यह रणनीति खरीद/बिक्री संकेतों को निर्धारित करने के लिए समय के साथ परिवर्तन की दर की गणना करती है। यह व्यापारियों को अल्पकालिक मूल्य उतार-चढ़ाव में अवसरों को पकड़ने में मदद कर सकती है।
यह रणनीति मुख्य रूप से निम्नलिखित संकेतकों पर आधारित है:
विशेष प्रवेश नियम:
विशेष बाहर निकलने के नियम:
स्थिति का आकार कर्ज़ के लिए कुल इक्विटी का प्रतिशत (डिफ़ॉल्ट 96%) है।
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः
उतार-चढ़ाव का पता लगाने के लिए आरओसी का उपयोग करने से उच्च रिटर्न के लिए ऊपर/नीचे की ओर की चाल को पकड़ने की अनुमति मिलती है।
तेज/धीमी एसएमए का संयोजन कम/उच्च बिंदुओं की अधिक सटीक पहचान करने में मदद करता है।
संदर्भ एसएमए अल्पकालिक शोर से विचलन से बचने के लिए समग्र दिशा प्रदान करता है।
स्टॉप लॉस को पीछे छोड़ना मुनाफे को कम करता है और डाउनसाइड जोखिम को कम करता है।
स्थिति आकार से लाभ लाभ को बढ़ाता है।
कुल मिलाकर, यह रणनीति आरओसी, एसएमए और अन्य उपकरणों का प्रभावी ढंग से मूल्य दोलन पर लाभ उठाने के लिए उपयोग करती है। यह अस्थिर बाजारों में अच्छे परिणाम प्राप्त कर सकती है।
इस रणनीति में निम्नलिखित जोखिम भी हैं:
गलत आरओसी और एसएमए मापदंडों के कारण मिस किए गए संकेत या खराब ट्रेड हो सकते हैं। विभिन्न बाजारों के लिए अनुकूलन की आवश्यकता है।
अत्यधिक स्थिति का आकार जोखिम को बढ़ाता है। आदेश प्रतिशत का परीक्षण और समायोजित किया जाना चाहिए।
ट्रेलिंग स्टॉप लॉस अस्थिर बाजारों में समय से पहले बाहर निकल सकता है। स्टॉप लॉस प्रतिशत को समायोजित किया जा सकता है।
बाजारों में उतार-चढ़ाव के लिए प्रवण। ट्रेंड फिल्टर और जोखिम प्रबंधन शामिल करना चाहिए।
बैकटेस्ट ओवरफिट जोखिम। बाजारों में लाइव ट्रेडिंग के माध्यम से मजबूती का सत्यापन किया जाना चाहिए।
जोखिमों को पैरामीटर अनुकूलन, स्थिति आकार, स्टॉप लॉस समायोजन, मजबूती परीक्षण आदि के माध्यम से प्रबंधित किया जा सकता है।
इस रणनीति में निम्नलिखित पहलुओं में सुधार किया जा सकता हैः
संकेत की सटीकता में सुधार के लिए अन्य तकनीकी संकेतक जैसे अस्थिरता, वॉल्यूम जोड़ें।
व्हीपसा के प्रभाव को कम करने के लिए ट्रेडिंग आवृत्ति को कम करके ट्रेडों की संख्या को अनुकूलित करें।
प्रमुख मूल्य स्तरों के आसपास ब्रेकआउट तकनीक शामिल करें।
स्वचालित रूप से मापदंडों का अनुकूलन करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें.
