
এই কৌশলটি মূলত সমান্তরাল ক্রস নীতি ব্যবহার করে, আরএসআই সূচক বিপরীত সংকেত এবং কাস্টমাইজড ডাবল-লাইন ট্র্যাকিং অ্যালগরিদমের সাথে সমান্তরাল ক্রস ট্রেডিংয়ের জন্য। কৌশলটি দুটি ভিন্ন পিরিয়ডের সমান্তরাল ক্রস অনুসরণ করে, একটি দ্রুত গড় লাইন স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা অনুসরণ করে এবং অন্যটি ধীর গড় লাইন দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা অনুসরণ করে। যখন দ্রুত গড় লাইন ধীর গড় লাইন অতিক্রম করে, তখন স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা উপরে থাকে এবং ক্রয় করা যায়; যখন দ্রুত গড় লাইন ধীর গড় লাইন অতিক্রম করে, তখন স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা শেষ হয় এবং প্যাচ করা উচিত।
দীর্ঘমেয়াদী এবং স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা প্রতিনিধিত্বকারী দুটি ভিন্ন প্যারামিটারের ভিডাব্লুএপি গড়ের গণনা
ধীর গড় এবং দ্রুত গড় হিসাবে পরদা লাইন এবং বেঞ্চমার্ক লাইন দুটি সেট গড় গ্রহণ করুন
বুলিন-ব্যান্ডের সূচক হিসাব করা
লেনদেনের শক্তি নির্ণয়ের জন্য টিএসভি গণনা
আরএসআই সূচকটি ওভারবয় ওভারসোল্ডের জন্য ব্যবহৃত হয়
ভর্তির শর্ত:
শর্তাবলীঃ
ডাবল ইক্যুইটি সিস্টেম ব্যবহার করে, একই সময়ে দীর্ঘ এবং স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা ধরা যায়
আরএসআই সূচক ওভারবয় অঞ্চল এড়িয়ে ওভারসোল্ড অঞ্চল বিক্রি করে
TSV সূচকটি নিশ্চিত করে যে ট্রেন্ডকে সমর্থন করার জন্য পর্যাপ্ত পরিমাণে লেনদেন রয়েছে
বুলিন বন্ডের মূল্যায়ন
একাধিক সূচকের সমন্বয়, যা ভুয়া ব্রেকআপগুলিকে কার্যকরভাবে ফিল্টার করতে পারে
সমান্তরাল সিস্টেমগুলি ত্রুটিপূর্ণ সংকেত তৈরি করতে পারে এবং সহায়ক সূচক ফিল্টার প্রয়োজন
আরএসআই প্যারামিটারগুলিকে অপ্টিমাইজ করা দরকার, অন্যথায় আপনি একটি বিক্রয়-বিক্রয় পয়েন্ট মিস করতে পারেন
TSV সূচকগুলিও প্যারামিটার সংবেদনশীল, যার জন্য সতর্কতার সাথে পরীক্ষা করা দরকার
বুলিনের রেলপথ ভেঙে ফেলা ভুয়া হতে পারে, যাচাই করতে হবে
একাধিক সূচক সমন্বয়, প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করা কঠিন, ওভার অপ্টিমাইজ করা সহজ
প্রশিক্ষণ ও পরীক্ষার তথ্যের অপর্যাপ্ততা কার্ভ ফিট হতে পারে
আরও বেশি পিরিয়ড প্যারামিটার পরীক্ষা করে সেরা প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজুন
MACD, KD বিকল্প বা RSI সমন্বিত অন্যান্য সূচক চেষ্টা করুন
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান ওয়াক ফরওয়ার্ড বিশ্লেষণের সুবিধা গ্রহণ করে
একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস কৌশল বাড়ানো
মেশিন লার্নিং মডেলের সাহায্যে সিগন্যাল বিচার বিবেচনা করুন
একক প্যারামিটার সমন্বয় উপর অত্যধিক নির্ভর না করে বিভিন্ন বাজারের জন্য প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করুন
এই কৌশলটি দীর্ঘ এবং স্বল্পমেয়াদী প্রবণতাগুলিকে দ্বি-সমান্তরিত সিস্টেমের মাধ্যমে ক্যাপচার করে এবং আরএসআই, টিএসভি, ব্রিন ব্যান্ড ইত্যাদির মতো একাধিক সূচক ফিল্টারিং সংকেত ব্যবহার করে। কৌশলটির সুবিধা হ’ল দীর্ঘমেয়াদী উত্থানের তরঙ্গটি ক্যাপচার করা। তবে একটি নির্দিষ্ট মিথ্যা সংকেত ঝুঁকিও রয়েছে। ঝুঁকি হ্রাস করতে আরও প্যারামিটারগুলি অনুকূলিতকরণ এবং স্টপ লস নিয়ন্ত্রণের প্রয়োজন। সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি প্রবণতা ট্র্যাকিং এবং বিপরীত সূচকগুলির সাথে মিলিত হয়, যা দীর্ঘমেয়াদী বাজার উত্থানের ক্ষেত্রে আরও কার্যকর, তবে বিভিন্ন বাজারের জন্য প্যারামিটার সমন্বয় করা প্রয়োজন।
/*backtest
start: 2022-10-23 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// @version=4
// Credits
// "Vwap with period" code which used in this strategy to calculate the leadLine was written by "neolao" active on https://tr.tradingview.com/u/neolao/
// "TSV" code which used in this strategy was written by "liw0" active on https://www.tradingview.com/u/liw0. The code is corrected by "vitelot" December 2018.
