बुद्धिमान प्रगतिशील मूल्य लिफाफा गतिशील स्थिति जोड़ने की रणनीति
DCA MA SMA EMA Envelope TAKE PROFIT STOP LOSS risk management Moving Average Envelope
ianzeng123
अवलोकन
एक स्मार्ट प्रगतिशील मूल्य लिंक्ड लाइन डायनामिक स्टॉकिंग रणनीति एक लंबी लाइन ट्रेडिंग रणनीति है जो एक चलती औसत लिंक्ड लाइन पर आधारित है, जो कीमतों के नीचे गिरने पर खरीदती है और जोखिम को एक कदम-दर-चरण तरीके से नियंत्रित करती है। यह रणनीति अधिकतम 8 खरीद का समर्थन करती है, खरीद के बीच एक शीतलन अवधि होती है, और औसत प्रवेश मूल्य के आधार पर एक स्टॉप सेट होती है या जोखिम नियंत्रण के आधार पर एक स्टॉप-लॉस सेट होती है। यह रणनीति अधिक नियंत्रित परिणाम प्रदान करने के लिए, पिछले 365 दिनों के लिए व्यापार सीमा को सीमित करती है।
रणनीति का मुख्य विचार यह है कि कीमतों को एक चलती औसत के लिए नीचे की ओर ले जाने के लिए खरीदा जाता है, जो आमतौर पर अल्पकालिक ओवरसोल्ड क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करता है, और फिर जब कीमतों को वापस ऊपर की ओर ले जाया जाता है, तो लाभ होता है, जबकि जोखिम को नियंत्रित करने के लिए उचित स्टॉपलॉस सेट किया जाता है। यह रणनीति कीमतों के उतार-चढ़ाव की विशेषताओं का पूरा लाभ उठाती है, जो कई बैचों में खरीद के माध्यम से औसत लागत को कम करती है, जो उच्च अस्थिरता वाले बाजार के वातावरण में उपयोग के लिए उपयुक्त है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति के मुख्य सिद्धांत निम्नलिखित प्रमुख घटकों पर आधारित हैंः
चलती औसत बैंड की गणना:
- सबसे पहले, एक बेंचमार्क (SMA या EMA) की गणना करें
- ऊपरी पैकेजिंग बैंड = बेंचमार्क लाइन * (1 + प्रतिशत विचलन)
- नीचे संवितरण बैंड = बेंचमार्क लाइन * (1 - प्रतिशत विचलन)
प्रवेश की शर्तें:
- कम कीमत वाले पैकेजिंग बैंड
- पिछली बार खरीदे जाने के बाद से सेट किए गए शीतलन अवधि को पार कर चुका है
- वर्तमान खरीद की अधिकतम सीमा से अधिक नहीं है ((8 बार)
- औसत प्रवेश मूल्य से कम कीमतें (या ऊपर की ओर)
- पिछली बार खरीदी गई कीमत से कम
खेल की शर्तें:
- कीमतों में वृद्धि औसत प्रवेश मूल्य के सेट स्टॉप प्रतिशत से अधिक
- या कीमतों में गिरावट के लिए औसत प्रवेश मूल्य के सेट स्टॉप लॉस प्रतिशत से नीचे
स्थिति प्रबंधन:
- हर बार जब आप खरीदते हैं, तो औसत प्रवेश मूल्य को रिकॉर्ड और अपडेट किया जाता है।
- 8 बार तक खरीदने की अनुमति, सीढ़ीबद्ध वृद्धि के लिए
- स्टॉप या स्टॉप लॉस ट्रिगर होने के बाद, सभी पदों को एक बार में बंद करें
रुझानों का आकलन करना:
- बेंचमार्क की दिशा के आधार पर बड़े रुझानों का आकलन करें (बेंचमार्क के ऊपर की ओर बढ़ना)
- उछाल के बीच, रणनीति ने कुछ खरीद शर्तों में ढील दी
रणनीतिक लाभ
क्रमिक जोखिम नियंत्रण: इस रणनीति में सभी पदों को एक बार में खरीदने के बजाय, क्रमिक रूप से बढ़ी हुई स्थिति का उपयोग किया जाता है, जो प्रवेश जोखिम को प्रभावी ढंग से वितरित करता है। औसतन लागत को लगातार कम करने के लिए, नीचे की प्रवृत्ति में अधिकतम 8 बढ़ी हुई स्थिति के माध्यम से, अंतिम लाभ की संभावना को बढ़ाता है।
