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सापेक्ष मात्रा मूल्य रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-12-28 17:54:44
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अवलोकन

सापेक्ष मात्रा मूल्य रणनीति असामान्य व्यापारिक मात्रा और मूल्य अस्थिरता पर आधारित एक मात्रात्मक व्यापारिक रणनीति है। यह रणनीति यह निर्धारित करने के लिए वर्तमान व्यापारिक मात्रा की तुलना ऐतिहासिक औसत के साथ करती है कि क्या व्यापारिक मात्रा असामान्य है। यह यह निर्धारित करने के लिए औसत वास्तविक सीमा अंतराल को भी जोड़ती है कि क्या कीमत अपेक्षाकृत स्थिर है। जब व्यापारिक मात्रा असामान्य रूप से बढ़ जाती है और कीमत अपेक्षाकृत स्थिर होती है, तो इसे प्रवेश संकेत माना जाता है।

रणनीतिक सिद्धांत

सापेक्ष मात्रा मूल्य रणनीति का मूल तर्क दो आंकड़ों पर आधारित हैः सापेक्ष व्यापारिक मात्रा और मूल्य उतार-चढ़ाव सीमा।

सबसे पहले, हम सबसे हाल की 20 अवधि के दौरान व्यापार की मात्रा के सरल चलती औसत की गणना ऐतिहासिक औसत व्यापार की मात्रा के रूप में करते हैं। फिर हम एक बहुपद (जैसे 1.5 गुना) निर्धारित करते हैं। जब वर्तमान व्यापार की मात्रा औसत व्यापार की मात्रा से 1.5 गुना अधिक होती है, तो हम व्यापार की मात्रा को असामान्य मानते हैं और सम्बन्धी मात्रा की स्थिति से संबंधित होते हैं।

दूसरा, हम मूल्य अस्थिरता के उपाय के रूप में सबसे हाल के 14 अवधियों में औसत वास्तविक सीमा (एटीआर) की गणना करते हैं। साथ ही, हम औसत अस्थिरता के मानक विचलन की गणना करते हैं। यदि वर्तमान वास्तविक अस्थिरता औसत प्लस या माइनस एक मानक विचलन के बीच है, तो हम मूल्य उतार-चढ़ाव को अपेक्षाकृत स्थिर सीमा में मानते हैं।

जब उपरोक्त दो शर्तें एक ही समय में पूरी हो जाती हैं, तो एक लंबी स्थिति खोलने के लिए एक लंबा संकेत जारी किया जाता है। होल्डिंग अवधि के दौरान, दो बार एटीआर का उपयोग स्टॉप लॉस स्तर के रूप में किया जाता है, और उच्चतम मूल्य माइनस दो बार एटीआर का उपयोग लाभ लेने के स्तर के रूप में किया जाता है।

लाभ विश्लेषण

सापेक्ष मात्रा मूल्य रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह असामान्य ट्रेडिंग वॉल्यूम के कारण होने वाले मूल्य रुझानों को पकड़ती है। जब ट्रेडिंग वॉल्यूम बढ़ता है, तो यह बाजार के प्रतिभागियों के दृष्टिकोण में बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है, जो अक्सर मूल्य ब्रेकआउट और नए रुझानों के गठन का संकेत देता है। ट्रेडिंग वॉल्यूम और ऐतिहासिक औसत के बीच संबंध की तुलना करके, रणनीति असामान्य ट्रेडिंग वॉल्यूम के समय को प्रभावी ढंग से निर्धारित कर सकती है।

दूसरी ओर, रणनीति में अस्थिरता दर को भी ध्यान में रखा जाता है, ताकि अपेक्षाकृत स्थिर मूल्य अवधि के दौरान संकेत हों। यह हिंसक उतार-चढ़ाव के दौरान उच्च का पीछा करने से होने वाले नुकसान के भारी जोखिम से बचता है। यह लाभ के अवसरों को भी बढ़ाता है क्योंकि रुझान आमतौर पर सापेक्ष स्थिरता के बाद टूटना शुरू करते हैं।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम यह है कि ट्रेडिंग वॉल्यूम संकेतक नए रुझानों के बारे में 100% निश्चित नहीं हो सकता है। ट्रेडिंग वॉल्यूम में वृद्धि झूठे ब्रेकआउट हो सकती है और कीमतें जल्दी उलट जाती हैं। ऐसे मामलों में, रणनीति को अधिक नुकसान होता है।

घाटे को कम करने के लिए, सम्बन्धी मात्रा के मापदंडों को उचित रूप से समायोजित करें और असामान्य व्यापारिक मात्रा का आकलन करने के लिए सख्त मानदंड निर्धारित करें। या अन्य आकलन संकेतक जोड़ें, जैसे कि व्यापारिक मात्रा में वृद्धि का विश्लेषण करना यह देखने के लिए कि क्या यह कारोबार में वृद्धि से मेल खाता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

व्यापारिक मात्रा के असामान्य संकेतों को अधिक विश्वसनीय बनाने के लिए निर्णय के लिए अन्य संकेतक, जैसे परिवर्तन अनुपात, कारोबार आदि जोड़ें।
स्थिर मूल्य सीमा को अधिक सटीक रूप से निर्धारित करने के लिए विभिन्न स्टॉक के लिए एटीआर पैरामीटर को अनुकूलित किया जा सकता है।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जोड़ें जो सक्रिय रूप से असामान्य ट्रेडिंग वॉल्यूम का न्याय करते हैं, न कि केवल ऐतिहासिक औसत के साथ सरल तुलना।
मूल्य अस्थिरता की भविष्यवाणी करने के लिए डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग करें, न कि केवल ऐतिहासिक एटीआर के आधार पर।

निष्कर्ष

सापेक्ष मात्रा मूल्य रणनीति एक विशेषता संकेत के रूप में असामान्य व्यापारिक मात्रा को पकड़ती है और व्यापारिक संकेत जारी करने के लिए मूल्य स्थिरता निर्णय को जोड़ती है। रणनीति सरल और व्यावहारिक है, और असामान्य स्टॉक व्यापारिक मात्रा को ट्रैक करने में अच्छी तरह से काम करती है। लेकिन झूठे संकेतों का एक निश्चित जोखिम भी है जिसे प्रभावशीलता में सुधार के लिए संकेतक निर्णयों द्वारा और अनुकूलित करने की आवश्यकता है।

/*backtest
start: 2022-12-21 00:00:00
end: 2023-12-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © DojiEmoji (kevinhhl)

//@version=4
strategy("[KL] Relative Volume + ATR Strategy",overlay=true,pyramiding=1)
ENUM_LONG = "Long"

// Timeframe {
backtest_timeframe_start = input(defval = timestamp("01 Apr 2016 13:30 +0000"), title = "Backtest Start Time", type = input.time)
USE_ENDTIME = input(false,title="Define backtest end-time (If false, will test up to most recent candle)")
backtest_timeframe_end = input(defval = timestamp("01 May 2021 19:30 +0000"), title = "Backtest End Time (if checked above)", type = input.time)
within_timeframe = true
// }
len_volat = input(14,title="Length of ATR to determine volatility")
ATR_volat = atr(len_volat)
avg_ATR_volat  = sma(ATR_volat, len_volat)
std_ATR_volat = stdev(ATR_volat, len_volat)
// }

// Trailing stop loss {
ATR_X2_TSL = atr(input(14,title="Length of ATR for trailing stop loss")) * input(2.0,title="ATR Multiplier for trailing stop loss",type=input.float)
TSL_source = low
var stop_loss_price = float(0)
TSL_line_color = color.green, TSL_transp = 100
if strategy.position_size == 0 or not within_timeframe
    TSL_line_color := color.black
    stop_loss_price := TSL_source - ATR_X2_TSL 
else if strategy.position_size > 0
    stop_loss_price := max(stop_loss_price, TSL_source - ATR_X2_TSL)
    TSL_transp := 0
plot(stop_loss_price, color=color.new(TSL_line_color, TSL_transp))
// }

// Signals for entry {
_avg_vol = sma(volume,input(20, title="SMA(volume) length (for relative comparison)"))
_relative_vol = _avg_vol * input(1.5,title="Multiple of avg vol to consider relative volume as being high",type=input.float)
__lowerOfOpenClose = min(open,close)
_wickRatio_lower = (__lowerOfOpenClose - low) / (high - low)
entry_signal1 = volume > _relative_vol
entry_signal2 = ATR_volat < avg_ATR_volat + std_ATR_volat and ATR_volat > avg_ATR_volat - std_ATR_volat
// }


alert_per_bar(msg)=>
    prefix = "[" + syminfo.root + "] "
    suffix = "(P=" + tostring(close) + "; atr=" + tostring(ATR_volat) + ")"
    alert(tostring(prefix) + tostring(msg) + tostring(suffix), alert.freq_once_per_bar)

// MAIN:
if within_timeframe
    if strategy.position_size > 0 and strategy.position_size[1] > 0 and (stop_loss_price/stop_loss_price[1]-1) > 0.005
        alert_per_bar("TSL raised to " + tostring(stop_loss_price))

    // EXIT ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::    // placed before entry, will re-enter if stopped out
	exit_msg = close <= strategy.position_avg_price ? "stop loss" : "take profit"
	if strategy.position_size > 0 and TSL_source <= stop_loss_price
        strategy.close(ENUM_LONG, comment=exit_msg)

    // ENTRY :::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
	if entry_signal1 and entry_signal2// and entry_signal3
		entry_msg = strategy.position_size > 0 ? "adding" : "initial"
		strategy.entry(ENUM_LONG, strategy.long, comment=entry_msg)

// CLEAN UP:
if strategy.position_size == 0
	stop_loss_price := float(0)

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