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गतिशील औसत मूल्य ट्रैकिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-29 15:28:53
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अवलोकन

इस रणनीति का मुख्य विचार यह है कि जब शेयर की कीमत एक निश्चित प्रतिशत तक गिर जाती है, तो स्थिति की औसत लागत को कम करने के लिए पदों को धीरे-धीरे बढ़ाया जा सकता है। जब कीमतें पलटती हैं, तो कम औसत होल्डिंग लागत के कारण उच्च रिटर्न प्राप्त किया जा सकता है।

रणनीतिक सिद्धांत

जब स्टॉक की कीमत पहली बार 20-दिवसीय सरल चलती औसत से ऊपर जाती है, तो एक स्थिति खोलने के लिए लंबी हो जाती है। यदि स्टॉक तब लक्ष्य हानि प्रतिशत सेट से गिरता है, जैसे कि 10%, तो वर्तमान स्थिति के 50% जैसे निर्दिष्ट प्रतिशत पर स्थिति में जोड़ें। इससे होल्डिंग स्थिति की औसत लागत कम हो जाती है। जब स्टॉक की कीमत सेट ले लाभ बिंदु तक पहुंच जाती है, जैसे कि औसत होल्डिंग लागत से 10% ऊपर, लाभ लेने के लिए सभी पदों को बंद करें।

विशेष रूप से, रणनीति फ़ंक्शन पैरामीटर सेट करता है जैसे कि इक्विटी के प्रतिशत के रूप में 4 अतिरिक्त खरीद की अनुमति देना, और इक्विटी के 10% पर प्रारंभिक स्थिति का आकार सेट करना। यह 20 दिन की सरल चलती औसत रेखा प्राप्त करता है। जब समापन मूल्य उस औसत से ऊपर जाता है और कोई वर्तमान स्थिति नहीं होती है, तो यह एक लंबी स्थिति खोलता है। फिर यह स्थिति के फ्लोटिंग लाभ / हानि प्रतिशत की गणना करता है। यदि यह लक्ष्य हानि प्रतिशत तक पहुंचता है, तो यह लक्ष्य अतिरिक्त खरीद प्रतिशत पर पिरामिड करना जारी रखता है जब तक कि स्टॉक लाभ लक्ष्य को हिट करने के लिए उछाल नहीं लेता।

लाभ विश्लेषण

इस प्रकार की रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि जब बाजार की स्थिति प्रतिकूल होती है, तो अतिरिक्त खरीद के पिरामिडिंग के माध्यम से होल्डिंग स्थिति की औसत लागत को कम किया जा सकता है। यह बाजार की स्थिति में सुधार होने पर अधिक लाभ प्राप्त करने की अनुमति देता है, कम खोना, अधिक कमाने के प्रभाव को प्राप्त करता है। सरल स्टॉप लॉस की तुलना में, यह रणनीति कीमतों में गिरावट जारी रहने पर नुकसान को रोकने के लिए मजबूर होने के बजाय बाजार की चाल को बेहतर ढंग से पकड़ सकती है।

साथ ही, यह रणनीति कई अतिरिक्त खरीद की अनुमति देती है, जिससे बाजार में उलटफेर के समय के अंतर का अधिकतम उपयोग पदों को धीरे-धीरे समायोजित करने के लिए किया जाता है। यह एक बड़ी अतिरिक्त खरीद करने की तुलना में कम लागत है, और अधिकांश निवेशकों की पूंजी ताकत के साथ भी बेहतर फिट बैठता है।

जोखिम विश्लेषण

बेशक, यदि कीमतें गिरती रहती हैं, तो इस रणनीति को भी बड़े नुकसान का खतरा होता है। विशेष रूप से भालू बाजारों में, कीमतों में गिरावट की सीमा हमारी कल्पना से कहीं अधिक हो सकती है। इसलिए, स्वीकार्य सीमा के भीतर जोखिम को नियंत्रित करने के लिए अतिरिक्त खरीद का अनुपात और संख्या को उचित रूप से निर्धारित किया जाना चाहिए।

