দোলনশীল বিপরীতমুখী মুভিং এভারেজ সিস্টেম কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি প্রবণতার দিকনির্দেশনা নির্ধারণের জন্য সমান্তরাল সিস্টেম ব্যবহার করে এবং কম ওলট-পালট বাজার এড়ানোর জন্য অস্থিরতার সূচকগুলির সাথে মিলিত হয়, ট্রেডিং পরিচালনার জন্য স্টপ লস ব্যবহার করে।
মূলনীতি
এই কৌশলটি দ্রুত গড় এবং ধীর গড়ের অবস্থান সম্পর্কিত ট্রেন্ডের দিকনির্দেশের বিচার করে। যখন দ্রুত গড়ের উপর ধীর গড় লাইনটি অতিক্রম করে, তখন আরও দেখুন, নীচে দেখুন। বাজারের ঝড় এড়াতে কৌশলটি ব্রিন ব্যান্ডের সূচকও চালু করেছে। ব্রিন ব্যান্ডের প্রস্থের পরিবর্তনের হার গণনা করে, যখন পরিবর্তনের হার সেট থ্রেশহোল্ডের চেয়ে বেশি হয় তখন লেনদেন হয়। শেষ সংকেত, কৌশলটি চ্যান্ডেলির ফাঁকা কৌশলটিকে একটি ঝড়ের স্টপ লস হিসাবে ব্যবহার করে, ঝড়ের বাজারে আটকে না পড়ে।
এই কৌশলটির লেনদেনের ধারণাগুলি হলঃ
দ্রুত গড়রেখা (ডিফল্ট ২০ দিন) এবং ধীর গড়রেখা (ডিফল্ট ৫০ দিন) গণনা করুন।
বুলিন বন্ডের প্রস্থের পরিবর্তনের হার গণনা করুন (ডিফল্ট 40 দিন, দ্বিগুণ স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেন্স) ।
যখন দ্রুত গড়রেখায় ধীর গড়রেখার মধ্য দিয়ে যায় এবং ব্রিনের ব্যান্ডউইথ পরিবর্তন হার সেট থ্রেশহোল্ড (ডিফল্ট ৯%) অতিক্রম করে, তখন একটি মাল্টিহেড সংকেত উৎপন্ন হয়।
যখন দ্রুত গড়ের নীচে ধীর গড়ের লাইন অতিক্রম করে এবং ব্রিনের ব্যান্ডউইথ পরিবর্তন হার সেট থ্রেশহোল্ড ((ডিফল্ট 9%) অতিক্রম করে, একটি ফাঁকা সংকেত উৎপন্ন হয়।
চান্দেলি খালি পথকে স্টপ লস হিসেবে গণনা করা হয়েছে।
মাল্টি হেড স্টপ সর্বোচ্চ মূল্য-এটিআর*মাইলফলক, খালি স্টপ লস সর্বনিম্ন মূল্য + ATR*দ্বিগুণ।
সুবিধা
গড়-রেখার সিস্টেম ব্যবহার করে প্রবণতার দিক নির্ণয় করা যায় এবং প্রবণতা কার্যকরভাবে অনুসরণ করা যায়।
বুলিং ব্যান্ডউইথের পরিবর্তনশীল হার চালু করলে বাজারে অস্থিরতা এড়ানো যায় এবং অপ্রয়োজনীয় লেনদেন হ্রাস করা যায়।
শক-স্ট্যাম্পিং ব্যবহার করে, আপনি শক-স্ট্যাম্পিং এ আটকে পড়া এড়াতে সময়মতো শক-স্ট্যাম্পিং করতে পারেন।
বিভিন্ন বাজারের জন্য অপ্টিমাইজ করার জন্য একাধিক প্যারামিটার রয়েছে।
কৌশলগত লজিক পরিষ্কার এবং সহজে বোঝা যায়, যা ব্যবহার করা সহজ।
ঝুঁকি
সমান্তরাল সিস্টেম বিলম্বিত হয়, যা দ্রুত বিপরীত হওয়ার সুযোগ মিস করতে পারে।
ভুলভাবে ব্রিন-ব্যান্ড প্যারামিটার সেট করা হলে কার্যকর ট্রেডিং সিগন্যাল ফিল্টার করা যায়।
“অতি সংবেদনশীল স্টপ ড্যাম্পের কারণে খুব বেশি লেনদেন হতে পারে”।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান ঠিক না থাকলে পজিশন হোল্ডিংয়ের ঝুঁকি হতে পারে।
মার্কেটে হঠাৎ বড় ধরনের ঘটনা ঘটলে বাজার যেভাবে বদলে যায়, তার সাথে মানিয়ে নিতে পারছে না।
অপ্টিমাইজেশান দিক
বিভিন্ন প্যারামিটারের গড়রেখার সমন্বয় পরীক্ষা করে সর্বোত্তম প্যারামিটার খুঁজে বের করা যায়।
বিভিন্ন সময়কালের জন্য বুলিন-ব্যান্ডের পরামিতি পরীক্ষা করে সর্বোত্তম ওভারল্যাপ ফিল্টারিং প্রভাব খুঁজে বের করা যায়।
সিগন্যালের গুণগত মান উন্নত করতে অন্যান্য সূচকগুলির সাথে মিলিতভাবে প্রবেশের নিশ্চিতকরণ করা যেতে পারে।
ডায়নামিক স্টপ লস কৌশল চালু করা যেতে পারে যাতে স্টপ লস বাজারকে আরও ভালভাবে অনুসরণ করতে পারে।
মেশিন লার্নিং প্রযুক্তির সাথে যুক্ত হয়ে বাজার পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য স্বয়ংক্রিয় অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটারগুলি।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি সমান্তরাল সিস্টেম, বুলিন-ব্যান্ডের সূচক এবং ঝাঁকুনি ক্ষতির প্রযুক্তিকে একত্রিত করে একটি অপেক্ষাকৃত স্থিতিশীল প্রবণতা ট্র্যাকিং সিস্টেম তৈরি করে। প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে ভাল কৌশলগত প্রভাব অর্জন করা যেতে পারে। তবে প্রবণতা বিপরীত হওয়ার ঝুঁকি এবং বাজারের ঝাঁকুনির বিষয়ে সতর্ক থাকা দরকার। মেশিন লার্নিং এবং অন্যান্য প্রযুক্তিগুলি কৌশলটির স্থিতিশীলতা আরও বাড়িয়ে তুলতে পারে। সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি শেখার অনুশীলনকারীদের কৌশল হিসাবে খুব উপযুক্ত।
