ChaoZhang
अवलोकन
स्व-अनुकूली चलती औसत क्रॉस ट्रैकिंग स्टॉप रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो कई तकनीकी संकेतकों को जोड़ती है। यह रणनीति मुख्य रूप से तेज और धीमी सरल चलती औसत (एसएमए) के क्रॉस सिग्नल के आधार पर व्यापार करती है, जबकि स्व-अनुकूली ट्रैकिंग स्टॉप का उपयोग करके जोखिम का प्रबंधन करती है। रणनीति में कुछ उन्नत विशेषताएं भी शामिल हैं, जैसे कि अस्थिरता-आधारित स्थिति आकार और स्व-अनुकूली स्टॉप स्तर, विभिन्न बाजार स्थितियों में इसकी अनुकूलनशीलता और लचीलापन बढ़ाने के लिए।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति के मूल तर्क में निम्नलिखित प्रमुख घटक शामिल हैंः
चलती औसत क्रॉसिंगः दो अलग-अलग चक्रों की सरल चलती औसत (एसएमए) का उपयोग करना, क्रमशः तेज एसएमए (डिफ़ॉल्ट 5 चक्र) और धीमी एसएमए (डिफ़ॉल्ट 50 चक्र) । जब तेज एसएमए धीमी एसएमए को ऊपर की ओर पार करता है, तो एक बहु-संकेत ट्रिगर किया जाता है।
पोजीशन साइज़िंगः रणनीति खाता शेष और वर्तमान कीमतों के आधार पर गतिशील पोजीशन साइज़िंग दृष्टिकोण का उपयोग करती है। साथ ही एक “आत्मविश्वास” कारक पेश किया गया है, जो निवेशित धन की दर को समायोजित कर सकता है।
ट्रैक स्टॉपः प्रतिशत-आधारित ट्रैक स्टॉप तंत्र लागू करना। स्टॉप-लॉस का स्तर कीमतों में वृद्धि के साथ बढ़ता है ताकि मुनाफे को लॉक किया जा सके और निकासी को प्रतिबंधित किया जा सके।
अनुकूली विशेषताएंः यदि “फैंसी_टेस्ट” विकल्प सक्षम है, तो रणनीति मानक विचलन पर आधारित गतिशील स्टॉप लॉस प्रतिशत का उपयोग करेगी, जिससे स्टॉप लॉस स्तर को बाजार की अस्थिरता के अनुसार अनुकूली रूप से समायोजित किया जा सके।
बाहर निकलने का तर्कः रणनीति मुख्य रूप से स्टॉप लॉस को ट्रैक करने पर निर्भर करती है ताकि स्थिति को साफ किया जा सके।
रणनीतिक लाभ
प्रवृत्ति का पालन करेंः चलती औसत क्रॉसिंग का उपयोग करके, रणनीति मध्यम और दीर्घकालिक रुझानों को पकड़ने में सक्षम है, जो मजबूत रुझानों के दौरान महत्वपूर्ण लाभ प्राप्त करने के लिए अनुकूल है।
जोखिम प्रबंधनः ट्रैक किए गए स्टॉप लॉस तंत्र का उपयोग करके, नीचे की ओर जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है और मुनाफे को स्वतंत्र रूप से बढ़ाया जा सकता है।
अनुकूलनशीलता: यह रणनीति विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए बेहतर रूप से अनुकूल है क्योंकि इसमें अस्थिरता के कारक शामिल हैं जो रोक के स्तर को समायोजित करते हैं
धन प्रबंधनः डायनामिक पोजीशन साइज़िंग से ट्रेडों की मात्रा को बढ़ाने में मदद मिलती है क्योंकि खाता बढ़ता है, और खाते के सिकुड़ने पर स्वचालित रूप से जोखिम को कम करने में मदद मिलती है।
लचीलापनः रणनीति में कई समायोज्य पैरामीटर जैसे कि चलती औसत अवधि, स्टॉप लॉस प्रतिशत आदि हैं, जिन्हें उपयोगकर्ता विभिन्न बाजारों और व्यक्तिगत जोखिम वरीयताओं के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं।
रणनीतिक जोखिम
झूठे ब्रेकआउटः पारदर्शी या अस्थिर बाजारों में, चलती औसत के झूठे ब्रेकआउट अक्सर हो सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप कई स्टॉप-लॉस आउट होते हैं।
पिछड़ापन: मूविंग एवरेज मूल रूप से एक पिछड़ा हुआ सूचक है, जो तेजी से उतार-चढ़ाव वाले बाजारों में पर्याप्त प्रतिक्रिया नहीं दे सकता है।
अत्यधिक लेन-देनः यदि पैरामीटर गलत तरीके से सेट किए जाते हैं, तो लेन-देन की लागत में वृद्धि के लिए बार-बार आने और जाने का कारण बन सकता है।
वापस लेने का जोखिमः हालांकि ट्रैक किए गए स्टॉप लॉस के साथ, तेजी से बदलते बाजारों में बड़ी वापसी की संभावना है।
एकतरफा व्यापारः रणनीति वर्तमान में केवल अधिक और खाली नहीं है, और गिरावट में अवसरों को याद किया जा सकता है या नुकसान हो सकता है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
मल्टी-टाइम फ़्रेम एनालिसिसः झूठे संकेतों को कम करने के लिए अधिक लंबी अवधि के रुझान निर्णायक, जैसे कि लंबी अवधि की चलती औसत, को शामिल करना।
