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स्विंग पॉइंट्स ब्रेकआउट दीर्घकालिक रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-18 09:57:11
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अवलोकन

स्विंग पॉइंट ब्रेकआउट रणनीति स्विंग हाई और स्विंग लो की पहचान पर आधारित एक दीर्घकालिक ट्रेंड उतार-चढ़ाव रणनीति है। यह रणनीति लंबी पोजीशन में प्रवेश करती है जब कीमतें इनपुट पैरामीटर द्वारा निर्दिष्ट सबसे हालिया अवधि में उच्चतम मूल्य को तोड़ती हैं, और छोटी पोजीशन में प्रवेश करती है जब कीमतें सबसे हालिया अवधि में सबसे कम मूल्य को तोड़ती हैं।

रणनीति तर्क

यह रणनीति इनपुट पैरामीटर के माध्यम से सबसे हालिया एन बार की उच्चतम कीमत और सबसे कम कीमत को स्विंग हाई और स्विंग लो के रूप में परिभाषित करती है। यह दिशा पैरामीटर के आधार पर प्रवेश और निकास निर्धारित करती है। जब यह लंबी जाती है, तो यह स्विंग हाई के माध्यम से कीमतों को तोड़ने पर ओसीओ स्टॉप ऑर्डर के साथ लंबी स्थिति में प्रवेश करती है। जब यह छोटी होती है, तो यह स्विंग लो के माध्यम से कीमतों को तोड़ने पर ओसीओ स्टॉप ऑर्डर के साथ छोटी स्थिति में प्रवेश करती है।

इसके अतिरिक्त, रणनीति स्टॉप लॉस सेट करती है। लंबी पोजीशन खोलने के बाद, स्टॉप लॉस हाल की सबसे कम कीमत के पास सेट किया जाता है। शॉर्ट पोजीशन खोलने के बाद, स्टॉप लॉस सबसे हाल की उच्चतम कीमत के पास सेट किया जाता है। यह प्रभावी रूप से एक ट्रेंडिंग बाजार में भारी नुकसान से बचाता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह स्विंग उच्च और निम्न के आसपास प्रमुख उतार-चढ़ाव और तदनुसार मुनाफे को पकड़ती है। स्टॉप लॉस सेट करने से जोखिमों को भी प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जाता है।

विशेष रूप से लाभ निम्नलिखित हैंः

  1. रणनीतिक तर्क स्पष्ट है, जिसमें प्रवेश और निकास स्विंग उच्च/निम्न ब्रेकआउट पर आधारित है।

  2. यह रिवर्स अवसरों की पहचान करने के लिए स्विंग हाई/लो का उपयोग करता है, जो एक क्लासिक तकनीकी विश्लेषण दृष्टिकोण है।

  3. रुझान बाजारों में जोखिमों को नियंत्रित करने और भारी नुकसान से बचने के लिए स्टॉप लॉस सेट किए गए हैं।

  4. कोड की संरचना स्पष्ट है और इसे समझना और संशोधित करना आसान है।

  5. मापदंडों को रणनीति को अनुकूलित करने के लिए समायोजित किया जा सकता है, जैसे स्विंग उच्च / निम्न अवधि को समायोजित करना।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति का मुख्य जोखिम गलत ट्रेडों की ओर ले जाने वाली गलत स्विंग हाई/लो पहचान से आता है। विशिष्ट जोखिमों में शामिल हैंः

  1. झूठे स्विंग उच्च/निम्न के ब्रेकआउट के परिणामस्वरूप गलत प्रविष्टियाँ।

  2. ब्रेकआउट बिंदुओं के पास भारी स्टॉप लॉस हिट।

  3. ट्रेंडिंग प्रतीकों को स्विंग पॉइंट्स को निर्धारित करने के लिए भारी लागत की आवश्यकता होती है।

  4. गलत पैरामीटर ट्यूनिंग भी रणनीति प्रदर्शन को प्रभावित करती है।

समाधानों में शामिल हैंः

  1. स्विंग उच्च/निम्न अवधि जैसे मापदंडों का अनुकूलन।

  2. स्टॉप लॉस की दूरी बढ़ाना।

  3. ट्रेंडिंग प्रतीकों पर इसका प्रयोग करने से बचें।

  4. गतिशील रूप से मापदंडों का अनुकूलन करने के लिए मशीन लर्निंग को अपनाना।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. ओवरफिटिंग से बचने के लिए निश्चित मूल्यों के बजाय स्विंग हाई/लो अवधि का गतिशील अनुकूलन।

  2. एटीआर और अस्थिरता के आधार पर गतिशील स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट का परिचय।

  3. कई समय सीमाओं का संयोजन, प्रवृत्ति को परिभाषित करने के लिए उच्च TF का उपयोग करना और प्रवेश के लिए कम TF का उपयोग करना।

  4. संभावित स्विंग पॉइंट्स की भविष्यवाणी करने और प्रदर्शन में सुधार के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को शामिल करना।

  5. प्रभावी स्टॉप लॉस बनाए रखते हुए अनावश्यक हिट से बचने के लिए स्टॉप लॉस एल्गोरिदम को अनुकूलित करना।

निष्कर्ष

स्विंग पॉइंट्स ब्रेकआउट रणनीति एक व्यावहारिक दीर्घकालिक मात्रात्मक रणनीति है। स्विंग पॉइंट्स के आसपास उलट अवसरों को पकड़कर और जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस सेट करके, यह लाभ सुनिश्चित करता है जबकि ड्रॉडाउन को भी नियंत्रित करता है। लचीले पैरामीटर ट्यूनिंग और स्पष्ट तर्क के साथ, यह एक अनुशंसित रणनीति प्रतिमान है जिसका उपयोग करने लायक है। गतिशील अनुकूलन और मशीन लर्निंग की शुरुआत करके आगे सुधार किए जा सकते हैं।

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// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © tweakerID

// Long term strategy for managing a Crypto investment with Swing Trades of more than 1 day. The strategy buys with a 
// stop order at the Swing High price (green line) and sells with a stop order at the Swing Low price (red line). 
// The direction of the strategy can be adjusted in the Inputs panel.

//@version=4
strategy("Swing Points Breakouts", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, initial_capital=10000, commission_value=0.04)

direction = input(0, title = "Strategy Direction", type=input.integer, minval=-1, maxval=1)
strategy.risk.allow_entry_in(direction == 0 ? strategy.direction.all : (direction < 0 ? strategy.direction.short : strategy.direction.long))

//Inputss
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//Strategy Calculations
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//SL & TP Calculations
bought=strategy.position_size != strategy.position_size[1]
LSL=valuewhen(bought, SwingLow, 0)-((valuewhen(bought, atr(14), 0)/5)*i_SLExpander)
SSL=valuewhen(bought, SwingHigh, 0)+((valuewhen(bought, atr(14), 0)/5)*i_SLExpander)
islong=strategy.position_size > 0
isshort=strategy.position_size < 0
SL= islong ? LSL : isshort ? SSL : na

//Entries and Exits
strategy.entry("long", true, stop=i_reverse?na:SwingHigh, limit=i_reverse?SwingLow:na)
strategy.entry("short", false, stop=i_reverse?na:SwingLow, limit=i_reverse?SwingHigh:na)

if i_SL
    strategy.exit("longexit", "long", stop=LSL)
    strategy.exit("shortexit", "short", stop=SSL)

//Plots
plot(i_SL ? SL : na, color=color.red, style=plot.style_cross, title="SL")
plot(SwingLow, color=color.red)
plot(SwingHigh, color=color.green)
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