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कूलामागी भगोड़ा ट्रैकिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-31 17:06:36
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अवलोकन

इस रणनीति का मुख्य विचार एक बड़े समय सीमा पर प्रवृत्ति की दिशा की पहचान करना और एक छोटे समय सीमा पर प्रवेश करने के लिए ब्रेकआउट बिंदुओं को खोजना है। स्टॉप लॉस एक्जिट तब बड़े समय सीमा पर चलती औसत को ट्रैक करता है।

रणनीतिक सिद्धांत

यह रणनीति मुख्य रूप से निर्णय के लिए तीन संकेतकों पर आधारित है।

सबसे पहले, एक लंबे चक्र (जैसे दैनिक) एक्स-दिवसीय सरल चलती औसत की गणना करें। केवल तभी खरीद की अनुमति दें जब कीमत इस चलती औसत से ऊपर हो। इसका उपयोग समग्र प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने और व्यापार दोलन अवधि से बचने के लिए किया जा सकता है।

दूसरा, कम चक्र (जैसे 5 दिन) में उच्चतम मूल्य स्विंग हाई की गणना करें। जब मूल्य इस उच्चतम मूल्य को तोड़ता है, तो एक खरीद संकेत ट्रिगर किया जाता है। उपयुक्त ब्रेकआउट बिंदुओं को खोजने के लिए यहाँ lb लुकबैक अवधि पैरामीटर का उपयोग किया जाता है।

तीसरा, एक स्टॉप लॉस लाइन स्थापित करें। स्थिति में प्रवेश करने के बाद, स्टॉप लॉस लाइन को सबसे कम मूल्य पर एक निश्चित अवधि lbStop सबसे हाल के निचले बिंदु से दूर लॉक किया जाता है। उसी समय, एक निर्गमन तंत्र के रूप में एक चलती औसत रेखा (जैसे दैनिक पर 10-दिवसीय ईएमए) सेट करें। जब कीमत इस चलती औसत रेखा से नीचे होती है तो स्थिति से बाहर निकलें।

रणनीति में ओवरस्ट्रेक्टेड प्वाइंट खरीदने से बचने के लिए एटीआर मूल्य भी निर्धारित किया गया है। बैकटेस्ट समय सीमा जैसी अन्य सहायक शर्तें भी हैं।

उपरोक्त तीनों संकेतकों के परस्पर प्रभाव का आकलन इस रणनीति का मूल तर्क है।

लाभ विश्लेषण

एक ब्रेकआउट ट्रैकिंग रणनीति के रूप में, इसके निम्नलिखित फायदे हैंः

  1. दो समय सीमाओं का उपयोग करें ताकि अस्थिर बाजारों में नकली ब्रेकआउट में फंसने से बचा जा सके। लंबी समय सीमा समग्र प्रवृत्ति को निर्धारित करती है, और छोटी समय सीमा विशिष्ट प्रवेश बिंदुओं को ढूंढती है।

  2. स्विंग उच्च द्वारा गठित ब्रेकआउट बिंदुओं का उपयोग करें। इस प्रकार के ब्रेकआउट में कुछ जड़ता होती है और ट्रैकिंग बनाना आसान होता है। वास्तव में प्रभावी ब्रेकआउट खोजने के लिए lb लुकबैक अवधि पैरामीटर को भी समायोजित किया जा सकता है।

  3. स्टॉप लॉस विधि अपेक्षाकृत सख्त है, जो स्क्रैप होने से बचने के लिए एक निश्चित बफर दूरी के साथ सबसे हालिया निचले बिंदु को ट्रैक करती है।

  4. बाजार की स्थितियों के अनुसार लचीले ढंग से लाभ लेने के लिए चलती औसत को एक निकास तंत्र के रूप में उपयोग करें।

  5. एटीआर संकेतक अत्यधिक लाभ उठाने के जोखिम से बचाता है।

  6. परीक्षण के लिए विभिन्न पैरामीटर संयोजनों को सेट किया जा सकता है, जिसमें बड़े अनुकूलन स्थान हैं।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:

