ডাবল স্টোকাস্টিকস এবং ভলিউম ওয়েটেড মুভিং এভারেজ কম্বিনেশন ইন্ডিকেটর
ChaoZhang
ওভারভিউ
এটি একটি কৌশল যা একটি প্রবণতা সনাক্ত করতে দ্বি-স্টোকাসটিক্স সূচক এবং একটি সমান্তরাল ওজনযুক্ত চলমান গড়ের সমন্বয় ব্যবহার করে। এই কৌশলটি দুটি ভিন্ন সময়ের স্টোকাসটিক্স সূচক ব্যবহার করে, একটি সংক্ষিপ্ত সময়ের জন্য এবং একটি দীর্ঘ সময়ের জন্য, এবং একটি সমান্তরাল ওজনযুক্ত চলমান গড়ের সমন্বয় করে বর্তমান প্রবণতার দিকনির্দেশের জন্য।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি মূলত নিম্নলিখিত অংশগুলির মাধ্যমে প্রবণতা নির্ধারণ করেঃ
স্টোক্যাস্টিকস সূচক গণনা করুন একটি সংক্ষিপ্ত চক্রের জন্য, চক্রের দৈর্ঘ্য ইনপুট () 30 এবং মসৃণকরণ প্যারামিটার 2
একটি দীর্ঘ চক্রের জন্য স্টোক্যাস্টিকস সূচক গণনা করুন, চক্রের দৈর্ঘ্য ইনপুট (90), smoothing প্যারামিটার 2
সংক্ষিপ্ত ও দীর্ঘমেয়াদী স্টোক্যাস্টিকস সূচকগুলিকে একত্রিত করে একটি সমন্বিত স্টোক্যাস্টিকস কার্ভ টিএস পাওয়া যায়
একটি ট্রান্সফর্ম্যান্স ভারসাম্যযুক্ত চলমান গড় গণনা করুন, টিএসএল, ইনপুট () 30 এর সাথে।
TSL এর বর্তমান মানের সাথে 1 চক্রের আগের মানের তুলনা করুন, যখন TSL বৃদ্ধি পায়, তখন এটি একটি উচ্চতর প্রবণতা হিসাবে বিবেচিত হয়, যখন TSL হ্রাস পায়, তখন এটি একটি নিম্ন প্রবণতা হিসাবে বিবেচিত হয়
স্টোক্যাস্টিকস বক্ররেখার অবস্থানের সাথে মিলিত করে এটি একটি মাল্টি-হেড বা খালি-হেড সংকেত কিনা তা নির্ধারণ করুন
- যখন tsl উঠে যায় এবং ts মধ্যবর্তী অঞ্চলে থাকে তখন মাল্টিহেড সিগন্যাল
- যখন tsl পতন হয় এবং ts মধ্যবর্তী অঞ্চলে একটি ফাঁকা সংকেত হয়
কৌশলগত শক্তি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটি প্রবণতা বিচার এবং ওভারবয় ওভারসেলিং বিচারকে একত্রিত করে, যা প্রবণতার দিকনির্দেশকে আরও নির্ভরযোগ্যভাবে সনাক্ত করতে পারে। এর সুবিধাগুলি নিম্নরূপঃ
ডাবল স্টোক্যাস্টিকস সূচকগুলি স্বল্পমেয়াদী ও দীর্ঘমেয়াদী ওভারবয় ও ওভারসেল উভয়ই প্রতিফলিত করতে পারে, কিছু সংকেত মিস করা এড়াতে
ভলিউম ওজনের সাহায্যে কিছু ভুয়া সিগন্যাল ফিল্টার করা যায়
স্টোক্যাস্টিকস কার্ভের অবস্থান ট্রেন্ডিং সিগন্যালের নির্ভরযোগ্যতা আবারও প্রমাণ করে
প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্যযোগ্য, বিভিন্ন বাজারের জন্য চক্রের দৈর্ঘ্য যথাযথভাবে সামঞ্জস্য করা যায়
কৌশলগুলি পরিষ্কার, সংক্ষিপ্ত, সহজে বোঝা যায় এবং পরিবর্তন করা যায়
ঝুঁকি এবং উন্নতি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির কিছু ঝুঁকি রয়েছে যা সম্পর্কে সতর্ক থাকা দরকারঃ
স্টোক্যাস্টিকস সূচকগুলি মিথ্যা সংকেত প্রেরণ করতে পারে এবং দীর্ঘ সময়ের সূচকগুলির সাথে ফিল্টার করা প্রয়োজন
স্থির চক্রের প্যারামিটারগুলি সমস্ত বাজারের পরিস্থিতিতে উপযুক্ত নয়, গতিশীল অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটারগুলি বিবেচনা করা যেতে পারে
শুধুমাত্র প্রযুক্তিগত সূচকগুলির উপর ভিত্তি করে, মৌলিক বিষয়গুলির সাথে মিলিতভাবে নির্ভুলতা বাড়ানো যায়
ডেলিভারি ডেটার অযৌক্তিকতা ফলাফলকে প্রভাবিত করে, ডেলিভারি ডেটার গুণমান যাচাই করা প্রয়োজন
