ব্রেকআউট ট্রেন্ড ফলোয়ার ভি২

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৩-১১-০১ ১৭ঃ২৪ঃ০৮
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি আমার অন্য ব্রেকআউট ট্রেন্ড ফলোয়ার কৌশলটির একটি বৈচিত্র। অন্য কৌশলটিতে, আপনি আপনার ব্যবসায়ের জন্য ফিল্টার হিসাবে কাজ করার জন্য একটি চলমান গড় ব্যবহার করতে পারেন (যেমন, যদি দাম চলমান গড়ের নীচে থাকে তবে এটি দীর্ঘ হবে না) । উচ্চতর সময়সীমার প্রবণতা সনাক্ত করে এমন সরঞ্জামটি তৈরি করার পরে, আমি দেখতে চেয়েছিলাম যে এটি চলমান গড়ের চেয়ে আরও ভাল ফিল্টার হতে পারে কিনা।

সুতরাং এই স্ক্রিপ্টটি আপনাকে উচ্চতর টাইমফ্রেম ট্রেন্ডগুলি দেখতে দেয় (যেমন উচ্চতর উচ্চ এবং উচ্চতর নিম্ন রয়েছে? যদি তাই হয় তবে এটি একটি আপট্রেন্ড) । আপনি যখন ট্রেন্ডের সাথে থাকবেন তখনই আপনি ট্রেড করবেন। ফিল্টার হিসাবে কাজ করার জন্য আপনার কাছে দুটি পর্যন্ত ট্রেন্ড নির্বাচন করার ক্ষমতা রয়েছে। প্রতিটি ট্রেন্ড দিকটি সহজ রেফারেন্সের জন্য চার্টে একটি টেবিলে দেখানো হয়েছে। বর্তমান পিভট উচ্চ এবং নিম্নগুলি চার্টে প্লট করা হয়েছে যাতে আপনি কখন বর্তমান টাইমফ্রেম ট্রেন্ড এবং উচ্চ স্তরের প্রবণতা উভয়ই ভাঙতে পারেন তা দেখতে পারেন।

আমি যা খুঁজে পেয়েছি তা হল যে সাধারণভাবে এটি অন্য কৌশলটির মতো ভাল সম্পাদন করে না, তবে এটি ব্যবসায়ের সাথে অনেক বেশি পছন্দসই বলে মনে হয়। উচ্চতর জয় হার এবং একটি ভাল মুনাফা ফ্যাক্টর দেখায়। এটি কেবল অনেক কম ব্যবসা নেয় এবং নেট মুনাফা ততটা ভাল নয়।

কৌশলগত যুক্তি

এই কৌশলটির মূল যুক্তি হ'ল উচ্চতর সময়সীমার উপর সমর্থন এবং প্রতিরোধের স্তরের ভাঙ্গন ব্যবহার করে প্রবণতা সনাক্ত করা এবং প্রবণতার দিকে ট্রেড করা।

বিশেষ করে, এটি নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি বাস্তবায়ন করেঃ

  1. বর্তমান সময়সীমার (যেমন 1 ঘন্টা) উপর পিভট সমর্থন এবং প্রতিরোধের মাত্রা গণনা করুন। এটি একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে সর্বোচ্চ উচ্চ এবং সর্বনিম্ন নিম্ন দিকে তাকিয়ে করা হয়।

  2. এক বা একাধিক উচ্চতর সময়সীমার (যেমন 4 ঘন্টা এবং দৈনিক) উপর পিভট সমর্থন এবং প্রতিরোধের মাত্রা গণনা করুন। এটি বর্তমান সময়সীমার মতো একই যুক্তি ব্যবহার করে।

  3. এই সমর্থন এবং প্রতিরোধের স্তরগুলিকে চার্টে অনুভূমিক রেখা হিসাবে প্লট করুন। এই স্তরগুলি ভেঙে দেওয়া উচ্চতর সময়সীমার প্রবণতার পরিবর্তন নির্দেশ করে।

  4. মূল্য পূর্ববর্তী উচ্চ বা নিম্ন পয়েন্ট ভঙ্গ কিনা উপর ভিত্তি করে প্রবণতা দিক নির্ধারণ করুন। একটি পূর্ববর্তী উচ্চ অতিক্রম আপট্রেন্ড নির্দেশ করে। একটি পূর্ববর্তী নিম্ন অতিক্রম ডাউনট্রেন্ড নির্দেশ করে।

