) => request.security(_market, _res, _exp[barstate.isrealtime ? 1 : 0])[barstate.isrealtime ? 0 : 1]
// Define date filter check
DateFilter(int start, int end) => time >= start and time <= end
// Get indicator values
float atrValue = ta.atr(i_AtrLength)
float emaValue = ta.ema(close, i_EmaLength)
float htfEmaValue = RequestSecurity_NonRP(syminfo.tickerid, i_HigherTimeframe, emaValue)
float marketPrice = close
// Check for bullishness / bearish volatility caution
bool isBullish = marketPrice > htfEmaValue
bool isCaution = isBullish and (ta.highest(high, 7) - low > (atrValue * 1.5) or marketPrice < emaValue)
// Set momentum color
color bgCol = color.red
if isBullish[1]
bgCol := color.green
if isCaution[1]
bgCol := color.orange
// Handle strategy entry, and reset trailing stop
var float trailStop = na
if isBullish and strategy.position_size == 0 and not isCaution
strategy.entry(id="Buy", direction=strategy.long)
trailStop := na
// Update trailing stop
float temp_trailStop = ta.highest(i_TrailStopSource, i_TrailStopLookback) - (isCaution[1] ? atrValue * i_TrailStopMulti : atrValue)
if strategy.position_size > 0
if temp_trailStop > trailStop or na(trailStop)
trailStop := temp_trailStop
// Handle strategy exit
if (close < trailStop or close < htfEmaValue) and barstate.isconfirmed
strategy.close("Buy", comment="Sell")
// Draw trailing stop, HTF EMA and color-coded momentum indicator
plotshape(true, color=bgCol, style=shape.square, location=location.bottom, size=size.auto, title="Momentum Strength")
plot(htfEmaValue, color=close > htfEmaValue ? color.green : color.red, linewidth=2, title="HTF EMA")
plot(emaValue, color=close > emaValue ? color.green : color.red, linewidth=1, title="CTF EMA")
plot(strategy.position_size[1] > 0 ? trailStop : na, style=plot.style_linebr, color=color.red, title="Stop Loss")