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बहुपद अनुवर्ती स्टॉप रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-23 14:43:36
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अवलोकन

बहुपद अनुगामी स्टॉप रणनीति बहुपद फलन के रूप में एक अनुगामी स्टॉप के साथ एक रणनीति है। यह एक साधारण स्लाइडिंग क्लोजिंग कैंडल के चौराहे पर प्रवेश करती है। स्थिति में प्रवेश करने के क्षण में, यह अवधि के लिए न्यूनतम के मूल्य द्वारा तय की जाती है। स्थिति में प्रवेश करने के बाद, न्यूनतम + डी * एन ^ ए के रूप में एक अनुगामी स्टॉप सक्रिय होता है, जहां न्यूनतम स्थिति में प्रवेश करने के समय निर्धारित अवधि के लिए न्यूनतम है, डी घटाव है, एन स्थिति में सलाखों की संख्या है और ए बहुपद की डिग्री है। जब अनुगामी स्टॉप नीचे से ऊपर तक कैंडल को पार करता है, तो लेनदेन बंद हो जाता है।

रणनीतिक सिद्धांत

बहुपद अनुगामी स्टॉप रणनीति का मूल यह है कि यह बहुपद अनुगामी स्टॉप के साथ एक रणनीति ढांचे का उपयोग करता है। सबसे पहले, यह सरल चलती औसत रेखाओं के चौराहे पर प्रवेश संकेत भेजता है। विशेष रूप से, जब बंद मूल्य सरल चलती औसत रेखा से नीचे पार हो जाता है, तो शॉर्ट करें। प्रवेश के बाद, बाद के स्टॉप लॉस बेंचमार्क के रूप में प्रवेश करते समय अवधि का न्यूनतम मूल्य रिकॉर्ड करें। फिर, रणनीति एक विशेष बहुपद अनुगामी स्टॉप लॉजिक को सक्रिय करती है। अनुगामी स्टॉप लाइन का गणना सूत्र हैः न्यूनतम + डी * अवधि की संख्या की शक्ति ए। जहां न्यूनतम अवधि में दर्ज की गई अवधि की सबसे कम कीमत है, डी घटाव है, अवधि की संख्या दिनों या के-लाइनों की संख्या का प्रतिनिधित्व करती है जो वर्तमान में पदों को ट्रिगर कर रही हैं, और एक डिग्री बहुपद की स्थिति को रोकने या बंद करने की संख्या का प्रतिनिधित्व करती है। दूसरे शब्दों में, जैसे-जैसे समय बीतता है, यह बहुपद की रेखा एक निश्चित पैटर्न में बंद हो जाती है। जब यह अवधि के निचले हिस्से से गुजरती है, तो यह बहुपद की

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह बाजार की स्थितियों के अनुसार स्टॉप लॉस लाइन को लचीले ढंग से समायोजित कर सकती है और लाभ के बाद लाभ सुनिश्चित करने के लिए समय पर स्टॉप लॉस कर सकती है। पारंपरिक रैखिक ट्रेलिंग स्टॉप की तुलना में, इस रणनीति की बहुपद स्टॉप लॉस लाइन चिकनी है, जो अनावश्यक स्टॉप लॉस ट्रिगर को प्रभावी ढंग से दबा सकती है। उसी समय, ब्रेक-इवन स्टॉप की तुलना में, यह रणनीति लाभ की रक्षा के लिए समय के साथ स्टॉप लॉस लाइन को बढ़ाना जारी रख सकती है। पैरामीटर डी और ए को समायोजित करके, स्टॉप लॉस लाइन का आकार बदल सकता है ताकि बाजार में परिवर्तन को गतिशील रूप से ट्रैक किया जा सके।

लाभ विश्लेषण

बहुपद अनुवर्ती रोक रणनीति का सबसे बड़ा लाभ हैः

विशेष बहुपद स्टॉप लॉस विधियों का उपयोग करके, रैखिक स्टॉप की समस्याओं से बचने के लिए स्टॉप लॉस लाइनों को बाजार की स्थितियों के अनुसार लचीले ढंग से समायोजित किया जा सकता है।
पारंपरिक स्टॉप लॉस विधियों की तुलना में, रणनीति स्टॉप लॉस लाइन को गैर-रैखिक तरीके से समायोजित करती है, जो अनावश्यक स्टॉप लॉस ट्रिगर को बहुत कम कर सकती है।
रणनीति की स्टॉप लॉस लाइन सुचारू रूप से ऊपर की ओर बढ़ती है, जो समय पर हानि को रोकते हुए लाभप्रदता सुनिश्चित कर सकती है।
रणनीति की स्टॉप लॉस विधि को पैरामीटर को समायोजित करके स्वतंत्र रूप से बदला जा सकता है, जो बाजार परिवर्तनों के अनुकूल है।
रणनीतिक ढांचा सरल और स्पष्ट है, इसे लागू करना और अनुकूलित करना आसान है।

