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सांख्यिकीय विचलन पर आधारित बाजार चरम निकासी रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-11-29 16:46:33
टैगःएसटीडीएसएमएएमएएसडी

अवलोकन

यह रणनीति चरम बाजार मंदी की सांख्यिकीय विशेषताओं पर आधारित है। बाजार में उतार-चढ़ाव के चरम को मापने के लिए सांख्यिकीय रूप से ड्रॉडाउन का विश्लेषण करके और मानक विचलन का उपयोग करके, जब बाजार में गिरावट सामान्य सीमाओं से अधिक होती है, तो यह खरीद पदों को शुरू करता है। मूल विचार बाजार की घबराहट के कारण ओवरसोल्ड अवसरों को पकड़ना है, जो बाजार की तर्कहीनता से उत्पन्न होने वाले गणितीय सांख्यिकीय तरीकों के माध्यम से निवेश के अवसरों की पहचान करता है।

रणनीतिक सिद्धांत

रणनीति मूल्य अधिकतम ड्रॉडाउन और उनकी सांख्यिकीय विशेषताओं की गणना करने के लिए एक रोलिंग समय खिड़की का उपयोग करती है। यह पहले पिछले 50 अवधियों में उच्चतम मूल्य की गणना करती है, फिर उच्चतम मूल्य के सापेक्ष वर्तमान समापन मूल्य के ड्रॉडाउन प्रतिशत की गणना करती है। फिर यह ड्रॉडाउन के औसत और मानक विचलन की गणना करती है, ट्रिगर सीमा के रूप में -1 मानक विचलन सेट करती है। जब बाजार ड्रॉडाउन औसत से माइनस मानक विचलन के एक सेट के गुणक से अधिक होता है, तो संभावित ओवरसोल्ड स्थितियों को इंगित करता है, तो एक लंबी स्थिति दर्ज की जाती है। पदों को 35 अवधियों के बाद स्वचालित रूप से बंद कर दिया जाता है। रणनीति बाजार के ओवरसोल्ड स्थितियों के दृश्य मूल्यांकन के लिए ड्रॉडाउन वक्र और एक, दो और तीन मानक विचलन स्तरों को भी प्लॉट करती है।

रणनीतिक लाभ

यह रणनीति ठोस सैद्धांतिक आधार के साथ सांख्यिकीय सिद्धांतों पर आधारित है। बाजार अस्थिरता के चरम को मापने के लिए मानक विचलन का उपयोग करना उद्देश्यपूर्ण और वैज्ञानिक है।
बाजार में घबराहट के समय निवेश के अवसरों को प्रभावी ढंग से पकड़ता है। बाजार में अवांछनीय गिरावट के दौरान पदों में प्रवेश मूल्य निवेश के सिद्धांतों के अनुरूप है।
फिक्स्ड-पीरियड पोजीशन क्लोजर से रिबाउंड्स की कमी से बचा जा सकता है जो ट्रेलिंग स्टॉप के साथ हो सकते हैं।
अत्यधिक समायोज्य मापदंड विभिन्न बाजार वातावरण और व्यापारिक साधनों के लिए लचीलापन की अनुमति देते हैं।
उपयोग और मानक विचलन संकेतकों की सरल गणना रणनीति के तर्क को स्पष्ट और समझने और निष्पादित करने में आसान बनाती है।

रणनीतिक जोखिम

बाजार लगातार गिरावट का अनुभव कर सकते हैं, जिससे अक्सर घाटे में प्रवेश हो सकते हैं। अधिकतम स्थिति सीमाएं निर्धारित करने पर विचार करें।
फिक्स्ड-पीरियड एक्जिट्स में बड़ी अपसाइड क्षमता को मिस किया जा सकता है। ट्रेंड-फॉलो-एक्जिट विधियों को जोड़ने पर विचार करें।
बाजार की स्थितियों के अनुसार उपयोग के सांख्यिकीय लक्षण बदल सकते हैं। नियमित मापदंड अद्यतन पर विचार करें।
रणनीति में वॉल्यूम और अन्य बाजार की जानकारी पर विचार नहीं किया जाता है। कई संकेतकों के साथ क्रॉस-वैलिडेशन पर विचार करें।
अत्यधिक अस्थिर बाजारों में मानक विचलन अविश्वसनीय हो सकता है। जोखिम नियंत्रण उपायों को लागू करने पर विचार करें।