  5. ব্যবহারকারীকে ফিল্টার শর্ত হিসাবে এক বা একাধিক উচ্চতর সময়সীমার প্রবণতা নির্বাচন করার অনুমতি দিন। অর্থাৎ শুধুমাত্র বর্তমান সময়সীমার প্রবণতা উচ্চতর সময়সীমার প্রবণতার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হলে ট্রেড গ্রহণ বিবেচনা করুন।

  6. যখন প্রবণতা ফিল্টার শর্ত পূরণ করা হয় এবং বর্তমান মূল্য মূল স্তর ভঙ্গ করে, দীর্ঘ বা সংক্ষিপ্ত প্রবেশ করুন। স্টপ লস পূর্ববর্তী মূল সমর্থন বা প্রতিরোধের স্তরে সেট করা হয়।

  7. দামের গতিতে, নতুন নিম্ন পয়েন্টগুলিতে স্টপ লস সামঞ্জস্য করুন মুনাফা লক করতে এবং প্রবণতা অনুসরণ করতে।

  8. স্টপ লস বা মূল সমর্থন/প্রতিরোধের স্তর ভেঙে যাওয়ার সময় প্রস্থান করুন।

একাধিক সময়সীমার মধ্যে প্রবণতা বিশ্লেষণ করে, কৌশলটি জয়ের হার উন্নত করতে কেবল শক্তিশালী প্রবণতার দিকে বাণিজ্য করার চেষ্টা করে। এদিকে, মূল স্তরগুলি স্পষ্ট প্রবেশ এবং স্টপ লস সংকেত সরবরাহ করে।

কৌশলটির সুবিধা

  • প্রবণতা মূল্যায়নের জন্য একাধিক সময়সীমা ব্যবহার করে, শব্দ এড়ানো, শক্তিশালী প্রবণতা দিকটি আরও সঠিকভাবে সনাক্ত করতে পারে।

  • কেবলমাত্র প্রধান প্রবণতার সাথে ট্রেডিং জয়ের হারকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে। সাধারণ চলমান গড় ফিল্টারের তুলনায়, এই কৌশলটি উচ্চতর জয়ের হার এবং ঝুঁকি-পুরষ্কার অনুপাত দেখিয়েছে।

  • সমর্থন এবং প্রতিরোধের স্তরগুলি স্পষ্ট প্রবেশ এবং স্টপ লস স্তর প্রদান করে। নির্দিষ্ট প্রবেশের পয়েন্টগুলি অনুমান করার প্রয়োজন নেই।

  • মুনাফা লকিং সর্বাধিক করতে ট্রেন্ড অনুসারে স্টপগুলি সামঞ্জস্য করা।

  • সহজ এবং স্পষ্ট কৌশল যুক্তি, সহজেই বুঝতে এবং অপ্টিমাইজ করা.

কৌশলটির ঝুঁকি

  • দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতার উপর নির্ভর করে, প্রবণতা বিপরীতমুখী হয়। প্রবণতা মূল্যায়নের জন্য সময়সীমা সংক্ষিপ্ত করা উচিত, বা সহায়তা করার জন্য অন্যান্য সূচক ব্যবহার করা উচিত।

  • মৌলিক প্রভাবগুলি বিবেচনা করে না, বড় ইভেন্টগুলিতে মূল্য থেকে বিচ্যুত হতে পারে। উপার্জনের তারিখগুলির মতো ফিল্টার যুক্ত করতে পারে।

  • কোন পজিশন সাইজিং কন্ট্রোল সেট করা নেই। অ্যাকাউন্টের আকার, অস্থিরতা ইত্যাদি দ্বারা আকার অপ্টিমাইজ করা উচিত

  • সীমিত ব্যাকটেস্ট সময়কাল। বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে পরীক্ষা সম্প্রসারণ করা উচিত।

  • ট্রেডিং খরচ বিবেচনা করা হয় না। প্রকৃত খরচ উপর ভিত্তি করে পরামিতি সামঞ্জস্য করা উচিত।

  • শুধুমাত্র দীর্ঘমেয়াদী ট্রেডিং বিবেচনা করে। মাল্টি-টাইমফ্রেম কৌশল বাস্তবায়নের জন্য স্বল্পমেয়াদী ট্রেডিংয়ের জন্য সংকেত বিকাশ করতে পারে।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  • ফিল্টার শর্ত যোগ করুনঃ

    • মৌলিক তথ্য যেমন আয়, সংবাদ ঘটনা

    • ভলিউম, এটিআর স্টপ এর মত সূচক

  • প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করুনঃ

    • সমর্থন/প্রতিরোধ গণনার সময়কাল

    • প্রবণতা নির্ধারণের সময়সীমা

  • কৌশল বিস্তৃত করুনঃ

    • স্বল্পমেয়াদী ট্রেডিং কৌশল তৈরি করা

    • শর্ট-অফ করার সুযোগ বিবেচনা করুন

    • মার্কেট-বিভিন্ন স্প্রেড

  • ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা উন্নত করাঃ

    • অস্থিরতা এবং আকার অনুযায়ী পজিশন সাইজিং অপ্টিমাইজ করুন

    • স্টপ লস কৌশল যেমন মুভিং/ব্র্যাকেট স্টপ উন্নত করুন

    • ঝুঁকি-সমন্বিত পরিমাপ প্রবর্তন করুন

  • এক্সিকিউশন লজিক উন্নত করুনঃ

    • প্রবেশের সময় নির্বাচন

    • আংশিক আকারের রেকর্ড

    • স্টপ লস মুভমেন্ট অপ্টিমাইজেশন

সিদ্ধান্ত

এই কৌশলটি একাধিক টাইমফ্রেম জুড়ে প্রবণতা বিশ্লেষণ করে একটি তুলনামূলকভাবে শক্তিশালী ব্রেকআউট সিস্টেম ডিজাইন করেছে। চলমান গড়ের মতো সাধারণ ফিল্টারের তুলনায়, এটি উচ্চতর জয় হার এবং ঝুঁকি-পুরষ্কার অনুপাত প্রদর্শন করেছে। তবে কিছু ক্ষেত্র রয়েছে যা উন্নত করা যেতে পারে, যেমন শক্ত ঝুঁকি পরিচালনার প্রক্রিয়াগুলির অভাব এবং মৌলিক বিষয়গুলি বিবেচনা করা। আরও অপ্টিমাইজেশনের সাথে এটি একটি খুব ব্যবহারিক প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল হয়ে উঠতে পারে। সামগ্রিকভাবে, কৌশল নকশাটি ভাল, মাল্টি-টাইমফ্রেম বিশ্লেষণের মাধ্যমে নির্ভুলতা উন্নত করে এবং আরও গবেষণা এবং প্রয়োগের মূল্যবান।


/*backtest
start: 2023-10-24 00:00:00
end: 2023-10-26 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4

// Revision:        1
// Author:          @millerrh
// Strategy:  Enter long when recent swing high breaks out, using recent swing low as stop level.  Move stops up as higher lows print to act
// as trailing stops.  Ride trend as long as it is there and the higher lows aren't breached.  
// The difference between this one and the previous Breakout Trend Follower is that this one uses higher timeframe higher highs/higher lows as a filter instead 
// of an arbitrary Moving Average.  I wanted to test out whether waiting for longer term actual trend changes produced better stats than just the moving average.
// Conditions/Variables 
//    1. Manually configure which dates to back test
//    2. Can add a filter to only take setups that are above (or below for shorts) user-defined larger timeframe trends (helps avoid trading counter trend) 

// === CALL STRATEGY/STUDY, PROGRAMATICALLY ENTER STRATEGY PARAMETERS HERE SO YOU DON'T HAVE TO CHANGE THEM EVERY TIME YOU RUN A TEST ===
// (STRATEGY ONLY) - Comment out srategy() when in a study() 
strategy("Breakout Trend Follower V2", overlay=true, initial_capital=10000, currency='USD', 
   default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
// (STUDY ONLY) - Comment out study() when in a strategy() 
//study("Breakout Trend Follower V2", overlay=true)

