গতিশীল মোমবাতি দিকনির্দেশ কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১০-২৫ ১৬ঃ৫৭ঃ০৫
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি অতীতের N মোমবাতিগুলির খোলার দামের তুলনায় বন্ধের দাম বিশ্লেষণ করে ভবিষ্যতের মোমবাতি দিক নির্ধারণ করে। এটি মোমবাতি দিকের সংকেতের উপর ভিত্তি করে দীর্ঘ বা সংক্ষিপ্ত অবস্থান নেয়।

কৌশলগত যুক্তি

এই কৌশলটির মূল যুক্তি হল:

বিশ্লেষণ করার জন্য মোমবাতি সংখ্যা নির্ধারণ করতে NUM_CANDLES পরামিতি সেট করুন।
একটি একক মোমবাতি দিক নির্ধারণ করতে ফাংশন candle_dir সংজ্ঞায়িত করুন। close>open হল bullish, close
গত NUM_CANDLES মোমবাতিগুলিতে নির্দিষ্ট দিকের মোমবাতি সংখ্যা গণনা করতে ফাংশন count_candles সংজ্ঞায়িত করুন।
গত NUM_CANDLES মোমবাতিগুলিতে উত্থান, হ্রাস এবং নিরপেক্ষ মোমবাতিগুলির সংখ্যা গণনা করুন, আপস, ডিএনএস, নিউতে সংরক্ষণ করুন।
ইন্ডিকেটর সংজ্ঞায়িত করুন, এর মান ups-dns plus/minus neu এর সমান।
ইন্ডিকেটরের উপর ভিত্তি করে দীর্ঘ/স্বল্প এন্ট্রি নির্ধারণ করুন।

একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক মোমবাতিগুলির মোমবাতি দিক বিশ্লেষণ করে, এই কৌশলটি ট্রেডিং সিদ্ধান্তের জন্য ভবিষ্যতের মোমবাতি দিকের সম্ভাবনা অনুমান করে। NUM_CANDLES কৌশল সংবেদনশীলতা সামঞ্জস্য করতে নমুনা আকার নিয়ন্ত্রণ করে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

কৌশলগত যুক্তি স্পষ্ট এবং বোঝা, ব্যাখ্যা এবং যাচাই করা সহজ।
শুধুমাত্র মোমবাতি তথ্য প্রয়োজন, কম্পিউটিং খরচ কমাতে.
NUM_CANDLES প্যারামিটার টিউন করে সংবেদনশীলতা সামঞ্জস্য করা সহজ।
সমস্ত পণ্য এবং সময়সীমার জন্য প্রযোজ্য, উচ্চ অভিযোজনযোগ্যতা।
সেরা সমন্বয় খুঁজে পেতে প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করা সহজ।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

ব্যাপ্তি-বান্ধব বাজার পরিচালনা করতে অক্ষম, ওভার-ট্রেডিং হতে পারে।
অনুপযুক্ত নমুনা সময় সংকেত বিলম্ব হতে পারে, NUM_CANDLES সাবধানে মিটিং প্রয়োজন।
প্রবণতা বিপরীতমুখী হলে অনুকূল হতে না পারা, বিপরীতমুখী হলে ক্ষতির ঝুঁকি
অত্যধিক ট্রেডিং এড়াতে ট্রেডিং খরচ প্রভাব বিবেচনা করা প্রয়োজন।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনে অতিরিক্ত ফিটিংয়ের ব্যাপারে সতর্ক থাকুন, মাল্টি-মার্কেট ভেরিফিকেশন প্রয়োজন।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

স্টপ লস লিমিট লস এ যোগ করার কথা বিবেচনা করুন।
বিপরীত প্রবণতা ট্রেডিং এড়াতে প্রবণতা সূচক সঙ্গে একত্রিত করুন।
স্থিতিশীলতা উন্নত করার জন্য নমুনা আকার বাড়ান বা কম সময়সীমা ব্যবহার করুন।
বিজয় হার বাড়াতে মাল্টি মার্কেট কম্পাউন্ডিং বিবেচনা করুন।
স্বয়ংক্রিয় প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করুন।

সিদ্ধান্ত

এই কৌশলটি মোমবাতি দিক বিশ্লেষণ করে, পরিষ্কার এবং সহজ যুক্তি দিয়ে বাণিজ্যের দিক নির্ধারণ করে। প্যারামিটার টিউনিংয়ের মাধ্যমে সংবেদনশীলতা নিয়ন্ত্রণযোগ্য। পেশাদাররা সরলতা, কম প্রয়োজনীয়তা এবং বিস্তৃত অভিযোজনযোগ্যতা, তবে কিছু ঝুঁকি বিদ্যমান এবং স্থিতিশীলতা উন্নত করতে আরও অপ্টিমাইজেশনের প্রয়োজন। সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি পরিমাণগত ব্যবসায়ের জন্য একটি সহজ এবং ব্যবহারিক পদ্ধতি সরবরাহ করে।

/*backtest
start: 2023-09-24 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Refined CandleCounter Strategy by origo", overlay=true)

// how many candles to count
NUM_CANDLES = 7

// determine candle direction
candle_dir = close > open ? 1 : (round(close-open) == 0 ? 0 : -1)

// return # of candles with a given direction
count_candles(dir, max) =>
    count = 0
    for i = 0 to max
        if candle_dir[i] == dir
            count := count + 1
    count

ups = count_candles(1, NUM_CANDLES)
dns = count_candles(-1, NUM_CANDLES)
neu = count_candles(0, NUM_CANDLES)

indic = ups-dns


if indic > 0
    indic := indic+neu
else
    indic := indic-neu

plotarrow(neu, title="UP vs DN")

longCondition = (indic) > 0
shortCondition = (indic) <= 0

strategy.entry("buy", strategy.long, 1, when = longCondition and not shortCondition)
strategy.entry("sell", strategy.short, 1, when = shortCondition and not longCondition)

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত