एकाधिक तरंग प्रवृत्ति क्रॉसओवर जोखिम प्रबंधन मात्रात्मक रणनीति

EMA SMA
निर्माण तिथि: 2024-12-13 10:51:31 अंत में संशोधित करें: 2024-12-13 10:51:31
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एकाधिक तरंग प्रवृत्ति क्रॉसओवर जोखिम प्रबंधन मात्रात्मक रणनीति

अवलोकन

यह रणनीति एक गतिशील जोखिम प्रबंधन तंत्र के साथ WaveTrend सूचक पर आधारित एक मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली है। यह रणनीति कीमतों में उतार-चढ़ाव की प्रवृत्ति की ताकत की गणना करके ओवरबॉय और ओवरसोल क्षेत्रों में सिग्नल फ़िल्टरिंग करती है, साथ ही स्टॉप लॉस, स्टॉप और ट्रैकिंग स्टॉप लॉस जैसे जोखिम नियंत्रण साधनों को लागू करती है।

रणनीति सिद्धांत

रणनीति का मूल HLC3 मूल्य के माध्यम से WaveTrend सूचकांक की गणना करना है। सबसे पहले, n1 चक्र की निर्देशांक चलती औसत (ईएमए) को एक बेंचमार्क के रूप में गणना करें, फिर मूल्य और बेंचमार्क के विचलन की गणना करें, और 0.015 को एक कारक के रूप में उपयोग करके समेकित प्रसंस्करण करें। अंत में, दो तरंग रेखाएं wt1 और wt2 प्राप्त करें, जो क्रमशः तेज और धीमी रेखाओं का प्रतिनिधित्व करती हैं। एक बहु-स्तरीय जोखिम नियंत्रण प्रणाली के साथ ओवरबॉय और ओवरसोल स्तर के साथ इन दो लाइनों के क्रॉसिंग के आधार पर व्यापार संकेत उत्पन्न होते हैं।

रणनीतिक लाभ

  1. सिग्नल सिस्टम में अच्छी ट्रेंड ट्रैकिंग क्षमता है, जो डबल ओवरबॉट ओवरसोल्ड स्तर के माध्यम से सिग्नल की विश्वसनीयता को बढ़ाता है
  2. एक पूर्ण जोखिम प्रबंधन प्रणाली, जिसमें एक निश्चित रोक, एक निश्चित रोक और एक गतिशील ट्रैक रोक शामिल है
  3. विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुसार अनुकूलित करने के लिए पैरामीटर समायोज्य हैं
  4. अस्थिरता की स्व-अनुकूलन तंत्र के साथ रणनीति की अनुकूलनशीलता में सुधार
  5. स्तरित डिजाइन सिग्नल सिस्टम के माध्यम से, झूठे संकेतों के प्रभाव को प्रभावी ढंग से कम किया गया

रणनीतिक जोखिम

  1. अत्यधिक अस्थिर बाजारों में बार-बार स्टॉप लॉस की संभावना
  2. अनुचित पैरामीटर सेट करने से लेनदेन की लागत अधिक हो सकती है
  3. हो सकता है कि बाज़ार में बहुत अधिक झूठे संकेत हों
  4. जोखिम-लाभ अनुपात के असंतुलन से बचने के लिए उचित स्टॉप-लॉस और स्टॉप-स्टॉप अनुपात की आवश्यकता है
  5. ट्रैक किए गए स्टॉप लॉस के कारण तेजी से उलटने वाले ट्रेडों में बड़ी वापसी हो सकती है

रणनीति अनुकूलन दिशा

  1. लेनदेन की विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए सिग्नल पुष्टिकरण के लिए लेनदेन सूचकांक का परिचय
  2. विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए बेहतर अनुकूलन के लिए स्टॉप लॉस पैरामीटर का अनुकूलन करें
  3. प्रवृत्ति की ताकत फ़िल्टर को बढ़ाएं और ट्रेडों को कम करें
  4. एक गतिशील स्टॉप-ऑफ सिस्टम को शामिल करने पर विचार करें, जो बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर स्टॉप-ऑफ स्थिति को स्वचालित रूप से समायोजित करता है
  5. समय फ़िल्टर का उपयोग करें, ताकि आप अनिश्चित ट्रेडिंग समय पर अपना स्थान न खोलें।

