মাল্টি টাইম ফ্রেম বাই প্রাইস ডিপ স্ট্র্যাটেজি
ChaoZhang
ওভারভিউ
মাল্টি-টাইম ফ্রেম ক্রয় মূল্য পতন কৌশল হল একটি অপেক্ষাকৃত সহজ স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং কৌশল যা ট্রেন্ডের উচ্চতর পর্যায়ে উল্লেখযোগ্য লাভ অর্জন করতে পারে। তবে, সমস্ত মূল্য পতন ক্রয়ের জন্য উপযুক্ত নয়, প্রতিটি ট্রেডকে বিভিন্ন সময় ফ্রেমের জন্য অপ্টিমাইজ করা প্রয়োজন।
এই কৌশলটি 1 ঘন্টা সময় ফ্রেম ব্যবহার করে হঠাৎ দামের পতনকে ক্যাপচার করে এবং গত 12 ঘন্টার মধ্যে দাম উল্লেখযোগ্যভাবে বেড়েছে। দামের উত্থানের প্রবণতার মধ্যে, মুনাফার ফলস্বরূপ তাত্ক্ষণিক পতন বাজারে প্রবেশের জন্য একটি দুর্দান্ত সময় সরবরাহ করে।
এই স্ক্রিপ্টের সেটিংস ৩০ মিনিটের সময় ফ্রেমে অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। আপনি বিভিন্ন সময় ফ্রেমে সামঞ্জস্য করার জন্য প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করতে পারেন।
নিম্নলিখিত শর্তগুলি পূরণ হলে, সিস্টেমটি একটি ক্রয় সংকেত প্রেরণ করেঃ
গত দুইটি কে-লাইন থেকে দাম ১% কমেছে (১ ঘন্টার সময় ফ্রেম = দুইটি ৩০ মিনিটের কে-লাইন)
গত ১২ ঘণ্টার তুলনায় দাম ৩% বৃদ্ধি পেয়েছে (২৪টি ৩০ মিনিটের K লাইন = ডিফল্ট টাইম ফ্রেম)
এই সেটিংটি আরও উন্নত করা হয়েছে এবং ২০ টিরও বেশি ক্রিপ্টোকারেন্সি জোড়ায় ১৫০ টিরও বেশি রিটার্নিং করা হয়েছে।
এই কৌশলটি অনুমান করে যে প্রতিটি অর্ডারের জন্য ট্রেডিংয়ের জন্য উপলব্ধ তহবিলের ৩০%। কৌশলটি ০.১% লেনদেনের ফি বিবেচনা করে। এই ফিটি মুদ্রা বিনিময় (বিশ্বের বৃহত্তম ক্রিপ্টোকারেন্সি এক্সচেঞ্জ) এর বেসিক ফিটির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
কৌশল নীতি
মাল্টি টাইম ফ্রেম ক্রয়-মূল্যের পতনের কৌশলটির মূল ধারণা হল, লম্বা এবং সংক্ষিপ্ত উভয় টাইম ফ্রেমকে একত্রিত করে বাজারে প্রবেশের সময় নির্ধারণ করা।
প্রথমত, 1 ঘন্টার সময় ফ্রেমে দামের হঠাৎ পতন হয়েছে কিনা তা বিচার করুন। এখানে বর্তমান কে লাইনের তুলনায় পূর্ববর্তী দুটি কে লাইনের তুলনায় 1% এর বেশি পতন হয়েছে কিনা তা বিচার করে নিশ্চিত করুন।
দ্বিতীয়ত, 12 ঘন্টার সময় ফ্রেমে মূল্যায়ন করুন যে দীর্ঘ লাইনে মূল্য উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে কিনা। এখানে গত 12 ঘন্টার মধ্যে মূল্য বৃদ্ধি 3% পৌঁছেছে কিনা তা গণনা করে নিশ্চিত করুন।
শুধুমাত্র যখন স্বল্পমেয়াদী সময়সীমার পতন ঘটে এবং দীর্ঘমেয়াদী সময়সীমার উত্থান হয় তখনই কেনার সংকেত দেওয়া হয়।
এই ধরনের সংমিশ্রণ দীর্ঘমেয়াদী পতনশীল প্রবণতায় অন্ধভাবে ক্রয় করা এড়াতে পারে এবং একই সাথে স্বল্পমেয়াদী সমন্বয় দ্বারা প্রদত্ত ক্রয়ের সুযোগগুলিকে ধরতে পারে। বিভিন্ন সময় ফ্রেমের সংমিশ্রণটি ট্রেডিং কৌশলকে আরও স্থিতিশীল এবং নির্ভরযোগ্য করে তোলে।
টেকনিক্যালি, এই কৌশলটি দুটি ভিন্ন প্যারামিটার কল করেperc_change()ফাংশনটি দুটি টাইম ফ্রেমের সিদ্ধান্ত বাস্তবায়ন করে: একটি গত 12 ঘন্টা বৃদ্ধি এবং অন্যটি গত 1 ঘন্টা বৃদ্ধি। যখন উভয়ই একই সাথে পূরণ হয়, তখন একটি ক্রয় সংকেত দেওয়া হয়।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
মাল্টি টাইম ফ্রেম ক্রয় মূল্য পতন কৌশল সবচেয়ে বড় সুবিধা হল কার্যকরভাবে প্রবণতা নির্ণয় করতে এবং স্বল্পমেয়াদী সমন্বয় ক্রয় সময় ধরে রাখা। বিশেষ করে, প্রধানত নিম্নলিখিত সুবিধার আছেঃ
দীর্ঘমেয়াদী পতনের সময় ক্রয় করা এড়াতে এবং অপ্রয়োজনীয় ক্ষতি হ্রাস করার জন্য দুটি দীর্ঘমেয়াদী সময়সীমার সংমিশ্রণ।
স্বল্পমেয়াদী সময়সীমার মধ্যে, হঠাৎ করে যে পরিবর্তনগুলি ঘটে তা ধরা যায়, যার ফলে ক্রয়ের জন্য কম দাম পাওয়া যায়।
রিটার্নিং প্যারামিটারগুলিকে অপ্টিমাইজ করেছে যাতে কৌশলটি ক্রিপ্টোকারেন্সির উচ্চ ওঠানামা বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য আরও উপযুক্ত হয়।
ট্রেডিং ফি এর প্রভাব বিবেচনা করে, যা সিমুলেশনকে বাস্তব ট্রেডিং পরিবেশের আরও কাছাকাছি করে তোলে।
সহজ ট্রেডিং লজিক এবং প্যারামিটার সেটআপ, সহজে বোঝা এবং সামঞ্জস্য করা যায়।
বিভিন্ন লেনদেনের জোড়ায় ব্যাপকভাবে প্রযোজ্য, উচ্চতর নমনীয়তা।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
মাল্টিটাইম ফ্রেম ক্রয়-বিক্রয়-মূল্য-হ্রাসের কৌশলগুলিও ঝুঁকিপূর্ণ, বিশেষ করে নিম্নলিখিত বিষয়গুলির উপর ভিত্তি করেঃ
“অন্তত, আমরা এই প্রবণতাকে পুরোপুরি এড়াতে পারি না, কারণ একটি স্বল্পমেয়াদী সমন্বয় দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতার বিপরীত হতে পারে। “
নির্দিষ্ট প্যারামিটার সেটিংগুলি বাজারের পরিবর্তনের সাথে পুরোপুরি খাপ খাইয়ে নিতে পারে না এবং সেগুলিকে সামঞ্জস্য করতে হবে।
প্রতিবেদনে বলা হয়েছে যে, Always মডেলটি সিমুলেশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে ভালো কাজ করেছে, কিন্তু বাস্তব ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে এর চেয়ে অনেক বেশি।
কিছু সময়ের জন্য পিছিয়ে থাকার ফলে, স্বল্পমেয়াদী মূল্যের উত্তম ক্রয়-বিক্রয় পয়েন্টটি মিস করা হতে পারে।
একক ট্রেডিং কৌশল সিস্টেমিক ঝুঁকির ঝুঁকিতে পড়ে।
উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি লেনদেনের ফলে লেনদেনের খরচ বেড়ে যায়।
কৌশলগত ঝুঁকি মোকাবেলায় নিম্নলিখিত অপ্টিমাইজেশানগুলি বিবেচনা করা যেতে পারেঃ
দীর্ঘ ও স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা নির্ণয় করার জন্য আরও সূচক যুক্ত করা হয়েছে।
প্যারামিটার সেটিং অনুকূলিতকরণ, যাতে এটি বাজারের পরিবর্তনের সাথে আরও গতিশীলভাবে খাপ খায়।
বাস্তব পরিবেশে কৌশল পরীক্ষা করুন এবং রিটার্নিং এবং রিয়েল-ডিস্কের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করুন।
সময়সীমা যথাযথভাবে সামঞ্জস্য করুন, যাতে সময়সীমার পিছনে থাকা সমস্যা কমাতে পারে।
একই সময়ে একাধিক অপ্রাসঙ্গিক কৌশল ব্যবহার করে সিস্টেমিক ঝুঁকি বিচ্ছিন্ন করা।
একক লেনদেনের ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য যুক্তিসঙ্গতভাবে স্টপ লস স্টপ সেট করুন।
অপ্টিমাইজেশান দিক
মাল্টিটাইম ফ্রেম ক্রয়-মূল্য-হ্রাস কৌশলগুলিকে আরও উন্নত করার জন্য অনেক জায়গা রয়েছে, বিশেষত নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকেঃ
এই কৌশলটি আরও স্থিতিশীল করার জন্য আরও সূচক যুক্ত করা হয়েছে, যেমন বুলিন ব্যান্ড, আরএসআই ইত্যাদি।
মেশিন লার্নিং মডেল যোগ করা, প্যারামিটারগুলির গতিশীল অপ্টিমাইজেশন করা, বাজার পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া।
স্টপ লস স্টপ কৌশলকে অপ্টিমাইজ করুন এবং একক লেনদেনের ঝুঁকি হ্রাস করুন।
চেষ্টা করুন আরও বেশি ট্রেডিং জোড়া এবং সময়কালের মধ্যে পুনরাবৃত্তি করতে এবং সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে বের করতে।
সুদের লেনদেনের ভুল বোঝাবুঝি এড়ানোর জন্য, লেনদেনের পরিমাণের পরিবর্তনের মতো সূচকগুলি সংযুক্ত করুন।
ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা মডিউল যোগ করুন, যেমন সম্পদ বরাদ্দ, অবস্থান নিয়ন্ত্রণ ইত্যাদি, সামগ্রিক ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করতে।
অন্যান্য ধরণের কৌশল যেমন ট্রেন্ড ট্র্যাকিং, বেজিং ইত্যাদি ব্যবহার করে অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের চেষ্টা করুন।
আরও জটিল বহু-সময়-ফ্রেম সমন্বয় অনুসন্ধান করুন, সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজুন।
নিউজ ট্রেডিংয়ের একটি উপাদান যোগ করুন, সংবাদ ইভেন্টগুলিকে লেনদেনের চালিকাশক্তি হিসাবে ব্যবহার করুন।
