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डबल सुपरट्रेंड मल्टी-स्टेप ट्रेलिंग टेक-प्रॉफिट रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-06-21 14:36:35
टैगःएटीआरएसटीटीपी

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अवलोकन

यह दोहरे सुपरट्रेंड संकेतकों पर आधारित एक बहु-चरण अनुवर्ती लाभ लेने की रणनीति है। रणनीति बाजार के रुझानों को निर्धारित करने और तदनुसार लंबे या छोटे ट्रेडों को निष्पादित करने के लिए विभिन्न मापदंडों के साथ दो सुपरट्रेंड संकेतकों का उपयोग करती है। रणनीति का मूल इसके बहु-चरण अनुवर्ती लाभ लेने के तंत्र में निहित है, जो लाभ में प्रगतिशील रूप से लॉक करने के लिए कई लाभ लक्ष्य निर्धारित करता है, जबकि स्थिति का एक हिस्सा बड़े बाजार आंदोलनों को पकड़ने के लिए खुला रहता है। इस दृष्टिकोण का उद्देश्य लाभ क्षमता को अधिकतम करते हुए जोखिम को कम करना है।

रणनीतिक सिद्धांत

  1. डबल सुपरट्रेंड इंडिकेटरः रणनीति में रुझानों की पहचान करने के लिए अलग-अलग पैरामीटर सेटिंग्स वाले दो सुपरट्रेंड इंडिकेटरों का उपयोग किया जाता है। जब दोनों संकेतकों में एक अपट्रेंड दिखाई देता है तो एक लंबा संकेत ट्रिगर किया जाता है, जबकि जब दोनों एक डाउनट्रेंड को इंगित करते हैं तो एक छोटा संकेत ट्रिगर किया जाता है। यह दोहरी पुष्टिकरण तंत्र प्रभावी रूप से झूठे संकेतों को कम करता है।

  2. मल्टी-स्टेप ट्रेलिंग टेक-प्रॉफिटः रणनीति 4 समायोज्य टेक-प्रॉफिट लक्ष्य सेट करती है। प्रत्येक लक्ष्य में एक संबंधित लाभ प्रतिशत और स्थिति बंद करने का अनुपात होता है। उदाहरण के लिए, पहला लक्ष्य 6% लाभ पर 12% की स्थिति को बंद कर सकता है, दूसरा 12% लाभ पर 8% को बंद कर सकता है, और इसी तरह। यह तंत्र धीरे-धीरे लाभ को लॉक करने की अनुमति देता है जबकि स्थिति के हिस्से को जारी बाजार आंदोलनों से लाभान्वित होने के लिए खुला रखता है।

  3. लचीला व्यापार दिशाः उपयोगकर्ता विभिन्न बाजार परिवेशों और व्यापारिक वरीयताओं के अनुकूल केवल लंबी, केवल छोटी या दोनों दिशाओं में व्यापार करने का विकल्प चुन सकते हैं।

  4. गतिशील स्टॉप-लॉस: यद्यपि कोड में कोई स्पष्ट स्टॉप-लॉस सेटिंग नहीं है, लेकिन जब सुपरट्रेंड संकेतक उलट जाते हैं, तो रणनीति स्वचालित रूप से पदों को बंद कर देती है, प्रभावी रूप से गतिशील स्टॉप-लॉस के रूप में कार्य करती है।

रणनीतिक लाभ

  1. अनुकूलित जोखिम प्रबंधन: बहु-चरण अनुवर्ती लाभ लेने की तंत्र रणनीति के जोखिम-लाभ अनुपात में काफी सुधार करता है। लाभ में क्रमिक रूप से लॉक करके, रणनीति अपसाइड क्षमता बनाए रखते हुए ड्रॉडाउन जोखिम को कम कर सकती है।

  2. कम झूठे संकेतः दोहरे सुपरट्रेंड संकेतकों का उपयोग झूठे संकेतों के प्रभाव को काफी कम करता है, जिससे व्यापार की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार होता है।

