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गति वापस लेने की रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-23 15:23:14
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अवलोकन

इस रणनीति का उद्देश्य बाजार में संभावित पुलबैक अवसरों की पहचान करना है। यह एक लंबी अवधि के चलती औसत (MA1) और एक अल्पकालिक चलती औसत (MA2) के साथ एक दोहरी चलती औसत प्रणाली का उपयोग करता है। मुख्य लक्ष्य तब लंबा जाना है जब समापन मूल्य MA1 से नीचे है लेकिन MA2 से ऊपर है, समग्र प्रवृत्ति के भीतर संभावित पुलबैक का संकेत देता है।

रणनीति तर्क

रणनीति दो चलती औसत का उपयोग करती हैः एमए 1 (लंबे समय के लिए) और एमए 2 (लघु अवधि के लिए) । तर्क यह है कि यदि कीमतें लंबी अवधि की प्रवृत्ति के समर्थन का परीक्षण करने के लिए संक्षिप्त रूप से वापस खींचती हैं, तो यह एक लंबा अवसर पेश कर सकती है। विशेष रूप से, यदि समापन मूल्य दीर्घकालिक समर्थन (एमए 1) से ऊपर रहता है, तो प्रमुख प्रवृत्ति बरकरार रहती है। लेकिन यदि समापन मूल्य अल्पकालिक एमए (एमए 2) से नीचे टूट जाता है, फिर भी दीर्घकालिक एमए (एमए 1) से ऊपर रहता है, तो यह एक पाठ्यपुस्तक पुलबैक सेटअप का संकेत देता है। यहां एक स्टॉप-लॉस के साथ लंबा जा सकता है और कीमतों को लघु एमए के ऊपर वापस ले जाने का लक्ष्य रख सकता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के लाभों में निम्नलिखित शामिल हैंः

  1. लागू करने के लिए सरल और लचीला पैरामीटर ट्यूनिंग के साथ समझने में आसान
  2. प्रमुख प्रवृत्ति की पहचान करने और विपरीत प्रवृत्ति के कारोबार से बचने के लिए दोहरी एमए का लाभ उठाना
  3. असामान्य पीरियड्स से बचने के लिए अनुकूलन योग्य समय फ़िल्टर
  4. विभिन्न जोखिम वरीयताओं के अनुरूप समायोज्य स्थिति आकार
  5. डाउनसाइड जोखिम को सीमित करने के लिए स्टॉप-लॉस तंत्र

जोखिम विश्लेषण

जिन जोखिमों के बारे में पता होना चाहिए:

  1. यदि कीमतें लगातार गिरती रहें और स्टॉप-लॉस मारा जाए तो असफल पॉलबैक
  2. प्रमुख समर्थन क्षेत्र के टूटने पर प्रमुख रुझान उलट
  3. अस्थिर मूल्य क्रिया के साथ विप्सॉ और विचलन
  4. उप-उत्तम समय फ़िल्टर से अनुपलब्ध ट्रेड

जोखिमों को अनुकूलित करने और कम करने के कुछ तरीकेः

  1. संकेत की गुणवत्ता में सुधार के लिए एमए मापदंडों का अनुकूलन करें
  2. जोखिमों को कम करते हुए लाभ को अधिकतम करने के लिए स्टॉप-लॉस स्तरों को ठीक करें
  3. सर्वोत्तम व्यापारिक अवधियों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए समय फ़िल्टर समायोजित करें
  4. विभिन्न साधनों और बाजार वातावरणों पर परीक्षण

बढ़ोतरी के अवसर

रणनीति को बढ़ाने के कुछ तरीके:

  1. सर्वोत्तम संयोजन खोजने के लिए एमए मापदंडों का अनुकूलन करें
  2. विभिन्न स्टॉप-लॉस तंत्रों का परीक्षण करें जैसे कि ट्रेलिंग या झूमर स्टॉप
  3. वॉल्यूम या अस्थिरता जैसे अतिरिक्त फ़िल्टर जोड़ें
  4. स्थिति आकार नियम शामिल करें जैसे सोने के क्रॉस पर जोड़ने और मौत के क्रॉस पर कम
  5. एक स्वचालित लाभ लेने के तंत्र में निर्माण
  6. मुख्य मीट्रिक का विश्लेषण करने और मापदंडों को अंतिम रूप देने के लिए बैकटेस्ट

निष्कर्ष

संक्षेप में, यह एक सीधा औसत प्रतिगमन पुलबैक रणनीति है। यह दोहरी एमए दृष्टिकोण के साथ पुलबैक सेटअप की पहचान करता है और अनुकूलन स्टॉप के साथ जोखिम का प्रबंधन करता है। रणनीति को समझने और लचीली ट्यूनिंग के साथ लागू करना आसान है। अगले चरण एमए पैरामीटर, स्टॉप-लॉस, फ़िल्टर जैसे तत्वों के आसपास और अनुकूलन हैं ताकि रणनीति अधिक मजबूत हो सके।

/*backtest
start: 2023-01-16 00:00:00
end: 2024-01-22 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/
// © ZenAndTheArtOfTrading / www.PineScriptMastery.com
// @version=5
strategy("Simple Pullback Strategy", 
     overlay=true, 
     initial_capital=50000,
     default_qty_type=strategy.percent_of_equity, 
     default_qty_value=100, // 100% of balance invested on each trade
     commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, 
     commission_value=0.005) // Interactive Brokers rate

// Get user input
i_ma1           = input.int(title="MA 1 Length", defval=200, step=10, group="Strategy Parameters", tooltip="Long-term MA")
i_ma2           = input.int(title="MA 2 Length", defval=10, step=10, group="Strategy Parameters", tooltip="Short-term MA")
i_stopPercent   = input.float(title="Stop Loss Percent", defval=0.10, step=0.1, group="Strategy Parameters", tooltip="Failsafe Stop Loss Percent Decline")
i_lowerClose    = input.bool(title="Exit On Lower Close", defval=false, group="Strategy Parameters", tooltip="Wait for a lower-close before exiting above MA2")
i_startTime     = input(title="Start Filter", defval=timestamp("01 Jan 1995 13:30 +0000"), group="Time Filter", tooltip="Start date & time to begin searching for setups")
i_endTime       = input(title="End Filter", defval=timestamp("1 Jan 2099 19:30 +0000"), group="Time Filter", tooltip="End date & time to stop searching for setups")

// Get indicator values
ma1 = ta.sma(close, i_ma1)
ma2 = ta.sma(close, i_ma2)

// Check filter(s)
f_dateFilter =true

// Check buy/sell conditions
var float buyPrice = 0
buyCondition    = close > ma1 and close < ma2 and strategy.position_size == 0 and f_dateFilter
sellCondition   = close > ma2 and strategy.position_size > 0 and (not i_lowerClose or close < low[1])
stopDistance    = strategy.position_size > 0 ? ((buyPrice - close) / close) : na
stopPrice       = strategy.position_size > 0 ? buyPrice - (buyPrice * i_stopPercent) : na
stopCondition   = strategy.position_size > 0 and stopDistance > i_stopPercent

// Enter positions
if buyCondition
    strategy.entry(id="Long", direction=strategy.long)

if buyCondition[1]
    buyPrice := open

// Exit positions
if sellCondition or stopCondition
    strategy.close(id="Long", comment="Exit" + (stopCondition ? "SL=true" : ""))
    buyPrice := na

// Draw pretty colors
plot(buyPrice, color=color.lime, style=plot.style_linebr)
plot(stopPrice, color=color.red, style=plot.style_linebr, offset=-1)
plot(ma1, color=color.blue)
plot(ma2, color=color.orange)
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