// === BACKTEST RANGE ===
Start = input(defval = timestamp("01 Jan 2019 06:00 +0000"), title = "Backtest Start Date", type = input.time, group = "Backtest Range")
Finish = input(defval = timestamp("01 Jan 2100 00:00 +0000"), title = "Backtest End Date", type = input.time, group = "Backtest Range")

// == USER INPUTS ==
tableLocation = input(defval="Top", options=["Top", "Bottom"], title = "Info Table Location", group = "Display",
  tooltip = "Place information table on the top of the pane or the bottom of the pane.")
lookback = input(defval = 3, title = "Pivot Lookback Period", group = "Pivot Points",
  tooltip = "Looks for pivot points within this number of bars both left and right.")
showPivotPoints = input(title = "Show Historical Pivot Points?", type = input.bool, defval = false, group = "Pivot Points",
  tooltip = "Toggle this on to see the historical pivot points that were used.  Change the Lookback Period to adjust the frequency of these points.
  The pivot points are only shown for the current chart timeframe - to see the Daily pivot pionts, use the Daily timeframe, etc.")
trendFilter = input(defval="1st Timeframe", options=["1st Timeframe", "Both Timeframes", "None"], title = "Use HTF Trend for Filtering?", group = "Higher Timeframe Levels",
  tooltip = "Signals will be ignored when price is not aligned with the higher timeframe trend(s).  The intent is to keep you out of bear periods and only buying when 
  price is showing strength and you are trading with the trend.")
twoSet = input(defval="D", title="1st High Timeframe", type=input.resolution, group = "Higher Timeframe Levels",
  tooltip = "Allows you to set two different time frames for looking at the trend.")
threeSet = input(defval="W", title="2nd High Timeframe", type=input.resolution, group = "Higher Timeframe Levels")
showMTFLevels = input(title = "Show Multiple Timeframe S/R Levels?", type = input.bool, defval = true, group = "Higher Timeframe Levels",
  tooltip = "Displays the pivot highs and lows of higher timeframes to use as support/resistance levels. When these levels break, the trend
  will change on these higher timeframes.")
currentColorS = input(color.new(color.orange,50), title = "Current Timeframe    Support", type = input.color, group = "Higher Timeframe Levels", inline = "MTF1")
currentColorR = input(color.new(color.blue,50), title = " Resistance", type = input.color, group = "Higher Timeframe Levels", inline = "MTF1")
oneColorS = input(color.new(color.yellow,50), title = "1st High Timeframe   Support", type = input.color, group = "Higher Timeframe Levels", inline = "MTF2")
oneColorR = input(color.new(color.yellow,50), title = " Resistance", type = input.color, group = "Higher Timeframe Levels", inline = "MTF2")
twoColorS = input(color.new(color.white,50), title = "2nd High Timeframe    Support", type = input.color, group = "Higher Timeframe Levels", inline = "MTF3")
twoColorR = input(color.new(color.white,50), title = " Resistance", type = input.color, group = "Higher Timeframe Levels", inline = "MTF3")

//  == DEFINE FUNCTIONS FOR USE IN MULTIPLE TIMEFRAMES (USING A TUPLE TO AVOID SO MANY SECURITY CALLS) ==  
f_getHTF() =>
    ph = pivothigh(high, lookback, lookback)
    pl = pivotlow(low, lookback, lookback)
    highLevel = valuewhen(ph, high[lookback], 0)
    lowLevel = valuewhen(pl, low[lookback], 0)
    barsSinceHigh = barssince(ph) + lookback
    barsSinceLow = barssince(pl) + lookback
    timeSinceHigh = time[barsSinceHigh]
    timeSinceLow = time[barsSinceLow]
    [ph, pl, highLevel, lowLevel, barsSinceHigh, barsSinceLow, timeSinceHigh, timeSinceLow]
    
[ph_01, pl_01, hL_01, lL_01, bsSH_01, bsSL_01, tSH_01, tSL_01] = security(syminfo.tickerid, "", f_getHTF())
[ph_02, pl_02, hL_02, lL_02, bsSH_02, bsSL_02, tSH_02, tSL_02] = security(syminfo.tickerid, twoSet, f_getHTF())
[ph_03, pl_03, hL_03, lL_03, bsSH_03, bsSL_03, tSH_03, tSL_03] = security(syminfo.tickerid, threeSet, f_getHTF())