एक ही समय में, हमें यह महसूस करना चाहिए कि यदि सभी निवेशक ऐसी रणनीति अपनाते हैं, जब बहुत से निवेशक अपने हानि प्रतिशत लक्ष्य तक पहुंचते हैं, तो स्थिति में सामूहिक जोड़ने का परिदृश्य हो सकता है। इससे कीमतें बढ़ेंगी और एक तर्कहीन अल्पकालिक रिबाउंड बन जाएगा। यदि हम स्थिति का सही ढंग से आकलन करने में विफल रहते हैं, तो हम बाजार की प्रवृत्ति का गलत तरीके से न्याय कर सकते हैं और अपनी स्थिति को बढ़ाना जारी रख सकते हैं। जब कीमतें फिर से गिरती हैं तो परिणाम और भी अधिक नुकसान होगा।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को कई तरीकों से अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. अतिरिक्त खरीद प्रतिशत को गतिशील रूप से समायोजित करें। इसे बाजार की स्थितियों के आधार पर वास्तविक समय में समायोजित किया जा सकता है।

  2. मात्रात्मक संकेतक शामिल करें। उदाहरण के लिए, उल्टा संकेतों की पुष्टि करने और झूठे संकेतों से बचने के लिए वॉल्यूम में वृद्धि की निगरानी करें।

  3. ट्रेलिंग स्टॉप लॉस को अपनाएं। अतिरिक्त खरीद के बाद, एक प्रगतिशील स्टॉप लॉस प्रणाली का उपयोग करें ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि नुकसान एक निश्चित सीमा के भीतर रखा जाए।

सारांश

गतिशील औसत मूल्य ट्रैकिंग रणनीति अतिरिक्त खरीद के माध्यम से पदों को समायोजित करके औसत मूल्य प्रभाव का उपयोग करती है। पर्याप्त पूंजी समर्थन होने की शर्त के भीतर, यह प्रभावी रूप से औसत से ऊपर की वापसी को पकड़ सकती है जब कीमतें उलट जाती हैं। कुंजी स्वीकार्य सीमाओं के भीतर जोखिम रखने के लिए समय और अनुपात का सही ढंग से न्याय करना है। यदि उचित रूप से लागू किया जाता है, तो यह मात्रात्मक व्यापार में एक बहुत ही प्रभावी विधि हो सकती 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"}]
*/

//@version=3

// ########################################################################## // 
//
// This scipt is intended to demonstrate how pyramiding can be used to average
// down a position.
//
// We will buy when a stock closes above its 20 day MA and Average down if
// the trade does not go in our favor. We will hold until a profit is made. 
// (which could mean we hold forever)
//
// ########################################################################## //

strategy("Average Down", overlay=true )

// Date Ranges
from_month = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
from_day   = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
from_year  = input(defval = 2010, title = "From Year")
to_month   = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
to_day     = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
to_year    = input(defval = 9999, title = "To Year")
start  = timestamp(from_year, from_month, from_day, 00, 00)  // backtest start window
finish = timestamp(to_year, to_month, to_day, 23, 59)        // backtest finish window
window = true
// Strategy Inputs
target_perc = input(-10, title='Target Loss to Average Down (%)', maxval=0)/100
take_profit = input(10, title='Target Take Profit', minval=0)/100
target_qty  = input(50, title='% Of Current Holdings to Buy', minval=0)/100 
sma_period  = input(20, title='SMA Period') 

// Get our SMA, this will be used for our first entry 
ma = sma(close,sma_period)

// Calculate our key levels
pnl = (close - strategy.position_avg_price) / strategy.position_avg_price
take_profit_level = strategy.position_avg_price * (1 + take_profit)

// First Position
first_long = crossover(close, ma) and strategy.position_size == 0 and window
if (first_long)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Average Down!
if (pnl <= target_perc)
    qty = floor(strategy.position_size * target_qty)
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=qty)

// Take Profit!
strategy.exit("Take Profit", "Long", limit=take_profit_level)

// Plotting
plot(ma, color=blue, linewidth=2, title='SMA')
plot(strategy.position_avg_price, style=linebr, color=red, title='Average Price')

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