
এই কৌশলটির প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে, আমি এটিকে একটি ক্রমবর্ধমান ওভারহোলিং কৌশল বলে অভিহিত করব।
এই কৌশলটি চ্যান্ডে গতিশীলতা অস্থিরতার সূচক গণনা করে এবং একটি উচ্চতর বা নিম্নতর প্রান্তিক মান নির্ধারণ করে একটি সুদর সুযোগ তৈরি করে এবং মুনাফা অর্জন করে।
কোডটি প্রথমে দৈর্ঘ্য, টপব্যান্ড এবং লোব্যান্ড প্যারামিটারগুলি সেট করে, দৈর্ঘ্য গণনা গতির দৈনিক সময়কালের প্রতিনিধিত্ব করে, এবং টপব্যান্ড এবং লোব্যান্ড সেট আপ এবং ডাউন থ্রেশহোল্ডের প্রতিনিধিত্ব করে।
তারপর xSMA_mom ≠ xSMA_mom ≠ xSMA_mom ≠ xSMA_mom ≠ xSMA_mom ≠ xSMA_mom ≠ xSMA_mom ≠ xSMA_mom ≠ xSMA_mom ≠ xSMA_mom ≠ xSMA_mom ≠ xSMA_mom ≠ xSMA_mom ≠ xSMA_mom
তারপর দৈর্ঘ্য x MomLength দিনের মধ্যে ক্রমবর্ধমান গতি গণনা করুন।
তারপর গতিশীলতা কম্পন সূচক nRes গণনা করা হয়, যা xMomLengthকে xSMA_mom দ্বারা ভাগ করে এবং তারপর দৈর্ঘ্য দ্বারা গুণ করে, যা 100 গুণ বড় করা হয়।
nRes এবং উপরের এবং নীচের থ্রেশহোল্ডের আকারের সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে পলিফোনিয়ার দিকনির্দেশনা নির্ধারণ করুন, যা pos ∈ R হয়।
অবশেষে, রিভার্স ট্রেডিং সংশোধন পোস চালু করা হয়েছে কিনা তার উপর ভিত্তি করে, একটি ট্রেডিং সিগন্যাল পোসিগ তৈরি করে, যার ফলে মাল্টি-ফ্রি এন্ট্রি তৈরি হয়।
ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি কমানোর জন্য প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করুন এবং স্টপ লস পয়েন্টগুলি যথাযথভাবে শিথিল করুন।
গতিশীলতার সংকেত ট্রিগার হওয়ার আগে, এটি নির্ধারণ করা যায় যে বন্ধের দামটি গড় রেখার সিস্টেমের উপরে রয়েছে কিনা, বা অস্থিরতা স্বাভাবিক পরিসরের মধ্যে রয়েছে কিনা, যাতে বিভ্রান্তি এড়ানো যায়।
২. প্রজাতির বৈশিষ্ট্য অনুসারে অপ্টিমাইজেশন প্যারামিটার
উচ্চতর অস্থিরতার জন্য, প্রচলিত প্রান্তিকের পরিসীমা প্রসারিত করা যেতে পারে, যা ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি হ্রাস করে।
৩. বিভিন্ন সময়কালের জন্য একাধিক সময় ফ্রেম অপ্টিমাইজ করুন
দিনের মধ্যে ছোট পিরিয়ডের দৈর্ঘ্য ব্যবহার করা যেতে পারে, সুপার শর্ট লাইন ট্রেডিং করা যায়; প্যারামিটারগুলিকে ঘন্টা বা চাঁদ লাইন অনুসারে সামঞ্জস্য করা যায়, মধ্য-দীর্ঘ লাইনের প্রবণতার উপর জোর দেওয়া হয়।
৪. নিচের শর্ত থেকে বিচ্ছিন্নতা
ট্রেন্ড রিভার্সনের ভুয়া সংকেত এড়াতে, পূর্ববর্তী তরঙ্গের চেয়ে দামের উচ্চতর অবস্থার সাথে পজিটিভ সিগন্যাল ট্রিগার করুন।
এই কৌশলটি মূলত গতিশীলতার সূচকগুলির মাধ্যমে স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা বিপরীত হওয়ার সুযোগগুলি সনাক্ত করে, প্যারামিটার ফিল্টারিংয়ের সাথে মিলিত ট্রেডিং সংকেত উত্পন্ন করে, প্রবণতা ট্র্যাকিং এবং বিপরীত ক্যাপচারকে সমন্বিত করে, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণযোগ্য। একাধিক টাইমফ্রেম অপ্টিমাইজেশন এবং অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচকগুলির সংমিশ্রণ, কৌশলগত ব্যবসায়ের কার্যকারিতা বাড়িয়ে তুলতে পারে, যা আরও গবেষণা এবং প্রয়োগের জন্য উপযুক্ত।
/*backtest
start: 2023-09-24 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 07/02/2017
// This indicator plots Chande Momentum Oscillator. This indicator was
// developed by Tushar Chande. A scientist, an inventor, and a respected
// trading system developer, Mr. Chande developed the CMO to capture what
// he calls "pure momentum". For more definitive information on the CMO and
// other indicators we recommend the book The New Technical Trader by Tushar
// Chande and Stanley Kroll.
// The CMO is closely related to, yet unique from, other momentum oriented
// indicators such as Relative Strength Index, Stochastic, Rate-of-Change,
// etc. It is most closely related to Welles Wilder`s RSI, yet it differs
// in several ways:
// - It uses data for both up days and down days in the numerator, thereby
// directly measuring momentum;
// - The calculations are applied on unsmoothed data. Therefore, short-term
// extreme movements in price are not hidden. Once calculated, smoothing
// can be applied to the CMO, if desired;
// - The scale is bounded between +100 and -100, thereby allowing you to
// clearly see changes in net momentum using the 0 level. The bounded scale
// also allows you to conveniently compare values across different securities.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="CMO (Chande Momentum Oscillator)", shorttitle="CMO")
Length = input(9, minval=1)
TopBand = input(70, minval=1)
LowBand = input(-70, maxval=-1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
// hline(0, color=gray, linestyle=dashed)
// hline(TopBand, color=red, linestyle=line)
// hline(LowBand, color=green, linestyle=line)
xMom = abs(close - close[1])
xSMA_mom = sma(xMom, Length)
xMomLength = close - close[Length]
nRes = 100 * (xMomLength / (xSMA_mom * Length))
pos = iff(nRes > TopBand, 1,
iff(nRes <= LowBand, -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(nRes, color=blue, title="CMO")