जोखिम विश्लेषण

बहुपद अनुवर्ती रोक रणनीति में भी कुछ संभावित जोखिम हैंः

यदि ट्रैकिंग स्टॉप लॉस लाइन को बहुत आक्रामक रूप से समायोजित किया जाता है, तो स्टॉप लॉस समय से पहले हो सकता है। यह पैरामीटर अनुकूलन द्वारा हल किया जा सकता है।
स्टॉप लाइन की सुचारू वृद्धि की प्रक्रिया में, अधिक लाभ के अवसरों को याद किया जा सकता है। यह इस रणनीति का आवश्यक व्यापार है।
बहुपद फलन कुछ अप्रत्याशित मूल्य प्रवेश का उत्पादन कर सकते हैं। जोखिमों से बचने के लिए पैरामीटर को समायोजित करने और अन्य स्टॉप लॉस साधनों को जोड़ने की आवश्यकता है।
एक तकनीकी संकेतक व्यापार रणनीति के रूप में, आपात स्थितियों पर प्रतिक्रिया करने की रणनीति की क्षमता कमजोर है। इसे मैन्युअल हस्तक्षेप या अन्य मॉडलों के संयोजन से बढ़ाया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

बहुपद अनुगामी रोक रणनीति में निम्नलिखित मुख्य अनुकूलन दिशाएं भी हैं:

बेहतर प्रवेश अवसरों को खोजने के लिए प्रवेश तर्क को समायोजित करें।
सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए ट्रेलिंग स्टॉप लाइन की गणना सूत्र का अनुकूलन करें।
स्टॉप लाइनों के विभिन्न रूपों का प्रयास करें, जैसे घातीय, लघुगणकीय, आदि।
स्टॉप लॉस डिफेंस लाइन बनाने के लिए स्टॉप लाइन के बाहर स्टॉप लॉस के अन्य साधन जोड़ें।
मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और अन्य मॉडल के साथ संयोजन का प्रयास करें, और स्टॉप लॉस का मार्गदर्शन करने के लिए मॉडल भविष्यवाणी का उपयोग करें।
विभिन्न बाजारों और विभिन्न चक्रों में रणनीतियों को लागू करने के प्रभाव का अन्वेषण करें।
स्टॉप लाइन के लिए एक स्व-अनुकूली अनुकूलन तंत्र का निर्माण स्वचालित रूप से स्टॉप वक्र के आकार को अनुकूलित करने के लिए।

सारांश

सामान्य तौर पर, बहुपद अनुवर्ती स्टॉप रणनीति एक बहुत ही व्यावहारिक स्टॉप लॉस रणनीति है। यह पारंपरिक रैखिक अनुवर्ती स्टॉप की सीमाओं को तोड़ती है और स्टॉप लाइन के रूप में एक चिकनी गैर-रैखिक बहुपद फ़ंक्शन का उपयोग करती है, जो लाभप्रदता सुनिश्चित करते हुए अनावश्यक स्टॉप लॉस को काफी कम कर सकती है। रणनीति का स्टॉप तंत्र उच्च लचीलापन है और प्रासंगिक मापदंडों को समायोजित करके स्टॉप लाइन के आकार को स्वतंत्र रूप से बदल सकता है, जो बाजार में परिवर्तन के लिए अत्यधिक अनुकूल है। साथ ही, रणनीति ढांचा संक्षिप्त और समझने और लागू करने में आसान है, जिसमें बहुत अधिक व्यावहारिक महत्व है। बेशक, एक तकनीकी संकेतक रणनीति के रूप में, आपात स्थिति से निपटने की रणनीति की क्षमता कमजोर है, जो जोखिमों में से एक है जिसके बारे में जागरूक होना चाहिए। सामान्य तौर पर, बहुपद अनुवर्ती स्टॉप रणनीति एक कुशल, व्यावहारिक और आसान-से-संचालित रणनीति है जिसका उपयोग सीखने और लाभ और मात्रात्मक लाभ के व्यापारियों के लिए करना उचित है।

/*backtest
start: 2023-02-16 00:00:00
end: 2024-02-22 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/
// © Alferow

//@version=4

strategy("polynomic_stop", overlay=true, initial_capital=1000, commission_value=0.1, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)



D = input(0.1, minval = 0.0001, title = 'decrement')
S = input(2, minval = 1.0, title = 'polynomial degree ')



MA = input(20, title = 'period SMA')
MN = input(20, title = 'period MIN_for')



SMA = sma(close, MA)
MIN = lowest(low, MN)




var stop = 0.0
var num = 0
if strategy.opentrades[1] == 0 and strategy.opentrades != 0
    stop := MIN


    
if  strategy.opentrades != 0
    num := num + 1 
    
if  strategy.opentrades == 0
    num := 0
    stop := MIN


    
hl = stop + D * pow(num, S)


plot(hl)
plot(SMA, color = color.red)



strategy.entry("buy", true, when = close[1] < SMA[1] and close > SMA)

strategy.close("buy", when = crossover(hl, close))

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