/*backtest
start: 2022-10-11 00:00:00
end: 2023-10-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © juanchez
//@version=4
strategy("CHI", overlay = true, close_entries_rule = "ANY")
n = input(title= "highest high o lowest low period", defval= 22)
f= input(title= "multiplicador", defval= 4)
long = highest(high, n) - atr(n)*f
short= lowest(low, n) + atr(n)*f
plot(long, color= color.red)
plot(short, color= color.green)
//moving averages
period= input(title= "moving averages period", defval= 50)
period2= input(title= "moving averages period2", defval= 20)
type= input(title= "moving averages type", options= ["sma", "ema"], defval= "ema")
//moving average function
mo(p, t) =>
if t == "sma"
sma(close[barstate.islast ? 1: 0], p)
else if t== "ema"
ema(close[barstate.islast ? 1: 0], p)
m= mo(period, type)
m2= mo(period2, type)
trend= m2 > m
plot(m, color = color.maroon, linewidth = 3)
plot(m2, linewidth= 3)
//BOLLINGER BANDS ENTRIES
bb1_period= input(title= "Bollinger bands 1 period", defval=40, minval=1)
bb1_source=input(title="Bollinger band 1 source", defval=close)
bb1_multi=input(title="Bollinger Bands 1 factor", defval=2, minval=1, step=0.1)
show_bb1= input(title="Show Bollinger bands 1", defval=false)
//BOLLINGER BANDS
_bb(src, lenght, multi)=>
float moving_avg= sma(src[barstate.islast? 1: 0], lenght)
float deviation= stdev(src[barstate.islast? 1: 0], lenght)
float lowerband = moving_avg - deviation*multi
float upperband = moving_avg + deviation*multi
[moving_avg, lowerband, upperband]
[bb1, lowerband1, upperband1]= _bb(bb1_source, bb1_period, bb1_multi)
//FIRST BAND
plot(show_bb1? bb1 : na, title="BB1 Moving average", linewidth= 3, color= color.fuchsia)
plot(show_bb1? upperband1 : na, title="BB1 Upper Band", linewidth= 3, color= color.green)
plot(show_bb1? lowerband1 : na, title="BB1 Lower Band", linewidth= 3, color= color.red)
//BB's Width threshold
thresh= input(title= "widen %", defval= 9, minval = 0, step = 1, maxval= 100)
widht= (upperband1 - lowerband1)/bb1
roc= change(widht)/widht[1]*100
cross=crossover(roc, thresh)
// entry
//long
elong= input(true, title= "enable long")
longcondition= m2 > m and cross and elong
//short
eshort= input(true, title= "enable short")
shortcondition= m2 < m and cross and eshort
plotshape(longcondition? true: false , location= location.belowbar, style= shape.labelup, size= size.small, color= color.green, text= "Buy", textcolor= color.white)
plotshape(shortcondition? true: false , location= location.abovebar, style= shape.labeldown, size= size.small, color= color.red, text= "Sell", textcolor= color.white)
out= crossunder(close, long)
outt= crossover(close, short)
strategy.entry("long", strategy.long, when = longcondition)
strategy.close("long", when = out)
strategy.entry("short", strategy.short, when = shortcondition)
strategy.close("short", when = outt)