হল বেগ মুভিং এভারেজ এবং কালম্যান ফিল্টারের উপর ভিত্তি করে ট্রেন্ড ট্র্যাকিং কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি হলের চলমান গড় এবং ক্যালম্যানের তরঙ্গকে একত্রিত করে, মূল্যের প্রবণতা সনাক্ত এবং ট্র্যাক করার জন্য, এটি একটি ট্রেন্ড ট্র্যাকিং কৌশল। এটি দুটি ভিন্ন সময়ের জন্য হলের চলমান গড় ব্যবহার করে একটি ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে এবং ক্যালম্যানের তরঙ্গের সাথে কাজ করে, যা সংকেতের গুণমান এবং কৌশল স্থিতিশীলতা উন্নত করার জন্য।
কৌশল নীতি
কৌশলটি 24 পিরিয়ডের হলের মুভিং এভারেজ হিমা এবং 24 পিরিয়ডের ট্রিপল হলের মুভিং এভারেজ হিমা 3 ব্যবহার করে ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরি করে।
যখন এইচএমএ 3 এর উপরে থাকে, তখন এটি একটি ক্রয় সংকেত দেয়; যখন এইচএমএ 3 এর নীচে থাকে, তখন এটি একটি বিক্রয় সংকেত দেয়।
কৌশলটি হল ডিফল্টরূপে কারম্যান ফিল্টার বন্ধ করা এবং কারম্যান ফিল্টার চালু করার পরে, অতিরিক্ত শব্দ ফিল্টার করতে এবং সংকেতের গুণমান উন্নত করতে hma এবং hma3 কে কারম্যান ফিল্টার করা।
ক্যালম্যান ফিল্টারগুলি পূর্বাভাস এবং সংশোধন ধাপের মাধ্যমে সংকেত থেকে এলোমেলো শব্দ অপসারণ করে। প্রতিটি পরিমাপ এবং পূর্ববর্তী পূর্বাভাসের মধ্যে পার্থক্যটি পরবর্তী পরিমাপের মানকে আরও সুনির্দিষ্টভাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সংশোধন পয়েন্ট হিসাবে কাজ করে। পুনরাবৃত্তির পূর্বাভাস এবং সংশোধন দ্বারা, ধীরে ধীরে গোলমালের প্রভাব হ্রাস করা যায়, যা সংকেতকে আরও মসৃণ করে তোলে।
এই কৌশলটি ক্যালম্যানের ঘূর্ণন ব্যবহার করে যা চলমান গড় কৌশলটির স্থায়িত্ব বাড়ায়, এলোমেলো ওঠানামা প্রভাবকে সরিয়ে দেয় এবং ধারাবাহিক প্রবণতা অনুসরণ করে।
কৌশলগত সুবিধা
ডাবল মুভিং এভারেজ সিস্টেম একক মুভিং এভারেজের তুলনায় ধারাবাহিক প্রবণতাকে আরও ভালভাবে সনাক্ত করতে পারে।
হোলের চলমান গড়টি মূল্যের পরিবর্তনকে আরও সংবেদনশীলভাবে ক্যাপচার করার জন্য সাম্প্রতিক মূল্যের উপর আরও বেশি ওজন দেয়।
ক্যালম্যান ফিল্টার কার্যকরভাবে সিগন্যালের মধ্যে এলোমেলো গোলমাল ফিল্টার করে, মিথ্যা সংকেত হ্রাস করে এবং সংকেতের গুণমান উন্নত করে।
কৌশলগত প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্যযোগ্য, চক্রের দৈর্ঘ্য এবং ক্যালম্যানের তরঙ্গের বৃদ্ধি বাজার অনুসারে পরিবর্তিত হতে পারে।
কৌশলটি ক্রস-সাইক্লিক প্রযুক্তি ব্যবহার করে একটি সংকেত তৈরি করে যা আরও দীর্ঘস্থায়ী প্রবণতা সনাক্ত করতে পারে এবং খুব বেশি এলোমেলো ওঠানামা দ্বারা বোকা বানানো এড়াতে পারে।
একটি ভিজ্যুয়াল ইন্টারফেস সহজেই অপারেশন করার জন্য সংকেত এবং প্রবণতা অবস্থা প্রদর্শন করে।
কৌশলগত ঝুঁকি
ডাবল মুভিং এভারেজ কৌশল প্রবণতা পরিবর্তনের সময় ভুল সংকেত তৈরি করতে পারে এবং সময়মত পরিবর্তনের ধরতে পারে না।
মুভিং এভারেজ পিছিয়ে আছে, যার ফলে দাম দ্রুত পাল্টাতে পারে।
তীব্র ওঠানামা পরিস্থিতিতে ব্যবহার করা যাবে না। কম্পন ওঠানামা পর্যায়ে ব্যবহার এড়ানো উচিত।
ক্যালম্যান ফিল্টারের প্যারামিটার সেটিংগুলি কৌশলটির কার্যকারিতা প্রভাবিত করে, অতিরিক্ত বৃদ্ধি কার্যকর সংকেতগুলি ফিল্টার করতে পারে।
দীর্ঘ-চক্রের সেটিংটি সংবেদনশীল নয়, সংক্ষিপ্ত-চক্রের সেটিংটি শব্দ দ্বারা প্রভাবিত হতে পারে এবং বাজারের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ প্যারামিটারগুলি প্রয়োজন।
মাল্টি-হোল্ডিংয়ের সময়টি অস্থির, কোন হোল্ডিং পর্যায়ে নেই, যা তহবিলের ব্যবহারের দক্ষতা হ্রাস করে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