संक्षेप

इस रणनीति को WaveTrend सूचकांकों और एक अच्छी तरह से विकसित जोखिम प्रबंधन प्रणाली के संयोजन के माध्यम से एक अधिक व्यापक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति प्राप्त की जाती है। इस रणनीति का मुख्य लाभ यह है कि यह अत्यधिक अनुकूलनशील और जोखिम-नियंत्रित है, लेकिन फिर भी व्यापारियों को वास्तविक बाजार स्थितियों के अनुसार पैरामीटर अनुकूलन और रणनीति में सुधार करने की आवश्यकता है। निरंतर अनुकूलन और सुधार के माध्यम से, इस रणनीति को वास्तविक व्यापार में स्थिर रिटर्न की उम्मीद है।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2024-11-12 00:00:00
end: 2024-12-11 08:00:00
period: 3h
basePeriod: 3h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title="WaveTrend [LazyBear] with Risk Management", shorttitle="WT_LB_RM", overlay=true)

// Input Parameters
n1 = input.int(10, "Channel Length")
n2 = input.int(21, "Average Length")
obLevel1 = input.int(60, "Over Bought Level 1")
obLevel2 = input.int(53, "Over Bought Level 2")
osLevel1 = input.int(-60, "Over Sold Level 1")
osLevel2 = input.int(-53, "Over Sold Level 2")

// Risk Management Inputs
stopLossPercent = input.float(50.0, "Stop Loss (%)", minval=0.1, maxval=100)
takeProfitPercent = input.float(5.0, "Take Profit (%)", minval=0.1, maxval=100)
trailingStopPercent = input.float(3.0, "Trailing Stop (%)", minval=0.1, maxval=100)
trailingStepPercent = input.float(2.0, "Trailing Stop Step (%)", minval=0.1, maxval=100)

// WaveTrend Calculation
ap = hlc3 
esa = ta.ema(ap, n1)
d = ta.ema(math.abs(ap - esa), n1)
ci = (ap - esa) / (0.015 * d)
tci = ta.ema(ci, n2)
 
wt1 = tci
wt2 = ta.sma(wt1, 4)

// Plotting Original Indicators
plot(0, color=color.gray)
plot(obLevel1, color=color.red)
plot(osLevel1, color=color.green)
plot(obLevel2, color=color.red, style=plot.style_line)
plot(osLevel2, color=color.green, style=plot.style_line)

plot(wt1, color=color.green)
plot(wt2, color=color.red, style=plot.style_line)
plot(wt1-wt2, color=color.blue, style=plot.style_area, transp=80)

// Buy and Sell Signals with Risk Management
longCondition = ta.crossover(wt1, osLevel1) or ta.crossover(wt1, osLevel2)
shortCondition = ta.crossunder(wt1, obLevel1) or ta.crossunder(wt1, obLevel2)

// Strategy Entry with Risk Management
if (longCondition)
    entryPrice = close
    stopLossPrice = entryPrice * (1 - stopLossPercent/100)
    takeProfitPrice = entryPrice * (1 + takeProfitPercent/100)
    
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    strategy.exit("Long Exit", "Long", 
                  stop=stopLossPrice, 
                  limit=takeProfitPrice, 
                  trail_price=close * (1 + trailingStopPercent/100), 
                  trail_offset=close * (trailingStepPercent/100))

if (shortCondition)
    entryPrice = close
    stopLossPrice = entryPrice * (1 + stopLossPercent/100)
    takeProfitPrice = entryPrice * (1 - takeProfitPercent/100)
    
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.exit("Short Exit", "Short", 
                  stop=stopLossPrice, 
                  limit=takeProfitPrice, 
                  trail_price=close * (1 - trailingStopPercent/100), 
                  trail_offset=close * (trailingStepPercent/100))