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गतिशील स्थिति पुनः संतुलन प्रवृत्ति ट्रैकिंग प्रणाली

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-26 14:41:08
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अवलोकन

यह रणनीति घातीय चलती औसत क्रॉसओवर प्रणाली और कछुए व्यापार प्रणाली को एकीकृत करती है, दो लोकप्रिय व्यवस्थित व्यापारिक रणनीतियाँ। यह विशेष रूप से गतिशील रूप से पदों का प्रबंधन करके वास्तविक समय में बाजार के रुझानों को ट्रैक करने के लिए दैनिक समय सीमा के लिए डिज़ाइन की गई है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति में दो उप-रणनीतियां शामिल हैंः प्रवृत्ति रणनीति और ब्रेकआउट रणनीति।

ट्रेंड रणनीति ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में तेज ईएमए और धीमे ईएमए क्रॉसओवर का उपयोग करती है। तेज ईएमए अवधि उपयोगकर्ता-परिभाषित है और धीमी ईएमए अवधि तेज ईएमए का 5 गुना है। संकेत ईएमए अंतर को 252-अवधि रिटर्न मानक विचलन से विभाजित करके उत्पन्न किया जाता है, जो अधिक विश्वसनीय संकेतों का उत्पादन करने के लिए अस्थिरता-समायोजित होता है। यह नए प्रवृत्ति गठन का पता लगाने पर लंबा या छोटा हो जाता है।

ब्रेकआउट रणनीति में एक निश्चित लुकबैक अवधि के दौरान उच्चतम उच्चतम और निम्नतम निम्नतम कीमतों का औसत आधार रेखा के रूप में उपयोग किया जाता है। जब कीमत आधार रेखा से ऊपर/नीचे एक निश्चित प्रतिशत से टूटती है तो लंबे/लघु संकेत उत्पन्न होते हैं।

स्थिति का आकार हाल की मूल्य अस्थिरता और उपयोगकर्ता-परिभाषित वार्षिक जोखिम लक्ष्य पर आधारित है। अस्थिरता कम होने पर बड़ा आकार लिया जाता है जबकि अस्थिरता अधिक होने पर छोटा आकार लिया जाता है। यह जोखिम समायोजन के साथ गतिशील स्थिति प्रबंधन को महसूस करता है।

हार्ड स्टॉप को औसत वास्तविक सीमा के गुणकों के रूप में सेट किया जाता है। ट्रेलिंग स्टॉप हाल के उच्चतम उच्चतम या निम्नतम निम्नतम कीमतों को ट्रेल करते हैं।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य लाभों में निम्नलिखित शामिल हैंः

  1. ट्रेंड ट्रैकिंग और ब्रेकआउट उप-रणनीतियों का संयोजन मजबूत मजबूती के साथ विभिन्न बाजार वातावरणों के अनुकूल है।

  2. उन्नत स्थिति आकार और जोखिम प्रबंधन तकनीकों को लागू करने से स्थिति को गतिशील रूप से प्रबंधित किया जाता है और जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जाता है।

  3. हाल की अस्थिरता और वार्षिक जोखिम लक्ष्य के आधार पर अस्थिरता-समायोजन की स्थिति उच्च/कम अस्थिरता के शासनों में अपेक्षाकृत स्थिर पोर्टफोलियो जोखिम बनाए रखती है।

  4. वास्तविक मूल्य उतार-चढ़ाव के आधार पर स्टॉप लॉस सेट करने से स्टॉप रन से अनावश्यक छोटे नुकसान से बचा जाता है।

  5. वास्तविक समय में लचीलापन से ट्रेलिंग स्टॉप को समायोजित करना लाभ को बुक करने के लिए रुझानों का पालन करता है और समय पर बंद हो जाता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य जोखिम निम्नलिखित हैंः

  1. पैरामीटर अनुकूलन पर निर्भरता। विभिन्न पैरामीटर रणनीतिक प्रदर्शन को काफी प्रभावित करते हैं इसलिए इष्टतम पैरामीटर खोजने के लिए व्यापक परीक्षण की आवश्यकता होती है।

  2. चंचल रुझानों में लगातार स्टॉप आउट। स्टॉप लॉस की चौड़ाई को ढीला किया जा सकता है और स्टॉप तंत्र को अनुकूलित किया जा सकता है।

  3. आरंभिक पूंजी और व्यापार लागत के प्रति संवेदनशीलता। अपर्याप्त आरंभिक पूंजी और उच्च व्यापार लागत लाभप्रदता को नकारात्मक रूप से प्रभावित करती है।

