এই কৌশলটির নাম
এর যুক্তি হচ্ছে:
সাম্প্রতিক ২০টি বারের মধ্যে ঘনিষ্ঠতার বারের সংখ্যা গণনা করুন এবং গত ১০০টি বারের মধ্যে ঘনিষ্ঠতার বারের শতাংশ p গণনা করুন।
সমষ্টিগত বন্টন ফাংশন (সিডিএফ) গণনা করার জন্য সময়কালের গণনা এবং সম্ভাব্যতা p কে দ্বিপদী বন্টন ফাংশনে প্লাগ করুন।
সিডিএফ-এ 10 দিনের এবং 20 দিনের ইএমএ প্রয়োগ করুন। যখন দ্রুত ইএমএ ধীর ইএমএর উপরে অতিক্রম করে, এটি মূল্যের চরম বিপরীত হওয়ার উচ্চ সম্ভাবনাকে নির্দেশ করে, ক্রয় সংকেত তৈরি করে।
যখন দ্রুত EMA ধীর EMA এর নিচে অতিক্রম করে, তখন দামগুলি স্বল্পমেয়াদে সর্বোচ্চ হতে পারে, এখানে বিক্রয় সংকেত উত্পাদন করে।
এই কৌশলটির সুবিধা হ'ল সম্ভাব্যতা পদ্ধতির মাধ্যমে মূল্যের চরম বিপরীতমুখী সময় নির্ধারণ করা। তবে অত্যধিক মিথ্যা সংকেত এড়ানোর জন্য পরামিতিগুলিকে বাজারের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ অপ্টিমাইজেশনের প্রয়োজন।
পরিসংখ্যানগত কৌশলগুলি মূল্যের আচরণের নিদর্শনগুলিকে বস্তুনিষ্ঠভাবে প্রকাশ করতে সহায়তা করে। কিন্তু শেষ পর্যন্ত, ব্যবসায়ীদের এখনও প্রযুক্তিগত সূচকগুলিকে পরিপূরক সরঞ্জাম হিসাবে ব্যবহার করার জন্য একটি ধারালো বাজার বিচারের প্রয়োজন।
/*backtest
start: 2022-09-06 00:00:00
end: 2023-05-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © pieroliviermarquis
//@version=4
strategy("Binomial Strategy", overlay=false, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value= 100, slippage=1, initial_capital= 10000, calc_on_every_tick=true)
factorial(length) =>
n = 1
if length != 0
for i = 1 to length
n := n * i
n
binomial_pdf(success, trials, p) =>
q = 1-p
coef = factorial(trials) / (factorial(trials-success) * factorial(success))
pdf = coef * pow(p, success) * pow(q, trials-success)
binomial_cdf(success, trials, p) =>
q = 1-p
cdf = 0.0
for i = 0 to success
cdf := cdf + binomial_pdf(i, trials, p)
up = close[0] > close[1] ? 1 : 0
//long-term probabilities
lt_lookback = 100
lt_up_bars = sum(up, lt_lookback)
prob = lt_up_bars/lt_lookback
//lookback for cdf
lookback = 20
up_bars = sum(up, lookback)
cdf = binomial_cdf(up_bars, lookback, prob)
//ema on cdf
ema1 = ema(cdf, 10)
ema2 = ema(cdf, 20)
plot(cdf*100)
plot(ema1*100, color=color.red)
plot(ema2*100, color=color.orange)
buy = ema1 > ema2
sell = ema1 < ema2
//////////////////////Bar Colors//////////////////
var color buy_or_sell = na
if buy == true
buy_or_sell := #3BB3E4
else if sell == true
buy_or_sell := #FF006E
barcolor(buy_or_sell)
///////////////////////////Orders////////////////
if buy
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="")
if sell
strategy.close("Long", comment="Sell")