মাল্টি-ফ্যাক্টর পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-০৯-১৩ 14:46:59
ট্যাগঃ

মাল্টি-ফ্যাক্টর পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল যা ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ এবং স্থিতিশীলতা উন্নত করার জন্য চলমান গড় ফ্যাক্টর এবং oscillating সূচক একত্রিত করে। এই নিবন্ধটি এই ট্রেডিং কৌশল যুক্তি, সুবিধা এবং সম্ভাব্য ঝুঁকি বিস্তারিত ব্যাখ্যা করে।

কৌশলগত যুক্তি

কৌশলটি তিনটি প্রধান মডিউল নিয়ে গঠিতঃ

  1. চলমান গড় ফ্যাক্টর

প্রবণতা ফিল্টার তৈরি করতে বিভিন্ন সময়ের (8, 13, 21, 34, 55) সাথে 5 টি ইএমএ ব্যবহার করে। এমএগুলি সংক্ষিপ্ত থেকে দীর্ঘ পর্যন্ত সাজানো হয়। কেবলমাত্র যখন দ্রুততম ইএমএ ধীরতম ইএমএর উপরে অতিক্রম করে, তখন প্রবণতা সংকেত উত্পন্ন হয়।

  1. অস্থির সূচক

র্যাঙ্কিং মার্কেটে অত্যধিক মিথ্যা ব্রেক এড়ানোর জন্য ব্রেকআউট সিগন্যালগুলি যাচাই করার জন্য আরএসআই এবং স্টোকাস্টিক দোলকগুলি একত্রিত করুন।

আরএসআই (১৪) ৪০-৭০ পরিসরে থাকলে লং সিগন্যাল এবং ৩০-৬০ পরিসরে থাকলে শর্ট সিগন্যাল উৎপন্ন করে।

স্টোকাস্টিক (14,3,3) দীর্ঘ সংকেত দেয় যখন K লাইন 20-80 এবং সংক্ষিপ্ত সংকেত দেয় যখন K লাইন 5-95 এর মধ্যে থাকে।

  1. প্রবেশ এবং প্রস্থান যুক্তি

প্রবেশ সংকেত শুধুমাত্র যখন উভয় ফ্যাক্টর সমন্বয় করা হয় তখনই ট্রিগার করা হয়। যখন কোনও ফ্যাক্টর আর বৈধ নয় তখন প্রস্থান সংকেত উত্পন্ন হয়।

কঠোর মাল্টি-ফ্যাক্টর ফিল্টার উচ্চ জয় হার এবং নির্ভরযোগ্য সংকেত নিশ্চিত করে।

সুবিধা

  • মাল্টি-ফ্যাক্টর ডিজাইন কার্যকরভাবে বাজার গোলমাল ফিল্টার করে এবং অতিরিক্ত ট্রেডিং প্রতিরোধ করে।
  • এটি প্রবণতা অনুসরণ এবং গড় বিপরীতের সংমিশ্রণ করে, গতিশীল ট্রেডিং এবং অবস্থান ট্রেডিংয়ের ভারসাম্য বজায় রাখে।
  • এমএ এবং দোলক ব্যবহার করে ট্রেন্ডের মধ্যে বিপরীতমুখী পয়েন্টগুলি ধারণ করে।
  • আরও ভাল পারফরম্যান্স অর্জনের জন্য বড় অপ্টিমাইজেশান স্পেস।

ঝুঁকি

  • সিগন্যাল ফ্রিকোয়েন্সি তুলনামূলকভাবে কম, কিছু সুযোগ মিস করতে পারে।
  • এমএ বিলম্বকে দ্রুততর দোলকগুলির সাথে যাচাই করা উচিত।
  • ভুল সংকেত প্রবণ ওসিলেটরকে সহায়ক ফ্যাক্টর হিসেবে ব্যবহার করা উচিত।
  • পরিবর্তিত বাজারের অবস্থার সাথে মানিয়ে নিতে পরামিতিগুলির পর্যায়ক্রমিক অপ্টিমাইজেশান প্রয়োজন।

সিদ্ধান্ত

এই কৌশলটি ট্রেন্ড অনুসরণ এবং বিপরীত ট্রেডিং কৌশলগুলির শক্তিগুলিকে সফলভাবে একত্রিত করে। মাল্টি-ফ্যাক্টর ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ মডেল স্থিতিশীল আলফা সরবরাহ করে। এটি একটি অত্যন্ত ব্যবহারিক পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল যা এআই সম্প্রদায়ের দ্বারা গভীর গবেষণা এবং প্রয়োগের মূল্যবান।


/*backtest
start: 2022-09-12 00:00:00
end: 2022-11-15 00:00:00
period: 2d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy(title = "Combined Strategy", default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value = .0020, pyramiding = 0, slippage = 3, overlay = true)

//----------//
// MOMENTUM //
//----------//
ema8 = ema(close, 8)
ema13 = ema(close, 13)
ema21 = ema(close, 21)
ema34 = ema(close, 34)
ema55 = ema(close, 55)

plot(ema8, color=red, style=line, title="8", linewidth=1)
plot(ema13, color=orange, style=line, title="13", linewidth=1)
plot(ema21, color=yellow, style=line, title="21", linewidth=1)
plot(ema34, color=aqua, style=line, title="34", linewidth=1)
plot(ema55, color=lime, style=line, title="55", linewidth=1)

longEmaCondition = ema8 > ema13 and ema13 > ema21 and ema21 > ema34 and ema34 > ema55
exitLongEmaCondition = ema13 < ema55

shortEmaCondition = ema8 < ema13 and ema13 < ema21 and ema21 < ema34 and ema34 < ema55
exitShortEmaCondition = ema13 > ema55

// ----------  //
// OSCILLATORS //
// ----------- //
rsi = rsi(close, 14)
longRsiCondition = rsi < 70 and rsi > 40
exitLongRsiCondition = rsi > 70

shortRsiCondition = rsi > 30 and rsi < 60
exitShortRsiCondition = rsi < 30

// Stochastic
length = 14, smoothK = 3, smoothD = 3
kFast = stoch(close, high, low, 14)
dSlow = sma(kFast, smoothD)

longStochasticCondition = kFast < 80
exitLongStochasticCondition = kFast > 95

shortStochasticCondition = kFast > 20
exitShortStochasticCondition = kFast < 5

//----------//
// STRATEGY //
//----------//

longCondition = longEmaCondition and longRsiCondition and longStochasticCondition and strategy.position_size == 0
exitLongCondition = (exitLongEmaCondition or exitLongRsiCondition or exitLongStochasticCondition) and strategy.position_size > 0

if (longCondition)
    strategy.entry("LONG", strategy.long)
if (exitLongCondition)
    strategy.close("LONG")
    
shortCondition = shortEmaCondition and shortRsiCondition and shortStochasticCondition and strategy.position_size == 0
exitShortCondition = (exitShortEmaCondition or exitShortRsiCondition or exitShortStochasticCondition) and strategy.position_size < 0

if (shortCondition)
    strategy.entry("SHORT", strategy.short)
if (exitShortCondition)
    strategy.close("SHORT")

আরো