উপরের অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে, কৌশলটি আরও স্থিতিশীল, বুদ্ধিমান এবং বিস্তৃত করা যেতে পারে, যা ক্রিপ্টো মার্কেটের জটিলতার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে। তবে যে কোনও অপ্টিমাইজেশনকে সাবধানতার সাথে পরীক্ষা করা দরকার যাতে অতিরিক্ত অপ্টিমাইজেশনের সমস্যা এড়ানো যায়।
সারসংক্ষেপ
মাল্টি টাইম ফ্রেম ক্রয়-বিক্রয় কৌশল সামগ্রিকভাবে একটি খুব কার্যকর সংক্ষিপ্ত লাইন ট্রেডিং কৌশল। এটি একই সাথে স্বল্প ও দীর্ঘমেয়াদী উভয় সময় মাত্রায় দৃষ্টি নিবদ্ধ করে এবং তুলনামূলকভাবে দক্ষ থাকার সাথে সাথে বিচারের নির্ভুলতা বাড়িয়ে তোলে। যুক্তিসঙ্গত পরামিতি সেট এবং অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে, এটি বেশিরভাগ ট্রেডিং মার্কেটের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে, বিশেষত প্রবণতাযুক্ত পণ্যগুলির মধ্যে বিশিষ্টভাবে পারফর্ম করে।
কিন্তু যে কোন যান্ত্রিক কৌশল হিসাবে, এটির কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে, যার জন্য ব্যবসায়ীদের যুক্তিসঙ্গত থাকতে হবে এবং বাজারের পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য ক্রমাগত অপ্টিমাইজেশন এবং সমন্বয় করতে হবে। একটি সফল কৌশল সর্বদা বিকশিত হয়, ধ্রুবক নয়।
সংক্ষেপে, মাল্টিটাইম ফ্রেম ক্রয়-মূল্য-হ্রাস কৌশলটি অ্যালগরিদমিক ব্যবসায়ের জন্য একটি দুর্দান্ত উদাহরণ সরবরাহ করে। এটি বিভিন্ন সময়সীমার নির্বাচন, প্যারামিটার সেট, পুনরাবৃত্তি অপ্টিমাইজেশন এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের মতো অ্যালগরিদমিক ব্যবসায়ের মূল বিষয়গুলিকে সংক্ষিপ্ত করে। এই কৌশলটি যথাযথভাবে প্রয়োগ করা এবং অনুশীলনে ক্রমাগত উন্নতি করা ব্যবসায়ীদের বিপুল পরিমাণে তথ্যের মধ্যে মূল সূত্রগুলি ধরে রাখতে এবং বাজারে স্থায়ী আলফা পেতে সহায়তা করতে পারে।
/*backtest
start: 2023-09-26 00:00:00
end: 2023-10-26 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
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/
// © Coinrule
//@version=1
strategy(shorttitle='Multi Time Frame Buy the Dips',title='Multi Time Frame Buy the Dips (by Coinrule)', overlay=true, initial_capital = 1000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 30, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month")
fromDay = input(defval = 10, title = "From Day")
fromYear = input(defval = 2020, title = "From Year")
thruMonth = input(defval = 1, title = "Thru Month")
thruDay = input(defval = 1, title = "Thru Day")
thruYear = input(defval = 2112, title = "Thru Year")
showDate = input(defval = true, title = "Show Date Range")
start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => true // create function "within window of time"
inp_lkb = input(24, title='Lookback Long Period')
inp_lkb_2 = input(2, title='Lookback Short Period')
perc_change(lkb) =>
overall_change = ((close[0] - close[lkb]) / close[lkb]) * 100
// Call the function
overall = perc_change(inp_lkb)
overall_2 = perc_change(inp_lkb_2)
//Entry
dip= -(input(1))
increase= (input(3))
strategy.entry(id="long", long = true, when = overall > increase and overall_2 < dip and window())
//Exit
Stop_loss= ((input (3))/100)
Take_profit= ((input (4))/100)
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - Stop_loss)
longTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + Take_profit)
strategy.close("long", when = close < longStopPrice or close > longTakeProfit and window())