পরিবর্তনের হার ভিত্তিক ট্রেডিং কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে পরিবর্তনের হার গণনা করে ক্রয় এবং বিক্রয়ের সময় নির্ধারণ করে। এটি ব্যবসায়ীদের স্বল্পমেয়াদী মূল্য পরিবর্তনের সুযোগগুলি ধরতে সহায়তা করতে পারে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি মূলত নিম্নলিখিত সূচকগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছেঃ
- ফাস্ট সিম্পল মুভিং এভারেজ (ডিফল্ট ১৪ দিন): স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা যা মূল্য নির্ধারণে ব্যবহৃত হয়
- ধীর গতির সরল মুভিং এভারেজ (ডিফল্ট 100 দিন): দামের দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা নির্ধারণের জন্য ব্যবহৃত হয়
- রেফারেন্স সরল চলমান গড় (ডিফল্ট 30 দিন): কেনা-বেচা করার জন্য ব্যবহৃত হয়
- পরিবর্তনের হারঃ গত নির্দিষ্ট সময়কালের সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন দামের পরিবর্তন গণনা করে দামের ওঠানামা নির্ধারণ করা হয় (ডিফল্ট 12 টি কে লাইন)
বিশেষ ক্রয় নিয়মঃ
- রেফারেন্স সরল চলমান গড়ের নিচে দাম
- পরিবর্তনের হার সেট করা নিম্ন পরিবর্তনের হার থ্রেশহোল্ডের চেয়ে বেশি (ডিফল্ট ২.৩%)
- দ্রুত এসএমএ বৃদ্ধি এবং ধীর এসএমএ পতন, যা নির্দেশ করে যে দুটি বক্ররেখা ক্রস হতে পারে
বিশেষ নিয়মঃ
- রেফারেন্স সরল চলমান গড়ের চেয়ে বেশি দাম
- পরিবর্তনের হার সেট করা উচ্চ পরিবর্তনের হার থ্রেশহোল্ডের চেয়ে বেশি (ডিফল্ট 4.7%)
- ক্রমাগত মূল্যবৃদ্ধির ৩টি ‘কে’ লাইন
- বর্তমানে লাভজনক
- দ্রুত এসএমএ ধীর এসএমএর চেয়ে বেশি
অর্ডারের আকারটি মোট অধিকার লাভের শতাংশের উপর ভিত্তি করে সেট করা হয়েছে (ডিফল্ট ৯৬%) যা লিভারেজ প্রদান করে।
কৌশলগত শক্তি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির প্রধান সুবিধাগুলো হলঃ
- পরিবর্তনের হার ব্যবহার করে, আপনি স্বল্পমেয়াদী দামের দ্রুত বৃদ্ধি বা পতনের সুযোগগুলিকে আরও বেশি লাভের জন্য ব্যবহার করতে পারেন।
- এসএমএ ট্রেন্ডের সাথে মিলিত, আপনি যখন কম কিনতে বা বেশি বিক্রি করতে চান তখন আপনি আরও সঠিকভাবে বুঝতে পারবেন।
- রেফারেন্স এসএমএ একটি বড় দিক নির্দেশনা হিসাবে সেট করুন, যাতে আপনি মূল্যের দ্বারা নির্দেশিত সংক্ষিপ্ত লাইন দ্বারা বিভ্রান্ত না হন।
- স্টপ লস ট্র্যাকিং ব্যবহার করে মুনাফা লক করুন, ঝুঁকি নিন্ম-নিম্ন করুন।
- অর্ডারের আকার লাভজনকতা বাড়ানোর জন্য লিভারেজ দেয়।
সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি দামের পরিবর্তনের হার, এসএমএ সূচক এবং অন্যান্য সরঞ্জামগুলির যথাযথ ব্যবহার করে, যা অস্থিরতার মধ্যে ভাল পারফরম্যান্স দেয়।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত ঝুঁকিগুলিও বহন করেঃ
পরিবর্তনের হার এবং এসএমএ প্যারামিটারগুলি ভুলভাবে সেট করা ট্রেডিং সিগন্যালের ত্রুটি বা ত্রুটির কারণ হতে পারে। বিভিন্ন বাজারের জন্য প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করতে হবে।
অর্ডারের আকারের উপর ভিত্তি করে ঝুঁকি বাড়ানো। পরীক্ষার পর্যায়ে অর্ডার অনুপাতের অনুকূলিতকরণের পরামর্শ দেওয়া হয়েছে।
ট্র্যাকিং স্টপ ক্ষতির কারণে অস্থিরতার মধ্যে অকাল ক্ষতি হতে পারে। স্টপ ক্ষতির মাত্রা সামঞ্জস্য করার কথা বিবেচনা করা যেতে পারে।
কৌশলগত লেনদেনের ক্ষেত্রে, লেনদেনের সময় ঝুঁকিপূর্ণ। ট্রেন্ডিং এবং স্টপ লস ম্যানেজমেন্টের সাথে লেনদেনের সময় ঝুঁকিপূর্ণ হওয়া উচিত।
ডেটা ফিটনেস ঝুঁকি পুনরুদ্ধার করুন। বিভিন্ন বাজারে একাধিক পরীক্ষামূলক পরীক্ষায় কৌশলটির শক্তি পরীক্ষা করা উচিত।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, অর্ডার সমন্বয়, স্টপ লস কৌশল অপ্টিমাইজেশন, রিয়েল-টাইম যাচাইকরণ ইত্যাদির মাধ্যমে এই ঝুঁকিগুলির জন্য ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করা যেতে পারে।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকেও উন্নত করা যেতে পারেঃ
সিগন্যালের নির্ভুলতা বাড়ানোর জন্য অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচক যেমন ওঠানামা হার, লেনদেনের পরিমাণ ইত্যাদি যুক্ত করা হয়েছে।
লেনদেনের সংখ্যা অপ্টিমাইজ করা, লেনদেনের ঘনত্ব হ্রাস করে লেনদেনের প্রভাব হ্রাস করা।
ব্রেকিং কৌশল সহ, মূল মূল্যের কাছাকাছি ব্রেকিং ট্রেডিং সিগন্যাল সেট করুন।
মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে প্যারামিটার সেটিং স্বয়ংক্রিয়ভাবে অপ্টিমাইজ করুন।
একাধিক বাজারে একাধিক সময়ের মধ্যে কৌশলগত দৃঢ়তা পরীক্ষা করে, অভিযোজনশীলতা বৃদ্ধি করা।
শেয়ার, ফরেক্স ইত্যাদির মতো বিভিন্ন জাতের বৈশিষ্ট্যগুলি বিবেচনা করে একটি বিশেষ প্যারামিটার সেট করুন।
রিয়েল-ডিস্কের ফলাফলের উপর ভিত্তি করে ক্রমাগতভাবে কৌশলগত সংকেত এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের পদ্ধতিগুলিকে অপ্টিমাইজ করা হচ্ছে।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি পরিবর্তনের হার এবং এসএমএ সূচকের বিচার করে, সংক্ষিপ্ত লাইনের দামের ওঠানামার মধ্যে ব্যবসায়ের সুযোগগুলি সন্ধান করে। এটি দ্রুত প্রবণতাগুলি ধরার পক্ষে উপকারী, তবে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণেও মনোযোগ দেওয়া দরকার। প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, অর্ডার সমন্বয়, স্টপ লস কৌশল উন্নতি এবং ল্যাবরেটরি যাচাইয়ের মাধ্যমে কৌশলটির স্থিতিশীলতা এবং অভিযোজনশীলতা ক্রমাগত উন্নত করা যেতে পারে। এই কৌশলটি পরিমাণগত ব্যবসায়ের জন্য একটি রেফারেন্স টেমপ্লেট সরবরাহ করে, তবে বাস্তবায়নের ক্ষেত্রে বাজারের বৈশিষ্ট্য অনুসারে সমন্বয় এবং অপ্টিমাইজেশন প্রয়োজন।
/*backtest
start: 2022-09-21 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// @version=4
// Author: Sonny Parlin (highschool dropout)
// Best if run on 5m timeframe
strategy(shorttitle="ROC+Strategy", title="Rate of Change Strategy",
overlay=true, currency=currency.USD,
initial_capital=10000)
// Inputs and variables
ss = input(14, minval=10, maxval=50, title="SMA Fast (days)")
ff = input(100, minval=55, maxval=200, title="SMA Slow (days)")
ref = input(30, minval=20, maxval=50, title="SMA Reference (days)")
lowOffset = input(0.023, "ROC Low (%)", minval=0, step=0.01)
highOffset = input(0.047, "ROC High (%)", minval=0, step=0.01)
orderStake = input(0.96, "Order Stake (%)", minval=0, step=0.01)
lookback = input(12, "Lookback Candles", minval=1, step=1)
// SMA
smaFast = sma(close, ss)
smaSlow = sma(close, ff)
smaRef = sma(close, ref)
ROC = (max(close[lookback],close) - min(close[lookback],close)) / max(close[lookback],close)
// Set up SMA plot but don't show by default
plot(smaFast, "smaFast", color=#00ff00, display = 0)
plot(smaSlow, "smaSlow", color=#ff0000, display = 0)
plot(smaRef, "smaRef", color=#ffffff, display = 0)
// The buy stratey:
// Guard that the low is under our SMA Reference line
// Guard that the rate of change over the lookback period is greater than our
// ROC lowOffset %, default is 0.023. (low < smaRef) and (ROC > lowOffset)
// SMA fast is on the rise and SMA slow is falling and they are very likely
// to cross. (rising(smaFast,1)) and (falling(smaSlow, 1))
enterLong = (low < smaRef) and (ROC > lowOffset) and (rising(smaFast,1)) and (falling(smaSlow,1))
// The sell Strategy:
// Guard that close is higher than our SMA reference line and that the rate of
// change over the lookback period is greater than our highOffset %, default
// is 0.047. (close > smaRef) and (ROC > highOffset)
// Guard that close has risen by 3 candles in a row (rising(close,3))
// Guard that we currently have profit (strategy.openprofit > 0)
// Guard that SMA fast is higher than smaSlow (smaFast > smaSlow)
// If it keeps going up past our close position the trailing stoploss will kick in!
enterShort = (close > smaRef) and (ROC > highOffset) and (rising(close,3)) and (strategy.openprofit > 0) and (smaFast > smaSlow)
// Order size is based on total equity
// Example 1:
// startingEquity = 2000
// close = 47434.93
// orderStake = 0.45
// (2,000 × orderStake) / close = orderSize = 0.0189733599 = approx $900
// Example 2:
// startingEquity = 2000
// close = 1.272
// orderStake = 0.45
// (startingEquity × orderStake) / close = orderSize = 707.5471698113 = approx $900
orderSize = (strategy.equity * orderStake) / close
// Trailing Stoploss
// I'm using 2.62 as my default value, play with this for different results.
longTrailPerc = input(title="Trailing Stoploss (%)",
type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=3.62) * 0.01
longStopPrice = 0.0
longStopPrice := if (strategy.position_size > 0)
stopValue = close * (1 - longTrailPerc)
max(stopValue, longStopPrice[1])
else
0
if (enterLong)
strategy.entry("Open Long Position", strategy.long, orderSize, when=strategy.position_size <= 0)
if (enterShort)
strategy.exit(id="Close Long Position", stop=longStopPrice)
//plot(strategy.equity)