ड्रॉडाउन नियंत्रण के साथ डेटा-आधारित पुनःआरंभ तंत्र
सारांश
यह शोधपत्र ड्रॉडाउन मॉड्यूलेशन ट्रेडिंग नीति में डेटा-आधारित पुनःआरंभ तंत्र जोड़ता है। मूल नीति को इस तरह वर्णित किया गया है कि अधिकतम प्रतिशत ड्रॉडाउन पूर्वनिर्धारित सीमा के भीतर प्रायिकता एक के साथ रहता है। व्यवहार में, हालांकि, सीमा के करीब पहुँचने पर यह नीति स्टॉप-लॉस जैसी हो सकती है और यदि कीमतें बाद में उबरें या अनुकूल दिशा में चलती रहें तो ट्रेडर लाभ के अवसर चूक सकता है।
प्रस्तावित पुनःआरंभ तंत्र का उद्देश्य ड्रॉडाउन दबाव के बाद प्रणाली को फिर से समायोजित करना है, ताकि ट्रेडिंग प्रभावी रूप से रुकी रहने के बजाय दोबारा शुरू हो सके। लेखक बताते हैं कि लेनदेन लागत शून्य न होने पर भी यह तंत्र मूल नीति की तुलना में ट्रेडिंग प्रदर्शन सुधार सकता है। वे इक्विटी ETF और क्रिप्टोकरेंसी से जुड़े ऐतिहासिक मूल्य के अनुभवजन्य अध्ययनों से प्रस्ताव का समर्थन करते हैं। अंश प्रदर्शन के विशिष्ट माप, पुनःआरंभ नियम, परिसंपत्ति विवरण या लागत संबंधी मान्यताएँ नहीं देता, इसलिए बताए गए लाभ की ताकत और दूसरे संदर्भों में लागू होने की क्षमता का इस सारांश से मूल्यांकन नहीं किया जा सकता।
मुख्य विचार
- वर्णन के अनुसार, ड्रॉडाउन मॉड्यूलेशन प्रायिकता एक के साथ पूर्वनिर्धारित अधिकतम प्रतिशत ड्रॉडाउन लागू करता है।
- ड्रॉडाउन सीमा करीब आने पर नीति स्टॉप-लॉस की तरह काम कर सकती है और बाद के अवसर चूक सकती है।
- ट्रेडिंग प्रणाली को फिर से शुरू करने और उसका प्रदर्शन समायोजित करने के लिए डेटा-आधारित पुनःआरंभ तंत्र जोड़ा गया है।
- लेखक बताते हैं कि पुनःआरंभ से प्रदर्शन बेहतर हो सकता है, शून्य से अधिक लेनदेन लागत के तहत भी।
- ऐतिहासिक मूल्य अध्ययन इक्विटी ETF और क्रिप्टोकरेंसी को शामिल करते हैं, लेकिन अंश विस्तृत नतीजे या पुनःआरंभ पैरामीटर नहीं देता।
टैग
पूरा पाठ
# On Data-Driven Drawdown Control with Restart Mechanism in Trading # On Data-Driven Drawdown Control with Restart Mechanism in Trading This paper extends the existing drawdown modulation control policy to include a novel restart mechanism for trading. It is known that the drawdown modulation policy guarantees the maximum percentage drawdown no larger than a prespecified drawdown limit for all time with probability one. However, when the prespecified limit is approaching in practice, such a modulation policy becomes a stop-loss order, which may miss the profitable follow-up opportunities if any. Motivated by this, we add a data-driven restart mechanism into the drawdown modulation trading system to auto-tune the performance. We find that with the restart mechanism, our policy may achieve a superior trading performance to that without the restart, even with a nonzero transaction costs setting. To support our findings, some empirical studies using equity ETF and cryptocurrency with historical price data are provided.
स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: abstract CC0
यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।