// Plot historical pivot points for debugging and configuring the lookback period.
plot(showPivotPoints ? ph_01 : na, style=plot.style_cross, linewidth=3, color=color.new(color.yellow,50), offset=-lookback)
plot(showPivotPoints ? pl_01 : na, style=plot.style_cross, linewidth=3, color=color.new(color.yellow,50), offset=-lookback)

// == PLOT SUPPORT/RESISTANCE LINES ON THE HIGHER TIMEFRAMES ==
// Use a function to define the lines
f_line(x1, y1, y2, _color) =>
    var line id = na
    // line.delete(id)
    // id := line.new(x1, y1, time, y2, xloc.bar_time, extend.right, _color)

// 1st Timeframe
highLine1 = showMTFLevels ? f_line(tSH_01, hL_01, hL_01, currentColorR) : na
lowLine1 = showMTFLevels ? f_line(tSL_01, lL_01, lL_01, currentColorS) : na 
// 2nd Timeframe
highLine2 = showMTFLevels ? f_line(tSH_02, hL_02, hL_02, oneColorR) : na
lowLine2 = showMTFLevels ? f_line(tSL_02, lL_02, lL_02, oneColorS) : na
// 3rd Timeframe
highLine3 = showMTFLevels ? f_line(tSH_03, hL_03, hL_03, twoColorR) : na
lowLine3 = showMTFLevels ? f_line(tSL_03, lL_03, lL_03, twoColorS) : na

// == TREND CALCULATIONS (USING A TUPLE TO CONSOLIDATE REPETATIVE CODE AND GENERATE MULTIPE VARIABLES WITH ONE FUNCTION ==
f_signal(highLevel, lowLevel) =>
    uptrendSignal    = high > highLevel
    downtrendSignal  = low < lowLevel
    inUptrend        = bool(na)
    inDowntrend      = bool(na) 
    inUptrend       := uptrendSignal[1] ? true : downtrendSignal[1] ? false : inUptrend[1]
    inDowntrend     := not inUptrend
    [uptrendSignal, downtrendSignal, inUptrend, inDowntrend]

[uptrendSignal1, downtrendSignal1, inUptrend1, inDowntrend1] = f_signal(hL_01, lL_01)  // 1st Timeframe
[uptrendSignal2, downtrendSignal2, inUptrend2, inDowntrend2] = f_signal(hL_02, lL_02)  // 2nd Timeframe
[uptrendSignal3, downtrendSignal3, inUptrend3, inDowntrend3] = f_signal(hL_03, lL_03)  // 3rd Timeframe

// == TREND TABLE PLOTTING ==
tablePos = tableLocation == "Top" ? position.top_right : position.bottom_right
var table trendTable = table.new(tablePos, 3, 1, border_width = 3)
upColor = color.rgb(38, 166, 154)
downColor = color.rgb(240, 83, 80)

f_fillCell(_column, _row, _cellText, _c_color) =>
    table.cell(trendTable, _column, _row, _cellText, bgcolor = color.new(_c_color, 70), text_color = _c_color, width = 6)

if barstate.islast or barstate.islastconfirmedhistory
    f_fillCell(0, 0, inUptrend1 ? "▲" : "▼", inUptrend1 ? upColor : downColor)
    f_fillCell(1, 0, inUptrend2 ? "▲ " + twoSet : "▼ " + twoSet, inUptrend2 ? upColor : downColor)
    f_fillCell(2, 0, inUptrend3 ? "▲ " + threeSet : "▼ " + threeSet, inUptrend3 ? upColor : downColor)

// Conditions for entry and exit
buyConditions =  true
buySignal = high > hL_01 and buyConditions // Code to act like a stop-buy for the Study
sellSignal = low < lL_01 // Code to act like a stop-loss for the Study

// (STRATEGY ONLY) Comment out for Study
strategy.entry("Long", strategy.long, stop = hL_01, when = buyConditions)
// strategy.entry("Long", strategy.long, stop = buyLevel2, when = time > Start and time < Finish and high > maFilterCheck)
strategy.exit("Exit Long", from_entry = "Long", stop=lL_01)



আরো