विभिन्न बाजारों और समय सीमाओं में मजबूती का परीक्षण करें।
स्टॉक, विदेशी मुद्रा आदि जैसे विभिन्न उत्पादों के लिए विशिष्ट मापदंडों को ट्यून करें।
लाइव परिणामों के आधार पर लगातार संकेतों और जोखिम नियंत्रण को परिष्कृत करें।
यह रणनीति आरओसी और एसएमए विश्लेषण का उपयोग करके अल्पकालिक दोलन के आसपास व्यापार के अवसरों की पहचान करती है। यह तेजी से उतार-चढ़ाव पर पूंजी बनाने में मदद करता है लेकिन उचित जोखिम नियंत्रण की भी आवश्यकता होती है। ठीक ट्यूनिंग मापदंडों, स्थिति आकार, स्टॉप लॉस और मजबूती परीक्षण इसकी स्थिरता और अनुकूलन क्षमता को बढ़ा सकते हैं। रणनीति मात्रात्मक व्यापार के लिए एक संदर्भ टेम्पलेट के रूप में कार्य करती है लेकिन विभिन्न बाजारों के लिए अनुकूलन की आवश्यकता होती है।
/*backtest
start: 2022-09-21 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// @version=4
// Author: Sonny Parlin (highschool dropout)
// Best if run on 5m timeframe
strategy(shorttitle="ROC+Strategy", title="Rate of Change Strategy",
overlay=true, currency=currency.USD,
initial_capital=10000)
// Inputs and variables
ss = input(14, minval=10, maxval=50, title="SMA Fast (days)")
ff = input(100, minval=55, maxval=200, title="SMA Slow (days)")
ref = input(30, minval=20, maxval=50, title="SMA Reference (days)")
lowOffset = input(0.023, "ROC Low (%)", minval=0, step=0.01)
highOffset = input(0.047, "ROC High (%)", minval=0, step=0.01)
orderStake = input(0.96, "Order Stake (%)", minval=0, step=0.01)
lookback = input(12, "Lookback Candles", minval=1, step=1)
// SMA
smaFast = sma(close, ss)
smaSlow = sma(close, ff)
smaRef = sma(close, ref)
ROC = (max(close[lookback],close) - min(close[lookback],close)) / max(close[lookback],close)
// Set up SMA plot but don't show by default
plot(smaFast, "smaFast", color=#00ff00, display = 0)
plot(smaSlow, "smaSlow", color=#ff0000, display = 0)
plot(smaRef, "smaRef", color=#ffffff, display = 0)
// The buy stratey:
// Guard that the low is under our SMA Reference line
// Guard that the rate of change over the lookback period is greater than our
// ROC lowOffset %, default is 0.023. (low < smaRef) and (ROC > lowOffset)
// SMA fast is on the rise and SMA slow is falling and they are very likely
// to cross. (rising(smaFast,1)) and (falling(smaSlow, 1))
enterLong = (low < smaRef) and (ROC > lowOffset) and (rising(smaFast,1)) and (falling(smaSlow,1))
// The sell Strategy:
// Guard that close is higher than our SMA reference line and that the rate of
// change over the lookback period is greater than our highOffset %, default
// is 0.047. (close > smaRef) and (ROC > highOffset)
// Guard that close has risen by 3 candles in a row (rising(close,3))
// Guard that we currently have profit (strategy.openprofit > 0)
// Guard that SMA fast is higher than smaSlow (smaFast > smaSlow)
// If it keeps going up past our close position the trailing stoploss will kick in!
enterShort = (close > smaRef) and (ROC > highOffset) and (rising(close,3)) and (strategy.openprofit > 0) and (smaFast > smaSlow)
// Order size is based on total equity
// Example 1:
// startingEquity = 2000
// close = 47434.93
// orderStake = 0.45
// (2,000 × orderStake) / close = orderSize = 0.0189733599 = approx $900
// Example 2:
// startingEquity = 2000
// close = 1.272
// orderStake = 0.45
// (startingEquity × orderStake) / close = orderSize = 707.5471698113 = approx $900
orderSize = (strategy.equity * orderStake) / close
// Trailing Stoploss
// I'm using 2.62 as my default value, play with this for different results.
longTrailPerc = input(title="Trailing Stoploss (%)",
type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=3.62) * 0.01
longStopPrice = 0.0
longStopPrice := if (strategy.position_size > 0)
stopValue = close * (1 - longTrailPerc)
max(stopValue, longStopPrice[1])
else
0
if (enterLong)
strategy.entry("Open Long Position", strategy.long, orderSize, when=strategy.position_size <= 0)
if (enterShort)
strategy.exit(id="Close Long Position", stop=longStopPrice)
//plot(strategy.equity)