अनुकूलन दिशाएँ

बाजार में घबराहट के स्तर की पुष्टि करने के लिए वॉल्यूम संकेतक शामिल करें।
गिरावट के रुझानों में बार-बार प्रवेश करने से बचने के लिए रुझान संकेतकों को जोड़ें।
बाजार के प्रदर्शन के आधार पर गतिशील धारण अवधि समायोजन के साथ बाहर निकलने के तंत्र को अनुकूलित करना।
एकल व्यापार जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप-लॉस सेटिंग्स जोड़ें।
बाजार परिवर्तनों के लिए रणनीति अनुकूलन में सुधार के लिए अनुकूलन मापदंडों का उपयोग करने पर विचार करें।

सारांश

यह रणनीति सांख्यिकीय तरीकों के माध्यम से बाजार के ओवरसोल्ड अवसरों को पकड़ती है, जिसमें मजबूत सैद्धांतिक आधार और व्यावहारिक मूल्य होता है। रणनीति तर्क समायोज्य मापदंडों के साथ सरल और स्पष्ट है, जो विस्तार और अनुकूलन के लिए एक आधार रणनीति के रूप में उपयुक्त है। तकनीकी संकेतकों और जोखिम नियंत्रण उपायों को जोड़कर रणनीति स्थिरता और लाभप्रदता को और बढ़ाया जा सकता है। लाइव ट्रेडिंग में, उचित जोखिम नियंत्रण बनाए रखते हुए, बाजार की स्थितियों और ट्रेडिंग उपकरण विशेषताओं को ध्यान में रखते हुए मापदंडों को सावधानीपूर्वक निर्धारित करें।

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Buy When There's Blood in the Streets Strategy", overlay=false, shorttitle="BloodInTheStreets")


//This strategy identifies opportunities to buy during extreme market drawdowns based on standard deviation thresholds. 
//It calculates the maximum drawdown over a user-defined lookback period, identifies extreme deviations from the mean, 
//and triggers long entries when specific conditions are met. The position is exited after a defined number of bars.


// User Inputs
lookbackPeriod = input.int(50, title="Lookback Period", minval=1, tooltip="Period to calculate the highest high for drawdown")
stdDevLength = input.int(50, title="Standard Deviation Length", minval=1, tooltip="Length of the period to calculate standard deviation")
stdDevThreshold = input.float(-1.0, title="Standard Deviation Threshold", tooltip="Trigger level for long entry based on deviations")
exitBars = input.int(35, title="Exit After (Bars)", minval=1, tooltip="Number of bars after which to exit the trade")

// Drawdown Calculation
peakHigh = ta.highest(high, lookbackPeriod)
drawdown = ((close - peakHigh) / peakHigh) * 100

// Standard Deviation Calculation
drawdownStdDev = ta.stdev(drawdown, stdDevLength)
meanDrawdown = ta.sma(drawdown, stdDevLength)

// Define Standard Deviation Levels
stdDev1 = meanDrawdown - drawdownStdDev
stdDev2 = meanDrawdown - 2 * drawdownStdDev
stdDev3 = meanDrawdown - 3 * drawdownStdDev

// Plot Drawdown and Levels
plot(drawdown, color=color.red, linewidth=2, title="Drawdown (%)")
plot(meanDrawdown, color=color.blue, linewidth=2, title="Mean Drawdown")
plot(stdDev1, color=color.green, linewidth=1, title="1st Std Dev")
plot(stdDev2, color=color.orange, linewidth=1, title="2nd Std Dev")
plot(stdDev3, color=color.purple, linewidth=1, title="3rd Std Dev")

// Entry Condition
var float entryBar = na
goLong = drawdown <= meanDrawdown + stdDevThreshold * drawdownStdDev

if (goLong and strategy.position_size == 0)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    entryBar := bar_index

// Exit Condition
if (strategy.position_size > 0 and not na(entryBar) and bar_index - entryBar >= exitBars)
    strategy.close("Long")

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