  3. उच्च अनुकूलन क्षमताः रणनीति उपयोगकर्ता वरीयताओं और बाजार की स्थितियों के आधार पर व्यापार दिशा और लाभ-प्राप्ति मापदंडों को लचीले ढंग से समायोजित कर सकती है, जिससे यह विभिन्न व्यापारिक साधनों और समय सीमाओं के लिए उपयुक्त हो जाती है।

  4. स्वचालन की उच्च डिग्रीः रणनीति पूरी तरह से स्वचालन है, प्रवेश से लेकर लाभ लेने और बाहर निकलने तक, भावनाओं और परिचालन त्रुटियों के प्रभाव को कम करना।

  5. लचीला पूंजी प्रबंधनः विभिन्न लाभ-ले-लाभ अनुपातों को निर्धारित करके, रणनीति लचीला पूंजी प्रबंधन प्राप्त करती है, जिससे बाजार के आंदोलनों से लाभान्वित होने के लिए शेष स्थिति को अनुमति देते हुए तेजी से आंशिक लाभ प्राप्ति सुनिश्चित होती है।

रणनीतिक जोखिम

  1. पैरामीटर संवेदनशीलताः रणनीति का प्रदर्शन सुपरट्रेंड संकेतकों और लाभ लेने के मापदंडों की सेटिंग्स पर बहुत निर्भर करता है। अनुचित मापदंडों के कारण ओवरट्रेडिंग या महत्वपूर्ण अवसरों को याद किया जा सकता है।

  2. प्रवृत्ति निर्भरताः प्रवृत्ति-अनुसरण रणनीति के रूप में, यह अक्सर अस्थिर बाजारों में प्रवेश और निकास कर सकती है, जिससे अनावश्यक व्यापारिक लागत उत्पन्न होती है।

  3. फिसलने का जोखिमः तेजी से चल रहे बाजारों में, मल्टी-स्टेप टेक-प्रॉफिट के निष्पादन पर फिसलने का प्रभाव पड़ सकता है, जिसके परिणामस्वरूप वास्तविक निष्पादन मूल्य अपेक्षाओं से विचलित हो जाते हैं।

  4. अति-अनुकूलन जोखिमः कई समायोज्य मापदंडों के साथ, रणनीति अति-अनुकूलन के लिए प्रवण है, जिससे संभावित रूप से बैकटेस्टिंग परिणामों और लाइव ट्रेडिंग प्रदर्शन के बीच महत्वपूर्ण अंतर हो सकते हैं।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

  1. अस्थिरता फ़िल्टरिंग लागू करें: कम अस्थिरता अवधि के दौरान ट्रेडिंग आवृत्ति को कम करने के लिए एटीआर या अन्य अस्थिरता संकेतकों को शामिल करने पर विचार करें, जिससे विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए रणनीति की अनुकूलन क्षमता में सुधार होता है।

  2. गतिशील मापदंड समायोजनः बाजार परिवर्तनों के अनुकूल बेहतर अनुकूलन के लिए गतिशील रूप से सुपरट्रेंड मापदंडों और लाभ लेने के लक्ष्यों को समायोजित करने के लिए अनुकूलन एल्गोरिदम का उपयोग करके अन्वेषण करें।

  3. स्टॉप-लॉस तंत्र में सुधारः जबकि सुपरट्रेंड रिवर्स कुछ स्टॉप-लॉस कार्यक्षमता प्रदान करते हैं, बेहतर जोखिम नियंत्रण के लिए अधिक लचीले स्टॉप-लॉस तंत्र जोड़ने पर विचार करें, जैसे कि ट्रेलिंग स्टॉप।

  4. अतिरिक्त तकनीकी संकेतकों को एकीकृत करें: बहु-निर्देशकों के संगम के माध्यम से प्रवेश और निकास सटीकता में सुधार के लिए आरएसआई या एमएसीडी जैसे अन्य तकनीकी संकेतकों को शामिल करने पर विचार करें।

  5. पूंजी प्रबंधन को अनुकूलित करना: अधिक परिष्कृत पूंजी प्रबंधन रणनीतियों का अन्वेषण करना, जैसे कि खाता प्रदर्शन के आधार पर स्थिति के आकार को गतिशील रूप से समायोजित करना, जोखिम और लाभ को बेहतर ढंग से संतुलित करना।

