विलियम्स %R . का उपयोग करके फ्यूचर्स का व्यापार कैसे करें

इस लेख में, हम व्यापारिक परिदृश्य में सबसे प्रसिद्ध संकेतकों में से एक के उपयोग का मूल्यांकन करने जा रहे हैं: "विलियम्स प्रतिशत रेंज," जिसे "%R" के रूप में जाना जाता है।...

इस लेख में, हम व्यापारिक परिदृश्य में सबसे प्रसिद्ध संकेतकों में से एक के उपयोग का मूल्यांकन करने जा रहे हैं: “विलियम्स प्रतिशत रेंज,” जिसे “%R” के रूप में जाना जाता है।

लैरी विलियम्स ने स्टोकेस्टिक संकेतक के आधार पर विलियम्स %R का विकास किया। जबकि स्टोकेस्टिक संकेतक समापन मूल्य और n अवधियों के निम्नतम चढ़ाव के बीच अंतर का उपयोग करता है, समापन मूल्य और n अवधियों के उच्चतम उच्च (जहाँ n = 14 को आदर्श मान माना जाता है) के बीच का अंतर विलियम्स% की गणना के लिए उपयोग किया जाता है। आर। %R तब 0 से 100 के पैमाने पर उतार-चढ़ाव करता है (लेकिन कुछ मामलों में, इसकी गणना -100 से 0 के ऋणात्मक पैमाने पर की जाती है)।

कई व्यापारी संकेतक का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए करते हैं कि बाजार कब ओवरसोल्ड या ओवरबॉट स्थिति में है और निश्चित रूप से, ट्रेंड रिवर्सल के लिए। लेखक ओवरबॉट कंडीशन के लिए थ्रेशोल्ड को 80 के मान (नकारात्मक पैमाने के मामले में -20) और ओवरसोल्ड कंडीशन के लिए थ्रेशोल्ड को 20 (-80) के मान पर सेट करता है।

हालांकि, थरथरानवाला के रोजमर्रा के उपयोग में, कई झूठे संकेत होते हैं। इस लेख में, हम जांच करेंगे कि एक स्वचालित रणनीति (ट्रेडिंग सिस्टम) के लिए स्टार्टर स्क्रिप्ट के रूप में उपयोग करने के लिए अत्यधिक विविध वायदा पोर्टफोलियो के लिए विलियम्स% आर पैरामीटर को अनुकूलित करना संभव है या नहीं।

आकृति 1

रणनीति

हम जिस रणनीति का उपयोग करेंगे, वह “मीन-रिवर्टिंग” दृष्टिकोण पर आधारित एक पारंपरिक प्रणाली है, अर्थात्, हम बाजार के उत्क्रमण बिंदु के रूप में% R के दो थ्रेसहोल्ड का फायदा उठाएंगे। हम तब तक इंतजार करेंगे जब तक कि कीमतें ओवरसोल्ड थ्रेशोल्ड (20) को पार नहीं कर लेतीं और फिर लंबे समय तक चलती हैं जब थरथरानवाला इस स्तर को फिर से नीचे से ऊपर की ओर पार करता है। इसके विपरीत, यदि थरथरानवाला उस स्तर को ऊपर से नीचे की ओर फिर से पार करता है, तो कीमतें अधिक खरीद सीमा (80) को पार करने के बाद हम कम हो जाएंगे।

चूंकि यह एक “मीन-रिवर्टिंग” रणनीति है, इसलिए शुरुआत से ही स्टॉप लॉस का उपयोग करना फायदेमंद है, जो हमें अत्यधिक पूंजीगत नुकसान से कुछ हद तक बचा सकता है। स्टॉप लॉस की गणना पिछले 5 बार की औसत अस्थिरता के रूप में की जाती है जिसे 1.5 से विभाजित किया जाता है (एक प्रारंभिक अनुकूलन के माध्यम से प्राप्त मूल्य) ताकि प्राप्त पैरामीटर प्रश्न में पोर्टफोलियो की सभी अंतर्निहित संपत्तियों के लिए यथासंभव समान हों।

इस उदाहरण में, हम 1440 (मिनट) की समय सीमा पर रणनीति का परीक्षण करने जा रहे हैं, जो पिछले बाजार मूल्य में समायोजित दैनिक सलाखों का प्रतिनिधित्व करती है, यह देखने के लिए कि निम्नलिखित वायदा 2010 से 2022 तक कैसे व्यवहार करेगा:



  • कच्चा तेल (सीएल)

  • एस एंड पी 500 (ईएस)

  • नैस्डैक (एनक्यू)

  • डैक्स (एफडीएएक्स)

  • सोना (जीसी)

  • लाइव मवेशी (एलसी)

