ڈرا ڈاؤن کنٹرول کے لیے ڈیٹا پر مبنی دوبارہ آغاز کا طریقہ

خلاصہ

مقالہ ڈرا ڈاؤن کو قابو میں رکھنے والی ٹریڈنگ پالیسی میں ڈیٹا پر مبنی دوبارہ آغاز کا طریقہ شامل کرتا ہے۔ بنیادی پالیسی کو اس طرح بیان کیا گیا ہے کہ زیادہ سے زیادہ فیصدی ڈرا ڈاؤن کو پہلے سے مقررہ حد کے اندر امکان ایک کے ساتھ رکھا جاتا ہے۔ تاہم عملی طور پر اس حد کے قریب پہنچنے سے پالیسی اسٹاپ لاس کی طرح کام کر سکتی ہے، جس کے باعث اگر قیمتیں بعد میں بحال ہوں یا موافق سمت میں چلتی رہیں تو ٹریڈر منافع کے مواقع گنوا سکتا ہے۔

مجوزہ دوبارہ آغاز کے طریقے کا مقصد ڈرا ڈاؤن کے دباؤ کے بعد نظام کو دوبارہ ترتیب دینا ہے، تاکہ مؤثر طور پر رکا رہنے کے بجائے ٹریڈنگ پھر شروع ہو سکے۔ مصنفین کے مطابق یہ طریقہ اصل پالیسی کے مقابلے میں ٹریڈنگ کی کارکردگی بہتر بنا سکتا ہے، حتیٰ کہ جب لین دین کی لاگت صفر نہ ہو۔ وہ حصص کے ای ٹی ایف اور کرپٹو کرنسی کے تاریخی قیمتوں والے تجرباتی مطالعات سے تجویز کی تائید کرتے ہیں۔ اقتباس کارکردگی کے مخصوص پیمانے، دوبارہ آغاز کے قواعد، اثاثوں کی تفصیلات یا لاگت کے مفروضے نہیں دیتا، اس لیے رپورٹ شدہ برتری کی مضبوطی اور دوسری صورتوں میں اطلاق کا اس خلاصے سے جائزہ نہیں لیا جا سکتا۔

اہم خیالات

• ڈرا ڈاؤن کو قابو میں رکھنے کے طریقے کے مطابق، پہلے سے مقررہ زیادہ سے زیادہ فیصدی ڈرا ڈاؤن امکان ایک کے ساتھ نافذ کیا جاتا ہے۔
• ڈرا ڈاؤن کی حد قریب آنے پر پالیسی اسٹاپ لاس کی طرح کام کر سکتی ہے اور بعد کے مواقع چھوٹ سکتے ہیں۔
• ڈیٹا پر مبنی دوبارہ آغاز کا طریقہ شامل کیا گیا ہے تاکہ ٹریڈنگ نظام دوبارہ شروع ہو اور نظام کو دوبارہ ترتیب دیا جا سکے۔
• مصنفین کے مطابق دوبارہ آغاز سے کارکردگی بہتر ہو سکتی ہے، بشمول اس صورت میں جب لین دین کی لاگت صفر نہ ہو۔
• تاریخی قیمتوں کے مطالعے میں حصص کے ای ٹی ایف اور کرپٹو کرنسی شامل ہیں، مگر اقتباس تفصیلی نتائج یا دوبارہ آغاز کے پیرامیٹرز نہیں دیتا۔

ٹیگز

# 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.

ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0

یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