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गति ब्रेकआउट रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-10-23 15:17:45
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अवलोकन

यह एक गति ब्रेकआउट ट्रेडिंग रणनीति है जो स्मूथ स्टोकैस्टिक ऑसिलेटर संकेतक की K और D लाइनों पर आधारित है। यह खरीद संकेत के रूप में ओवरसोल्ड क्षेत्र में K लाइन के क्रॉसओवर और स्टॉप लॉस के रूप में ट्रेलिंग स्टॉप का उपयोग करता है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति में निम्नलिखित भाग शामिल हैंः

संकेतक सेटिंग्स

सुव्यवस्थित स्टोकास्टिक ऑसिलेटर सूचक के K और D रेखाओं को उत्पन्न करने के लिए 14 अवधि के आरएसआई का उपयोग करना, K और D रेखाओं पर 3-अवधि के एसएमए के साथ।
सिग्नल जनरेशन

जब K रेखा 20 के स्तर को पार करती है, तो लंबी प्रविष्टि के लिए एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है।
हानि रोकें

ट्रेलिंग स्टॉप लॉस का उपयोग फिक्स्ड ट्रेलिंग स्टॉप दूरी के साथ किया जाता है। पिछले 20 अवधियों में सबसे कम निचला भी स्टॉप लॉस मूल्य के रूप में उपयोग किया जाता है।
स्थिति आकार

स्टॉप लॉस मूल्य और वर्तमान क्लोज के बीच के बिंदुओं की संख्या की गणना पिछले 20 अवधि के सबसे कम निचले स्तर का उपयोग करके की जाती है। फिर स्थिति का आकार प्रति व्यापार और मूल्य प्रति बिंदु पर जोखिम की डॉलर राशि के आधार पर गणना की जाती है।

इस प्रकार, रणनीति ओवरसोल्ड रिवर्सल पर गति ब्रेकआउट को प्रवेश संकेत के रूप में पहचानती है, और प्रभावी जोखिम नियंत्रण के साथ व्यापार गति रिवर्सल के लिए सटीक स्थिति आकार और ट्रेलिंग स्टॉप लॉस को अपनाती है।

लाभ

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

मजबूत गति के साथ ओवरबोल्ड क्षेत्र के ब्रेकआउट पर स्पष्ट प्रवेश संकेत।
बाजार के उतार-चढ़ाव के साथ लचीला अनुवर्ती स्टॉप कदम।
सटीक स्थिति आकार एकल व्यापार जोखिम को नियंत्रित करता है।
ऐतिहासिक निचले स्तर पर आधारित सटीक स्टॉप लॉस।
सरल और स्पष्ट स्थिति आकार का तर्क।
सरल और स्पष्ट रणनीतिक तर्क, समझने में आसान।
शुद्ध कोड संरचना, पढ़ने और संशोधित करने में आसान।

जोखिम

इस रणनीति के कुछ जोखिम हैंः

मौलिक मूल्य उतार-चढ़ाव. अस्थिर बाजार के दौरान लगातार स्टॉप लॉस ट्रिगर।
व्यापार से अधिक संभावना।
एक दिशात्मक होल्डिंग, उल्टे मूल्य आंदोलन से लाभान्वित करने में असमर्थ।
अक्षम बाजार की स्थिति फ़िल्टरिंग. बाजार के दौरान लगातार स्टॉप लॉस ट्रिगर करता है.

निम्नलिखित अनुकूलन जोखिम प्रबंधन में मदद कर सकते हैंः

अधिक व्यापार से बचने के लिए मापदंडों का अनुकूलन करें।
एक दिशात्मक जोखिम को कम करने के लिए चरणबद्ध प्रविष्टियों का उपयोग करें।
प्रतिकूल बाजार स्थितियों में व्यापार से बचने के लिए बड़े समय सीमा के रुझान का विश्लेषण जोड़ें।
अत्यधिक संवेदनशीलता को रोकने के लिए स्टॉप लॉस रणनीति को अनुकूलित करें।

