এই কৌশলটি প্রবণতা সনাক্তকরণের জন্য একাধিক সূচককে একীভূত করে এবং সারিবদ্ধ দিকনির্দেশের পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে। এটি একটি বিস্তৃত এবং শক্তিশালী প্রবণতা অনুসরণকারী সিস্টেম গঠনের জন্য চলমান গড় গতি, স্টোচ এবং এমএসিডিকে একত্রিত করে।
মূল সূচকগুলো হল:
চলমান গড় গতিঃ দামের গতি প্রতিফলিত করে।
স্টকঃ প্রবণতা পরিবর্তনের জন্য অত্যধিক বিক্রয়/অতিরিক্ত ক্রয়।
এমএসিডিঃ ডুয়াল মুভিং মিডিয়ার থেকে ট্রেন্ড পরিবর্তন।
ব্যবসায়ের নিয়ম হল:
চলমান গড় গতির বৃদ্ধি একটি উত্থান সংকেত দেয়।
ওভারকপিং জোনের স্টক হ্রাসের সংকেত দেয়।
এমএসিডি ইতিবাচক ক্রসওভারের ফলে মন্দার সংকেত পাওয়া যায়।
যখন কোন দুটি সূচক সংকেত সমন্বয় করে তখন প্রবেশ করান।
সূচক সিগন্যাল পরিবর্তন হলে বেরিয়ে আসুন।
এই সংমিশ্রণটি একাধিক মাত্রা থেকে প্রবণতা মূল্যায়ন করে, উচ্চ-বিশ্বাসের সংকেতগুলির জন্য গোলমাল ফিল্টার করে।
একক সূচকের তুলনায়, কম্বো কৌশলটির নিম্নলিখিত সুবিধা রয়েছেঃ
সমন্বিত দৃষ্টিভঙ্গি সঠিকতা উন্নত করে।
এন্সেম্বল ফিল্টারিং মিথ্যা সংকেত হ্রাস করে।
প্রবণতা এবং গড় বিপরীতমুখী সূচক অন্তর্ভুক্ত করে।
সমন্বিত সংকেত উচ্চ বিশ্বাসযোগ্যতা আছে, মিথ্যা breakouts এড়ানো।
সহজ এবং সুস্পষ্ট নিয়ম, বাস্তবায়ন করা সহজ।
নমনীয় প্যারামিটার টিউনিং, স্থিতিশীলতা।
বিভিন্ন সময়ের জন্য প্রযোজ্য।
মেশিন লার্নিং দিয়ে ইন্ডিকেটর ওজনের প্রশিক্ষণ দিতে পারে।
একক সূচকের তুলনায় সামগ্রিকভাবে স্থিতিশীলতা এবং লাভজনকতা ভাল।
উপকারিতা সত্ত্বেও, বিবেচনা করা ঝুঁকিগুলির মধ্যে রয়েছেঃ
একাধিক সূচক দিয়ে জটিলতা বৃদ্ধি।
চ্যালেঞ্জিং প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন এবং ওজন।
বিপরীত নির্দেশক সংকেত দেখা দিতে পারে।
কিছু বিলম্ব সবসময় বিদ্যমান, সব ক্ষতি এড়ানো সম্ভব নয়।
ভাগ্য ফ্যাক্টর সহ অনিশ্চিত একমুখী হোল্ডিং সময়কাল।
সমষ্টিগত সংকেতগুলি ট্রেডিং ট্রেন্ডের ঝুঁকি দূর করতে পারে না।
উচ্চ ব্যবসায়ের ঘনত্ব লেনদেনের খরচ বৃদ্ধি করে।
রিওয়ার্ড/রিস্ক রেসিও পর্যবেক্ষণ করতে হবে।
বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে, উন্নতিগুলি নিম্নলিখিতগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে পারেঃ
বিভিন্ন বাজারে সূচকের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করুন।
অতিরিক্ত ফিটিং এড়ানোর জন্য প্যারামিটার স্থিতিশীলতা পরীক্ষা যোগ করুন।
দ্বন্দ্ব কমাতে সূচকের ওজনকে অনুকূল করা।
গুরুতর ক্ষতি সীমিত করতে স্টপ বাস্তবায়ন করুন।
সীমাহীন হোল্ডিং সময় নিয়ন্ত্রণ করার জন্য টাইম আউটপুট ব্যবহার করুন।
লেনদেনের খরচ উপর ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি প্রভাব মূল্যায়ন।
ঝুঁকি পরিমাপের সীমাবদ্ধতা অন্তর্ভুক্ত করুন।
একাধিক বাজারে স্থিতিশীলতা পরীক্ষা করুন।
কৌশলটির কার্যকারিতা ক্রমাগত যাচাই করুন।
এই কৌশলটি প্রবণতা মূল্যায়নের জন্য একাধিক সূচককে একীভূত করে স্থিতিশীল সমষ্টি সংকেত গঠন করে। তবে ধারাবাহিক অপ্টিমাইজেশন যে কোনও কৌশল, ঝুঁকি পর্যবেক্ষণ এবং ওভারফিটিং প্রতিরোধের মূল চাবিকাঠি। কোয়ান্ট ট্রেডিং একটি ধারাবাহিক শেখার প্রক্রিয়া।
/*backtest
start: 2022-09-16 00:00:00
end: 2023-09-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// By TradeStation
//@version=5
strategy("Mov Avg Speed Strategy", overlay=true)
src = input(close, title="Source")
// MA Speed
avg_len = input.int(50, minval=1, title="Avg Length", group="MA Speed")
roc_len = input.int(1, minval=1, title="Rate of Change Length", group="MA Speed")
avg_roc_len = input.int(10, minval=1, title="Avg Rate of Change Length", group="MA Speed")
// Stochastic
stoch_len = input.int(14, minval=1, title="Stochastic Length", group="Stochastic")
smooth_k = input.int(3, minval=1, title="Stochastic Smooth K", group="Stochastic")
overbought = input.float(80, title="Stochastic Overbought", group="Stochastic")
oversold = input.float(20, title="Stochastic Oversold", group="Stochastic")
// MACD
fast_length = input(12, title="Fast Length", group="MACD")
slow_length = input(26, title="Slow Length", group="MACD")
macd_avg_length = input.int(9, title="MACD Avg Length", minval=1, group="MACD")
// MA Speed
avg = ta.sma(src, avg_len)
roc = ta.roc(avg, roc_len)
avg_roc = ta.sma(roc, avg_roc_len)
avg_roc_signal = avg_roc > 0 ? 1 : avg_roc < 0 ? -1 : 0
// Stochastic k
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, stoch_len), smooth_k)
stochastic_signal = k <= oversold ? 1 : k >= overbought ? -1 : 0
// MACD
fast_ma = ta.ema(src, fast_length)
slow_ma = ta.ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
macd_avg = ta.ema(macd, macd_avg_length)
macd_signal = macd_avg > macd_avg[1] ? 1 : macd_avg < macd_avg[1] ? -1 : 0
// set the signal couint
long_count = 0
short_count = 0
if macd_signal == 1
long_count += 1
else if macd_signal == -1
short_count += 1
if stochastic_signal == 1
long_count += 1
else if stochastic_signal == -1
short_count += 1
if avg_roc_signal == 1
long_count += 1
else if avg_roc_signal == -1
short_count += 1
if (long_count >= 2)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_count >= 2)
strategy.entry("Short", strategy.short)