মাল্টি-টাইমফ্রেম মোমেন্টাম রিভার্সাল কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি বিভিন্ন সময়কালের গতিশীলতার সূচকগুলিকে একত্রিত করে, একাধিক সময়সীমার মধ্যে বাজারের প্রবণতা বিপরীত হওয়ার ক্ষমতা অর্জন করে। কৌশলটি স্টোক্যাস্টিক দোলক ব্যবহার করে স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা বিপরীত হওয়ার স্থানটি নির্ধারণ করে এবং দীর্ঘ সময়ের মধ্যে ((সর্বাধিক মূল্য - সর্বনিম্ন মূল্য) / বন্ধের মূল্য সূচকগুলি মধ্য-দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা নির্ধারণের সাথে মিলিত করে, একাধিক সময় মাত্রায় প্রবণতা বিপরীত হওয়ার ক্ষমতা অর্জন করে।
কৌশল নীতি
এই কৌশল দুটি অংশে বিভক্তঃ
- 123 বিপরীতমুখী কৌশল
এই অংশটি স্টোক্যাস্টিক ওসিলিয়েটরের দ্রুত এবং ধীর লাইনগুলির ক্রস দ্বারা স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা বিপরীতের বিচার করে। বিশেষত, যদি বন্ধের দাম আগের দিন থেকে উচ্চতর হয় এবং স্টোক্যাস্টিকের দ্রুত লাইনটি ধীর লাইনের চেয়ে কম এবং দ্রুত লাইনটি 50 এর চেয়ে কম হয় তবে আরও বেশি করুন; যদি বন্ধের দাম আগের দিন থেকে কম হয় এবং স্টোক্যাস্টিকের দ্রুত লাইনটি ধীর লাইনের চেয়ে বেশি এবং দ্রুত লাইনটি 50 এর চেয়ে বেশি হয় তবে খালি করুন। এই কৌশলটি স্টোক্যাস্টিকের ব্যবহার করে স্বল্পমেয়াদী ওভার ওভারসোলের অবস্থা নির্ধারণ করে এবং সংক্ষিপ্ত লাইন বিপরীত লেনদেন করে।
- (সর্বোচ্চ মূল্য - সর্বনিম্ন মূল্য) / সমাপ্তি মূল্য সূচক
এই সূচকটি বর্তমান কে লাইনের অস্থিরতাকে প্রতিফলিত করে। সূচকটির মান বড় হলে বর্তমান ওঠানামা বৃদ্ধি পায় এবং সম্ভবত বিপরীত হয়; সূচকটির মান ছোট হলে বর্তমান ওঠানামা দুর্বল হয় এবং প্রবণতা অব্যাহত থাকতে পারে। কৌশলটি এই সূচকের এসএমএ মান ব্যবহার করে মধ্য-লম্বা লাইন প্রবণতা বিপরীত হওয়ার জন্য।
দুটি সূচককে একত্রিত করে, আপনি স্বল্প ও মাঝারি-দীর্ঘমেয়াদে প্রবণতা বিপরীতের বিচার করতে পারেন, এবং একাধিক সময় স্কেল ট্রেডিং কৌশল অর্জন করতে পারেন।
কৌশলগত সুবিধা
- একাধিক সময়সীমার সাথে সমন্বয় করে সঠিকতা বাড়ান
কৌশলটি একই সাথে স্বল্প ও মধ্যমেয়াদী সূচকগুলি ব্যবহার করে, একটি একক সূচকের দ্বারা সৃষ্ট মিথ্যা সংকেত এড়াতে বিপরীত সংকেতের নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করতে পারে।
- নমনীয় সূচক প্যারামিটার সেটিং
স্টোক্যাস্টিক ওসিলিয়েটর এবং (সর্বোচ্চ মূল্য-নিম্ন মূল্য) / বন্ধ মূল্য সূচকের প্যারামিটারগুলি বাজারের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, কৌশলগুলিকে আরও নমনীয় করে তোলে।
- সহজ এবং সুস্পষ্ট কৌশলগত কাঠামো
কৌশলটি স্টোক্যাস্টিকের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, যা মাঝারি এবং দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা দ্বারা সমর্থিত, কাঠামোটি সহজ এবং স্পষ্ট, সহজেই বোঝা এবং পরিবর্তন করা যায়।
- স্কেলেবল
কৌশলগত কাঠামোটি সহজেই ব্যবহারযোগ্য, যাতে আরও সূচক যুক্ত করা যায় এবং মাল্টি-ফ্যাক্টর মডেল তৈরি করা যায়।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
- প্রবণতা বাজার খারাপ হতে পারে
কৌশলটি বিপরীতমুখী ভিত্তিক, এবং একটি ধারাবাহিক প্রবণতা বাজারে ভাল পারফরম্যান্স নাও হতে পারে। প্রবণতা বাজারের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে প্যারামিটারগুলি যথাযথভাবে সামঞ্জস্য করা উচিত।
- সূচকগুলো ভুল সংকেত দিতে পারে
অস্বাভাবিক বাজার পরিস্থিতিতে, Stochastic এবং (সর্বোচ্চ মূল্য - সর্বনিম্ন মূল্য) / বন্ধ মূল্য সূচকগুলি ভুল সংকেত দিতে পারে, মিথ্যা সংকেত ঝুঁকি এড়াতে প্রয়োজন।
- সূচক প্যারামিটার সেটিং অভিজ্ঞতা প্রয়োজন
Stochastic এবং (সর্বোচ্চ মূল্য-নিম্ন মূল্য) / বন্ধ মূল্য সূচকের প্যারামিটারগুলিকে বাজারের অবস্থার উপর ভিত্তি করে অপ্টিমাইজ করা দরকার, অন্যথায় কৌশলটির কার্যকারিতা প্রভাবিত হতে পারে।
- পজিশনের আকার যথাযথভাবে নিয়ন্ত্রণ করুন
এই কৌশলটি বিপরীতমুখী কৌশল, যেখানে লাভ ও ক্ষতির প্রবণতা বেশি এবং পজিশন ও ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করা প্রয়োজন।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
- মাল্টি ফ্যাক্টর মডেল তৈরির জন্য আরও সূচক প্রবর্তন
একটি মাল্টি-ফ্যাক্টর মডেল তৈরি করতে, বিদ্যমান ফ্রেমওয়ার্কের অধীনে আরও ফ্যাক্টর যেমন ট্রান্সফার ভলিউম এবং অন্যান্য বিপরীতমুখী সূচকগুলি অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে।
- ক্ষতিপূরণ বাড়ানো
মোবাইল স্টপ লস বা টাইম স্টপ লস সেট করা যায়, একক লেনদেনের ক্ষতি কার্যকরভাবে নিয়ন্ত্রণ করা যায়।
- প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান
প্যারামিটারগুলি আরও পদ্ধতিগত পদ্ধতির মাধ্যমে যেমন জেনেটিক অ্যালগরিদমের মাধ্যমে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে।
- মেশিন লার্নিং
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ট্রেন্ড রিভার্সনের জন্য প্রশিক্ষিত মডেলগুলি আরও বেশি নির্ভুলতা অর্জন করতে পারে।
- আবেগ বিশ্লেষণের সাথে
সামাজিক ডেটা এবং অন্যান্য অসংরক্ষিত তথ্যের আবেগ বিশ্লেষণের মাধ্যমে বিপর্যয়ের পূর্বাভাস দেওয়া।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি স্বল্পমেয়াদী এবং মধ্যমেয়াদী দুইটি সময়ের মাত্রার সূচকগুলিকে সংহত করে একাধিক সময়কালের বিচার প্রবণতা বিপরীত করার জন্য একটি খুব ভাল বিপরীত কৌশল কাঠামো। এটির সূচক প্যারামিটারগুলির নমনীয়তা, কাঠামোর সরলতা, স্কেলযোগ্যতা এবং অন্যান্য সুবিধাগুলি রয়েছে। পরবর্তী পদক্ষেপটি আরও ফ্যাক্টর, প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, স্টপ লস এবং মেশিন লার্নিং ইত্যাদির মাধ্যমে উন্নত করা যেতে পারে, যাতে কৌশলটির লাভজনকতা এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের ক্ষমতা আরও বাড়ানো যায়। সামগ্রিকভাবে, কৌশলটি উদ্ভাবনী, গভীর গবেষণা এবং প্রয়োগের জন্য উপযুক্ত।
//@version=3
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 23/05/2019
// This is combo strategies for get
// a cumulative signal. Result signal will return 1 if two strategies
// is long, -1 if all strategies is short and 0 if signals of strategies is not equal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// This histogram displays (high-low)/close
// Can be applied to any time frame.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
HLCHist(input_barsback, input_percentorprice, input_smalength) =>
xPrice = (high-low)/close
xPriceHL = (high-low)
xPrice1 = iff(input_percentorprice, xPrice * 100, xPriceHL)
xPrice1SMA = sma(abs(xPrice1), input_smalength)
pos = 0.0
pos := iff(xPrice1SMA[input_barsback] > abs(xPrice1), 1,
iff(xPrice1SMA[input_barsback] < abs(xPrice1), -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & (H-L)/C Histogram", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
input_barsback = input(4, title="Look Back")
input_percentorprice = input(false, title="% change")
input_smalength = input(13, title="SMA Length")
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posHLCHist = HLCHist(input_barsback, input_percentorprice, input_smalength)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posHLCHist == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posHLCHist == -1, -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)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )