
এই কৌশলটি ওমরা এবং অ্যাপোলো সূচক দুটি মূলধারার প্রযুক্তিগত সূচককে একত্রিত করে। এর মূল ধারণাটি হ’ল মধ্য-লং লাইন প্রবণতাটি পল্টি হেড হিসাবে বিবেচিত হলে, সংক্ষিপ্ত লাইনের দামের প্রত্যাবর্তনের প্রবেশের সুযোগটি পল্টি হেড স্থাপন করা; যখন মধ্য-লং লাইন প্রবণতাটি শিরোনাম হিসাবে বিবেচিত হয়, তখন সংক্ষিপ্ত লাইনের দামের প্রত্যাবর্তনের প্রবেশের সুযোগটি শিরোনাম স্থাপন করা।
এই কৌশলটি 50 এবং 200 দিনের দুটি চলমান গড় ব্যবহার করে মধ্য-দীর্ঘ লাইনের প্রবণতা নির্ধারণ করে, 50 দিনের লাইনটি 200 দিনের লাইনের উপরে একটি মাল্টিহেড প্রবণতা দেখায়, বিপরীতভাবে, এটি একটি ফাঁকা প্রবণতা।
এরপরে, এই কৌশলটি ওমরা নির্দেশক ব্যবহার করে সংক্ষিপ্ত লাইন মূল্য বিপরীত হওয়ার সুযোগটি সনাক্ত করতে। ওমরা নির্দেশকটি% কে লাইন এবং% ডি লাইন, যথাক্রমে, আরএসআই সূচকের ফলাফল যা একটি সাধারণ চলমান গড় মসৃণকরণ দ্বারা পরিচালিত হয়। যখন% কে লাইনটি ওভারসোল অঞ্চল থেকে ((80 এর উপরে) নেমে আসে এবং% ডি লাইনটি ভেঙে যায়, তখন এটি একটি ফাঁকা বাছাইয়ের সময়; যখন% কে ওভারসোল অঞ্চল থেকে ((20 এর নীচে) উঠে আসে এবং% ডি লাইনটি ভেঙে যায়, তখন এটি একটি মাল্টি-ওভার বাছাইয়ের সময়।
এছাড়াও, ভুল রিপোর্টের সুযোগগুলি আরও ফিল্টার করার জন্য, এই কৌশলটি অ্যাপোলো সূচকটি প্রবর্তন করে। অ্যাপোলো সূচকটি কে-লাইন% ডি-এর মানের চূড়ান্ত পয়েন্টের তথ্য প্রদর্শন করে। যখন% কে-লাইনটি নতুন নিম্নতম গঠন করে, তখন দুর্বল প্রতিক্রিয়া বোঝায়; যখন নতুন উচ্চতম গঠিত হয়, তখন শক্তিশালী প্রতিক্রিয়া বোঝায়। ওমা সূচকের সংকেতগুলির সাথে মিলিত, এটি প্রবেশের নির্ভুলতা আরও বাড়িয়ে তুলতে পারে।
বিশেষ করে, একটি মাল্টিপল ট্রেন্ডে, এই কৌশলটি ওমরা সূচকটি ওভারসোল জোনের নীচে একটি মাল্টিপল সুযোগ তৈরি করে এবং নতুন উচ্চ পয়েন্টের তথ্য যাচাই করে একটি বিপর্যয়ের শক্তি নিশ্চিত করে; একটি বায়োড ট্রেন্ডে, এই কৌশলটি ওমরা সূচকটি ওভারসোল জোনের উপরে একটি বায়োড সুযোগ তৈরি করে এবং নতুন নিম্ন পয়েন্টের তথ্য যাচাই করে বিপর্যয়ের শক্তি দুর্বল করে।
উপরোক্ত প্রক্রিয়ার মাধ্যমে, এই কৌশলটি একটি স্থিতিশীল মাল্টি-ফ্রি ডাবল-ট্র্যাক ট্রেডিং সিস্টেম তৈরি করতে মধ্য-লং লাইন ট্রেন্ড বিচার এবং সংক্ষিপ্ত লাইন বিপরীত নির্দেশকের সুবিধা গ্রহণ করে।
এই কৌশলটি প্রবণতা বিচার এবং বিপরীতমুখী সূচকগুলির সাথে মিলিত হয়, যা প্রবণতা এবং বিপরীতমুখী ব্যবসায়ের সুবিধাগুলিকে একত্রিত করে এবং একটি স্থিতিশীল মিশ্রিত ট্রেডিং ফ্রেমওয়ার্ক গঠন করে।
ডাবল ইন্ডিকেটর ফিল্টারিং এর মাধ্যমে ভুল রিপোর্টের হার কমাতে এবং সিগন্যালের নির্ভরযোগ্যতা বাড়াতে পারে।
কৌশলগত প্যারামিটারগুলি সহজ, সহজেই বোঝা যায় এবং অপ্টিমাইজ করা যায়, যা পরিমাণগত লেনদেনের জন্য উপযুক্ত।
এই কৌশলটি বেশ কার্যকর এবং এর ভালো জয় ও ক্ষতির হার রয়েছে।
মাল্টি-হোল্ডিং ডাবল রেল পদ্ধতি ব্যবহার করে, আপনি একক দিকের মধ্যে সীমাবদ্ধ না হয়ে ক্রমাগত ব্যবসায়ের সুযোগ পেতে পারেন।
একটি বিপরীতমুখী কৌশল হিসাবে, যখন প্রবণতা পরিবর্তিত হয়, তখন একটি ধারাবাহিক ক্ষতির একটি সিরিজ তৈরি হতে পারে।
এই কৌশলটি ব্যবসায়ীদের মানসিক নিয়ন্ত্রণের জন্য উচ্চতর প্রয়োজন, যার জন্য একটি নির্দিষ্ট প্রত্যাহারের অনুপাত বহন করা প্রয়োজন।
কিছু প্যারামিটার যেমন চলমান গড়ের সময়কালের মতো কিছু স্বতন্ত্রতা রয়েছে, ফিডব্যাক অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে উপযুক্ত প্যারামিটারগুলি নির্ধারণ করা প্রয়োজন।
