সিংহ ফাটল ভারসাম্য কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১১-০২ ১৬ঃ৫৫
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

লায়ন ফিক্সার ব্যালেন্স কৌশল হল চলমান গড় ক্রসওভারের উপর ভিত্তি করে একটি সহজ স্বল্পমেয়াদী ট্রেডিং কৌশল। এটি মূলত দুটি চলমান গড় ব্যবহার করে - যখন দ্রুত এমএ নীচে থেকে ধীর এমএ এর উপরে অতিক্রম করে, দীর্ঘ যান; যখন দ্রুত এমএ উপরে থেকে ধীর এমএ এর নীচে অতিক্রম করে, অবস্থানটি বন্ধ করুন। কৌশলটির নামটি জনপ্রিয় ট্রেডিং জার্গন লায়ন ফিক্সার থেকে এসেছে, যার অর্থ ছোট দামের ক্রিয়াকলাপগুলি ক্যাপচার করা এবং এমএগুলির মধ্যে সংকীর্ণ ব্যবধান থেকে লাভ করা।

কৌশলগত যুক্তি

কৌশলটি দুটি চলমান গড় ব্যবহার করেঃ একটি দ্রুত এমএ (ছোটএমএপিরিওড) এবং একটি ধীর এমএ (বড়এমএপিরিওড) । দুটি এমএ একটি মূল্য চ্যানেল গঠন করে, দ্রুত এমএ চ্যানেল বেস হিসাবে এবং ধীর এমএ চ্যানেল সিলিং হিসাবে। যখন মূল্য চ্যানেল বেসের উপরে ভাঙ্গবে, তখন দীর্ঘ যান; যখন মূল্য চ্যানেল সিলিং নীচে ভাঙ্গবে, অবস্থান বন্ধ করুন।

বিশেষত, কৌশলটি প্রথমে দ্রুত এমএ (ছোট এমএ) এবং ধীর এমএ (বড় এমএ) গণনা করে। এটি তারপরে ক্রয় লাইন (বয়এমএ) গণনা করে, যা ধীর এমএ এর (100 - শতাংশBelowToBuy) %। যখন দ্রুত এমএ ক্রয় লাইনের উপরে উপরে অতিক্রম করে, দীর্ঘ যান; 1% মুনাফা অর্জন বা মুনাফা ছাড়াই 7 বার ধরে রাখার সময়, অবস্থান বন্ধ করুন।

সংক্ষেপে, কৌশলটি স্বল্পমেয়াদী মুনাফার জন্য এমএগুলির মধ্যে "সিংহের ফাটল" ক্যাপচার করার লক্ষ্য রাখে। এটি ব্যবসায়ের ঝুঁকি অনুসারে নিয়ন্ত্রণের জন্য মুনাফা গ্রহণ এবং স্টপ লস শর্তগুলিও নির্ধারণ করে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির নিম্নলিখিত সুবিধা রয়েছে:

  1. সহজ ধারণা সহজেই বোঝা এবং বাস্তবায়ন করা যায়। দ্বৈত এমএ ক্রসওভারগুলি সবচেয়ে মৌলিক প্রযুক্তিগত সূচক কৌশল।

  2. সহজ ব্যাকটেস্টিং। কৌশল সরাসরি অতিরিক্ত বাস্তবায়ন ছাড়া ট্রেডিংভিউ অন্তর্নির্মিত ব্যাকটেস্টার ব্যবহার করে।

  3. ট্রেডিংভিউ সরাসরি ট্রেডিং সিগন্যাল এবং পরিসংখ্যানগত তথ্য চার্টে প্রদর্শন করতে পারে।

  4. নিয়ন্ত্রণযোগ্য ঝুঁকিঃ কৌশলটি লাভ গ্রহণ এবং স্টপ লস শর্তগুলি কার্যকরভাবে প্রতি বাণিজ্য ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করতে সেট করে।

  5. নমনীয় কাস্টমাইজেশন। ব্যবহারকারীরা বিভিন্ন পণ্য এবং ট্রেডিং স্টাইল অনুসারে এমএ পরামিতি এবং অন্যান্য সূচকগুলি সামঞ্জস্য করতে পারেন।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলটি নিম্নলিখিত ঝুঁকিগুলিও বহন করেঃ

  1. সম্ভাব্য অত্যধিক সংকেত। দ্বৈত এমএ কৌশলগুলি সংহতকরণের সময় মিথ্যা সংকেত তৈরি করে।

  2. একক সূচক নির্ভরতাঃ শুধুমাত্র এমএ ক্রস ব্যবহার করে অন্যান্য কারণগুলি উপেক্ষা করা হয়, যার ফলে সম্ভাব্যভাবে খারাপ সংকেত মানের হয়।

  3. কঠিন পরামিতি অপ্টিমাইজেশান. সর্বোত্তম এমএ সমন্বয় খুঁজে ব্যাপক গণনা প্রয়োজন.