स्वचालित प्रवेश और निकास तंत्र: रणनीतियाँ स्पष्ट तकनीकी संकेतकों के आधार पर स्वचालित रूप से प्रवेश और निकास बिंदुओं का आकलन करती हैं, जिससे व्यक्तिपरक निर्णयों से उत्पन्न भावनात्मक व्यापारिक निर्णयों को कम किया जाता है।
लचीला पैरामीटर समायोजन: रणनीति में कई समायोज्य पैरामीटर शामिल हैं, जिनमें शामिल हैं बंडल लाइन की लंबाई, विचलन प्रतिशत, स्टॉप-स्टॉप-लॉस अनुपात और खरीद-कूलिंग अवधि, जिन्हें विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।
प्रवृत्ति का पता लगाने की क्षमता: रणनीति ने बेंचमार्क की दिशा का आकलन करके रुझानों की पहचान की है, जो रणनीति की लचीलापन और अनुकूलनशीलता को बढ़ाता है।
अस्थिरता का उपयोग: उच्च अस्थिरता वाले बाजारों में उपयोग के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है, जो कीमतों में उतार-चढ़ाव का लाभ उठाने और लाभ उठाने के लिए प्रभावी रूप से उपयोग कर सकता है, जितना अधिक अस्थिरता होती है, उतना ही रणनीतिक संभावित लाभ होता है।
रणनीतिक जोखिम
प्रवृत्ति उलट जोखिम: एक मजबूत गिरावट की प्रवृत्ति में, कीमतों को लगातार गिरने के लिए बाध्य किया जा सकता है, जिससे कई बार बढ़ोतरी के बाद भी घाटे का सामना करना पड़ता है। हालांकि एक स्टॉप लॉस तंत्र स्थापित किया गया है, लेकिन चरम स्थितियों में, यह अधिक नुकसान को ट्रिगर कर सकता है।
पैरामीटर संवेदनशीलता: रणनीतिक प्रदर्शन अत्यधिक पैरामीटर सेटिंग पर निर्भर करता है, और विभिन्न बाजार स्थितियों में पैरामीटर के विभिन्न संयोजनों की आवश्यकता हो सकती है। गलत पैरामीटर सेटिंग ओवर-ट्रेडिंग या ट्रेडिंग के अवसरों को याद करने का कारण बन सकती है।
वित्त की आवश्यकता: चूंकि रणनीति में अधिकतम 8 बार खरीदने की अनुमति है, इसलिए यदि बाजार में गिरावट जारी रहती है, तो कई बार बढ़ोतरी का समर्थन करने के लिए पर्याप्त धन की आवश्यकता होती है, जो छोटे फंड खातों की सहनशक्ति से परे हो सकता है।
शीतकालीन सेटिंग जोखिम: अनुचित रीफ्रिजरेशन सेटिंग्स महत्वपूर्ण खरीद के अवसरों को याद कर सकती हैं, या अनुचित समय पर बहुत जल्दी जमा कर सकती हैं।
रोकथाम जोखिम सेट करें: यदि रोकथाम प्रतिशत बहुत अधिक सेट किया जाता है, तो लाभ के अवसरों को याद किया जा सकता है; यदि यह बहुत कम सेट किया जाता है, तो संभावित लाभ के लिए जगह सीमित हो सकती है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
गतिशील पैकेजिंग बैंड पैरामीटर समायोजन: बाजार की अस्थिरता के आधार पर स्वचालित रूप से समायोजित पैकेजिंग बैंड के विचलन प्रतिशत पर विचार किया जा सकता है, कम अस्थिरता वाले बाजारों में छोटे विचलन का उपयोग करें, उच्च अस्थिरता वाले बाजारों में बड़े विचलन का उपयोग करें। इस तरह से विभिन्न बाजार परिस्थितियों के लिए बेहतर अनुकूलन किया जा सकता है।
अधिक जटिल प्रवृत्ति फ़िल्टर जोड़ें: वर्तमान रणनीतियों का उपयोग सरल बेंचमार्क की दिशा में प्रवृत्ति का आकलन करने के लिए किया जाता है, और अधिक जटिल प्रवृत्ति संकेतकों (जैसे MACD, ADX, आदि) को शामिल करने पर विचार किया जा सकता है ताकि प्रवृत्ति के आकलन की सटीकता को बढ़ाया जा सके और एक मजबूत गिरावट के दौरान जल्दबाजी से खरीदारी से बचा जा सके।