অপোলো এবং ওমরাহ সূচক উভয়ই অস্বাভাবিক অস্থিরতার জন্য সংবেদনশীল, এবং চরম পরিস্থিতিতে এটি ব্যর্থ হতে পারে।
এই কৌশলটি বাজারের অস্থির পরিবেশে আরও ভালভাবে কাজ করে এবং প্রবণতা বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে কার্যকারিতা হ্রাস করতে পারে।
প্রবণতা ফিল্টারিং প্রয়োগ করে ঝুঁকি এড়ানো সম্ভব, এবং স্টপ লস স্টপ কৌশল যোগ করা যায়। যখন বাজার একটি সুস্পষ্ট প্রবণতায় প্রবেশ করে, তখন কৌশলটি স্থগিত করার বিষয়টি বিবেচনা করা যেতে পারে, এই পরিবেশের ব্যবসায় এড়ানো যায়।
বিভিন্ন প্যারামিটার সমন্বয় পরীক্ষা করে ভাল প্যারামিটার সেটআপের জন্য। উদাহরণস্বরূপ, আপনি ইডাব্লুএমএ মসৃণ চলমান গড় এবং অন্যান্য সূচক ব্যবহার করে চেষ্টা করতে পারেন।
ভলিউম বা BV এর মতো সূচক যুক্ত করে বিচ্যুতি নির্ণয় করা যায়, যা সিগন্যালের নির্ভরযোগ্যতা আরও যাচাই করতে পারে।
ভীতিজনক সূচক যেমন ভিআইএক্সকে মনিটরিং সূচক হিসাবে যুক্ত করা, বাজার আতঙ্কের সময় পজিশন হ্রাস করা।
স্টপ লস স্টপ কৌশলগুলিকে অপ্টিমাইজ করুন, উদাহরণস্বরূপ, এটিআর স্টপের মতো গতিশীল স্টপ পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে।
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে প্যারামিটার সেটিং গতিশীলভাবে অপ্টিমাইজ করুন।
মাল্টি ফ্যাক্টর মডেল যোগ করা হয়েছে যাতে সিগন্যালের গুণগত মান উন্নত করা যায়।
এই কৌশলটি সামগ্রিকভাবে একটি স্থিতিশীল এবং কার্যকর পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল। এটি প্রবণতা বিচার এবং বিপরীত সূচকগুলির সাথে মিলিত, ওমর সূচক এবং অ্যাপোলো সূচকগুলির দ্বৈত যাচাইকরণ পদ্ধতি ব্যবহার করে, যা কার্যকরভাবে সংক্ষিপ্ত লাইন মূল্য বিপরীত সুযোগগুলি সনাক্ত করতে পারে। এই কৌশলটি প্রবণতা সিস্টেম বা বিপরীত সিস্টেম ব্যবহারের তুলনায় আরও স্থিতিশীল এবং প্রত্যাহার নিয়ন্ত্রণের জন্য একটি দুর্দান্ত, এটি একটি প্রস্তাবিত পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল। অবশ্যই, ব্যবহারকারীদের ঝুঁকিপূর্ণ পয়েন্টগুলি সম্পর্কেও সতর্কতা অবলম্বন করা দরকার, প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, স্টপ লস স্টপ, পরিবেশ সনাক্তকরণ ইত্যাদির মাধ্যমে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করুন, যাতে কৌশলটি সর্বোত্তম কার্যকারিতা অর্জন করে।
/*backtest
start: 2023-10-25 00:00:00
end: 2023-10-28 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
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/
// © PtGambler
//@version=5
strategy("2 EMA + Stoch RSI + ATR [Pt]", shorttitle = "2EMA+Stoch+ATR", overlay=true, initial_capital = 10000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, calc_on_order_fills = false, max_bars_back = 500)
// ********************************** Trade Period / Strategy Setting **************************************
startY = input(title='Start Year', defval=2011, group = "Backtesting window")
startM = input.int(title='Start Month', defval=1, minval=1, maxval=12, group = "Backtesting window")
startD = input.int(title='Start Day', defval=1, minval=1, maxval=31, group = "Backtesting window")
finishY = input(title='Finish Year', defval=2050, group = "Backtesting window")
finishM = input.int(title='Finish Month', defval=12, minval=1, maxval=12, group = "Backtesting window")