  • फीडर मवेशी (एफसी)

  • सोयाबीन (एस)

  • यूएस ट्रेजरी नोट 30 साल (यूएस)

  • गेहूं (डब्ल्यू)

  • ब्रिटिश पाउंड (बीपी)

  • बंड (एफजीबीएल)

  • कॉपर (एचजी)

  • ताप तेल (एचओ)

  • Natural Gas (NG)

  • RBOB Gasoline (RB)

  • EuroFX (EC)

In Figures 2 and 3, we can estimate the metrics obtained with the reversal strategy in terms of %R. The results are quite encouraging with a rising equity line, which is a good starting point, but we can see that this hasn’t been consistent over the years either. For example, the significant drawdown from 2020 onwards shows that the strategy needs to be refined.

Figure 2

Figure 3

Looking at the results for the individual markets, we see that only 6 of 17 markets suffered losses.

A downer, however, is the average total trade, which only reaches $23. This isn’t enough to make the system usable for live trading, as commission costs and slippage would completely consume it. It’s, therefore, necessary to at least tweak the indicator’s parameters to see if there’s room for improvement.

अनुकूलन

तो, आइए संकेतक में हस्तक्षेप करके रणनीति के औसत व्यापार में सुधार करने का प्रयास करें। विशेष रूप से, हम ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्तरों को यह देखने के लिए अनुकूलित करेंगे कि क्या लेखक द्वारा सुझाए गए मान (80 और 20) ट्रेंड रिवर्सल ज़ोन देखने के लिए सर्वोत्तम मूल्य हैं (क्योंकि हमने एक माध्य-रिवर्टिंग रणनीति चुनी है)।

चित्र 4 में दिखाए गए अनुकूलन परिणामों से, हम देखते हैं कि 25-85 संयोजन लगातार शुद्ध लाभ ($371,483) और औसत व्यापार (जो $50 से अधिक है) में सुधार करता है, जबकि अधिकतम पोर्टफोलियो गिरावट को कम करता है।

चित्र 4

सिस्टम की इक्विटी में सुधार हुआ है, लेकिन आगे के समायोजन के बिना, सिस्टम को अभी भी व्यापार योग्य नहीं कहा जा सकता है।

जब एक टेक प्रॉफिट दर्ज करने का प्रयास किया जाता है, जिसकी गणना पिछले 5 बार की औसत अस्थिरता पर एक गुणक कारक से की जाती है, तो इस कारक के लिए सबसे अच्छा मूल्य 1.5 पर अनुकूलन द्वारा पाया जाता है (संयोग से स्टॉप लॉस के समान)।

चित्र 5

इस बिंदु पर, इक्विटी लाइन अधिक स्थिर है (चित्र 5 देखें), शुद्ध लाभ $40.7228 तक बढ़ जाता है और औसत व्यापार $57 हो जाता है, जबकि अधिकतम गिरावट अधिक स्वीकार्य मूल्यों तक गिर जाती है, हालांकि अभी भी लाइव में प्रयोग करने योग्य रणनीति के लिए उच्च है व्यापार।

निष्कर्ष

In summary, %R, optimized in its parameters for this specific portfolio and time frame, has shown that it can be a valuable tool for systematic trading. However, the strategy presented here needs further refinement. For example, the average trade value is still relatively low. However, the large number of trades would make it possible to use additional filters for the entries and try to eliminate the less profitable ones.

Generally, achieving a very high average trade value with such a diverse and diversified portfolio is still challenging. However, one could try to isolate trades only on days when a particular price pattern occurred, thus avoiding taking a position when the conditions are unfavorable for the trend reversal that the strategy seeks to achieve.

Finally, it should be noted that the %R value is excellent for identifying bullish and bearish divergences. A bearish divergence occurs when prices reach new highs while the oscillator indicates falling highs. Conversely, we see a bullish divergence when prices mark new lows while the oscillator shows rising lows. Tracking divergences could be another idea to work on to filter trades and improve the system.

I hope you have gained some interesting insights from the above. I recommend you always to be curious and open to testing new ideas.

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हालांकि, थरथरानवाला के रोजमर्रा के उपयोग में, कई झूठे संकेत होते हैं। इस लेख में, हम जांच करेंगे कि एक स्वचालित रणनीति (ट्रेडिंग सिस्टम) के लिए स्टार्टर स्क्रिप्ट के रूप में उपयोग करने के लिए अत्यधिक विविध वायदा पोर्टफोलियो के लिए विलियम्स% आर पैरामीटर को अनुकूलित करना संभव है या नहीं।

Source: https://www.benzinga.com/news/22/09/28823363/how-to-trade-futures-using-williams-r

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