ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली है जो खुले बाजार के जोखिम पर आधारित है, जो बाजार के रुझान को निर्धारित करने के लिए संचयी ओएमई मानों की गणना करता है, और शेर्प अनुपात जैसे जोखिम नियंत्रण संकेतकों के साथ व्यापार निर्णय लेता है। रणनीति गतिशील स्टॉप-लॉस तंत्र का उपयोग करती है, जो रिटर्न की गारंटी देते हुए जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करती है। यह रणनीति मुख्य रूप से बाजार के उद्घाटन के बाद मूल्य परिवर्तन के प्रभाव को समग्र प्रवृत्ति पर केंद्रित है, जो वैज्ञानिक तरीके से बाजार की भावना और रुझान में बदलाव को निर्धारित करती है।
रणनीति सिद्धांत
रणनीति का मूल खुला बाजार जोखिम (ओएमई) की गणना करके बाजार की गति को मापना है। ओएमई की गणना वर्तमान समापन मूल्य और पिछले ट्रेडिंग दिवस के उद्घाटन मूल्य के बीच के अंतर के अनुपात से की जाती है। रणनीति ने एक ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में एक संचयी ओएमई थ्रेशोल्ड सेट किया है, जब संचयी ओएमई सेट थ्रेशोल्ड से अधिक हो जाता है, तो यह नकारात्मक थ्रेशोल्ड से कम हो जाता है। इसके अलावा, जोखिम मूल्यांकन के एक संकेतक के रूप में शार्प अनुपात को पेश किया गया है, जो संचयी ओएमई के औसत और मानक अंतर की गणना करके रिटर्न-रिस्क अनुपात को मापता है। रणनीति में एक निश्चित प्रतिशत स्टॉप-लॉस तंत्र भी शामिल है, जो लाभप्रदता और नियंत्रण हानि दोनों की रक्षा करता है।
रणनीतिक लाभ
- बाजार संवेदनशीलः ओएमई सूचक के माध्यम से बाजार के उद्घाटन के बाद तेजी से रुझान में बदलाव को पकड़ने में सक्षम
- जोखिम नियंत्रण में सुधारः शार्प अनुपात और स्टॉपलॉस के संयोजन के साथ, एक बहु-स्तरीय जोखिम नियंत्रण प्रणाली
- अनुकूलनशीलता: रणनीति पैरामीटर को विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुसार समायोजित किया जा सकता है
- गणना तर्क स्पष्टः सूचक गणना सरल और सहज, समझने और लागू करने में आसान है
- उच्च पूंजी दक्षताः गतिशील स्थिति प्रबंधन को अपनाने और पूंजी उपयोग दक्षता में सुधार
रणनीतिक जोखिम
- बाजार में उतार-चढ़ाव का जोखिमः उच्च अस्थिरता वाले बाजार में झूठे संकेत उत्पन्न हो सकते हैं
- स्लिप-ऑफ जोखिमः बार-बार लेनदेन से स्लिप-ऑफ की अधिक लागत हो सकती है
- पैरामीटर संवेदनशीलताः नीति प्रभाव पैरामीटर सेटिंग के प्रति संवेदनशील है
- प्रवृत्ति पर निर्भरताः अस्थिर बाजारों में खराब प्रदर्शन की संभावना
- पीछे हटने का खतराः बड़े रुझान के मोड़ से बड़ी वापसी हो सकती है
रणनीति अनुकूलन दिशा
- अस्थिरता फ़िल्टरिंग की शुरूआतः एटीआर या ब्रिन बैंड जैसे संकेतक को बाजार में उतार-चढ़ाव को फ़िल्टर करने के लिए बढ़ाएं
- ऑप्टिमाइज़ेशन स्टॉप लॉस: एक निश्चित प्रतिशत के बजाय एक गतिशील स्टॉप लॉस को अपनाने पर विचार किया जा सकता है
- बाजार की स्थिति का आकलन बढ़ाएंः ट्रेडों को अनुकूलित करने के लिए प्रवृत्ति शक्ति संकेतक का परिचय दें
- स्थिति प्रबंधन में सुधारः शेप अनुपात के आधार पर गतिशील रूप से समायोजित स्थिति अनुपात
- धन प्रबंधन में शामिल होंः धन प्रबंधन के बेहतर नियमों को डिजाइन करें
संक्षेप
ओपन मार्केट एक्सपोजर डायनामिक पोजिशनिंग रणनीति एक पूर्ण ट्रेडिंग प्रणाली है जिसमें तकनीकी विश्लेषण और जोखिम प्रबंधन शामिल है। ओएमई संकेतक के अभिनव अनुप्रयोगों के माध्यम से, बाजार की प्रवृत्ति पर प्रभावी पकड़ हासिल की जाती है। रणनीति को समग्र रूप से तर्कसंगत बनाया गया है, जिसमें मजबूत व्यावहारिकता और विस्तारशीलता है। निरंतर अनुकूलन और सुधार के माध्यम से, रणनीति को वास्तविक व्यापार में बेहतर प्रदर्शन करने की उम्मीद है।
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start: 2019-12-23 08:00:00
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period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Open Market Exposure (OME) Strategy", overlay=true)
// Input parameters
length = input(14, title="Length for Variance")
sharpe_length = input(30, title="Length for Sharpe Ratio")
threshold = input(0.01, title="Cumulative OME Threshold") // Define a threshold for entry
take_profit = input(0.02, title="Take Profit (%)") // Define a take profit percentage
stop_loss = input(0.01, title="Stop Loss (%)") // Define a stop loss percentage
// Calculate Daily Returns
daily_return = (close - close[1]) / close[1]
// Open Market Exposure (OME) calculation
ome = (close - open[1]) / open[1]
// Cumulative OME
var float cum_ome = na
if na(cum_ome)
cum_ome := 0.0
if (dayofweek != dayofweek[1]) // Reset cumulative OME daily
cum_ome := 0.0
cum_ome := cum_ome + ome
// Performance Metrics Calculation (Sharpe Ratio)
mean_return = ta.sma(cum_ome, sharpe_length)
std_dev = ta.stdev(cum_ome, sharpe_length)
sharpe_ratio = na(cum_ome) or (std_dev == 0) ? na : mean_return / std_dev
// Entry Condition: Buy when Cumulative OME crosses above the threshold
if (cum_ome > threshold)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Exit Condition: Sell when Cumulative OME crosses below the threshold
if (cum_ome < -threshold)
strategy.close("Long")
// Take Profit and Stop Loss
if (strategy.position_size > 0)
// Calculate target and stop levels
target_price = close * (1 + take_profit)
stop_price = close * (1 - stop_loss)
// Place limit and stop orders
strategy.exit("Take Profit", "Long", limit=target_price)
strategy.exit("Stop Loss", "Long", stop=stop_price)