finishD = input.int(title='Finish Day', defval=31, minval=1, maxval=31, group = "Backtesting window")
timestart = timestamp(startY, startM, startD, 00, 00)
timefinish = timestamp(finishY, finishM, finishD, 23, 59)
// ******************************************************************************************
group_ema = "EMA"
group_stoch = "Stochastic RSI"
group_atr = "ATR Stoploss Finder"
// ----------------------------------------- 2 EMA -------------------------------------
ema1_len = input.int(50, "EMA Length 1", group = group_ema)
ema2_len = input.int(200, "EMA Length 2", group = group_ema)
ema1 = ta.ema(close, ema1_len)
ema2 = ta.ema(close, ema2_len)
plot(ema1, "ema1", color.white, linewidth = 2)
plot(ema2, "ema2", color.orange, linewidth = 2)
ema_bull = ema1 > ema2
ema_bear = ema1 < ema2
// -------------------------------------- Stochastic RSI -----------------------------
smoothK = input.int(3, "K", minval=1, group = group_stoch)
smoothD = input.int(3, "D", minval=1, group = group_stoch)
lengthRSI = input.int(14, "RSI Length", minval=1, group = group_stoch)
lengthStoch = input.int(14, "Stochastic Length", minval=1, group = group_stoch)
src = close
rsi1 = ta.rsi(src, lengthRSI)
k = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)
var trigger_stoch_OB = k > 80
var trigger_stoch_OS = k < 20
stoch_crossdown = ta.crossunder(k, d)
stoch_crossup = ta.crossover(k, d)
P_hi = ta.pivothigh(k,1,1)
P_lo = ta.pivotlow(k,1,1)
previous_high = ta.valuewhen(P_hi, k, 1)
previous_low = ta.valuewhen(P_lo, k, 1)
recent_high = ta.valuewhen(P_hi, k, 0)
recent_low = ta.valuewhen(P_lo, k, 0)
// --------------------------------------- ATR stop loss finder ------------------------
length = input.int(title='Length', defval=14, minval=1, group = group_atr)
smoothing = input.string(title='Smoothing', defval='EMA', options=['RMA', 'SMA', 'EMA', 'WMA'], group = group_atr)
m = input.float(0.7, 'Multiplier', step = 0.1, group = group_atr)
src1 = input(high, "Source for upper band", group = group_atr)
src2 = input(low, "Source for lower band", group = group_atr)
showatr = input.bool(true, 'Show ATR Bands', group = group_atr)
collong = input.color(color.purple, 'Long ATR SL', inline='1', group = group_atr)
colshort = input.color(color.purple, 'Short ATR SL', inline='2', group = group_atr)
ma_function(source, length) =>
if smoothing == 'RMA'
ta.rma(source, length)
else
if smoothing == 'SMA'
ta.sma(source, length)
else
if smoothing == 'EMA'
ta.ema(source, length)
else
ta.wma(source, length)
a = ma_function(ta.tr(true), length) * m
up = ma_function(ta.tr(true), length) * m + src1
down = src2 - ma_function(ta.tr(true), length) * m
p1 = plot(showatr ? up : na, title='ATR Short Stop Loss', color=colshort)
p2 = plot(showatr ? down : na, title='ATR Long Stop Loss', color=collong)
// ******************************* Profit Target / Stop Loss *********************************************