“অনেক সময় ধরে এই তথ্যগুলো পাওয়া যায়নি, তাই ইতিহাসের তথ্যের সাহায্যে এগুলোর সত্যতা যাচাই করতে হবে।
অনুকূলিতকরণযোগ্য এন্ট্রি পয়েন্ট পয়েন্ট, এখন crosses under ন্যূনতম মান সরাসরি বেশি, বাফার জোন সেট করতে পারেন
সারসংক্ষেপ
সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি ডাবল স্টোক্যাস্টিক্স সূচক এবং লেনদেনের পরিমাণের ওজনের চলমান গড় ব্যবহার করে প্রবণতা নির্ধারণ করে, যা তত্ত্বগতভাবে প্রবণতা বিপরীত পয়েন্টগুলিকে নির্ভরযোগ্যভাবে সনাক্ত করতে পারে। তবে প্যারামিটার সেটিংটি নির্দিষ্ট বাজারের জন্য অনুকূলিতকরণের প্রয়োজন এবং কিছু মিথ্যা সংকেতের ঝুঁকি রয়েছে। কৌশলটির মুনাফা ফ্যাক্টর বাড়ানোর জন্য অন্যান্য কারণ যেমন মূলধন, দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা ইত্যাদির সাথে সমন্বিত বিচার করার পরামর্শ দেওয়া হয়। কৌশলটি সহজ এবং স্পষ্ট, পরিমাণগত ব্যবসায়ের জন্য একটি টেমপ্লেট সরবরাহ করে, যা প্রয়োজন অনুসারে সংশোধন করা যেতে পারে এবং এটির খুব শক্তিশালী ব্যবহারের মূল্য রয়েছে।
/*backtest
start: 2022-10-19 00:00:00
end: 2023-10-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title="Trend Finder V2", shorttitle="TFV2", format=format.price, precision=2, overlay = true)
//----------Indicator------------//
periodK = input(30)
periodD = 3
smoothK = 2
periodK_two = input(90)
periodD_two = 3
smoothK_two = 2
k = sma(stoch(close, high, low, periodK), smoothK)
d = sma(k, periodD)
k_two = sma(stoch(close, high, low, periodK_two), smoothK_two)
d_two = sma(k, periodD_two)
ts = k + k_two
tsl = vwma(ts, input(30, title = "VWMA Length"))
//--------Label parameter--------//
up_label = tsl[1] < 100 and tsl > 100 ? 1 : 0
down_label = tsl[1] > 100 and tsl < 100 ? 1 : 0
//----------Color Code-----------//
//tsl_col = tsl > 100 and tsl > tsl[1] ? color.aqua : tsl > 100 and tsl < tsl[1] ? color.green : tsl < 100 and tsl > tsl[1] ? color.maroon : tsl < 100 and tsl < tsl[1] ? color.red : color.silver
//tsl_col = tsl > 100 and ts < 100 and ts > ts[1] ? color.aqua : tsl > 100 and ts > 100 and (ts > ts[1] or ts < ts[1]) ? color.green : tsl < 100 and ts > 100 and ts < ts[1] ? color.red : tsl < 100 and ts < 100 and (ts < ts[1] or ts > ts[1]) ? color.maroon : color.purple
tsl_col = ts > ts[1] and tsl > tsl[1] ? color.lime : ts < ts[1] and tsl < tsl[1] ? color.red : color.yellow
ts_col = (tsl_col == color.lime or tsl_col == color.maroon) and (k>k[1] and k < 30) ? color.lime : (tsl_col == color.green or tsl_col == color.red) and (k < k[1] and k > 70) ? color.red : color.silver
//-------------Plots-------------//
buy = tsl_col[1] == color.yellow and tsl_col == color.lime ? 1 : 0
sell = tsl_col[1] == color.yellow and tsl_col == color.red ? -1 : 0
plotcandle(open,high,low,close, color=tsl_col)
strategy.entry("Long", strategy.long,when=buy==1)
strategy.close("Long", when=sell==-1)