এলট্রুট টার্টেলের বিপরীত কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-০৯-২৭ ১৬ঃ৩০ঃ৫১
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি নিম্ন ঝুঁকিপূর্ণ ট্রেন্ড ট্র্যাকিং ট্রেডিং অর্জনের জন্য ট্রেন্ড ফিল্টারিং এবং অস্থিরতা ফিল্টারিংয়ের সাথে মিলিত ক্রস-পিরিয়ড প্রযুক্তিগত সূচকগুলিকে ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা সনাক্ত করতে ব্যবহার করে।

কৌশলগত যুক্তি

  1. ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত নির্ধারণের জন্য উচ্চ-নিম্ন পয়েন্টের অগ্রগতি ব্যবহার করুন। যখন দাম 7 পেরিওডের সর্বোচ্চ অতিক্রম করে তখন শর্ট যান, এবং 7 পেরিওডের সর্বনিম্ন অতিক্রম করার সময় দীর্ঘ যান।

  2. ট্রেন্ডফ্লেক্স সূচক প্রধান প্রবণতা দিক নির্ধারণ করে। এই সূচকটি ডাবল মসৃণকরণ কৌশলগুলিকে একত্রিত করে এবং প্রবণতার মধ্যবর্তী বিভাগগুলি কার্যকরভাবে সনাক্ত করতে পারে। 1 এর উপরে একটি মান একটি আপগ্রেড প্রবণতা নির্দেশ করে, যখন -1 এর নীচে একটি মান একটি ডাউনগ্রেড প্রবণতা নির্দেশ করে। এখানে আমাদের ট্রেন্ডফ্লেক্স > 1 লং এবং < -1 শর্টসের জন্য প্রয়োজন, যার ফলে একীকরণ রাজ্যগুলি ফিল্টার করে।

  3. অস্থিরতা পরিসীমা চিহ্নিত করতে বোলিংজার ব্যান্ড ব্যবহার করুন। যখন বন্ধের মূল্য ব্যান্ডের মধ্যে থাকে তখন লং এবং শর্ট এড়ান।

  4. পজিশন পরিচালনা করতে স্টপ লস এবং লাভ নিতে ব্যবহার করুন।

সুবিধা বিশ্লেষণ

  1. ক্রস-পিরিয়ড সূচকগুলি ডাবল-গ্লাইসিং কৌশলগুলির সাথে মিলিয়ে কার্যকরভাবে প্রবণতার দিকনির্দেশগুলি সনাক্ত করতে পারে এবং বাজারের দোলানো এড়াতে পারে।

  2. প্রবণতা দিক এবং অস্থিরতা প্যাটার্ন উভয় বিবেচনা ট্রেডিং সংকেত আরো নির্ভরযোগ্য করে তোলে।

  3. যুক্তিসঙ্গত স্টপ লস এবং লাভ নেওয়ার সেটিংস লাভকে লক করে এবং ক্ষতির প্রসারণকে প্রতিরোধ করে।

  4. কৌশলটি তুলনামূলকভাবে সহজ এবং বাস্তবায়ন করা সহজ।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

  1. ব্রেকআউট সংকেতগুলিতে মিথ্যা ব্রেকআউট থাকতে পারে, যার ফলে ভুল ট্রেড হয়। আরও ফিল্টারিং শর্ত বিবেচনা করা যেতে পারে।

  2. স্থির চক্রের পরামিতিগুলি বাজারের পরিবর্তনের সাথে মানিয়ে নিতে পারে না। পরামিতিগুলির গতিশীল অপ্টিমাইজেশান বিবেচনা করা যেতে পারে।

  3. দাম বন্ধের অভাব চরম বাজারের অবস্থার কারণে বিপুল ক্ষতি রোধ করতে ব্যর্থ হয়।

  4. ফিক্সড ট্যাক লাভ এবং স্টপ লস পয়েন্টগুলি বাজারের অস্থিরতার সাথে বুদ্ধিমানভাবে সামঞ্জস্য করা যায় না।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. সিদ্ধান্তের নির্ভুলতা উন্নত করার জন্য কৌশল সংমিশ্রণ গঠনের জন্য আরও প্রবণতা বিচার সূচক যুক্ত করার বিষয়টি বিবেচনা করুন।

  2. ঝুঁকি কমাতে ওসিলেশন গুরুতর হলে ট্রেডিং বন্ধ করার জন্য ওসিলেশন সনাক্তকরণ মডিউল যুক্ত করুন।

  3. গতিশীল প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান অর্জনের জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম চালু করা।

  4. যখন ক্ষতি একটি নির্দিষ্ট সীমাতে পৌঁছে যায় তখন হ্রাস বন্ধ করার জন্য মূল্য স্টপ লস মডিউল যুক্ত করুন।

  5. লাভ এবং স্টপ লস অনুপাত গণনা করুন বাজার অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে লাভ এবং স্টপ লসের বুদ্ধিমান সমন্বয় অর্জনের জন্য।