  1. जब कीमत चलती औसत रेखा के चारों ओर ऊपर और नीचे घूमती है, तो प्रवेश और निकास पदों के बीच आगे-पीछे स्विच करना आसान होता है। अधिक कमीशन जोखिम होता है।

  2. जब ब्रेक-इन बिंदु चलती औसत रेखा के करीब होता है, तो अपेक्षाकृत बड़ा पॉलबैक जोखिम होता है। यह रणनीति की एक अंतर्निहित विशेषता है।

  3. जब बाजार में कोई स्पष्ट रुझान नहीं होता है, तो होल्डिंग समय बहुत लंबा हो सकता है, समय जोखिम का सामना करना पड़ता है।

  4. एटीआर पैरामीटर को उचित रूप से सेट करने की आवश्यकता है। यदि एटीआर बहुत छोटा है, तो फ़िल्टरिंग प्रभाव कमजोर है। यदि यह बहुत बड़ा है, तो प्रवेश के अवसर कम हो जाएंगे।

  5. परिणामों पर विभिन्न एलबी मापदंडों के प्रभाव का परीक्षण करने की आवश्यकता है। अत्यधिक बड़े मापदंड कुछ अवसरों को याद कर सकते हैं, जबकि बहुत छोटे मापदंड झूठे ब्रेकआउट की पहचान कर सकते हैं।

जोखिम को कम करना:

  1. फ़िल्टरिंग क्षमता बढ़ाने के लिए चलती औसत मापदंडों को उचित रूप से समायोजित करें।
  2. एटीआर मापदंडों का अनुकूलन, दृश्य निर्णय द्वारा पूरक।
  3. इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए lb लुकबैक अवधि को समायोजित करें।
  4. अस्थिर बाजारों के दौरान व्यापार को निलंबित करें।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित आयामों में भी अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए चलती औसत मापदंडों के विभिन्न संयोजनों का परीक्षण करें।

  2. प्रवेश के अवसरों और जोखिम नियंत्रण को संतुलित करने के लिए विभिन्न एटीआर पैरामीटर सेटिंग्स का प्रयास करें।

  3. अधिक कुशल ब्रेकआउट की पहचान करने के लिए lb लुकबैक अवधि पैरामीटर को अनुकूलित करें।

  4. जोखिम को नियंत्रित करने के लिए अस्थिरता और ड्रॉडाउन के आधार पर गतिशील स्टॉप लॉस बनाने का प्रयास करें।

  5. ब्रेकआउट की प्रभावशीलता निर्धारित करने के लिए ट्रेडिंग वॉल्यूम जैसे अन्य कारकों को शामिल करें।

  6. संदर्भ के रूप में चरम बिंदुओं को खोजने के लिए/,< और अन्य विधियों को विकसित करें।

  7. इष्टतम मापदंडों के लिए मापदंडों को प्रशिक्षित करने के लिए मशीन सीखने का प्रयास करें

सारांश

कुल मिलाकर, यह एक विशिष्ट ब्रेकआउट ट्रैकिंग रणनीति है। दोहरी समय सीमाओं को देखते हुए, प्रवेश समय की पहचान करने के लिए स्विंग हाई का उपयोग करना, और स्टॉप लॉस लाइन और चलती औसत डबल बीमा निकास तंत्र का उपयोग करना एक पूर्ण तार्किक प्रणाली बनाता है। इस रणनीति की जोखिम और रिटर्न विशेषताएं स्पष्ट हैं, मध्यम और दीर्घकालिक ट्रैकिंग निवेशकों के लिए उपयुक्त हैं। हालांकि कुछ जोखिम हैं, उन्हें मापदंडों और नियमों को अनुकूलित करके कम किया जा सकता है। रणनीति में सुधार के लिए बहुत जगह है। अधिक संकेतकों को शामिल करने से रणनीति प्रभाव को और बढ़ाया जा सकता है।


/*backtest
start: 2023-01-24 00:00:00
end: 2024-01-30 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/
// © millerrh

// The intent of this strategy is to buy breakouts with a tight stop on smaller timeframes in the direction of the longer term trend.
// Then use a trailing stop of a close below either the 10 MA or 20 MA (user choice) on that larger timeframe as the position 
// moves in your favor (i.e. whenever position price rises above the MA).
// Option of using daily ATR as a measure of finding contracting ranges and ensuring a decent risk/reward.
// (If the difference between the breakout point and your stop level is below a certain % of ATR, it could possibly find those consolidating periods.)

//@version=4
strategy("Qullamaggie Breakout", overlay=true, initial_capital=10000, currency='USD', 
   default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
   
// === BACKTEST RANGE ===
Start = input(defval = timestamp("01 Jan 2019 06:00 +0000"), title = "Backtest Start Date", type = input.time)
Finish = input(defval = timestamp("01 Jan 2100 00:00 +0000"), title = "Backtest End Date", type = input.time)

// Inputs
lb = input(defval = 3, title = "Lookback Period for Swing High", minval = 1,
   tooltip = "Lookback period for defining the breakout level.")
lbStop = input(defval = 3, title = "Lookback Bars for Stop Level", minval = 1,
   tooltip = "Initial stop placement is the lowest low this many bars back. Allows for tighter stop placement than referencing swing lows.")  
htf = input(defval="D", title="Timeframe of Moving Averages", type=input.resolution,
  tooltip = "Allows you to set a different time frame for the moving averages. The default behavior is to identify good tightening setups on a larger timeframe
  (like daily) and enter the trade on a breakout occuring on a smaller timeframe, using the moving averages of the larger timeframe to trail your stop.")
maType = input(defval="SMA", options=["EMA", "SMA"], title = "Moving Average Type")
ma1Length = input(defval = 10, title = "1st Moving Average Length", minval = 1)
ma2Length = input(defval = 20, title = "2nd Moving Average Length", minval = 1)
ma3Length = input(defval = 50, title = "3rd Moving Average Length", minval = 1)
useMaFilter = input(title = "Use 3rd Moving Average for Filtering?", type = input.bool, defval = true,
  tooltip = "Signals will be ignored when price is under this slowest moving average.  The intent is to keep you out of bear periods and only
             buying when price is showing strength or trading with the longer term trend.")
trailMaInput = input(defval="2nd Moving Average", options=["1st Moving Average", "2nd Moving Average"], title = "Trailing Stop")

// MA Calculations
ma(maType, src, length) =>
    maType == "EMA" ? ema(src, length) : sma(src, length) //Ternary Operator (if maType equals EMA, then do ema calc, else do sma calc)
ma1 = security(syminfo.tickerid, htf, ma(maType, close, ma1Length))
ma2 = security(syminfo.tickerid, htf, ma(maType, close, ma2Length))
ma3 = security(syminfo.tickerid, htf, ma(maType, close, ma3Length))

plot(ma1, color=color.purple, style=plot.style_line, title="MA1", linewidth=2, transp = 60)
plot(ma2, color=color.yellow, style=plot.style_line, title="MA2", linewidth=2, transp = 60)
plot(ma3, color=color.white, style=plot.style_line, title="MA3", linewidth=2, transp = 60)

// === USE ATR FOR FILTERING ===
// The idea here is that you want to buy in a consolodating range for best risk/reward. So here you can compare the current distance between 
// support/resistance vs.the ATR and make sure you aren't buying at a point that is too extended from normal.
useAtrFilter = input(title = "Use ATR for Filtering?", type = input.bool, defval = false,
  tooltip = "Signals will be ignored if the distance between support and resistance is larger than a user-defined percentage of Daily ATR. 
             This allows the user to ensure they are not buying something that is too extended and instead focus on names that are consolidating more.")
atrPerc = input(defval = 100, title = "% of Daily ATR Value", minval = 1)
atrValue = security(syminfo.tickerid, "D", atr(14))*atrPerc*.01

// === PLOT SWING HIGH/LOW AND MOST RECENT LOW TO USE AS STOP LOSS EXIT POINT ===
// Change these values to adjust the look back and look forward periods for your swing high/low calculations
pvtLenL = lb
pvtLenR = lb