  4. स्थिति के आकार और जोखिम नियंत्रण के लिए सटीक अस्थिरता अनुमानों पर भरोसा करना। अशुद्ध अस्थिरता अनुमानों के कारण अति-आकार या अंडरआकार की स्थिति होती है।

अनुकूलन दिशाएँ

मुख्य अनुकूलन दिशाओं में निम्नलिखित शामिल हैंः

  1. अधिक ऐतिहासिक डेटासेट के साथ अधिक बैकटेस्टिंग के माध्यम से इष्टतम पैरामीटर सेट की खोज करें।

  2. विभिन्न स्टॉप जैसे कि चलती स्टॉप, समय स्टॉप, अस्थिरता स्टॉप आदि का परीक्षण करके स्टॉप तंत्र में सुधार करना।

  3. सर्वोत्तम जोखिम-लाभ प्रोफ़ाइल खोजने के लिए विभिन्न जोखिम लक्ष्यों का परीक्षण करके स्थिति आकार और जोखिम प्रबंधन को अनुकूलित करें। विभिन्न उत्तोलन स्तरों के प्रभावों का परीक्षण भी करें।

  4. संकेत की सटीकता और रणनीति की मजबूती में सुधार के लिए अधिक सहायक संकेतकों का प्रयास करें।

  5. स्थिति आवंटन की सटीकता में सुधार के लिए उच्च समय सीमा संकेतों के साथ निर्णयों में सहायता करके विभिन्न होल्डिंग अवधि का परीक्षण करें।

निष्कर्ष

यह रणनीति ट्रेडिंग रणनीतियों की दो प्रमुख श्रेणियों को एकीकृत करती हैः प्रवृत्ति का अनुसरण करना और ब्रेकआउट करना। उन्नत गतिशील स्थिति समायोजन तकनीकों को लागू करके, यह लाभ के लिए बाजार की चाल को ट्रैक करते हुए जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करता है। यह मजबूत लाभ क्षमता का प्रदर्शन करता है और आगे परीक्षण और अनुकूलन के लायक है।

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © Crunchster1

//@version=5
strategy(title="Crunchster's Turtle and Trend System", shorttitle="Turtle Trend", overlay=true, slippage=10, pyramiding=1, precision = 4, calc_on_order_fills = false, calc_on_every_tick = false, default_qty_value = 0.1, initial_capital = 1000, commission_value = 0.06, process_orders_on_close = true)

// Inputs and Parameters
src = input(close, 'Source', group='Strategy Settings')
length = input.int(title="Lookback period for fast EMA", defval=10, minval=2, group='Strategy Settings', tooltip='This sets the lookback period for the fast exponential moving average. The slow EMA is 5x the fast EMA length')
blength = input.int(title="Lookback period for Breakout", defval=20, minval=5, step=5, group='Strategy Settings')

long = input(true, 'Long', inline='08', group='Strategy toggle')
short = input(true, 'Short', inline='08', group='Strategy toggle', tooltip='Toggle long/short strategy on/off')

EMAwt = input(false, 'Trend', inline='01', group='Strategy toggle')
breakwt = input(true, 'Breakout', inline='01', group='Strategy toggle', tooltip='Toggle trend/breakout strategy on/off')

stopMultiple = input.float(2, 'Stop multiple', step=0.5, group='Risk Management Settings', tooltip='Multiple for ATR, setting hard stop loss from entry price')
trail = input.int(10, 'Trail lookback', step=5, group='Risk Management Settings', tooltip='Lookback period for the trailing stop')
lev = input.float(1, 'Max Leverage', step=0.5, group='Risk Management Settings', tooltip='Max leverage sets maximum allowable leverage of total capital (initial capital + any net profit), capping maximum volatility adjusted position size')
riskT = input.float(15, maxval=75, title='Annualised Volatility Target %', group='Risk Management Settings', tooltip='Specify annual risk target, used to determine volatility adjusted position size. Annualised daily volatility is referenced to this value and position size adjusted accordingly')
comp = input(true, 'Compounding', inline='09', group='Risk Management Settings')
Comppct = input.float(50, '%', step=5, inline='09', group='Risk Management Settings', tooltip='Toggle compounding of profit, and set % of profit to compound')

// Backtesting period
FromDay = input.int(defval=1, title='From Day', minval=1, maxval=31, inline='04', group='Backtest range')
FromMonth = input.int(defval=1, title='From Mon', minval=1, maxval=12, inline='04', group='Backtest range')
FromYear = input.int(defval=2018, title='From Yr', minval=1900, inline='04', group='Backtest range', tooltip='Set start of backtesting period')
ToDay = input.int(defval=1, title='To Day', minval=1, maxval=31, inline='05', group='Backtest range')
ToMonth = input.int(defval=1, title='To Mon', minval=1, maxval=12, inline='05', group='Backtest range')
ToYear = input.int(defval=9999, title='To Yr', minval=1900, inline='05', group='Backtest range', tooltip='Set end of backtesting period')

start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)
window = time >= start and time <= finish

