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ऐतिहासिक उच्च पर आधारित रणनीति के बाद की प्रवृत्ति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-22 08:59:34
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अवलोकन

यह रणनीति मुख्य रूप से प्रतिभूतियों के ऐतिहासिक उच्चतम मूल्य को ट्रैक करती है। यह तब खरीदती है जब कीमत उच्चतम मूल्य के एक निश्चित प्रतिशत तक गिर जाती है और बेचती है जब कीमत फिर से ऐतिहासिक उच्चतम मूल्य को तोड़ती है। यह प्रवृत्ति के बाद की रणनीति से संबंधित है।

रणनीतिक सिद्धांत

रणनीति पहले 1 जनवरी 2011 से वर्तमान तक सुरक्षा की उच्चतम कीमत को रिकॉर्ड करती है, जिसे उच्चतमHigh चर के रूप में परिभाषित किया गया है। फिर यह इस उच्चतम मूल्य की क्षैतिज रेखा allTimeHigh खींचती है।

ऑपरेशन के दौरान, यह आकलन करता है कि क्या दिन की उच्चतम कीमत हर दिन एक नई उच्चता पर पहुंच गई है। यदि यह एक नई उच्चता पर पहुंच जाती है, तो यह उच्चतम उच्चता चर को अपडेट करती है और सभी समय उच्चता क्षैतिज रेखा को फिर से खींचती है।

इस रणनीति में तीन महत्वपूर्ण क्षैतिज रेखाएं हैंः

  1. उच्चतम*0.9: उच्चतम मूल्य का 90%, जो एक मजबूत वापसी के अवसर का प्रतिनिधित्व करता है

  2. buyzone2=highestHigh*0.8: उच्चतम मूल्य का 80%, एक अपेक्षाकृत आकर्षक पॉलबैक स्थिति का प्रतिनिधित्व करता है

  3. sellzone=highestHigh*0.99: उच्चतम मूल्य का 99%, जो रुझान उलटने का निर्धारण करने का अवसर दर्शाता है

यह एक खरीद संकेत भेजता है जब कीमत 80% लाइन (ब्यूज़ोन 2) तक गिरती है; यह एक बिक्री संकेत भेजता है जब कीमत ऐतिहासिक उच्चतम मूल्य की 99% लाइन (बिक्री क्षेत्र) को फिर से तोड़ती है।

इस रणनीति का मुख्य निर्णय ऐतिहासिक उच्चतम मूल्य और विभिन्न अनुपात स्तर रेखाओं को ट्रैक करना है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह दीर्घकालिक उछाल रुझानों को पकड़ सकती है। पॉलबैक का इंतजार करके और फिर प्रवेश करके, यह कम खरीदने और उच्च बेचने के प्रभाव को प्राप्त करता है। विशिष्ट लाभ इस प्रकार हैंः

  1. यह शेयरों के दीर्घकालिक उभरते रुझान के अवसरों को पकड़ सकता है। उच्चतम मूल्य को ट्रैक करना रुझानों का न्याय करने का एक महत्वपूर्ण आधार है।

  2. उच्चतम मूल्य की 80% पॉलबैक की स्थिति इष्टतम जोखिम-लाभ अनुपात का प्रतिनिधित्व करती है जो गिरावट के जोखिम को सीमित करते हुए वृद्धि के बाद लाभ मार्जिन सुनिश्चित कर सकती है

  3. ऐतिहासिक उच्च के 99% जोखिमों को नियंत्रित करते हुए लाभ को अधिकतम करने के लिए एक स्टॉप लॉस लाइन के रूप में कार्य करता है

  4. इसका उपयोग यह जांचने के लिए किया जा सकता है कि क्या स्टॉक एक संरचनात्मक उभरते रुझान के अवसर में प्रवेश कर गया है। उच्चतम मूल्य का नया उच्चतम मूल्य कॉर्पोरेट ताकत को मजबूत करता है।

  5. बड़े समायोज्य पैरामीटर अंतरिक्ष अलग स्टॉक के लिए व्यक्तिगत रूप से अनुकूलित किया जा सकता है

इसलिए, यह रणनीति शेयरों के उभरते रुझान से रिटर्न को अधिकतम करती है जबकि अल्पकालिक समायोजन जोखिमों से बचती है। यह बहुत अच्छे जोखिम-लाभ अनुपात के साथ एक प्रवृत्ति-अनुसरण रणनीति है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति का मुख्य जोखिम यह संभावना है कि कीमत एक नए निचले स्तर पर पहुंच सकती है और खरीदने के बाद भी गिरती रहेगी। मुख्य जोखिमों में शामिल हैंः

  1. खरीद के बाद लगातार गिरावट या सीमा कम होने की संभावना, नुकसान का सामना कर सकती है

  2. उच्चतम मूल्य वास्तव में पीछा करने के उन्माद का प्रतिनिधित्व करता है बढ़ता है और हत्या गिर जाता है, निरंतर ऊपर के लिए गति अपर्याप्त हो सकता है

