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अनुकूलनशील गतिशील ट्रेडिंग रणनीति मानक लॉगरिदमिक रिटर्न पर आधारित

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-12-27 14:39:32
टैगःएसजीआईएसएमएएलओजीएसटीडी

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अवलोकन

यह रणनीति शिर्यायेव-झोऊ सूचकांक (एसजीआई) पर आधारित एक अनुकूली ट्रेडिंग प्रणाली है। यह लघुगणकीय रिटर्न के मानकीकृत स्कोर की गणना करके ओवरबॉट और ओवरसोल्ड बाजार स्थितियों की पहचान करता है, जिसका उद्देश्य औसत रिवर्स अवसरों को पकड़ना है। रणनीति में सटीक जोखिम नियंत्रण के लिए गतिशील स्टॉप-लॉस और ले-प्रॉफिट लक्ष्य शामिल हैं।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति का मुख्य उद्देश्य लघुगणकीय प्रतिफल के रोलिंग सांख्यिकीय गुणों का उपयोग करके एक मानकीकृत सूचक का निर्माण करना है।

  1. सामान्यीकरण के लिए लघुगणकीय प्रतिफल की गणना करें
  2. 50-अवधि खिड़की का उपयोग करके चलती औसत और मानक विचलन की गणना करें
  3. SZI का निर्माण करें: (लॉगरिथमिक रिटर्न - रोलिंग औसत) / रोलिंग मानक विचलन
  4. लंबे संकेत उत्पन्न करें जब SZI -2.0 से नीचे गिरता है और 2.0 से अधिक होने पर लघु संकेत
  5. प्रवेश मूल्य के आधार पर 2% स्टॉप-लॉस और 4% टेक-प्रॉफिट स्तर निर्धारित करें

रणनीतिक लाभ

  1. ठोस सैद्धांतिक आधारः मजबूत सांख्यिकीय समर्थन के साथ लॉग-सामान्य वितरण परिकल्पनाओं पर आधारित
  2. उच्च अनुकूलन क्षमताः रोलिंग विंडो की गणना बाजार की अस्थिरता विशेषताओं में परिवर्तन के अनुकूल होती है
  3. व्यापक जोखिम नियंत्रणः प्रतिशत आधारित स्टॉप-लॉस रणनीति प्रत्येक व्यापार के लिए सटीक जोखिम नियंत्रण को सक्षम करती है
  4. उपयोगकर्ता के अनुकूल विज़ुअलाइज़ेशनः चार्ट पर ट्रेडिंग सिग्नल और जोखिम नियंत्रण स्तरों का स्पष्ट एनोटेशन

रणनीतिक जोखिम

  1. पैरामीटर संवेदनशीलता: रोलिंग विंडो की लंबाई और सीमाओं के चयन से रणनीतिक प्रदर्शन महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित होता है
  2. बाजार परिवेश पर निर्भरता: प्रवृत्ति वाले बाजारों में अक्सर झूठे संकेत उत्पन्न कर सकता है
  3. फिसलने का प्रभावः अस्थिर अवधि के दौरान वास्तविक निष्पादन मूल्य आदर्श स्तरों से काफी भिन्न हो सकते हैं
  4. गणना में देरीः सांख्यिकीय संकेतकों की वास्तविक समय गणना से संकेत में देरी हो सकती है

अनुकूलन दिशाएँ

  1. गतिशील सीमाएंः बाजार की अस्थिरता के आधार पर संकेत सीमाओं को समायोजित करने पर विचार करें
  2. कई समय सीमाएंः कई समय सीमाओं में संकेत की पुष्टि के तंत्र पेश करें
  3. अस्थिरता फ़िल्टरिंगः अत्यधिक अस्थिरता के समय ट्रेडिंग को रोकें या पदों को समायोजित करें
  4. सिग्नल पुष्टिकरणः सिग्नल पुष्टिकरण के लिए वॉल्यूम, गति और अन्य सहायक संकेतक जोड़ें
  5. स्थिति प्रबंधन: अस्थिरता आधारित गतिशील स्थिति आकार लागू करें

सारांश

यह एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो ठोस सांख्यिकीय आधारों पर निर्मित है, मानकीकृत लघुगणकीय रिटर्न के माध्यम से मूल्य अस्थिरता के अवसरों को कैप्चर करती है। रणनीति की मुख्य ताकत इसकी अनुकूलन क्षमता और व्यापक जोखिम नियंत्रण में निहित है, हालांकि पैरामीटर चयन और बाजार वातावरण अनुकूलन में अनुकूलन के लिए जगह बनी हुई है। गतिशील सीमाओं और बहु-आयामी संकेत पुष्टि तंत्र की शुरूआत के माध्यम से, रणनीति की स्थिरता और विश्वसनीयता को और बढ़ाया जा सकता है।

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Jalambi Paul model", overlay=true)

// Define the length for the rolling window
window = input.int(50, title="Window Length", minval=1)
threshold = 2.0 // Fixed threshold value
risk_percentage = input.float(1.0, title="Risk Percentage per Trade", step=0.1) / 100

// Calculate the logarithmic returns
log_return = math.log(close / close[1])

// Calculate the rolling mean and standard deviation
rolling_mean = ta.sma(log_return, window)
rolling_std = ta.stdev(log_return, window)

// Calculate the Shiryaev-Zhou Index (SZI)
SZI = (log_return - rolling_mean) / rolling_std

// Generate signals based on the fixed threshold
long_signal = SZI < -threshold
short_signal = SZI > threshold

// Plot the signals on the main chart (overlay on price)
plotshape(series=long_signal, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, title="Buy Signal", text="BUY", offset=-1)
plotshape(series=short_signal, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="Sell Signal", text="SELL", offset=-1)

// Strategy logic: Buy when SZI crosses below the negative threshold, Sell when it crosses above the positive threshold
if (long_signal)
    strategy.entry("Buy", strategy.long, comment="Long Entry")
    
if (short_signal)
    strategy.entry("Sell", strategy.short, comment="Short Entry")

// Calculate the stop loss and take profit levels based on the percentage of risk
stop_loss_pct = input.float(2.0, title="Stop Loss (%)") / 100
take_profit_pct = input.float(4.0, title="Take Profit (%)") / 100

// Set the stop loss and take profit levels based on the entry price
strategy.exit("Take Profit / Stop Loss", "Buy", stop=close * (1 - stop_loss_pct), limit=close * (1 + take_profit_pct))
strategy.exit("Take Profit / Stop Loss", "Sell", stop=close * (1 + stop_loss_pct), limit=close * (1 - take_profit_pct))

// Plot the stop loss and take profit levels for visualization (optional)
plot(stop_loss_pct != 0 ? close * (1 - stop_loss_pct) : na, color=color.red, linewidth=1, title="Stop Loss Level")
plot(take_profit_pct != 0 ? close * (1 + take_profit_pct) : na, color=color.green, linewidth=1, title="Take Profit Level")
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