// Breakout strategy
lower = ta.lowest(low[1], blength)
upper = ta.highest(high[1], blength)
basis = math.avg(upper, lower)
signal = 20*(close - basis) / (upper - lower)

// Trend strategy
fEMA = ta.ema(close[1], length)
sEMA = ta.ema(close[1], length*5)
emadiff = fEMA - sEMA
nemadiff = 5*emadiff/(ta.stdev(close - close[1], 252))

//Risk Management formulae
strategy.initial_capital = 50000
tr = math.max(high - low, math.abs(high - close), math.abs(low - close)) //True range
stopL = ta.sma(tr, 14) //Average true range
stdev = ta.stdev(close-close[1], 14) //volatility of recent returns
maxcapital = strategy.initial_capital+strategy.netprofit //Maximum capital available to invest - initial capital net of profit
annvol = 100*math.sqrt(365)*stdev/close //converts recent volatility of returns into annualised volatility of returns - assumes daily timeframe

risk = 1.1
if comp
    risk := (strategy.initial_capital+(Comppct*strategy.netprofit/100))//adjust investment capital to include compounding
else
    risk := strategy.initial_capital

shares = (risk * (riskT/annvol)) / close //calculates volatility adjusted position size, dependent on user specified annualised risk target
if ((shares*close) > lev*maxcapital) //ensures position size does not exceed available capital multiplied by user specified maximum leverage
    shares := lev*maxcapital/close

//To set the price at the entry point of trade
Posopen() =>
    math.abs(strategy.position_size[1]) <= 0 and math.abs(strategy.position_size) > 0

var float openN = na
if Posopen()
    openN := stopL

// Trailing stop
tlower = ta.lowest(low[1], trail)
tupper = ta.highest(high[1], trail)
tbasis = math.avg(tupper, tlower)
tsignal = 20*(close - tbasis) / (tupper - tlower)

// Strategy Rules
if EMAwt
    if long
        longCondition2 = (nemadiff >2 and nemadiff[1] <2) and window
        exitlong = tsignal <= -10
        if (longCondition2)
            strategy.entry('Trend Long!', strategy.long, qty=shares)
        if strategy.position_size > 0    
            strategy.exit('Stop Long', from_entry = 'Trend Long!', stop=(strategy.opentrades.entry_price(0) - (openN * stopMultiple)))
        if (exitlong)
            strategy.close('Trend Long!', immediately = true)

    if short
        shortCondition2 = (nemadiff <-1 and nemadiff[1] >-1) and window
        exitshort = tsignal >= 10
        if (shortCondition2)
            strategy.entry('Trend Short!', strategy.short, qty=shares)
        if strategy.position_size < 0   
            strategy.exit('Stop Short', from_entry = 'Trend Short!', stop=(strategy.opentrades.entry_price(0) + (openN * stopMultiple)))
        if (exitshort)
            strategy.close('Trend Short!', immediately = true)

if breakwt
    if long
        longCondition1 = (signal >= 10) and window
        exitlong = tsignal <= -10
        if (longCondition1)
            strategy.entry('Break Long!', strategy.long, qty=shares)
        if strategy.position_size > 0    
            strategy.exit('Stop Long', from_entry = 'Break Long!', stop=(strategy.opentrades.entry_price(0) - (openN * stopMultiple)))
        if (exitlong)
            strategy.close('Break Long!', immediately = true)

    if short
        shortCondition1 = (signal <= -10) and window
        exitshort = tsignal >= 10
        if (shortCondition1)
            strategy.entry('Break Short!', strategy.short, qty=shares)
        if strategy.position_size < 0   
            strategy.exit('Stop Short', from_entry = 'Break Short!', stop=(strategy.opentrades.entry_price(0) + (openN * stopMultiple)))
        if (exitshort)
            strategy.close('Break Short!', immediately = true)

// Visuals of trend and direction
plot(nemadiff, title='EMA Forecast', color=color.black, display=display.none)
plot(ta.sma(ta.median(math.sqrt(math.pow(nemadiff,2)), 700), 350), 'Forecast mean', color=color.rgb(245, 0, 0), display=display.none)

MAColor = fEMA > sEMA ? #00ff00 : #ff0000
MA1 = plot(fEMA, title='Fast EMA', color=MAColor)
MA2 = plot(sEMA, title='Slow EMA', color=MAColor)
fill(MA1, MA2, title='Band Filler', color=MAColor)
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