  6. बैकटेस्टिंग अनुकूलनः रणनीति के इष्टतम अनुप्रयोग परिदृश्यों और पैरामीटर सेटिंग्स की पहचान करने के लिए विभिन्न समय सीमाओं और बाजार स्थितियों में प्रदर्शन विश्लेषण सहित अधिक व्यापक बैकटेस्ट करें।

निष्कर्ष

यह दोहरे सुपरट्रेंड संकेतकों के आधार पर बहु-चरण अनुवर्ती लाभ लेने की रणनीति, अपने लचीले बहु-चरण लाभ लेने के तंत्र के माध्यम से जोखिम और इनाम के बीच संतुलन प्राप्त करती है। रणनीति के मुख्य फायदे इसकी उत्कृष्ट जोखिम प्रबंधन क्षमताओं और रुझानों के प्रति संवेदनशीलता में निहित हैं। हालांकि, उपयोगकर्ताओं को इसे लागू करते समय पैरामीटर सेटिंग्स और बाजार वातावरण के प्रभावों पर ध्यान देने की आवश्यकता होती है। आगे अनुकूलन और परिष्करण के माध्यम से, इस रणनीति में एक मजबूत और विश्वसनीय स्वचालित ट्रेडिंग प्रणाली बनने की क्षमता है। व्यावहारिक अनुप्रयोग में, यह अनुशंसा की जाती है कि व्यापारी गहन बैकटेस्टिंग और पेपर ट्रेडिंग करें, और विशिष्ट ट्रेडिंग उपकरणों और बाजार की स्थितियों के आधार पर उपयुक्त पैरामीटर समायोजन करें।


/*backtest
start: 2024-05-21 00:00:00
end: 2024-06-20 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Strategic Multi-Step Supertrend Trader - Strategy [presentTrading]", overlay=true )

// this strategy utilizes a double Supertrend indicator to determine entry and exit conditions for both long and short trades, with user-configurable take profit levels and trade direction settings. 
// The strategy dynamically updates highest and lowest prices during trades and exits positions based on multi-step profit targets or opposing Supertrend signals.


// User inputs for take profit settings
// Grouping Take Profit settings
useTakeProfit = input.bool(true, title="Use Take Profit", group="Take Profit Settings")
takeProfitPercent1 = input.float(6.0, title="Take Profit % Step 1", group="Take Profit Settings")
takeProfitPercent2 = input.float(12.0, title="Take Profit % Step 2", group="Take Profit Settings")
takeProfitPercent3 = input.float(18.0, title="Take Profit % Step 3", group="Take Profit Settings")
takeProfitPercent4 = input.float(50.0, title="Take Profit % Step 4", group="Take Profit Settings")

takeProfitAmount1 = input.float(12, title="Take Profit Amount % Step 1", group="Take Profit Settings")
takeProfitAmount2 = input.float(8, title="Take Profit Amount % Step 2", group="Take Profit Settings")
takeProfitAmount3 = input.float(4, title="Take Profit Amount % Step 3", group="Take Profit Settings")
takeProfitAmount4 = input.float(0, title="Take Profit Amount % Step 4", group="Take Profit Settings")

numberOfSteps = input.int(3, title="Number of Take Profit Steps", minval=1, maxval=4, group="Take Profit Settings")

// Grouping Trade Direction
tradeDirection = input.string("Both", title="Trade Direction", options=["Long", "Short", "Both"], group="Trade Direction")

// Grouping Supertrend settings
atrPeriod1 = input(10, title="ATR Length for Supertrend 1", group="Supertrend Settings")
factor1 = input.float(3.0, title="Factor for Supertrend 1", step=0.01, group="Supertrend Settings")

atrPeriod2 = input(5, title="ATR Length for Supertrend 2", group="Supertrend Settings")
factor2 = input.float(4.0, title="Factor for Supertrend 2", step=0.01, group="Supertrend Settings")


// Function to calculate Supertrend
supertrend(factor, atrPeriod) =>
    [a, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod)
    direction