  4. ব্যাকটেস্ট পক্ষপাত। সহজ ডুয়াল এমএ কৌশলগুলি প্রায়শই লাইভ ট্রেডিংয়ের চেয়ে ব্যাকটেস্টে ভাল পারফর্ম করে।

  5. কঠিন স্টপ লসঃ স্থির স্টপ লস স্তরগুলি বাজারের পরিবর্তিত অবস্থার সাথে মানিয়ে নিতে ব্যর্থ হতে পারে।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

কৌশলটি নিম্নলিখিত দিক থেকে উন্নত করা যেতে পারেঃ

  1. সংহতকরণের সময় অকার্যকর সংকেত এড়াতে ভলিউম এবং অস্থিরতার মতো অন্যান্য ফিল্টার যুক্ত করুন।

  2. বিপরীত প্রবণতা ট্রেডিং এড়ানোর জন্য প্রবণতা পক্ষপাত অন্তর্ভুক্ত করুন। প্রবণতা দিক নির্ধারণের জন্য দীর্ঘ সময়ের এমএ যোগ করা যেতে পারে।

  3. মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে অপ্টিমাম প্যারামিটার খুঁজুন, যেমন ধারাবাহিক প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন বা জেনেটিক অ্যালগরিদম।

  4. আরও নমনীয়তার জন্য স্টপ লস কৌশল উন্নত করুন, যেমন ট্রেলিং স্টপ লস এবং অ্যাডাপ্টিভ স্টপ লস।

  5. অন্যান্য সূচক ব্যবহার করে উচ্চতর সম্ভাব্যতা প্রবেশের পয়েন্টগুলি সনাক্ত করতে প্রবেশের সময়কে অনুকূল করুন।

  6. অপ্টিমাইজড প্যারামিটার সেটগুলির স্থিতিশীলতা উন্নত করতে পরিমাণগত গবেষণা এবং ব্যাকটেস্টিং পরিচালনা করা।

  7. প্যারামিটার সমন্বয়কে পদ্ধতিগতভাবে অপ্টিমাইজ এবং মূল্যায়ন করার জন্য স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং সিস্টেম তৈরি করা।

সিদ্ধান্ত

সিংহ ফিক্সার ব্যালেন্স কৌশলটি শিক্ষানবিশদের জন্য একটি দুর্দান্ত স্টার্টার কৌশল। এটি সহজ দ্বৈত এমএ ক্রসওভার লজিক প্রয়োগ করে এবং স্বল্পমেয়াদী মূল্যের ওঠানামা ক্যাপচার করার জন্য মুনাফা গ্রহণ এবং স্টপ লস নিয়ম সেট করে। কৌশলটি বোঝা এবং বাস্তবায়ন করা সহজ, এবং ভাল ব্যাকটেস্ট ফলাফল দেখায়। তবে এটি অপ্টিমাইজেশনের অসুবিধা এবং প্রশ্নবিদ্ধ লাইভ পারফরম্যান্সের কারণে ভুগছে। আমরা অন্যান্য সূচকগুলি অন্তর্ভুক্ত করে, প্যারামিটারগুলি অপ্টিমাইজ করে এবং স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং সিস্টেমগুলি বিকাশ করে কৌশলটি উন্নত করতে পারি। সামগ্রিকভাবে, সিংহ ফিক্সার ব্যালেন্স কৌশল পরিমাণগত ট্রেডিং নতুনদের জন্য একটি দুর্দান্ত শেখার প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে।


/*backtest
start: 2023-10-02 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © TraderHalai
// This script was born out of my quest to be able to display strategy back test statistics on charts to allow for easier backtesting on devices that do not natively support backtest engine (such as mobile phones, when I am backtesting from away from my computer). There are already a few good ones on TradingView, but most / many are too complicated for my needs.
//
//Found an excellent display backtest engine by 'The Art of Trading'. This script is a snippet of his hard work, with some very minor tweaks and changes. Much respect to the original author.
//
//Full credit to the original author of this script. It can be found here: https://www.tradingview.com/script/t776tkZv-Hammers-Stars-Strategy/?offer_id=10&aff_id=15271
//
// This script can be copied and airlifted onto existing strategy scripts of your own, and integrates out of the box without implementation of additional functions. I've also added Max Runup, Average Win and Average Loss per trade to the orignal script.
//
//Will look to add in more performance metrics in future, as I further develop this script.
//
//Feel free to use this display panel in your scripts and strategies.

