यह मूल ट्रेंड बैलेंस पॉइंट सिस्टम है जिसे वेल्स वाइल्डर ने 1978 में अपनी पुस्तक न्यू कॉन्सेप्ट्स इन टेक्निकल ट्रेडिंग सिस्टम में नियमों के साथ बनाया था। यह ट्रेंड को गति के साथ पहचानता है और एक मजबूत ट्रेंड फॉलो सिस्टम बनाने के लिए संरचित तरीके से स्टॉप / टारगेट सेट करता है।
मुख्य घटक और नियम निम्नलिखित हैंः
गति संकेतकः प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए N अवधियों में मूल्य परिवर्तन की गणना करता है।
लंबी स्थितिः वर्तमान और पिछली दो अवधि में गति बढ़ रही है।
लघु अवस्थाः वर्तमान और पूर्ववर्ती दो अवधियों में गति में गिरावट।
स्टॉप लॉस: पिछले दिन की औसत कीमत ± पिछले दिन की सीमा।
लाभ लें: 2 * पिछले दिन की औसत कीमत - पिछले दिन की निम्न (लंबी) या उच्च (छोटी) ।
प्रवेश के बाद रोक या लक्ष्य के साथ बाहर निकलता है।
रणनीति सीधे ट्रेंड पहचान के लिए गति का उपयोग करती है और जोखिम को नियंत्रित करने और एक मजबूत ट्रेंड फॉलो सिस्टम बनाने के लिए एक संरचित स्टॉप/टारगेट दृष्टिकोण।
अन्य ट्रेंड फॉलो करने वाली रणनीतियों की तुलना में, मुख्य फायदे हैंः
सरल गति गणना, लागू करने में आसान।
मल्टी-पीरियड कॉम्बो शोर फ़िल्टर करता है।
संरचित रोक/लक्ष्य मजबूत है।
व्यापार प्रति हानि की सीमाएँ।
निकासी नियंत्रित, लाभ लेने स्पष्ट।
संचालित करने में आसान लचीलापन।
विभिन्न बाजारों के लिए समायोज्य मापदंड।
सहज और सरल तर्क।
कुल मिलाकर अच्छी स्थिरता और जोखिम नियंत्रण।
हालांकि, जोखिम निम्नलिखित हैंः
गति विलंब महत्वपूर्ण मोड़ को याद कर सकता है।
प्रदर्शन पैरामीटर ट्यूनिंग पर निर्भर करता है।
कोई वॉल्यूम फिल्टर नहीं, फंसने का खतरा।
स्टॉप/टारगेट सेटिंग्स कठोर हैं, व्यवहार में विफल हो सकती हैं।
सीमित बैकटेस्ट अवधि, दीर्घकालिक मज़बूती सत्यापित करने की आवश्यकता है।
स्थिर आकार में गतिशील समायोजन की कमी होती है।
सीमित अनुकूलन स्थान, अनिश्चित अल्फा।
लाभ/जोखिम अनुपात और वक्र फिटमेंट की निगरानी करने की आवश्यकता है।
विश्लेषण के आधार पर, सुधारों में निम्नलिखित शामिल हो सकते हैंः
विभिन्न गति गणनाओं का परीक्षण।
वॉल्यूम की पुष्टि जोड़ रहा हूँ।
स्टॉप/लक्ष्य मापदंडों का अनुकूलन।
गतिशील संकेतों के लिए मशीन लर्निंग का परिचय।
उत्पादों और समय-सीमाओं में मजबूती का आकलन करना।
गतिशील स्थिति आकार मॉडल का निर्माण।
अधिकतम स्वीकार्य निकासी सीमा निर्धारित करना।
जोखिम प्रबंधन रणनीतियों का अनुकूलन करना।
ओवरफिटिंग से बचने के लिए निरंतर बैकटेस्टिंग।
संक्षेप में, यह एक अपेक्षाकृत सरल और प्रत्यक्ष प्रवृत्ति अनुसरण प्रणाली है। लेकिन किसी भी रणनीति के अनुकूल रहने के लिए निरंतर अनुकूलन और मजबूती परीक्षण महत्वपूर्ण हैं। व्यवस्थित प्रयासों के माध्यम से, रणनीति प्रदर्शन और स्थिरता को बढ़ाया जा सकता है।
/*backtest
start: 2023-09-15 00:00:00
end: 2023-09-22 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
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strategy("Trend Balance Point System by Welles Wilder", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, initial_capital = 10000)
MomPer = input(2, "Momentum Period")
isLong = strategy.position_size > 0
isShort = strategy.position_size < 0
longTrigger = mom(close, MomPer)[1] > mom(close, MomPer)[2] and mom(close, MomPer)[1] > mom(close, MomPer)[3]
shortTrigger = mom(close, MomPer)[1] < mom(close, MomPer)[2] and mom(close, MomPer)[1] < mom(close, MomPer)[3]
longEntry = (not isLong) and longTrigger
shortEntry = (not isShort) and shortTrigger
longStop = valuewhen(longEntry, ((high[1]+low[1]+close[1])/3 - (high[1]-low[1])), 0)
longTP = valuewhen(longEntry, (2*(high[1]+low[1]+close[1])/3 - low[1]), 0)
shortStop = valuewhen(shortEntry, ((high[1]+low[1]+close[1])/3 + (high[1]-low[1])), 0)
shortTP = valuewhen(shortEntry, (2*(high[1]+low[1]+close[1])/3 - high[1]), 0)
strategy.entry(id = "Long", long = true, when = longEntry)
strategy.exit("Exit Long", "Long", profit = longTP, loss = longStop, when = isLong)
strategy.entry(id = "Short", long = false, when = shortEntry)
strategy.exit("Exit Short", "Short", profit = shortTP, loss = shortStop, when = isShort)