হাল মুভিং এভারেজ ট্রেন্ড অনুসরণ কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি হুলের চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে ট্রেডিং সিস্টেমের ট্রেডিং সিস্টেম তৈরি করে। হুলের কার্ভের দিকনির্দেশের উপর ভিত্তি করে আরও কোকিং করার সিদ্ধান্তটি একটি সাধারণ ট্রেন্ড ট্র্যাকিং কৌশল।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি হলের চলমান গড়কে প্রধান প্রযুক্তিগত সূচক হিসাবে ব্যবহার করে। আমেরিকান ব্যবসায়ী অ্যালান হাল ২০০৫ সালে হালের চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে একটি উন্নতি করেছিলেন এবং বর্গমূল ফাংশন ব্যবহার করে চলমান গড়ের পিছিয়ে পড়া কমিয়েছিলেন।
বিশেষভাবে, হালের চলমান গড় দুটি গড়ের সমন্বয়ে গঠিত, একটি হল সময়কাল n এর চলমান গড় MA ((n)) এবং অন্যটি সময়কাল n / 2 এর চলমান গড় MA ((n/2)) । দুটি গড়ের মধ্যে পার্থক্য হল হালের ডিফারেনশিয়াল কার্ভ, তারপরে হালের ডিফারেনশিয়াল কার্ভের সাথে তার নিজস্ব চলমান গড় গণনা করা হয়, অর্থাৎ হালের কার্ভ।
যখন হালের বক্ররেখা উপরে থাকে, তখন দীর্ঘস্থায়ী চলমান গড়ের প্রতিনিধিত্ব করে স্বল্পমেয়াদী চলমান গড়ের উপর দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়টি পরিধান করে, ট্রিগারটির জন্য একাধিক সংকেত দেয়; যখন হালের বক্ররেখা নীচে থাকে, তখন দীর্ঘস্থায়ী চলমান গড়ের প্রতিনিধিত্ব করে দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের নীচে, ট্রিগারটির জন্য শূন্য সংকেত দেয়।
এই কৌশলটি হুলের সময়কালের জন্য n 16 সেট করে, n / 2 = 8 টি চলমান গড়, n = 16 টি চলমান গড়, এবং তাদের মধ্যে পার্থক্যের জন্য একটি হুল কার্ভ গণনা করে, তারপরে হুল কার্ভের জন্য নিজের n = 4 টি চলমান গড় গণনা করে ((বর্গমূল n = 4) । যখন হুল কার্ভের উপরে অতিক্রম করা হয় তখন অতিরিক্ত করুন এবং নীচে অতিক্রম করার সময় শূন্য করুন।
কৌশলগত শক্তি বিশ্লেষণ
সাধারণ মুভিং এভারেজের তুলনায়, হুল মুভিং এভারেজের নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি রয়েছেঃ
হুল কার্ভের ব্যবহারের ফলে দামের ঘূর্ণন আরও দ্রুত ধরা যায়।
ঐতিহ্যবাহী চলন্ত গড়গুলি আরো মিথ্যা ক্রস তৈরি করে, এবং হুল কার্ভগুলি অপ্রয়োজনীয় লেনদেন এড়াতে কিছু শব্দ ফিল্টার করতে পারে।
প্যারামিটার কম। হাল কার্ভের জন্য কেবলমাত্র একটি প্যারামিটার প্রয়োজন, যা অপ্টিমাইজ করার জন্য সহজ, এবং দ্বি-উপসারি সিস্টেমের জন্য দুটি প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করা প্রয়োজন।
কাস্টমাইজযোগ্য. হুল কার্ভের n-মান বাজার অনুযায়ী সামঞ্জস্য করা যায়, বিভিন্ন জাতের জন্য কাস্টমাইজযোগ্য।
দৃঢ় পদ্ধতিগত. হুল কার্ভ দৃঢ় পদ্ধতিগত, ম্যানুয়াল নির্বাচন এড়ানো, যান্ত্রিক লেনদেন সিস্টেমের ধারাবাহিকতা অনুসরণ।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
চলমান গড়ের তুলনায় হাল সিস্টেমের অনেক সুবিধা রয়েছে, তবে নিম্নলিখিত ঝুঁকি রয়েছেঃ
ট্রেন্ড ট্র্যাকিং কৌশল নিজেই সীমাবদ্ধতা. হাল সিস্টেমটি একটি প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল হিসাবে প্রবণতা তীব্র পরিবর্তনের সময় ক্ষতিগ্রস্থ হতে পারে।
এটি প্রায়ই লেনদেন করা হয়। হুল কার্ভের দ্রুত প্রতিক্রিয়াশীল বৈশিষ্ট্যটি লেনদেনের ঘনত্ব বৃদ্ধি করে এবং এটি খুব বেশি লেনদেনের জন্য সহজ।