अनुकूलन

रणनीति के निम्नलिखित पहलुओं को अनुकूलित किया जा सकता हैः

गतिशील ट्रेलिंग स्टॉप, चरणबद्ध स्टॉप लॉस, चलती औसत आदि का उपयोग करने के लिए स्टॉप लॉस को अनुकूलित करें ताकि इसे अधिक चिकनी बनाया जा सके।
साइडवेज बाजारों में व्यापार से बचने के लिए बड़े समय फ्रेम प्रवृत्ति का विश्लेषण जोड़ें। चलती औसत, चैनल ब्रेकआउट आदि के साथ प्रवृत्ति विश्लेषण को शामिल कर सकते हैं।
दो दिशात्मक होल्डिंग्स पर विचार करें, जो पिलबैक से लाभान्वित हो सकती हैं।
बदलती बाजार स्थितियों के लिए इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए ऑटो पैरामीटर अनुकूलन के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें।
पूंजी उपयोग में सुधार के लिए निश्चित प्रतिशत, निश्चित पूंजी आदि का उपयोग करके स्थिति आकार को अनुकूलित करना।
व्यापार संकेतों की गुणवत्ता में सुधार के लिए वॉल्यूम, बोलिंगर बैंड जैसे संकेतकों के साथ अधिक फ़िल्टर जोड़ें।

सारांश

कुल मिलाकर यह एक सरल और स्पष्ट गति ब्रेकआउट रणनीति है। यह एकल व्यापार जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए एक सावधानीपूर्वक स्टॉप लॉस दृष्टिकोण को अपनाता है। लेकिन रणनीति को विशिष्ट बाजार स्थितियों के लिए बेहतर अनुकूलित करने, अप्रभावी संकेतों को फ़िल्टर करने और रिटर्न और जोखिम के बीच बेहतर संतुलन प्राप्त करने के लिए अभी भी अनुकूलन की आवश्यकता है। बड़े समय फ्रेम रुझानों के विश्लेषण और स्थिति आकार को बढ़ाना इस रणनीति के लिए महत्वपूर्ण अनुकूलन दिशाएं हैं। सारांश में, एक बुनियादी गति ब्रेकआउट रणनीति के रूप में, यह अभी भी व्यावहारिक है और विशिष्ट ट्रेडिंग उपकरणों की बाजार स्थितियों के अनुकूल इसे और अधिक शोध करने के लायक है।

//@version=2
//descripcion: 
//entrada en saturacion oscilador estocastico
//salida por trailing
strategy("MomentumBreak#1", overlay=true,calc_on_every_tick=true,
     default_qty_type=strategy.fixed,currency="USD")
//entradas y variables de indicadores
smoothK = input(3, minval=1)
smoothD = input(3, minval=1)
lengthRSI = input(14, minval=1)
lengthStoch = input(14, minval=1)
src = input(close, title="RSI Source")
rsi1 = rsi(src, lengthRSI)
k = sma(stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
overbought=input(80)
oversold=input(20)
//entradas de stop , trail, profit
stop=input(1500)
stop_dentro_de_los_ultimos_lows=input(20)
trail_points=input(500)
trail_offset=input(100)
profit=input(1000)
riesgo_en_dolares=input(15)

//condicion de compra: k>80
buycondition=crossover(k,oversold)
//entrada a la posicion
posicionabierta=0
if year>2015
    if buycondition 
        stoplow=lowest(stop_dentro_de_los_ultimos_lows)   
        riesgo_en_pips = (close - stoplow)   
        valor_del_pip = (riesgo_en_dolares / riesgo_en_pips)
        tamanio_de_la_posicion= ( valor_del_pip)              //la posicion la esta calculando bien
        strategy.entry("buy",strategy.long)
        strategy.exit("salida","buy",trail_points=trail_points,trail_offset=trail_offset,stop=stoplow,comment=tostring(stoplow))

//////////////////////////////////condicion de stop por drodown 10% equity
//strategy.risk.max_drawdown(15,strategy.cash)
// condicion de stop por perdida mayor a $15 en op abierta
//strategy.risk.max_intraday_loss(15,strategy.cash)
//formas de tomar stop:
// cuando llega a una media movil: strategy.close o strategyentry o strategy.exit o strategy.order
// determinado por un numero de pips strategy.exit
// determinado por el calculo de la posicion:
//tomar el minimo minimo de los ultimos 20 periodos, guardarlo como nivel de stop
//calcular la posicion en base a ese stop:
//prcio de entrada - precio de stop = pips_en-reisgo
//riesgo_e_dolares / pips_en_riesgo = pip_value
//position_size=10000 * pip_value

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