  3. यदि मापदंडों को गलत ढंग से सेट कर रहे हैं, वहाँ अलग समस्याओं अगर स्टॉप हानि बिंदु बहुत अधिक या बहुत कम है हो जाएगा

  4. व्यापारिक आवृत्ति कम हो सकती है, बाह्य पर्यावरणीय प्रभावों जैसे बाजार के रुझानों के प्रति संवेदनशील हो सकती है

  5. इसमें व्यक्तिगत शेयरों के मूलभूत और मूल्यांकन पर विचार नहीं किया जाता है और खरीदने के लिए शेयरों का चयन करने का आधार कमजोर है।

मुख्य समाधान यह हैः स्टॉक चयन की गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए मौलिक तत्वों का तर्कसंगत मूल्यांकन करें; रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए खरीद अनुपात और स्टॉप लॉस जैसे मापदंडों को समायोजित करें; अन्य रणनीतियों के साथ संयोजन पर विचार करें, आदि।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति के मुख्य अनुकूलन दिशाएं पैरामीटर समायोजन, स्टॉक चयन नियम और स्टॉप-लॉस विधियों में सुधार हैं। विशेष रूप सेः

  1. उच्च बिंदुओं से बचने के लिए खरीद और स्टॉप लॉस तकनीकी संकेतकों, जैसे कि केडी, एमएसीडी का अनुकूलन करें

  2. स्टॉक की गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए स्टॉक चयन नियमों में सुधार, मौलिक और मूल्यांकन मीट्रिक जोड़ना

  3. पैरामीटर अनुपात को गतिशील रूप से समायोजित करें और पैरामीटर की तर्कसंगतता सुनिश्चित करने के लिए व्यापक बाजार के साथ लिंक करें

  4. स्टॉप लॉस विधियों और पदों को अनुकूलित करने के लिए स्टॉप लॉस या समय स्टॉप लॉस को सेट करें

  5. बहु-कारक मॉडल बनाने और स्थिरता में सुधार के लिए अन्य कारक रणनीतियों के साथ संयोजन पर विचार करें

  6. स्टॉक की वृद्धि के बाद कम समृद्धि की अवधि से बचने के लिए गति संकेतक जोड़ें

इसलिए, मुख्य अनुकूलन दिशाएं निम्नलिखित रुझानों के आधार पर स्थिरता और जोखिम-समायोजित रिटर्न में और सुधार करते हुए स्टॉक चयन नियमों, पैरामीटर समायोजन और स्टॉप-लॉस विधियों में सुधार करना है।

सारांश

यह रणनीति ऐतिहासिक नई ऊंचाइयों पर आधारित विशिष्ट प्रवृत्ति के बाद की रणनीति से संबंधित है। यह एक बेहतर जोखिम-लाभ अनुपात प्राप्त करने के लिए तकनीकी पुलबैक के माध्यम से स्टॉक के दीर्घकालिक उदय की प्रवृत्ति को प्रभावी ढंग से पकड़ सकती है। लेकिन मौलिक बातों पर विचार करने की कमी के कारण, स्थिरता और जोखिम प्रतिरोध कमजोर हैं। प्रमुख अनुकूलन दिशाएं स्टॉक चयन नियमों में सुधार, मापदंडों को समायोजित करना और स्टॉप-लॉस तंत्र को अनुकूलित करना हैं। यदि एक बहु-कारक मॉडल के माध्यम से अन्य रणनीतियों के साथ संयोजन में उपयोग किया जाता है, तो यह इष्टतम जोखिम-लाभ अनुपात के साथ मात्रात्मक स्टॉक चयन और व्यापार रणनीति बना सकता है।


/*backtest
start: 2023-01-21 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("All-time-high", "ATH", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, pyramiding=1, commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, commission_value=0.000)

// input
Athlw = input(title="All-time-high line widths", type=input.integer, defval=4, minval=0, maxval=4)
Athlc = input(title="All-time-high line color", type=input.color, defval=color.new(color.fuchsia,50))
years = input(title="Years back to search for an ATH", type=input.integer, defval=6,minval=0, maxval=100)

var float   highestHigh = 0
// var line    allTimeHigh = line.new(na, na, na, na, extend=extend.both, color=Athlc, width=Athlw)

if high > highestHigh
    highestHigh := high

// if barstate.islast
//     line.set_xy1(allTimeHigh, bar_index-1, highestHigh)
//     line.set_xy2(allTimeHigh, bar_index,   highestHigh)

plot(highestHigh)
buyzone=highestHigh*0.9
buyzone2=highestHigh*0.8
buyzone3=highestHigh*0.7
sellzone=highestHigh*0.99

plot(buyzone, color=color.red)
plot(buyzone2, color=color.white)
plot(buyzone3, color=color.green)

begin = timestamp(2011,1,1,0,0)
end = timestamp(2022,4,19,0,0)

longCondition = close<buyzone2
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
closeCondition = close>sellzone
if (closeCondition)
    strategy.close("Buy", strategy.long)


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