गतिशील स्टॉप लॉस तंत्र: एक निश्चित प्रतिशत स्टॉप लॉस को बाजार की अस्थिरता के आधार पर गतिशील समायोजन तंत्र में बदला जा सकता है, जैसे कि एटीआर (औसत वास्तविक तरंग दैर्ध्य) के आधार पर स्टॉप लॉस स्तर सेट करना।
धन प्रबंधन में सुधार: गतिशील स्थिति आवंटन को लागू किया जा सकता है, न कि प्रत्येक खरीद पर एक निश्चित राशि। उदाहरण के लिए, पहली खरीद पर धन का एक छोटा सा प्रतिशत इस्तेमाल किया जा सकता है, और खरीद राशि में वृद्धि के रूप में कीमतों में गिरावट जारी है।
समय फ़िल्टर जोड़ें: समय-आधारित फ़िल्टरिंग को शामिल करने पर विचार करें, बाजार की कम गतिविधि के दौरान व्यापार करने से बचें, या ऐतिहासिक आंकड़ों के आधार पर सबसे लाभदायक व्यापारिक समय की पहचान करें।
संक्षेप
एक स्मार्ट स्केलेबल मूल्य पैकेजिंग रणनीति एक व्यवस्थित व्यापार पद्धति है जो तकनीकी विश्लेषण और जोखिम प्रबंधन को जोड़ती है। यह रणनीति संभावित खरीद के अवसरों की पहचान करने के लिए एक स्केलेबल मूल्य पैकेजिंग रणनीति का उपयोग करती है, औसत लागत को कम करने के लिए, और एक स्पष्ट स्टॉप-लॉस नियम के साथ जोखिम को नियंत्रित करती है।
यह रणनीति विशेष रूप से अस्थिरता वाले बाजारों में लागू होती है और लाभ के अवसरों को बनाने के लिए मूल्य उतार-चढ़ाव का प्रभावी ढंग से उपयोग करने में सक्षम होती है। साथ ही, पैरामीटर अनुकूलन और अतिरिक्त फ़िल्टर के अलावा, इस रणनीति में सुधार के लिए बहुत जगह है। हालांकि, उपयोगकर्ताओं को रणनीति के जोखिमों के बारे में जागरूक रहने की आवश्यकता है, विशेष रूप से लगातार नुकसान के जोखिम जो एक मजबूत गिरावट के दौरान हो सकता है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि पर्याप्त धनराशि है जो बार-बार अधिग्रहण का समर्थन करती है, और विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुसार पैरामीटर सेटिंग्स को समायोजित करती है।
कुल मिलाकर, यह रणनीति एक व्यवस्थित ट्रेडिंग फ्रेमवर्क प्रदान करती है, जिसमें ट्रेंड ट्रैकिंग और काउंटर ट्रेडिंग के तत्व शामिल हैं, भावनात्मक निर्णय लेने को कम करने के लिए स्पष्ट नियमों के साथ, अनुशासित ट्रेडिंग की आदतों को विकसित करने में मदद करता है। यह उन व्यापारियों के लिए विचार करने योग्य रणनीति विकल्प है जो अस्थिर बाजारों में स्थिर रिटर्न की तलाश में हैं।
/*backtest
start: 2024-05-14 00:00:00
end: 2025-05-12 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("SmartScale Envelope DCA",
overlay=true,
pyramiding=8,
default_qty_type=strategy.cash,
default_qty_value=25, // Order size = $25 CAD
initial_capital=200, // Initial capital = $200 CAD
currency=currency.CAD) // Base currency = CAD
// === Inputs
len = input.int(13, title="Envelope Length", minval=1)
percent = input.float(6.6, title="Envelope % Offset", step=0.1) / 100
src = input(close, title="Source")
exponential = input(false)
stopLossPctInput = input.float(15.0, title="Stop Loss %", minval=0.1, step=0.1)
takeProfitPctInput = input.float(5.0, title="Take Profit % from Avg Entry", minval=0.1, step=0.1)
cooldown = input.int(7, title="Candles Between Buys") // moved to bottom
stopLossPct = stopLossPctInput / 100
takeProfitPct = takeProfitPctInput / 100
maxBuys = 8 // Hardcoded max buy-ins
// === Envelope Calculation
basis = exponential ? ta.ema(src, len) : ta.sma(src, len)
upper = basis * (1 + percent)
lower = basis * (1 - percent)
// === Limit Backtest to Last 365 Days
startDate = timestamp("GMT-5", year(timenow), month(timenow), dayofmonth(timenow)) - 365 * 24 * 60 * 60 * 1000
inDateRange = time >= startDate
// === State Tracking
var float avgEntryPrice = na
var float lastBuyPrice = na
var int buyCount = 0
var int lastBuyBar = na
// === Trend Detection
isUptrend = basis > basis[1]
// === Entry Conditions
lowBelowLower = low < lower
cooldownPassed = na(lastBuyBar) or (bar_index - lastBuyBar >= cooldown)
belowAvgEntry = na(avgEntryPrice) or close < avgEntryPrice
lowerThanLastBuy = na(lastBuyPrice) or close < lastBuyPrice
allowBuyIn = (belowAvgEntry and lowerThanLastBuy) or isUptrend
highAboveUpper = high > upper
// === Exit Conditions
sellCondition = not na(avgEntryPrice) and close >= avgEntryPrice * (1 + takeProfitPct)
stopLossTriggered = not na(avgEntryPrice) and close <= avgEntryPrice * (1 - stopLossPct)
// === Buy Logic
if inDateRange and lowBelowLower and cooldownPassed and buyCount < maxBuys and allowBuyIn and (na(lastBuyPrice) or close <= lastBuyPrice)
buyCount += 1
strategy.entry("Buy in " + str.tostring(buyCount), strategy.long)
lastBuyBar := bar_index
lastBuyPrice := close
avgEntryPrice := na(avgEntryPrice) ? close : (avgEntryPrice * (buyCount - 1) + close) / buyCount
// === Sell Logic
if strategy.position_size > 0 and highAboveUpper and sellCondition
strategy.close_all(comment="Take Profit")
avgEntryPrice := na
buyCount := 0
lastBuyBar := na
lastBuyPrice := na
// === Stop Loss Logic
if strategy.position_size > 0 and stopLossTriggered
strategy.close_all(comment="Stop Loss Hit")
avgEntryPrice := na
buyCount := 0
lastBuyBar := na
lastBuyPrice := na
// === Plot Envelope
plot(basis, "Basis", color=color.orange)
u = plot(upper, "Upper", color=color.blue)
l = plot(lower, "Lower", color=color.blue)
fill(u, l, color=color.rgb(33, 150, 243, 95), title="Envelope Background")
// === Plot Avg Entry Price
plot(strategy.position_size > 0 and not na(avgEntryPrice) ? avgEntryPrice : na,
title="Avg Entry Price",
color=color.rgb(173, 195, 226),
linewidth=2,
style=plot.style_line)