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स्टॉप लॉस के साथ ट्रेंड फॉलो करने वाली रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-12 14:55:40
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अवलोकन

यह रणनीति सुपरट्रेंड सूचक की गणना करके मूल्य रुझानों की पहचान करती है और रुझानों में परिवर्तन होने पर लंबी या छोटी स्थिति स्थापित करती है। यह जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस और ले लाभ स्तर भी निर्धारित करती है।

रणनीतिक सिद्धांत

यह रणनीति सुपरट्रेंड संकेतक की गणना करने के लिए ta.supertrend() फ़ंक्शन का उपयोग करती है। सुपरट्रेंड औसत वास्तविक सीमा और औसत मूल्य को जोड़ती है यह निर्धारित करने के लिए कि क्या कीमतें अपट्रेंड या डाउनट्रेंड में हैं। जब कीमतें डाउनट्रेंड से अपट्रेंड में बदलती हैं, तो रणनीति ta.change() का उपयोग करके दिशा में बदलाव का पता लगाती है और एक लंबी स्थिति स्थापित करती है। जब कीमतें अपट्रेंड से डाउनट्रेंड में बदलती हैं, तो एक छोटी स्थिति ली जाती है।

स्टॉप लॉस लेवल स्टॉप_लॉस और टेक प्रॉफिट लेवल प्रॉफिट को जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए पदों में प्रवेश करने के बाद स्टॉप लॉस ऑर्डर लगाने और लाभ ऑर्डर लेने के लिए सेट किया जाता है।

विशेष रूप से, रणनीति को निम्नलिखित चरणों के माध्यम से लागू किया जाता हैः

सुपरट्रेंड संकेतक की दिशा की गणना करें
जांचें कि क्या कीमतें डाउनट्रेंड से अपट्रेंड में बदल गई हैं और यदि हां तो लंबी स्थिति स्थापित करें
जांचें कि क्या कीमतें ऊपर की ओर से नीचे की ओर चली गई हैं और यदि हां तो शॉर्ट पोजीशन लें।
स्थापित होने के बाद लंबी स्थिति के लिए स्टॉप लॉस मूल्य और लाभ मूल्य निर्धारित करें
स्टॉप लॉस मूल्य सेट करें और शॉर्ट पोजीशन के लिए लाभ मूल्य लें

उपरोक्त चरण प्रभावी रूप से प्रवृत्ति परिवर्तनों को पकड़ सकते हैं और उपयुक्त क्षणों में पद ले सकते हैं। स्टॉप लॉस और ले लाभ सेटिंग्स जोखिमों को नियंत्रित करने में मदद करती हैं। कुल मिलाकर यह एक अपेक्षाकृत स्थिर प्रवृत्ति है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ मैन्युअल निर्णय की आवश्यकता के बिना स्वचालित रूप से रुझान परिवर्तनों को ट्रैक करने की क्षमता है। सुपरट्रेंड संकेतक मूल्य उतार-चढ़ाव पर फ़िल्टरिंग प्रभाव डालता है और प्रभावी रूप से रुझानों की पहचान कर सकता है, जो कि बाजारों में अत्यधिक स्थिति लेने से बचता है।

इसके अतिरिक्त, पूर्वनिर्धारित स्टॉप लॉस और ले लाभ स्तर स्वचालित स्टॉप लॉस और लाभ लेने की अनुमति देते हैं, प्रभावी रूप से एकल व्यापार घाटे को कैप करते हैं और लाभ को लॉक करते हैं। यह मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीतियों के लिए बहुत महत्वपूर्ण है।

सरल चलती औसत रणनीतियों की तुलना में, इस रणनीति में प्रवृत्ति पहचान में बेहतर क्षमताएं हैं और यह प्रवृत्ति बाजारों के लिए अधिक उपयुक्त है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम सुपरट्रेंड संकेतक के अनुचित पैरामीटर ट्यूनिंग से आता है। यदि पैरामीटर को उचित रूप से सेट नहीं किया जाता है, तो प्रवृत्ति परिवर्तनों का पता लगाने में संकेतक की प्रभावशीलता पीड़ित होगी। एक एटीआर अवधि जो बहुत लंबी है या एक कारक जो बहुत छोटा है, दोनों सुपरट्रेंड की प्रतिक्रिया को धीमा कर सकते हैं। मूल्य आंदोलनों के लिए, खोए गए प्रवेश के अवसरों का कारण बनता है।

