এই কৌশলটি ডিনাপলি ডিট্রেন্ডেড দোলকের উপর ভিত্তি করে ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরি করে। এটি মূল্য এবং চলমান গড়ের মধ্যে পার্থক্য দ্বারা ওভারকুপ / ওভারসোল্ড স্তরগুলি প্রতিফলিত করে, বিপরীতমুখী সুযোগগুলি সনাক্ত করার লক্ষ্যে। যখন দোলক একটি থ্রেশহোল্ড অতিক্রম করে তখন সংকেত উত্পন্ন হয়।
এর মূল উপাদানগুলো হল:
চলমান গড়ঃ প্রবণতা বেসলাইন গণনা করে।
পার্থক্য সূচকঃ মূল্য বিয়োগ চলমান গড় দোলক গঠন করে।
থ্রেশহোল্ড লাইন: এই স্তর অতিক্রম করলে সিগন্যাল সক্রিয় হয়।
লং সিগন্যালঃ দোলকের সীমা অতিক্রম করে।
সংক্ষিপ্ত সংকেতঃ দোলকের সীমা অতিক্রম করে।
বিপরীত বিকল্পঃ দীর্ঘ / সংক্ষিপ্ত সংকেত flips।
এই কৌশলটি মূল্য এবং প্রবণতার মধ্যে পার্থক্য চিহ্নিত করে স্বল্পমেয়াদী বিপরীতমুখীতা চিহ্নিত করার লক্ষ্য রাখে। যুক্তিটি সহজ এবং স্বজ্ঞাত।
অন্যান্য বিপরীতমুখী কৌশলগুলির তুলনায়, সুবিধাগুলি হলঃ
সহজ এবং স্বজ্ঞাত যুক্তি, বাস্তবায়ন করা সহজ।
ন্যূনতম পরামিতি, সুবিধাজনক ব্যাকটেস্টিং.
বিভিন্ন সময়ের জন্য প্যারামিটার টিউনিংয়ের নমনীয়তা।
বিপরীত বিকল্প বিভিন্ন বাজারে অভিযোজিত।
স্টপ এবং এক্সটেনশানগুলি পরিষ্কার করুন।
তুলনামূলকভাবে ছোট ড্রাউনডাউন, পরামিতিগুলির মাধ্যমে সামঞ্জস্যযোগ্য।
মেশিন লার্নিং দিয়ে অপ্টিমাইজ করার সম্ভাবনা।
স্বল্পমেয়াদী ট্রেডিংয়ের জন্য সামগ্রিকভাবে ভাল ঝুঁকি/উপার্জন প্রোফাইল।
তবে, এর প্রধান ঝুঁকিগুলি হলঃ
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের উপর অত্যধিক নির্ভরশীলতা অতিরিক্ত ফিটিংয়ের ঝুঁকি সৃষ্টি করে।
চলমান গড় এবং দোলকের মধ্যে বিলম্ব।
অন্যান্য ভেরিয়েবল থেকে নিশ্চিতকরণের অভাব।
পরিবর্তিত বাজারে টাইমিং প্রভাব হ্রাস পেতে পারে।
অ্যালফা জেনারেট করা কঠিন, এর জন্য ঘন ঘন সংশোধন প্রয়োজন।
রিওয়ার্ড/রিস্ক রেসিও এবং কার্ভের মসৃণতা পর্যবেক্ষণ করতে হবে।
উচ্চ ব্যবসায়ের ঘনত্ব লেনদেনের খরচ বৃদ্ধি করে।
বিভিন্ন বাজারে স্থিতিশীলতার জন্য বৈধতা প্রয়োজন।
বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে, উন্নতিগুলি নিম্নলিখিতগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে পারেঃ
বিভিন্ন চলমান গড় পরামিতি পরীক্ষা করা হচ্ছে।
ভলিউম কনফার্মেশন যোগ করছি।
ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ এবং আউটপুট বাস্তবায়ন।
বিভিন্ন বাজারে এবং সময়সীমার মধ্যে স্থিতিশীলতার মূল্যায়ন করা।
ক্রমাগত যাচাইকরণের জন্য রোলিং উইন্ডো ব্যাকটেস্টিং।
নিম্ন ফ্রিকোয়েন্সিতে অবস্থানের আকার সামঞ্জস্য করা।
মেশিন লার্নিংকে আরও ভাল পরামিতির জন্য অন্তর্ভুক্ত করা।
সামগ্রিক ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা কৌশল অপ্টিমাইজ করা।
পরিবর্তনশীল বাজারের সাথে মানিয়ে নিতে ক্রমাগত পুনরাবৃত্তি।
সংক্ষেপে, এটি একটি তুলনামূলকভাবে সহজ গড় বিপরীত কৌশল ধারণা। যথাযথ পরামিতি টিউনিং শালীন ফলাফল দিতে পারে। কিন্তু ওভারফিটিং প্রতিরোধ এবং স্থায়ী সাফল্য অর্জনের জন্য চলমান ব্যাকটেস্টিং, অপ্টিমাইজেশান এবং একাধিক মাত্রা থেকে উন্নতি প্রয়োজন।
/*backtest
start: 2023-08-23 00:00:00
end: 2023-09-22 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version = 2
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 05/12/2016
// DiNapoli Detrended Oscillator Strategy
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="DiNapoli Detrended Oscillator Strategy Backtest")
Length = input(14, minval=1)
Trigger = input(0)
reverse = input(true, title="Trade reverse")
hline(Trigger, color=gray, linestyle=line)
xSMA = sma(close, Length)
nRes = close - xSMA
pos = iff(nRes > Trigger, 1,
iff(nRes <= Trigger, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
plot(nRes, color=blue, title="DiNapoli")
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )