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अनुकूली चलती औसत क्रॉसओवर के साथ पीछे की स्टॉप-लॉस रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-07-29 14:27:58
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अवलोकन

एडाप्टिव मूविंग एवरेज क्रॉसओवर विथ ट्रेलिंग स्टॉप-लॉस स्ट्रेटेजी एक मात्रात्मक ट्रेडिंग दृष्टिकोण है जो कई तकनीकी संकेतकों को जोड़ती है। यह रणनीति मुख्य रूप से व्यापार प्रविष्टियों के लिए तेज और धीमी सरल मूविंग एवरेज (एसएमए) के बीच क्रॉसओवर संकेतों पर निर्भर करती है, जबकि जोखिम प्रबंधन के लिए एक अनुकूलनशील ट्रेलिंग स्टॉप-लॉस को नियोजित करती है। रणनीति में विभिन्न बाजार स्थितियों में इसकी अनुकूलनशीलता और मजबूती को बढ़ाने के लिए अस्थिरता-आधारित स्थिति आकार और अनुकूलनशील स्टॉप-लॉस स्तर जैसी उन्नत सुविधाएं भी शामिल हैं।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति के मूल तर्क में निम्नलिखित प्रमुख घटक शामिल हैंः

मूविंग एवरेज क्रॉसओवरः दो अलग-अलग अवधि के साथ दो सरल मूविंग एवरेज (एसएमए) का उपयोग करता है - एक तेज एसएमए (डिफ़ॉल्ट 5 अवधि) और एक धीमी एसएमए (डिफ़ॉल्ट 50 अवधि) । जब तेज एसएमए धीमी एसएमए से ऊपर पार करता है तो एक लंबा प्रवेश संकेत ट्रिगर किया जाता है।
स्थिति आकारः रणनीति खाते के संतुलन और वर्तमान मूल्य के आधार पर एक गतिशील स्थिति आकार विधि का उपयोग करती है। यह एक "विश्वास" कारक भी पेश करती है जो निवेशित पूंजी के अनुपात को समायोजित कर सकती है।
ट्रेलिंग स्टॉप-लॉस: प्रतिशत आधारित ट्रेलिंग स्टॉप-लॉस तंत्र को लागू करता है। मूल्य बढ़ने के साथ स्टॉप-लॉस स्तर ऊपर जाता है, लाभ में लॉक करता है और ड्रॉडाउन को सीमित करता है।
अनुकूलन विशेषताएंः यदि fancy_tests विकल्प सक्षम है, तो रणनीति मानक विचलन के आधार पर एक गतिशील स्टॉप-लॉस प्रतिशत का उपयोग करती है, जिससे स्टॉप-लॉस स्तर बाजार की अस्थिरता के अनुकूल हो सकता है।
एक्जिट लॉजिकः रणनीति मुख्य रूप से पोजीशन बंद करने के लिए ट्रेलिंग स्टॉप-लॉस पर निर्भर करती है, बिना फिक्स्ड टेक-प्रॉफिट प्वाइंट सेट किए।

रणनीतिक लाभ

ट्रेंड फॉलोइंग: चलती औसत क्रॉसओवर का उपयोग करके, रणनीति मध्यम से दीर्घकालिक रुझानों को पकड़ सकती है, जो मजबूत ट्रेंडिंग बाजारों में पर्याप्त लाभ के लिए फायदेमंद है।
जोखिम प्रबंधन: ट्रेलिंग स्टॉप-लॉस तंत्र प्रभावी रूप से लाभ चलाने की अनुमति देते हुए डाउनसाइड जोखिम को नियंत्रित करता है।
अनुकूलन क्षमताः स्टॉप-लॉस स्तरों को समायोजित करने के लिए अस्थिरता कारकों को शामिल करके, रणनीति विभिन्न बाजार वातावरणों के लिए बेहतर अनुकूलन कर सकती है।
पूंजी प्रबंधन: डायनामिक स्थिति आकार के साथ खाता बढ़ने के साथ व्यापार के आकार को बढ़ाने में मदद करता है और खाता ड्रॉडाउन के दौरान स्वचालित रूप से जोखिम जोखिम को कम करता है।
लचीलापनः रणनीति में कई समायोज्य मापदंड हैं, जैसे कि चलती औसत अवधि और स्टॉप-लॉस प्रतिशत, जिससे उपयोगकर्ताओं को विभिन्न बाजारों और व्यक्तिगत जोखिम वरीयताओं के आधार पर अनुकूलन करने की अनुमति मिलती है।

रणनीतिक जोखिम

झूठे ब्रेकआउटः रेंजिंग या चंचल बाजारों में, चलती औसत के बार-बार झूठे ब्रेकआउट हो सकते हैं, जिससे कई स्टॉप-लॉस आउट हो सकते हैं।
विलंबः चलती औसत स्वाभाविक रूप से विलंब संकेतकों हैं, जो अत्यधिक अस्थिर बाजारों में पर्याप्त तेजी से प्रतिक्रिया नहीं कर सकते हैं।
ओवरट्रेडिंगः गलत पैरामीटर सेटिंग्स के परिणामस्वरूप अक्सर प्रवेश और निकास हो सकते हैं, जिससे लेनदेन की लागत बढ़ जाती है।
ड्रॉडाउन जोखिम: स्टॉप-लॉस के बावजूद, तेजी से उलटते बाजारों में रणनीति को अभी भी महत्वपूर्ण ड्रॉडाउन का सामना करना पड़ सकता है।
एक दिशात्मक व्यापारः रणनीति वर्तमान में केवल लंबी स्थिति लेती है, संभावित रूप से खोए हुए अवसर या डाउनट्रेंड में नुकसान उठाती है।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

मल्टी टाइमफ्रेम विश्लेषणः झूठे संकेतों को कम करने के लिए लंबी अवधि के रुझान संकेतक, जैसे लंबी अवधि के चलती औसत, पेश करें।
शॉर्ट सेलिंग लॉजिक जोड़ेंः शॉर्ट ट्रेडों का समर्थन करने के लिए रणनीति का विस्तार करें, व्यापकता और लाभ के अवसरों में सुधार करें।
प्रवेश समय अनुकूलित करें: व्यापार संकेतों को फ़िल्टर करने और प्रवेश सटीकता में सुधार करने के लिए अन्य तकनीकी संकेतकों (जैसे, आरएसआई, एमएसीडी) को जोड़ने पर विचार करें।
गतिशील मापदंड अनुकूलन: अनुकूलनशील मापदंड समायोजन तंत्र लागू करें, जैसे कि बाजार की अस्थिरता के आधार पर गतिशील औसत अवधि को गतिशील रूप से समायोजित करना।
लाभ लेने की व्यवस्था लागू करें: ट्रेलिंग स्टॉप के अलावा तकनीकी संकेतकों या निश्चित लक्ष्यों के आधार पर लाभ लेने के नियम जोड़ने पर विचार करें।
स्थिति प्रबंधन में सुधारः अधिक परिष्कृत स्थिति आकार रणनीति लागू करें, जैसे कि केली मानदंड या अन्य जोखिम समता विधियों पर आधारित।
मौलिक फ़िल्टर जोड़ेंः शेयर व्यापार के लिए, मौलिक संकेतकों को अतिरिक्त व्यापार फ़िल्टरिंग शर्तों के रूप में शामिल करने पर विचार करें।

निष्कर्ष

एडाप्टिव मूविंग एवरेज क्रॉसओवर विथ ट्रेलिंग स्टॉप-लॉस स्ट्रेटेजी एक व्यापक दृष्टिकोण है जो कई मात्रात्मक ट्रेडिंग अवधारणाओं को एकीकृत करता है। यह मूविंग एवरेज क्रॉसओवर के माध्यम से रुझानों को कैप्चर करता है, ट्रेलिंग स्टॉप का उपयोग करके जोखिम का प्रबंधन करता है, और गतिशील पैरामीटर समायोजन के माध्यम से अनुकूलन क्षमता को बढ़ाता है। जबकि अंतर्निहित जोखिम और सीमाएं मौजूद हैं, सावधानीपूर्वक पैरामीटर अनुकूलन और आगे की रणनीति में सुधार इसे संभावित रूप से एक मजबूत ट्रेडिंग सिस्टम में बदल सकता है। रणनीति का मॉड्यूलर डिजाइन भविष्य के विस्तार और अनुकूलन के लिए एक ठोस आधार भी प्रदान करता है। जोखिम प्रबंधन पर जोर देते हुए ट्रेंडिंग बाजारों में लगातार रिटर्न की तलाश करने वाले व्यापारियों के लिए, यह रणनीति एक उत्कृष्ट प्रारंभिक बिंदु प्रदान करती है।

/*backtest
start: 2023-07-23 00:00:00
end: 2024-07-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © chinmay.hundekari

//@version=5
//@version=5
strategy("test", overlay = true)

// Calculate two moving averages with different lengths.
SLMA = input.int(50,"SMA",minval=10,step=1)
FSMA = input.int(5,"SMA",minval=1,step=1)
fancy_tests = input.bool(true,"Enable Fancy Changes")
longLossPerc = input.float(2, title="Trailing Stop Loss (%)",
     minval=0.0, step=0.1) * 0.01
stdMult = input.float(2.0, title="Standard Deviation Multiplier",
     minval=0.0, step=0.01)

float fastMA = ta.sma(close, FSMA)
float slowMA = ta.sma(close, SLMA)
float closMA = ta.sma(close, 25)

confidence = 1.0
if (fancy_tests)
    longLossPerc := stdMult * ta.stdev(ohlc4, 20)/close
balance = strategy.initial_capital + strategy.netprofit
balanceInContracts = balance* confidence/close

// Enter a long position when `fastMA` crosses over `slowMA`.
if ta.crossover(fastMA, slowMA)
    strategy.entry("BUY", strategy.long, qty=balanceInContracts)
//longStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
//Trailing Stop loss Code
longStopPrice = 0.0
percLoss = longLossPerc
longStopPrice := if strategy.position_size > 0
    //if (strategy.openprofit_percent/100.0 > longLossPerc)
    //    percLoss := math.min(strategy.openprofit_percent/200.0, longLossPerc)
    stopValue = close * (1 - percLoss)
    math.max(stopValue, longStopPrice[1])
else
    0
if strategy.position_size > 0
    strategy.exit("STP", stop=longStopPrice)
plot(strategy.position_size > 0 ? longStopPrice : na,
     color=color.red, style=plot.style_cross,
     linewidth=2, title="Long Stop Loss")
// Enter a short position when `fastMA` crosses under `slowMA`.
//if ta.crossunder(fastMA, closMA)
//    strategy.close_all("SEL")//strategy.entry("sell", strategy.short)

// Plot the moving averages.
plot(fastMA, "Fast MA", color.aqua)
plot(slowMA, "Slow MA", color.orange)
plot((confidence)*(close), "Confidence", color=color.green, linewidth=2)

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