// Get High and Low Pivot Points
pvthi_ = pivothigh(high, pvtLenL, pvtLenR)
pvtlo_ = pivotlow(low, pvtLenL, pvtLenR)

// Force Pivot completion before plotting.
Shunt = 1 //Wait for close before printing pivot? 1 for true 0 for flase
maxLvlLen = 0 //Maximum Extension Length
pvthi = pvthi_[Shunt]
pvtlo = pvtlo_[Shunt]

// Count How many candles for current Pivot Level, If new reset.
counthi = barssince(not na(pvthi))
countlo = barssince(not na(pvtlo))
 
pvthis = fixnan(pvthi)
pvtlos = fixnan(pvtlo)
hipc = change(pvthis) != 0 ? na : color.maroon
lopc = change(pvtlos) != 0 ? na : color.green

// Display Pivot lines
plot((maxLvlLen == 0 or counthi < maxLvlLen) ? pvthis : na, color=hipc, transp=0, linewidth=1, offset=-pvtLenR-Shunt, title="Top Levels")
// plot((maxLvlLen == 0 or countlo < maxLvlLen) ? pvtlos : na, color=lopc, transp=0, linewidth=1, offset=-pvtLenR-Shunt, title="Bottom Levels")
plot((maxLvlLen == 0 or counthi < maxLvlLen) ? pvthis : na, color=hipc, transp=0, linewidth=1, offset=0, title="Top Levels 2")
// plot((maxLvlLen == 0 or countlo < maxLvlLen) ? pvtlos : na, color=lopc, transp=0, linewidth=1, offset=0, title="Bottom Levels 2")

// BUY CONDITIONS
stopLevelCalc = valuewhen(pvtlo_, low[pvtLenR], 0) //Stop Level at Swing Low
buyLevel = valuewhen(pvthi_, high[pvtLenR], 0) //Buy level at Swing High
plot(buyLevel, style=plot.style_line, color=color.blue, title = "Current Breakout Level", show_last=1, linewidth=1, transp=50, trackprice=true)

// Conditions for entry and exit
stopLevel = float(na) // Define stop level here as "na" so that I can reference it in the inPosition 
  // variable and the ATR calculation before the stopLevel is actually defined.
buyConditions = (useMaFilter ? buyLevel > ma3 : true) and
  (useAtrFilter ? (buyLevel - stopLevel[1]) < atrValue : true)
// buySignal = high > buyLevel and buyConditions
buySignal = crossover(high, buyLevel) and buyConditions
trailMa = trailMaInput == "1st Moving Average" ? ma1 : ma2
sellSignal = crossunder(close, trailMa)
// sellSignal = security(syminfo.tickerid, htf, close < trailMa) and security(syminfo.tickerid, htf, close[1] < trailMa)


// STOP AND PRICE LEVELS
inPosition = bool(na)
inPosition := buySignal[1] ? true : sellSignal[1] ? false : low <= stopLevel[1] ? false : inPosition[1]

lowDefine = lowest(low, lbStop)
stopLevel := inPosition ? stopLevel[1] : lowDefine
// plot(stopLevel)

buyPrice = buyLevel
buyPrice := inPosition ? buyPrice[1] : buyLevel
plot(stopLevel, style=plot.style_line, color=color.orange, title = "Current Stop Level", show_last=1, linewidth=1, transp=50, trackprice=true)
plot(inPosition ? stopLevel : na, style=plot.style_circles, color=color.orange, title = "Historical Stop Levels", transp=50, trackprice=false)
// plot(buyPrice, style=plot.style_line, color=color.blue, linewidth=1, transp=50, trackprice=true)

// (STRATEGY ONLY) Comment out for Study
strategy.entry("Long", strategy.long, stop = buyLevel, when = buyConditions)
strategy.exit("Exit Long", from_entry = "Long", stop=stopLevel[1])
if (low[1] > trailMa)
    strategy.close("Long", when = sellSignal)
// if (low[1] > trailMa)
//     strategy.exit("Exit Long", from_entry = "Long", stop=trailMa) //to get this to work right, I need to reference highest highs instead of swing highs
    //because it can have me buy right back in after selling if the stop level is above the last registered swing high point.

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