// Calculate Double Supertrend
supertrend1 = supertrend(factor1, atrPeriod1)
supertrend2 = supertrend(factor2, atrPeriod2)

// Entry conditions
longCondition = (supertrend1 < 0 and supertrend2 < 0) and (tradeDirection == "Long" or tradeDirection == "Both")
shortCondition = (supertrend1 > 0 and supertrend2 > 0) and (tradeDirection == "Short" or tradeDirection == "Both")

// Exit conditions
longExitCondition = (supertrend1 > 0 and supertrend2 > 0) and (tradeDirection == "Long" or tradeDirection == "Both")
shortExitCondition = (supertrend1 < 0 and supertrend2 < 0) and (tradeDirection == "Short" or tradeDirection == "Both")

// Variables to store the highest and lowest prices during the trade
var float highestPrice = na
var float lowestPrice = na

// Get the entry price from open trades
entryPrice = strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1)

// Reset highestPrice or lowestPrice when entering new trades
if (longCondition and strategy.position_size <= 0)
    highestPrice := na // Reset the highest price
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long) // Enter long position
    strategy.close("My Short Entry Id", "Short Exit") // Close short position if any

if (shortCondition and strategy.position_size >= 0)
    lowestPrice := na // Reset the lowest price
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short) // Enter short position
    strategy.close("My Long Entry Id", "Long Exit") // Close long position if any

// Exit trades based on conditions
if (longExitCondition and strategy.position_size > 0)
    strategy.close("My Long Entry Id", "Long Exit") // Exit long position

if (shortExitCondition and strategy.position_size < 0)
    strategy.close("My Short Entry Id", "Short Exit") // Exit short position

if (strategy.position_size > 0)
    // Update the highest price for long positions
    highestPrice := na(highestPrice) ? high : math.max(highestPrice, high)

    // Step 1
    if (useTakeProfit and numberOfSteps >= 1)
        strategy.exit("Take Profit 1", from_entry="My Long Entry Id", qty_percent=takeProfitAmount1, limit=entryPrice * (1 + takeProfitPercent1 / 100))
    // Step 2
    if (useTakeProfit and numberOfSteps >= 2)
        strategy.exit("Take Profit 2", from_entry="My Long Entry Id", qty_percent=takeProfitAmount2, limit=entryPrice * (1 + takeProfitPercent2 / 100))
    // Step 3
    if (useTakeProfit and numberOfSteps >= 3)
        strategy.exit("Take Profit 3", from_entry="My Long Entry Id", qty_percent=takeProfitAmount3, limit=entryPrice * (1 + takeProfitPercent3 / 100))
    // Step 4
    if (useTakeProfit and numberOfSteps == 4)
        strategy.exit("Take Profit 4", from_entry="My Long Entry Id", qty_percent=takeProfitAmount4, limit=entryPrice * (1 + takeProfitPercent4 / 100))

if (strategy.position_size < 0)
    // Update the lowest price for short positions
    lowestPrice := na(lowestPrice) ? low : math.min(lowestPrice, low)

    // Step 1
    if (useTakeProfit and numberOfSteps >= 1)
        strategy.exit("Take Profit 1", from_entry="My Short Entry Id", qty_percent=takeProfitAmount1, limit=entryPrice * (1 - takeProfitPercent1 / 100))
    // Step 2
    if (useTakeProfit and numberOfSteps >= 2)
        strategy.exit("Take Profit 2", from_entry="My Short Entry Id", qty_percent=takeProfitAmount2, limit=entryPrice * (1 - takeProfitPercent2 / 100))
    // Step 3
    if (useTakeProfit and numberOfSteps >= 3)
        strategy.exit("Take Profit 3", from_entry="My Short Entry Id", qty_percent=takeProfitAmount3, limit=entryPrice * (1 - takeProfitPercent3 / 100))
    // Step 4
    if (useTakeProfit and numberOfSteps == 4)
        strategy.exit("Take Profit 4", from_entry="My Short Entry Id", qty_percent=takeProfitAmount4, limit=entryPrice * (1 - takeProfitPercent4 / 100))


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