लॉजिक ऑफ डूइंगः डूइंग ट्रेडों का समर्थन करने के लिए रणनीति का विस्तार, रणनीति की व्यापकता और लाभप्रदता के अवसरों में सुधार।
प्रवेश समय का अनुकूलन करेंः प्रवेश सटीकता बढ़ाने के लिए व्यापार संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए अन्य तकनीकी संकेतकों (जैसे आरएसआई, एमएसीडी आदि) के साथ संयोजन पर विचार करें।
गतिशील पैरामीटर अनुकूलनः अनुकूलनशील पैरामीटर समायोजन तंत्र को लागू करना, जैसे कि बाजार में अस्थिरता की गतिशीलता के आधार पर चलती औसत चक्र को समायोजित करना।
बढ़ी हुई मुनाफा-बंद तंत्रः स्टॉप-लॉस को ट्रैक करने के अलावा, तकनीकी संकेतकों या निश्चित लक्ष्यों के आधार पर मुनाफा-बंद नियमों को शामिल करने पर विचार किया जा सकता है।
स्थिति प्रबंधन में सुधारः अधिक जटिल स्थिति आकारन रणनीतियों को लागू करना, जैसे कि कैली नियम या अन्य जोखिम-संतुलन विधियों के आधार पर।
मूलभूत फ़िल्टरिंग जोड़ेंः स्टॉक ट्रेडिंग के लिए, एक अतिरिक्त ट्रेडिंग फ़िल्टरिंग शर्त के रूप में मूलभूत संकेतकों को शामिल करने पर विचार किया जा सकता है।
संक्षेप
स्व-अनुकूली चलती औसत क्रॉस ट्रैकिंग स्टॉप रणनीति एक समग्र रणनीति है जिसमें कई मात्रात्मक ट्रेडिंग अवधारणाओं को शामिल किया गया है। यह ट्रेंड को पकड़ने के लिए चलती औसत क्रॉस का उपयोग करता है, स्टॉप जोखिम को ट्रैक करता है, और गतिशील पैरामीटर को समायोजित करके अनुकूलनशीलता को बढ़ाता है। हालांकि कुछ अंतर्निहित जोखिम और सीमाएं हैं, लेकिन सावधानीपूर्वक पैरामीटर अनुकूलन और आगे की रणनीतिक सुधार के माध्यम से, यह एक मजबूत ट्रेडिंग सिस्टम बनने की क्षमता रखता है। रणनीति का मॉड्यूलर डिजाइन भी भविष्य में विस्तार और अनुकूलन के लिए एक अच्छा आधार प्रदान करता है।
/*backtest
start: 2023-07-23 00:00:00
end: 2024-07-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © chinmay.hundekari
//@version=5
//@version=5
strategy("test", overlay = true)
// Calculate two moving averages with different lengths.
SLMA = input.int(50,"SMA",minval=10,step=1)
FSMA = input.int(5,"SMA",minval=1,step=1)
fancy_tests = input.bool(true,"Enable Fancy Changes")
longLossPerc = input.float(2, title="Trailing Stop Loss (%)",
minval=0.0, step=0.1) * 0.01
stdMult = input.float(2.0, title="Standard Deviation Multiplier",
minval=0.0, step=0.01)
float fastMA = ta.sma(close, FSMA)
float slowMA = ta.sma(close, SLMA)
float closMA = ta.sma(close, 25)
confidence = 1.0
if (fancy_tests)
longLossPerc := stdMult * ta.stdev(ohlc4, 20)/close
balance = strategy.initial_capital + strategy.netprofit
balanceInContracts = balance* confidence/close
// Enter a long position when `fastMA` crosses over `slowMA`.
if ta.crossover(fastMA, slowMA)
strategy.entry("BUY", strategy.long, qty=balanceInContracts)
//longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
//Trailing Stop loss Code
longStopPrice = 0.0
percLoss = longLossPerc
longStopPrice := if strategy.position_size > 0
//if (strategy.openprofit_percent/100.0 > longLossPerc)
// percLoss := math.min(strategy.openprofit_percent/200.0, longLossPerc)
stopValue = close * (1 - percLoss)
math.max(stopValue, longStopPrice[1])
else
0
if strategy.position_size > 0
strategy.exit("STP", stop=longStopPrice)
plot(strategy.position_size > 0 ? longStopPrice : na,
color=color.red, style=plot.style_cross,
linewidth=2, title="Long Stop Loss")
// Enter a short position when `fastMA` crosses under `slowMA`.
//if ta.crossunder(fastMA, closMA)
// strategy.close_all("SEL")//strategy.entry("sell", strategy.short)
// Plot the moving averages.
plot(fastMA, "Fast MA", color.aqua)
plot(slowMA, "Slow MA", color.orange)
plot((confidence)*(close), "Confidence", color=color.green, linewidth=2)