//Thanks and enjoy! :)
//@version=5
// strategy("Strategy BackTest Display Statistics - TraderHalai", overlay=true, default_qty_value= 5, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, initial_capital=10000,  commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)

//DEMO basic strategy - Use your own strategy here -  Jaws Mean Reversion from my profile used here
source = input(title = "Source", defval = close)
smallMAPeriod = input(title = "Small Moving Average", defval = 2)
bigMAPeriod = input(title = "Big Moving Average", defval = 8)
percentBelowToBuy = input(title = "Percent below to buy %", defval = 1)

smallMA = ta.sma(source, smallMAPeriod)
bigMA =  ta.sma(source, bigMAPeriod) 
buyMA = ((100 - percentBelowToBuy) / 100) * ta.sma(source, bigMAPeriod)[0]

buy = ta.crossunder(smallMA, buyMA)
if(buy)
    strategy.entry("BUY", strategy.long)

if(strategy.openprofit >= strategy.position_avg_price * 0.01) // 1% profit target
    strategy.close("BUY")

if(ta.barssince(buy) >= 7) //Timed Exit, if you fail to make 1 percent in 7 candles.
    strategy.close("BUY")
    
///////////////////////////// --- BEGIN TESTER CODE --- ////////////////////////
// COPY below into your strategy to enable display
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

// strategy.initial_capital = 50000
// // Declare performance tracking variables
// drawTester = input.bool(true, "Draw Tester")
// var balance = strategy.initial_capital
// var drawdown = 0.0
// var maxDrawdown = 0.0
// var maxBalance = 0.0
// var totalWins = 0
// var totalLoss = 0

// // Prepare stats table
// var table testTable = table.new(position.top_right, 5, 2, border_width=1)
// f_fillCell(_table, _column, _row, _title, _value, _bgcolor, _txtcolor) =>
//     _cellText = _title + "\n" + _value
//     table.cell(_table, _column, _row, _cellText, bgcolor=_bgcolor, text_color=_txtcolor)
    
// // Custom function to truncate (cut) excess decimal places
// truncate(_number, _decimalPlaces) =>
//     _factor = math.pow(10, _decimalPlaces)
//     int(_number * _factor) / _factor
    
// // Draw stats table
// var bgcolor = color.new(color.black,0)
// if drawTester
//     if barstate.islastconfirmedhistory
//         // Update table
//         dollarReturn = strategy.netprofit
//         f_fillCell(testTable, 0, 0, "Total Trades:", str.tostring(strategy.closedtrades), bgcolor, color.white)
//         f_fillCell(testTable, 0, 1, "Win Rate:", str.tostring(truncate((strategy.wintrades/strategy.closedtrades)*100,2)) + "%", bgcolor, color.white)
//         f_fillCell(testTable, 1, 0, "Starting:", "$" + str.tostring(strategy.initial_capital), bgcolor, color.white)
//         f_fillCell(testTable, 1, 1, "Ending:", "$" + str.tostring(truncate(strategy.initial_capital + strategy.netprofit,2)), bgcolor, color.white)
//         f_fillCell(testTable, 2, 0, "Avg Win:", "$"+ str.tostring(truncate(strategy.grossprofit / strategy.wintrades, 2)), bgcolor, color.white)
//         f_fillCell(testTable, 2, 1, "Avg Loss:", "$"+ str.tostring(truncate(strategy.grossloss / strategy.losstrades, 2)), bgcolor, color.white)
//         f_fillCell(testTable, 3, 0, "Profit Factor:", str.tostring(truncate(strategy.grossprofit / strategy.grossloss,2)), strategy.grossprofit > strategy.grossloss ? color.green : color.red, color.white)
//         f_fillCell(testTable, 3, 1, "Max Runup:",  str.tostring(truncate(strategy.max_runup, 2 )), bgcolor, color.white)
//         f_fillCell(testTable, 4, 0, "Return:", (dollarReturn > 0 ? "+" : "") + str.tostring(truncate((dollarReturn / strategy.initial_capital)*100,2)) + "%", dollarReturn > 0 ? color.green : color.red, color.white)
//         f_fillCell(testTable, 4, 1, "Max DD:", str.tostring(truncate((strategy.max_drawdown / strategy.equity) * 100 ,2)) + "%", color.red, color.white)
// // --- END TESTER CODE --- ///////////////

আরো