মধ্যমা রেখার উপর ভিত্তি করে গ্যান্ডালফের পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
গ্যান্ডাল্ফ কোয়ান্টাম ট্রেডিং কৌশল হল একটি ট্রেন্ড ট্র্যাকিং কৌশল যা মিডল লাইন ভিত্তিক। এটি ওজনযুক্ত গড় মূল্য, মিডল লাইন এবং প্রকৃত মধ্যম মূল্য গণনা করে বর্তমান প্রবণতা দিকটি বিচার করে, একটি অনুকূল প্রবেশের জায়গা খুঁজে বের করার জন্য। যখন একটি প্রবণতা বিপর্যয় সনাক্ত করা হয়, তখন এটি দ্রুত বন্ধ হয়ে যায়। এই কৌশলটি প্রবণতা ট্র্যাকিং এবং প্রবণতা বিপর্যয়ের কৌশলগত চিন্তার সমন্বয় করে।
কৌশল নীতি
গ্যান্ডাল্ফ কৌশলটির মূল যুক্তি হ’ল বর্তমান প্রবণতার দিকনির্দেশনা এবং শক্তি নির্ধারণের জন্য একটি ভারী গড়, মধ্যম লাইন এবং প্রকৃত মধ্যম দামের আকারের সাথে সম্পর্কিত।
এটি নিম্নলিখিত মূল্য গণনা করেঃ
- ওজনযুক্ত গড় মূল্য: ((সর্বোচ্চ মূল্য + সর্বনিম্ন মূল্য + সমাপ্তি মূল্য + সমাপ্তি মূল্য) / 4
- মধ্যম রেখা: ((সর্বোচ্চ মূল্য + সর্বনিম্ন মূল্য) / 2
- প্রকৃত মধ্যম মূল্যঃ (খোলার মূল্য + বন্ধের মূল্য) / ২
প্রবেশের সময়, এটি প্রথম দুটি কে লাইনের ওজনযুক্ত গড় মূল্য, মধ্যম লাইন এবং প্রকৃত মধ্যম মূল্যের আকারের সম্পর্ককে তুলনা করে এবং ট্রেন্ড শুরু করার বৈশিষ্ট্যটি মেনে চলে কিনা তা নির্ধারণ করে।
উদাহরণস্বরূপ, যদি ওজনযুক্ত গড় মূল্য মধ্যম রেখার নীচে থাকে এবং প্রকৃত মধ্যম মূল্যও ওজনযুক্ত গড় মূল্যের নীচে থাকে, তবে দামটি হ্রাস পাচ্ছে, এটি একটি কুপন সুযোগ।
স্টপ আউট করার সময়, এটি প্রবণতা বিপরীত হওয়ার লক্ষণ রয়েছে কিনা তা নির্ধারণের জন্য এই দামগুলির আকার-আকারের সম্পর্কগুলি তুলনা করে চলেছে। যদি ওজনযুক্ত গড় দামটি প্রকৃত মধ্যম মূল্যের চেয়ে বেশি হয় এবং মধ্যম লাইনটিও ওজনযুক্ত গড় মূল্যের চেয়ে কম হয়, তবে ট্রেন্ড বিপরীত হওয়ার ইঙ্গিত দেয়, অবিলম্বে ক্ষতি বন্ধ করা উচিত।
এই তুলনামূলক দামের আকারের পদ্ধতির মাধ্যমে, গ্যান্ডাল্ফ কৌশলটি প্রবণতার বিচার এবং ট্র্যাকিং সক্ষম করে। এটি ভাল প্রবেশের সময় খুঁজে পেতে পারে এবং দ্রুত ট্রেন্ডের বিপরীততা সনাক্ত করতে পারে এবং ক্ষতি বন্ধ করতে পারে।
কৌশলগত সুবিধা
গ্যান্ডালফ কৌশলটির কিছু সুবিধা রয়েছেঃ
ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা নির্ধারণের জন্য মধ্যম রেখা ব্যবহার করে, আপনি কার্যকরভাবে বাজারের শব্দগুলি ফিল্টার করতে পারেন এবং প্রধান প্রবণতা লক করতে পারেন।
এন্ট্রি শর্তাবলী এবং বিভিন্ন মূল্যের তুলনা প্রবণতা শুরুর বিষয়ে আরও নির্ভরযোগ্যভাবে বিচার করতে সাহায্য করে।
স্টপ লস কন্ডিশনগুলি প্রবণতা বিপরীত হওয়ার জন্য মূল্যের তুলনা ব্যবহার করে, যা দ্রুত ক্ষতি হ্রাস করতে এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করতে পারে।
এক-এক-এক পদ্ধতিতে, আপনি আপনার পছন্দের মূল্যের কাছাকাছি প্রবেশ করতে পারবেন।
স্টপ-আপের সংখ্যা এবং হোল্ডিং-এর সর্বোচ্চ সীমা আগে থেকে সেট করা যায়, যার ফলে মুনাফা লক করা যায় এবং একক লেনদেনের ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করা যায়।
কোডের কাঠামো পরিষ্কার, সহজ এবং সহজে বোঝা যায় এবং পরিবর্তন করা যায়।
ব্যক্তিগত ঝুঁকি পছন্দ অনুসারে প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করা যায়, সহজেই অপ্টিমাইজ করা যায়।
প্রবণতাযুক্ত জাতের জন্য প্রযোজ্য, প্রবণতা বর্ধিত মুনাফা পাওয়া যায়।
সামগ্রিকভাবে, গ্যান্ডাল্ফ কৌশলটি একটি নির্ভরযোগ্য ট্রেন্ড ট্র্যাকিং কৌশল যা মধ্যম লাইন ব্যবহার করে প্রবণতা নির্ধারণ করে এবং স্টপ-অফ-লস শর্তগুলি সেট করে যা ঝুঁকিপূর্ণ ট্রেন্ড ট্র্যাকিংয়ের কার্যকর নিয়ন্ত্রণ করতে পারে।
কৌশলগত ঝুঁকি
গ্যান্ডালফের কৌশলটিও কিছু ঝুঁকি নিয়ে আসেঃ
ট্রেন্ড ট্র্যাকিং কৌশল হিসাবে, ট্রেন্ডটি অস্পষ্ট বা ঘন ঘন বিপরীত হলে কম ক্ষতি হয়।
এই প্রবণতা পাল্টাবে কিনা তা সঠিকভাবে নির্ধারণ করা সম্ভব না হলে, ক্ষতির পরিমাণ বাড়তে পারে।
তিনি বলেন, “এটা আমার জন্য খুবই কঠিন ছিল।
প্যারামিটার সেটিংসের উপর নির্ভর করে, বিভিন্ন জাতের প্যারামিটারগুলিকে সামঞ্জস্য করতে হবে।
“এটি এমন একটি পরিস্থিতি যেখানে আপনি একতরফাভাবে আপনার পজিশন ধরে রাখতে পারেন, কিন্তু আপনি লাভের জন্য এটি ব্যবহার করতে পারবেন না।
শর্তসাপেক্ষ পরীক্ষায় ব্যর্থতার হার বেশি, যার ফলে ভর্তির জন্য দীর্ঘ সময় অপেক্ষা করতে হয়।
সংশ্লিষ্ট ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ব্যবস্থাঃ
ছোট পজিশনের ব্যবহার করে, একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করতে, ব্যাচগুলিতে প্রবেশ করুন।
স্টপ লাইন, দ্রুত স্টপ স্থাপন করুন। অথবা মোবাইল স্টপ ট্র্যাকিং স্টপ অবস্থান ব্যবহার করুন।
অনুকূলিতকরণ প্যারামিটার, বর্তমান জাতের জন্য উপযুক্ত। অন্যান্য সূচকগুলির দ্বারা প্রবণতা বিচার করতে সহায়তা করতে পারে।
মার্টিনগেল রিপ্লেসমেন্ট পদ্ধতি ব্যবহার করে খরচ কমানো যায়।
ট্রেডিংয়ের প্রবণতা রয়েছে এবং মুনাফা অবিশ্বাস্যভাবে বেশি।
ভর্তির সম্ভাব্যতা বিবেচনা করে ভর্তির শর্তাবলী যথাযথভাবে শিথিল করা।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
গ্যান্ডালফ কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ
প্রবণতা বিচারক সূচক নির্মাণ, প্রবণতা বিপরীত সময় বিচার সাহায্য। যেমন MACD, ব্রিন ব্যান্ড ইত্যাদি বিচার যোগদান।
বিভিন্ন জাতের জন্য স্বয়ংক্রিয় অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটার যোগ করা হয়েছে।
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যুক্ত করুন, ট্রেন্ডিংয়ের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক বা এসভিএম মডেলগুলিকে ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দিন।
অতিরিক্ত স্টপ পদ্ধতি, যেমন চলমান স্টপ, সূচকীয় চলমান স্টপ।
প্রাসঙ্গিক পণ্যের সাথে, মূল্যের পার্থক্য বা পরিসংখ্যানগত অ্যারেটেজ করা।
ম্যালকভ মডেলের উপর ভিত্তি করে একটি অবস্থা পূর্বাভাস যোগ করুন।
সমন্বিত কৌশল তৈরি করুন, যেমন সমান্তরাল কৌশলগুলির সাথে সমন্বয়, একাধিক কৌশল পরিচালনার জন্য।
ট্রেডিং কৌশল পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশান অন্বেষণ করুন এবং পোর্টফোলিও ওজন খুঁজে বের করুন।
সামগ্রিকভাবে, গ্যান্ডাল্ফ কৌশলটি প্রবণতা বিচার, স্বয়ংক্রিয় অপ্টিমাইজেশন এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার মতো একাধিক স্তরে প্রসারিত এবং অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে, যা কৌশলটিকে আরও স্থিতিশীল এবং নির্ভরযোগ্য করে তোলে।
সারসংক্ষেপ
গ্যান্ডাল্ফ কোয়ান্টামেশন কৌশল হল একটি সহজ এবং কার্যকর কৌশল যা প্রবণতা নির্ধারণের উপর ভিত্তি করে মূল্যের তুলনা করে। এটি প্রবণতা ট্র্যাকিং এবং দ্রুত স্টপ-অফ চিন্তাভাবনাকে একত্রিত করে, যা কার্যকরভাবে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করতে পারে। এই কৌশলটির যুক্তি পরিষ্কার এবং সহজেই বোঝা যায়, ব্যক্তিগত ঝুঁকি পছন্দ অনুসারে প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করা যায়। তবে এটির কিছু লাভের ওঠানামা এবং পজিশন হোল্ডিংয়ের ঝুঁকিও রয়েছে, যা যথাযথ অপ্টিমাইজেশন পরিচালনার প্রয়োজন। সামগ্রিকভাবে, গ্যান্ডাল্ফ কৌশলটি একটি নির্ভরযোগ্য, সহজেই পরিচালনা এবং অপ্টিমাইজযোগ্য প্রবণতা ট্র্যাকিং কৌশল, যা স্থিতিশীল প্রবণ লাভের জন্য উপযুক্ত।
/*backtest
start: 2023-10-22 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
// The GandalfProjectResearchSystem strategy, as discussed in
// “System Development Using Artificial Intelligence”
// by Domenico D’Errico and Giovanni Trombetta
strategy("Gandalf Project Research System", overlay=true)
// Inputs
Quantity = input(0, title="Quantity (0 to auto calc)")
Single_Trade_Money = input(10000, minval=1, title="Money to spend on single trade")
MaxProfitCloses = input(6, minval=1, title="Max Profit Close")
MaxBars = input(8, minval=1, title="Max Total Bars")
Enter_Gap = input(-0.08, title="Distance from low price to place entry limit")
AltExit = input(true, title="Use Alt Exit")
// Calculate Order Quantity
Ncon = Single_Trade_Money / close
// Misc Variables
src = close
BarsSinceEntry = 0
MaxProfitCount = 0
MedBodyPrice = (open + close) / 2.0
Weighted = (high + low + close + close) / 4.0
Median = (high + low) / 2.0
// Enter Conditions
Cond00 = strategy.position_size == 0
Cond01 = ((Weighted[1] < Median[1] and Median[2] <= Weighted[1] and MedBodyPrice[2] <= Weighted[3]) or (Weighted[1] < Median[3] and MedBodyPrice[0] < Median[2] and MedBodyPrice[1] < MedBodyPrice[2]))
Entry01 = Cond00 and Cond01
// Update Exit Variables
BarsSinceEntry := Cond00 ? 0 : nz(BarsSinceEntry[1]) + 1
MaxProfitCount := Cond00 ? 0 : (close > strategy.position_avg_price and BarsSinceEntry > 1) ? nz(MaxProfitCount[1]) + 1 : nz(MaxProfitCount[1])
// Exit Conditions
eCond01 = BarsSinceEntry - 1 >= MaxBars
eCond02 = MaxProfitCount >= MaxProfitCloses
eCond03 = ((Weighted[1] < MedBodyPrice[1] and Median[2] == MedBodyPrice[3] and MedBodyPrice[1] <= MedBodyPrice[4]) or (Weighted[2] < MedBodyPrice[0] and Median[4] <= Weighted[3] and MedBodyPrice[1] <= Weighted[1]) or (Weighted[2] < MedBodyPrice[0] and Median[4] <= Weighted[3] and MedBodyPrice[1] <= Weighted[1]))
eCond04 = AltExit ? true : close - strategy.position_avg_price < 0
Exit01 = not Cond00 and (eCond01 or eCond02 or (eCond03 and eCond04))
// Entries
strategy.entry(id="L1", long=true, limit=low + Enter_Gap, qty=(Quantity > 0 ? Quantity : Ncon), when=Entry01)
// Exits
strategy.close("L1", Exit01)