চলমান গড়ের গতিশীল অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটারগুলি ব্যবহার করে চেষ্টা করা যেতে পারে, যা চক্রের দৈর্ঘ্যকে ওঠানামা অনুসারে সামঞ্জস্য করে।
ট্রেডিংয়ের সময়, ট্রেডিংয়ের সময়, ট্রেডিংয়ের সময়, ট্রেডিংয়ের সময়, ট্রেডিংয়ের সময়, ট্রেডিংয়ের সময়, ট্রেডিংয়ের সময়।
স্টপ লস স্ট্র্যাটেজি সেটআপ করুন, ক্ষতির বিস্তার এড়াতে এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের ক্ষমতা বাড়ান।
ক্যালম্যান ফিল্টার প্যারামিটারগুলিকে অপ্টিমাইজ করুন, ট্র্যাকিং সংবেদনশীলতা এবং গোলমাল ফিল্টারিংয়ের স্তরকে ভারসাম্য করুন।
অন্যান্য সূচকগুলির সাথে সংযুক্ত করে সংকেতের কার্যকারিতা যাচাই করা হয়, যেমন পরিমাণগত শক্তি সূচক, প্রবণতার স্থায়িত্বের জন্য ব্রিনের বেন্ড ইত্যাদি।
মেশিন লার্নিং এবং অন্যান্য পদ্ধতির মাধ্যমে প্রশিক্ষিত প্যারামিটারগুলি কৌশলকে আরও রুক্ষ এবং অভিযোজিত করে তোলে।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি ডাবল হলের মুভিং এভারেজ এবং ক্যালম্যান ওভারের মাধ্যমে ট্রেন্ড ট্র্যাকিংয়ের মাধ্যমে স্থায়ী প্রবণতা সনাক্ত করতে এবং সংকেতের গুণমানকে উন্নত করতে পারে। তবে স্থিতিশীল উপার্জনের জন্য প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, বাজারের অভিযোজনযোগ্যতা সমন্বয় এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের দিকে মনোযোগ দিতে হবে। মেশিন লার্নিং এবং পরিমাণগত বিশ্লেষণ কৌশলটির কার্যকারিতা আরও বাড়িয়ে তুলতে পারে। ক্রমাগত অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে স্থিতিশীল এবং কার্যকর প্রবণতা ট্র্যাকিং ট্রেডিং কৌশল তৈরি করা যেতে পারে।
/*backtest
start: 2022-10-25 00:00:00
end: 2023-10-31 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Hull Trend with Kahlman Strategy Backtest", shorttitle="HMA-Kahlman Trend Strat", overlay=true)
src = input(hl2, "Price Data")
length = input(24, "Lookback")
showcross = input(true, "Show cross over/under")
gain = input(10000, "Gain")
k = input(true, "Use Kahlman")
hma(_src, _length) =>
wma((2 * wma(_src, _length / 2)) - wma(_src, _length), round(sqrt(_length)))
hma3(_src, _length) =>
p = length/2
wma(wma(close,p/3)*3 - wma(close,p/2) - wma(close,p),p)
kahlman(x, g) =>
kf = 0.0
dk = x - nz(kf[1], x)
smooth = nz(kf[1],x)+dk*sqrt((g/10000)*2)
velo = 0.0
velo := nz(velo[1],0) + ((g/10000)*dk)
kf := smooth+velo
a = k ? kahlman(hma(src, length), gain) : hma(src, length)
b = k ? kahlman(hma3(src, length), gain) : hma3(src, length)
c = b > a ? color.lime : color.red
crossdn = a > b and a[1] < b[1]
crossup = b > a and b[1] < a[1]
p1 = plot(a,color=c,linewidth=1,transp=75)
p2 = plot(b,color=c,linewidth=1,transp=75)
fill(p1,p2,color=c,transp=55)
plotshape(showcross and crossdn ? a : na, location=location.absolute, style=shape.labeldown, color=color.red, size=size.tiny, text="S", textcolor=color.white, transp=0, offset=-1)
plotshape(showcross and crossup ? a : na, location=location.absolute, style=shape.labelup, color=color.green, size=size.tiny, text="B", textcolor=color.white, transp=0, offset=-1)
longCondition = crossup
if (longCondition)
strategy.entry("LE", strategy.long)
shortCondition = crossdn
if (shortCondition)
strategy.entry("SE", strategy.short)