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ट्रेडिंग डायनेमिक ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-22 17:54:26
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अवलोकन

यह रणनीति एंड्रयू अब्राहम द्वारा सितंबर 1998 में स्टॉक एंड कमोडिटीज पत्रिका के तकनीकी विश्लेषण में प्रकाशित ट्रेडिंग द ट्रेंड लेख में प्रस्तुत विचारों के आधार पर एक बेहतर डिजाइन है, जिसका उपयोग स्टॉक मूल्य रुझानों को गतिशील रूप से ट्रैक करने और तदनुसार ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए किया जाता है।

रणनीति तर्क

रणनीति पहले पिछले 21 दिनों में औसत सच्ची सीमा की गणना करता है, फिर पिछले 21 दिनों में उच्चतम और निम्नतम कीमतों की गणना करता है, और तदनुसार चैनल की ऊपरी और निचली सीमा निर्धारित करता है। चैनल की ऊपरी सीमा 21 दिनों की उच्चतम कीमत माइनस 3 बार औसत सच्ची सीमा पर सेट की जाती है, और निचली सीमा 21 दिनों की सबसे कम कीमत प्लस 3 बार औसत सच्ची सीमा पर सेट की जाती है। जब समापन मूल्य चैनल की ऊपरी सीमा से अधिक होता है, तो यह एक बिक्री दबाव संकेत है; जब समापन मूल्य चैनल की निचली सीमा से कम होता है, तो यह एक खरीद संकेत है। झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए, 21 अवधि के घातीय औसत की भी गणना की जाती है, और वास्तविक ट्रेडिंग संकेत तभी उत्पन्न होता है जब समापन मूल्य मूल गतिशील औसत के समान दिशा में चैनल की सीमाओं को तोड़ता है। इसके अलावा, रणनीति एक रिवर्स इनपुट पैरामीटर भी प्रदान करती है, जो शॉर्ट और लॉन्ग ऑपरेशन को उलटने के लिए संकेत प्रदान करती है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह गतिशील रूप से मूल्य रुझानों को ट्रैक कर सकती है और तदनुसार ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न कर सकती है। निश्चित मापदंडों वाली चलती औसत रणनीतियों की तुलना में, यह मूल्य परिवर्तन के रुझानों को बेहतर ढंग से पकड़ सकती है। इसके अलावा, चैनल की स्थापना में सच्ची सीमा शामिल है, केवल उच्चतम और निम्नतम कीमतों के आधार पर चैनल सीमाओं को स्थापित करने की कमियों से बचती है। चैनल की ऊपरी और निचली सीमाओं की उतार-चढ़ाव सीमा भी बहुत उचित है, कुछ हद तक झूठे ब्रेकआउट से बचती है। रिवर्स पैरामीटर की अनुकूलन क्षमता भी रणनीति के लचीलेपन को बढ़ाती है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के साथ दो मुख्य जोखिम हैंः एक बढ़े हुए ट्रेडिंग सिग्नल के कारण ओवरट्रेडिंग का जोखिम है; दूसरा वह जोखिम है जो अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स से उत्पन्न हो सकता है। चूंकि इस रणनीति में गतिशील पैरामीटर का उपयोग किया जाता है, इसलिए ट्रेडिंग सिग्नल पारंपरिक चलती औसत रणनीतियों की तुलना में अधिक बार होंगे, जिससे कुछ हद तक ओवरट्रेडिंग जोखिम हो सकता है। इसके अलावा, यदि पैरामीटर गलत तरीके से सेट किए जाते हैं, जैसे कि यदि समय अवधि बहुत कम सेट की जाती है या चैनल सीमा मान बहुत छोटे होते हैं, तो झूठे संकेत भी बढ़ेंगे, जिससे जोखिम बढ़ जाएगा।

जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए, पैरामीटर को अधिक समय की अवधि का चयन करके और चैनल की ऊपरी और निचली सीमा बाधाओं को मध्यम रूप से ढीला करके उचित रूप से समायोजित किया जा सकता है। एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस रणनीतियों पर भी विचार किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को अनुकूलित करने के लिए अभी भी एक बड़ी जगह है। उदाहरण के लिए, झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए आरएसआई और केडी जैसे अन्य फ़िल्टरिंग संकेतकों पर विचार किया जा सकता है। मशीन लर्निंग विधियों को स्वचालित रूप से मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए भी आज़माया जा सकता है। इसके अलावा, विभिन्न शेयरों और बाजार वातावरणों में इष्टतम पैरामीटर मान भिन्न हो सकते हैं। इसलिए, हम रणनीति की स्थिरता में सुधार के लिए स्टॉक और बाजार विशेषताओं के आधार पर इष्टतम मापदंडों का गतिशील रूप से चयन करने के लिए पैरामीटर अनुकूलन तंत्र का एक सेट तैयार करने पर भी विचार कर सकते हैं।

सारांश

कुल मिलाकर, यह एक बहुत ही व्यावहारिक प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। पारंपरिक चलती औसत रणनीतियों की तुलना में, यह अधिक लचीला और बुद्धिमान है, और गतिशील रूप से मूल्य परिवर्तन के रुझानों को पकड़ सकता है। उचित पैरामीटर ट्यूनिंग के साथ, इसके ट्रेडिंग संकेतों की गुणवत्ता अपेक्षाकृत अधिक है और अच्छे रिटर्न दे सकती है। यह उम्मीद की जाती है कि इस रणनीति के प्रदर्शन में बाद के अनुकूलन के माध्यम से और सुधार किया जा सकता है। यह लाइव ट्रेडिंग और अनुप्रयोग में सत्यापित करने योग्य है।

/*backtest
start: 2023-02-15 00:00:00
end: 2024-02-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 10/10/2018
// This is plots the indicator developed by Andrew Abraham 
// in the Trading the Trend article of TASC September 1998  
// It was modified, result values wass averages.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Trend Trader AVR Backtest", overlay = true)
Length = input(21, minval=1),
LengthMA = input(21, minval=1),
Multiplier = input(3, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
avgTR      = wma(atr(1), Length)
highestC   = highest(Length)
lowestC    = lowest(Length)
hiLimit = highestC[1]-(avgTR[1] * Multiplier)
loLimit = lowestC[1]+(avgTR[1] * Multiplier)
ret = 0.0
ret :=  iff(close > hiLimit and close > loLimit, hiLimit,
         iff(close < loLimit and close < hiLimit, loLimit, nz(ret[1], 0)))
nResMA = ema(ret, LengthMA)        
pos = 0
pos := iff(close < nResMA, -1,
       iff(close > nResMA, 1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 
plot(nResMA, color= blue , title="Trend Trader AVR")

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