অভিযোজিত অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে সসীম আয়তন উপাদান কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি সীমাবদ্ধ ভলিউম উপাদান পদ্ধতি ব্যবহার করে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে অস্থিরতা পরিমাপের সাথে মিলিত হয়, দামের পরিবর্তনের জন্য বহু-অবস্থান বিচার করার জন্য, এটি প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশলগুলির মধ্যে একটি। কৌশলটি বিভিন্ন সময়কালের জন্য প্রযোজ্য, স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্যারামিটারগুলিকে বিভিন্ন অস্থিরতার স্তরের সাথে সামঞ্জস্য করতে সক্ষম।
মূলনীতি
কৌশলটি প্রথমে সর্বশেষ N-রুট K-রেখার উচ্চ-নিম্ন গড় মূল্য, বন্ধের গড় মূল্য এবং পূর্ববর্তী K-রেখার উচ্চ-নিম্ন বন্ধের গড় মূল্য গণনা করে। তারপরে বর্তমান K-রেখার এবং পূর্ববর্তী K-রেখার অ্যানার্জি রিটার্ন ইনট্রা এবং ইন্টার গণনা করে। একই সাথে ইনট্রা এবং ইন্টার এর অস্থিরতা Vintra এবং Vinter ।
অস্থিরতা স্তর এবং সমন্বয়যোগ্য প্যারামিটারগুলির উপর ভিত্তি করে, স্বনির্ধারিত বিচ্ছিন্নতা সহকারী CutOff গণনা করুন। যখন দামের পরিবর্তনগুলি CutOff অতিক্রম করে, তখন একটি খালি সংকেত দেওয়া হয়। বিশেষত, বর্তমান কে লাইন বন্ধের দাম এবং উচ্চ এবং নিম্ন গড়ের পার্থক্য গণনা করা হয় MF, যখন MF CutOff এর চেয়ে বড় হয় তখন একটি মাল্টিহেড সংকেত, যখন MF নেগেটিভের চেয়ে কম হয় তখন একটি খালি হেড সংকেত।
অবশেষে, সিগন্যালের উপর ভিত্তি করে তহবিলের প্রবাহ গণনা করে, সিগন্যাল পোস আউটপুট করে এবং ফিনিস ভলিউম ফ্যাক্টর কার্ভ FVE আঁকেন।
সুবিধা
- স্বনির্ধারিত প্যারামিটার, বিভিন্ন সময়কাল এবং অস্থিরতার স্তরের জন্য প্রযোজ্য, কোন মানুষের দ্বারা সমন্বয় প্রয়োজন।
- মূল্য প্রবণতা সঠিকভাবে ধরার জন্য।
- সীমাবদ্ধ ভলিউম উপাদান কার্ভ স্পষ্টভাবে পলিহোমিক বলের বিপরীতে প্রতিফলিত করে।
- তহবিল প্রবাহের তত্ত্বের ভিত্তি স্থিতিশীল এবং সংকেতগুলি নির্ভরযোগ্য।
ঝুঁকি
- বাজারের তীব্র ঝড়ের সময়, আরও ভুল সংকেত দেখা দিতে পারে। N প্যারামিটারগুলি যথাযথভাবে সামঞ্জস্য করা যেতে পারে।
- দামের উড়ান সামলাতে না পারা। অন্যান্য সূচকগুলিকে সমন্বয় করার জন্য বিবেচনা করা যেতে পারে।
- তহবিল প্রবাহ তত্ত্ব এবং প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ সংকেত থেকে বিচ্ছিন্নতা থাকতে পারে। একাধিক সংকেত সমন্বিত বিচার বিবেচনা করা যেতে পারে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
- ফলাফলের উপর বিভিন্ন N প্যারামিটারের প্রভাব পরীক্ষা করা যেতে পারে। সাধারণভাবে N এর চেয়ে বড় মান নেওয়া হয়, অতিরিক্ত শব্দ ফিল্টার করা যায়।
- আপনি Cintra এবং Cinter এর বিভিন্ন মান পরীক্ষা করতে পারেন এবং সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে পেতে পারেন। আপনি এই দুটি প্যারামিটারকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করার কথাও বিবেচনা করতে পারেন।
- কৌশলগত স্থিতিশীলতা বাড়ানোর জন্য অন্যান্য সূচক যেমন MACD এর সাথে সমন্বয় বিবেচনা করা যেতে পারে।
- একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য একটি ক্ষতিরোধ ব্যবস্থা স্থাপন করা যেতে পারে।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি সামগ্রিকভাবে বেশ নির্ভরযোগ্য, নীতিগতভাবে ভাল, এটি প্রবণতা ট্র্যাকিং কৌশলটির একটি উপাদান হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে, অন্যান্য কৌশলগুলির সাথে যথাযথভাবে সংযুক্ত হওয়ার পরে আরও ভাল কার্যকর হবে। মূল বিষয়টি হ’ল সর্বোত্তম প্যারামিটারগুলি সন্ধান করা এবং ভাল বায়ু নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা স্থাপন করা। যদি পরবর্তী পর্যায়ে অপ্টিমাইজেশন চালিয়ে যেতে পারে তবে এটি একটি খুব শক্তিশালী প্রবণতা ট্র্যাকিং কৌশল হয়ে উঠবে।
/*backtest
start: 2022-10-10 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 18/08/2017
// This is another version of FVE indicator that we have posted earlier
// in this forum.
// This version has an important enhancement to the previous one that`s
// especially useful with intraday minute charts.
// Due to the volatility had not been taken into account to avoid the extra
// complication in the formula, the previous formula has some drawbacks:
// The main drawback is that the constant cutoff coefficient will overestimate
// price changes in minute charts and underestimate corresponding changes in
// weekly or monthly charts.
// And now the indicator uses adaptive cutoff coefficient which will adjust to
// all time frames automatically.
//
// 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="Volatility Finite Volume Elements", shorttitle="FVI")
Samples = input(22, minval=1)
Perma = input(40, minval=1)
Cintra = input(0.1, step=0.1)
Cinter = input(0.1, step=0.1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xhl2 = hl2
xhlc3 = hlc3
xClose = close
xIntra = log(high) - log(low)
xInter = log(xhlc3) - log(xhlc3[1])
xStDevIntra = stdev(sma(xIntra, Samples) , Samples)
xStDevInter = stdev(sma(xInter, Samples) , Samples)
xVolume = volume
TP = xhlc3
TP1 = xhlc3[1]
Intra = xIntra
Vintra = xStDevIntra
Inter = xInter
Vinter = xStDevInter
CutOff = Cintra * Vintra + Cinter * Vinter
MF = xClose - xhl2 + TP - TP1
FveFactor = iff(MF > CutOff * xClose, 1,
iff(MF < -1 * CutOff * xClose, -1, 0))
xVolumePlusMinus = xVolume * FveFactor
Fvesum = sum(xVolumePlusMinus, Samples)
VolSum = sum(xVolume, Samples)
xFVE = (Fvesum / VolSum) * 100
xEMAFVE = ema(xFVE, Perma)
pos = iff(xFVE > xEMAFVE, 1,
iff(xFVE < xEMAFVE, -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)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(xFVE, color=green, title="FVI")
plot(xEMAFVE, color=blue, title="FVI EMA")