parameters ওভার-অপ্টিমাইজযোগ্য। কেবলমাত্র একটি প্যারামিটার n ওভার-অপ্টিমাইজেশন, কার্ভ ফিটিংয়ের ঝুঁকি সৃষ্টি করতে পারে।
বিভিন্ন জাতের জন্য প্রভাব আলাদা। হাল সিস্টেমটি উচ্চ ওঠানামা সহ কিছু জাতের জন্য ভাল কাজ করে না, জাতের জন্য প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করতে হবে।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
উপরোক্ত হাল চলমান গড় কৌশলটির সীমাবদ্ধতার উপর ভিত্তি করে, নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ
অতিরিক্ত সূচকগুলির সাথে মিলিত ট্রেডিং সংকেতগুলি ফিল্টার করুন, মিথ্যা ব্রেকডাউন এড়াতে। MACD, KD ইত্যাদির মতো সূচকগুলি ট্রেন্ডিংয়ের সিদ্ধান্তে যোগ দিতে পারে।
একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণে স্টপ লস কৌশল যুক্ত করুন। যেমন, একটি চলমান স্টপ বা স্টপ লস সেট করুন।
অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটার n নির্বাচন করুন, ওভার অপ্টিমাইজেশন এড়াতে। আপনি হাঁটার ফরোয়ার্ড বিশ্লেষণ পদ্ধতি ব্যবহার করে রোলিং অপ্টিমাইজেশন করতে পারেন।
মেশিন লার্নিং প্রযুক্তির সাথে মিলিত গতিশীল অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটারগুলি। RNN এবং অন্যান্য মডেলগুলির ব্যবহার করে প্যারামিটার n এর সর্বোত্তম মানের পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছে।
বিভিন্ন জাতের প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করার জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা হয়েছে।
পজিশন ম্যানেজমেন্ট অপ্টিমাইজ করুন, ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি হ্রাস করুন। ফিক্সড শেয়ারের নিয়মের মতো পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে।
সারসংক্ষেপ
হালের চলমান গড় কৌশলটি একটি সাধারণ প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল। চলমান গড়ের তুলনায় এর সুবিধাগুলি রয়েছে, তবে এটির সাথে অতিরিক্ত অপ্টিমাইজেশন, ঘন ঘন লেনদেনের সমস্যা রয়েছে। আমরা প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, স্টপ লস কৌশল, পজিশন ম্যানেজমেন্ট ইত্যাদির মাধ্যমে কৌশলটি উন্নত করতে পারি। হাল সিস্টেমটি সহজ এবং ব্যবহারিক, আরও গবেষণা এবং অপ্টিমাইজেশনের জন্য উপযুক্ত, আরও সূচক এবং প্রযুক্তির সাথে একত্রিত হয়ে একটি স্থিতিশীল লেনদেনের সিস্টেম তৈরি করতে পারে।
/*backtest
start: 2023-10-25 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2018
//@version=3
strategy(title = "Noro's HullMA Strategy", shorttitle = "HullMA str", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Capital, %")
n = input(title = "HullMA period", defval=16)
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
//HullMA
n2ma=2*wma(close,round(n/2))
nma=wma(close,n)
diff=n2ma-nma
sqn=round(sqrt(n))
n2ma1=2*wma(close[1],round(n/2))
nma1=wma(close[1],n)
diff1=n2ma1-nma1
sqn1=round(sqrt(n))
n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
c=n1>n2?green:red
ma=plot(n1,color=c)
//Trading
lot = 0.0
lot := strategy.position_size != strategy.position_size[1] ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]
if n1 > n2
strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : lot)
if n1 < n2
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : lot)
if true
strategy.close_all()