इसके अलावा, स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट के स्तर रणनीतिक प्रदर्शन को काफी प्रभावित करते हैं। एक स्टॉप लॉस जो बहुत तंग है, आसानी से समय से पहले बंद हो जाएगा। एक ले लाभ जो बहुत व्यापक है, आदर्श निकास बिंदुओं को याद कर सकता है। विभिन्न बाजार स्थितियों और ट्रेडिंग उपकरणों के लिए इष्टतम पैरामीटर मूल्यों को खोजने के लिए व्यापक अनुकूलन की आवश्यकता होती है।

अंत में, सभी रुझानों के अनुरूप रणनीतियों की तरह, अचानक रुझानों के उलट-पुलट और झटके अभी भी नुकसान का कारण बन सकते हैं जिन्हें उचित धन प्रबंधन के माध्यम से नियंत्रित करने की आवश्यकता है।

बढ़ोतरी के अवसर

रणनीति के निम्नलिखित पहलुओं को बढ़ाया जा सकता हैः

बैकटेस्टिंग के माध्यम से एटीआर अवधि और कारक सहित सुपरट्रेंड संकेतक के मापदंडों का अनुकूलन करें।
रिटर्न और ड्रॉडाउन जैसे प्रदर्शन मीट्रिक के आधार पर स्थिति आकार के नियम शामिल करें।
प्रवृत्ति की पहचान में सहायता के लिए मशीन लर्निंग मॉडल के साथ संवर्धन।
झूठे संकेतों से बचने के लिए चलती औसत और अस्थिरता उपायों जैसे अन्य संकेतकों के आधार पर फ़िल्टर जोड़ें।
गतिशील रूप से स्टॉप लॉस का अनुकूलन करें और बाजार की अस्थिरता और स्थिति के आकार के आधार पर लाभ स्तर लें।

उपरोक्त सुधार रणनीति की लाभप्रदता, स्थिरता और जोखिम प्रबंधन में सुधार कर सकते हैं।

निष्कर्ष

कुल मिलाकर, यह एक बहुत ही व्यावहारिक प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है। यह स्वचालित रूप से प्रवृत्ति परिवर्तनों को ट्रैक करता है और जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस का उपयोग करता है और लाभ लेता है। सरल चलती औसत रणनीतियों की तुलना में, इसमें बेहतर प्रवृत्ति पहचान क्षमता है और प्रवृत्ति बाजारों के लिए अधिक उपयुक्त है। कुछ पैरामीटर अनुकूलन और मशीन लर्निंग वृद्धि के साथ, यह रणनीति और भी बेहतर स्थिरता और लाभ प्राप्त कर सकती है। यह आगे के शोध और अनुप्रयोग के लायक है।

/*backtest
start: 2024-01-04 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Supertrend Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity)

// Stop loss and profit amount
stop_loss = input(300, title="Stop Loss Amount")
profit = input (800, title="Profit Amount")

atrPeriod = input(10, "ATR Length")
factor = input.float(3.0, "Factor", step = 0.01)

[_, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod)

long_condition = ta.change(direction) <0
short_condition = ta.change(direction) >0
long_condition_1= (long_condition)?1:0
short_condition_2 = (short_condition)?1:0

stop_price_long = ta.valuewhen(long_condition, low[0]-stop_loss,0)
profit_price_long = ta.valuewhen(long_condition, high[0]+profit,0)
stop_price_short = ta.valuewhen(short_condition, high[0]+stop_loss,0)
profit_price_short = ta.valuewhen(short_condition, low[0]-profit,0)

if (long_condition)
    strategy.entry("Michael3 Long Entry Id", strategy.long)

if (short_condition)
    strategy.entry("Michael3 Short Entry Id", strategy.short)


if (strategy.position_size>0)
    strategy.exit("exit_long",from_entry="Michael3 Long Entry Id",limit=profit_price_long,stop=stop_price_long)

if (strategy.position_size<0)
    strategy.exit("exit_short",from_entry="Michael3 Short Entry Id",limit=profit_price_short,stop=stop_price_short)    
    


//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)

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