সংক্ষিপ্তসার

সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি তুলনামূলকভাবে স্থিতিশীল এবং নির্ভরযোগ্য, পাশাপাশি উন্নতির সুযোগ রয়েছে। মূল ধারণাটি হ'ল চক্র জুড়ে প্রবণতার দিকনির্দেশ নির্ধারণ করা এবং তারপরে উচ্চমানের সংকেত উত্পন্ন করার জন্য প্রবণতা শক্তি সূচক এবং অস্থিরতা সূচক ব্যবহার করে ফিল্টার করা। এই সহজ এবং ব্যবহারিক কৌশলটি মাঝারি এবং দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা ট্র্যাক করার জন্য খুব উপযুক্ত। আরও শর্তসাপেক্ষ বিচার এবং গতিশীল পরামিতি অপ্টিমাইজেশান প্রবর্তন করে কৌশল প্রভাব আরও উন্নত করা যেতে পারে।


/*backtest
start: 2023-08-27 00:00:00
end: 2023-09-26 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Eltrut", shorttitle="Eltrut Strat", overlay=true, pyramiding=0, default_qty_type= strategy.percent_of_equity,calc_on_order_fills=false, slippage=25,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.075)

testStartYear = input(2016, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)

testStopYear = input(2030, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)


// R E F L E X / T R E N D F L E X

f_supersmoother(_src,_len)=>
    pi = 2 * asin(1)
    _a = exp(-sqrt(2) * pi / _len)
    _c2 = 2 * _a * cos(sqrt(2) * pi / _len)
    _c3 = -_a * _a
    _c1 = 1 - _c2 - _c3
    _out = 0.0
    _out := _c1 * _src + _c2 * nz(_out[1],nz(_src[1],_src)) + _c3 * nz(_out[2],nz(_src[2],nz(_src[1],_src)))

f_IQIFM(_src1,_max)=>
    _src = _src1 < 0.001 ? _src1 * 10000 : _src1
    _imult = 0.635, _qmult = 0.338 , _inphase = 0.0, _quad = 0.0
    _re = 0.0, _im = 0.0, _deltaphase = 0.0, _instper = 0.0, _per = 0.0, _v4 = 0.0
    _v1 = _src - nz(_src[7])
    _inphase := 1.25 * (nz(_v1[4]) - _imult * _v1[2]) + _imult * nz(_inphase[3])
    _quad := _v1[2] - _qmult * _v1 + _qmult * nz(_quad[2])
    _re := 0.2 * (_inphase * _inphase[1] + _quad * _quad[1]) + 0.8 * nz(_re[1])
    _im := 0.2 * (_inphase * _quad[1] - _inphase[1] * _quad) + 0.8 * nz(_im[1])
    if _re != 0.0
        _deltaphase := atan(_im / _re)
    for i = 0 to _max
        _v4 := _v4 + _deltaphase[i]
        if _v4 > 4 * asin(1) and _instper == 0.0
            _instper := i
    if _instper == 0.0
        _instper := nz(_instper[1])
    _per := 0.25 * _instper + 0.75 * nz(_per[1])
    _per

f_flex(_src1, _fixed_len, _reflex) =>
    _src = _src1
    _len = _fixed_len 
    _ss1 = f_supersmoother(_src, _len)
    _ss = _ss1
    _slope = (_ss[_len] - _ss) / _len
    _sum = 0.0
    for _i = 1 to _len
        _c1 = _reflex ? _ss + _i * _slope - _ss[_i] : _ss - _ss[_i]
        _sum := _sum + _c1
    _sum := _sum / _len
    _ms = 0.0
    _ms := 0.04 * pow(_sum,2) + 0.96 * nz(_ms[1])
    _flex1 = _ms != 0 ? _sum / sqrt(nz(_ms)) : 0.0
    _flex = _flex1
    _flex

rflx = f_flex(close, 20, true)  
trndflx = f_flex(close, 20, false)   

// S I G N A L
hi7 = highest(7)
lo7 = lowest(7)
long_cond = crossunder(close, lo7[1])
short_cond = crossover(close, hi7[1])

// F I L T E R S

long_filter1 = trndflx < 1
short_filter1 = trndflx > -1

basis = sma(close, 35)
dev = 3 * stdev(close, 35)
long_filter2 = close > basis - dev
short_filter2 = close < basis + dev

// S T R A T E G Y

long = long_cond and long_filter1 and long_filter2
short = short_cond and short_filter1 and short_filter2

if( true)
    strategy.entry("Long", strategy.long, when = long)
    strategy.entry("Long", strategy.long, when = short)


// User Options to Change Inputs (%)
stopPer = input(3, title='Stop Loss %', type=input.float) / 100
takePer = input(9, title='Take Profit %', type=input.float) / 100

// Determine where you've entered and in what direction
longStop = strategy.position_avg_price * (1 - stopPer)
shortStop = strategy.position_avg_price * (1 + stopPer)
shortTake = strategy.position_avg_price * (1 - takePer)
longTake = strategy.position_avg_price * (1 + takePer)

if strategy.position_size > 0 
    strategy.exit(id="Exit Long", stop=longStop, limit=longTake)
if strategy.position_size < 0 
    strategy.exit(id="Exit Short", stop=shortStop, limit=shortTake)


// P L O T 

plotshape(long, color = #1e90ff, text = "", style=shape.triangleup, location=location.belowbar, size=size.tiny)
plotshape(short, color = #ff69b4, text = "", style=shape.triangledown, location=location.abovebar, size=size.tiny)

alertcondition(long, "Long", "Enter Long")
alertcondition(short, "Short", "Enter S")

আরো