// "Vidya" code which used in this strategy was written by "everget" active on https://tr.tradingview.com/u/everget/
strategy("HYE Combo Market [Strategy] (Vwap Mean Reversion + Trend Hunter)", overlay = true, initial_capital = 1000, default_qty_value = 100, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, commission_value = 0.025)
//Strategy inputs
source = input(title = "Source", defval = close, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
smallcumulativePeriod = input(title = "Small VWAP", defval = 8, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
bigcumulativePeriod = input(title = "Big VWAP", defval = 10, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
meancumulativePeriod = input(title = "Mean VWAP", defval = 50, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
percentBelowToBuy = input(title = "Percent below to buy %", defval = 2, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
rsiPeriod = input(title = "Rsi Period", defval = 2, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
rsiEmaPeriod = input(title = "Rsi Ema Period", defval = 5, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
rsiLevelforBuy = input(title = "Maximum Rsi Level for Buy", defval = 30, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
slowtenkansenPeriod = input(9, minval=1, title="Slow Tenkan Sen VWAP Line Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
slowkijunsenPeriod = input(13, minval=1, title="Slow Kijun Sen VWAP Line Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
fasttenkansenPeriod = input(3, minval=1, title="Fast Tenkan Sen VWAP Line Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
fastkijunsenPeriod = input(7, minval=1, title="Fast Kijun Sen VWAP Line Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
BBlength = input(20, minval=1, title= "Bollinger Band Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
BBmult = input(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="Bollinger Band StdDev", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
tsvlength = input(20, minval=1, title="TSV Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
tsvemaperiod = input(7, minval=1, title="TSV Ema Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
length = input(title="Vidya Length", type=input.integer, defval=20, group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
src = input(title="Vidya Source", type=input.source, defval= hl2 , group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
// Vidya Calculation
getCMO(src, length) =>
mom = change(src)
upSum = sum(max(mom, 0), length)
downSum = sum(-min(mom, 0), length)
out = (upSum - downSum) / (upSum + downSum)
out
cmo = abs(getCMO(src, length))
alpha = 2 / (length + 1)
vidya = 0.0
vidya := src * alpha * cmo + nz(vidya[1]) * (1 - alpha * cmo)
// Make input options that configure backtest date range
startDate = input(title="Start Date", type=input.integer,
defval=1, minval=1, maxval=31, group = "Strategy Date Range")
startMonth = input(title="Start Month", type=input.integer,
defval=1, minval=1, maxval=12, group = "Strategy Date Range")
startYear = input(title="Start Year", type=input.integer,
defval=2000, minval=1800, maxval=2100, group = "Strategy Date Range")
endDate = input(title="End Date", type=input.integer,
defval=31, minval=1, maxval=31, group = "Strategy Date Range")
endMonth = input(title="End Month", type=input.integer,
defval=12, minval=1, maxval=12, group = "Strategy Date Range")
endYear = input(title="End Year", type=input.integer,
defval=2021, minval=1800, maxval=2100, group = "Strategy Date Range")
inDateRange = true
// Mean Reversion Strategy Calculation
typicalPriceS = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeS = typicalPriceS * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeS = sum(typicalPriceVolumeS, smallcumulativePeriod)
cumulativeVolumeS = sum(volume, smallcumulativePeriod)
smallvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeS / cumulativeVolumeS
typicalPriceB = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeB = typicalPriceB * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeB = sum(typicalPriceVolumeB, bigcumulativePeriod)
cumulativeVolumeB = sum(volume, bigcumulativePeriod)
bigvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeB / cumulativeVolumeB
typicalPriceM = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeM = typicalPriceM * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeM = sum(typicalPriceVolumeM, meancumulativePeriod)
cumulativeVolumeM = sum(volume, meancumulativePeriod)
meanvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeM / cumulativeVolumeM
rsiValue = rsi(source, rsiPeriod)
rsiEMA = ema(rsiValue, rsiEmaPeriod)
buyMA = ((100 - percentBelowToBuy) / 100) * bigvwapValue[0]
inTrade = strategy.position_size > 0
notInTrade = strategy.position_size <= 0
if(crossunder(smallvwapValue, buyMA) and rsiEMA < rsiLevelforBuy and close < meanvwapValue and inDateRange and notInTrade)
strategy.entry("BUY-M", strategy.long)
if(close > meanvwapValue or not inDateRange)
strategy.close("BUY-M")
// Trend Hunter Strategy Calculation
// Slow Tenkan Sen Calculation
typicalPriceTS = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeTS = typicalPriceTS * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeTS = sum(typicalPriceVolumeTS, slowtenkansenPeriod)
cumulativeVolumeTS = sum(volume, slowtenkansenPeriod)
slowtenkansenvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeTS / cumulativeVolumeTS
// Slow Kijun Sen Calculation
typicalPriceKS = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeKS = typicalPriceKS * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeKS = sum(typicalPriceVolumeKS, slowkijunsenPeriod)
cumulativeVolumeKS = sum(volume, slowkijunsenPeriod)
slowkijunsenvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeKS / cumulativeVolumeKS
// Fast Tenkan Sen Calculation
typicalPriceTF = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeTF = typicalPriceTF * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeTF = sum(typicalPriceVolumeTF, fasttenkansenPeriod)
cumulativeVolumeTF = sum(volume, fasttenkansenPeriod)
fasttenkansenvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeTF / cumulativeVolumeTF
// Fast Kijun Sen Calculation
typicalPriceKF = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeKF = typicalPriceKS * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeKF = sum(typicalPriceVolumeKF, fastkijunsenPeriod)
cumulativeVolumeKF = sum(volume, fastkijunsenPeriod)
fastkijunsenvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeKF / cumulativeVolumeKF
// Slow LeadLine Calculation
lowesttenkansen_s = lowest(slowtenkansenvwapValue, slowtenkansenPeriod)
highesttenkansen_s = highest(slowtenkansenvwapValue, slowtenkansenPeriod)
lowestkijunsen_s = lowest(slowkijunsenvwapValue, slowkijunsenPeriod)
highestkijunsen_s = highest(slowkijunsenvwapValue, slowkijunsenPeriod)
slowtenkansen = avg(lowesttenkansen_s, highesttenkansen_s)
slowkijunsen = avg(lowestkijunsen_s, highestkijunsen_s)
slowleadLine = avg(slowtenkansen, slowkijunsen)
// Fast LeadLine Calculation
lowesttenkansen_f = lowest(fasttenkansenvwapValue, fasttenkansenPeriod)
highesttenkansen_f = highest(fasttenkansenvwapValue, fasttenkansenPeriod)
lowestkijunsen_f = lowest(fastkijunsenvwapValue, fastkijunsenPeriod)
highestkijunsen_f = highest(fastkijunsenvwapValue, fastkijunsenPeriod)
fasttenkansen = avg(lowesttenkansen_f, highesttenkansen_f)
fastkijunsen = avg(lowestkijunsen_f, highestkijunsen_f)
fastleadLine = avg(fasttenkansen, fastkijunsen)
// BBleadLine Calculation
BBleadLine = avg(fastleadLine, slowleadLine)
// Bollinger Band Calculation
basis = sma(BBleadLine, BBlength)
dev = BBmult * stdev(BBleadLine, BBlength)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
// TSV Calculation
tsv = sum(close>close[1]?volume*(close-close[1]):close<close[1]?volume*(close-close[1]):0,tsvlength)
tsvema = ema(tsv, tsvemaperiod)
// Rules for Entry & Exit
if(fastleadLine > fastleadLine[1] and slowleadLine > slowleadLine[1] and tsv > 0 and tsv > tsvema and close > upper and close > vidya and inDateRange and notInTrade)
strategy.entry("BUY-T", strategy.long)
if((fastleadLine < fastleadLine[1] and slowleadLine < slowleadLine[1]) or not inDateRange)
strategy.close("BUY-T")
// Plots
plot(meanvwapValue, title="MEAN VWAP", linewidth=2, color=color.yellow)
//plot(vidya, title="VIDYA", linewidth=2, color=color.green)
//colorsettingS = input(title="Solid Color Slow Leadline", defval=false, type=input.bool)
//plot(slowleadLine, title = "Slow LeadLine", color = colorsettingS ? color.aqua : slowleadLine > slowleadLine[1] ? color.green : color.red, linewidth=3)
//colorsettingF = input(title="Solid Color Fast Leadline", defval=false, type=input.bool)
//plot(fastleadLine, title = "Fast LeadLine", color = colorsettingF ? color.orange : fastleadLine > fastleadLine[1] ? color.green : color.red, linewidth=3)
//p1 = plot(upper, "Upper BB", color=#2962FF)
//p2 = plot(lower, "Lower BB", color=#2962FF)
//fill(p1, p2, title = "Background", color=color.blue)
//plot(smallvwapValue, color=#13C425, linewidth=2)
//plot(bigvwapValue, color=#CA1435, linewidth=2)