RR = input.float(2.0, "Reward to Risk ratio (X times SL)", step = 0.1, group = "Profit Target")
var L_PT = 0.0
var S_PT = 0.0
var L_SL = 0.0
var S_SL = 0.0
BSLE = ta.barssince(strategy.opentrades.entry_bar_index(0) == bar_index)
if strategy.position_size > 0 and BSLE == 1
L_PT := close + (close-down)*RR
L_SL := L_SL[1]
S_PT := close - (up - close)*RR
S_SL := up
else if strategy.position_size < 0 and BSLE == 1
S_PT := close - (up - close)*RR
S_SL := S_SL[1]
L_PT := close + (close-down)*RR
L_SL := down
else if strategy.position_size != 0
L_PT := L_PT[1]
S_PT := S_PT[1]
else
L_PT := close + (close-down)*RR
L_SL := down
S_PT := close - (up - close)*RR
S_SL := up
entry_line = plot(strategy.position_size != 0 ? strategy.opentrades.entry_price(0) : na, "Entry Price", color.white, linewidth = 1, style = plot.style_linebr)
L_PT_line = plot(strategy.position_size > 0 and BSLE > 0 ? L_PT : na, "L PT", color.green, linewidth = 2, style = plot.style_linebr)
S_PT_line = plot(strategy.position_size < 0 and BSLE > 0 ? S_PT : na, "S PT", color.green, linewidth = 2, style = plot.style_linebr)
L_SL_line = plot(strategy.position_size > 0 and BSLE > 0 ? L_SL : na, "L SL", color.red, linewidth = 2, style = plot.style_linebr)
S_SL_line = plot(strategy.position_size < 0 and BSLE > 0 ? S_SL : na, "S SL", color.red, linewidth = 2, style = plot.style_linebr)
fill(L_PT_line, entry_line, color = color.new(color.green,90))
fill(S_PT_line, entry_line, color = color.new(color.green,90))
fill(L_SL_line, entry_line, color = color.new(color.red,90))
fill(S_SL_line, entry_line, color = color.new(color.red,90))
// ---------------------------------- strategy setup ------------------------------------------------------
var L_entry_trigger1 = false
var S_entry_trigger1 = false
L_entry_trigger1 := ema_bull and close < ema1 and k < 20 and strategy.position_size == 0
S_entry_trigger1 := ema_bear and close > ema1 and k > 80 and strategy.position_size == 0
L_entry1 = L_entry_trigger1[1] and stoch_crossup and recent_low > previous_low
S_entry1 = S_entry_trigger1[1] and stoch_crossdown and recent_high < previous_high
//debugging
plot(L_entry_trigger1[1]?1:0, "L Entry Trigger")
plot(stoch_crossup?1:0, "Stoch Cross Up")
plot(recent_low > previous_low?1:0, "Higher low")
plot(S_entry_trigger1[1]?1:0, "S Entry Trigger")
plot(stoch_crossdown?1:0, "Stoch Cross down")
plot(recent_high < previous_high?1:0, "Lower high")
if L_entry1
strategy.entry("Long", strategy.long)
if S_entry1
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Exit Long", "Long", limit = L_PT, stop = L_SL, comment_profit = "Exit Long, PT hit", comment_loss = "Exit Long, SL hit")
strategy.exit("Exit Short", "Short", limit = S_PT, stop = S_SL, comment_profit = "Exit Short, PT hit", comment_loss = "Exit Short, SL hit")
//resetting triggers
L_entry_trigger1 := L_entry_trigger1[1] ? L_entry1 or ema_bear or S_entry1 ? false : true : L_entry_trigger1
S_entry_trigger1 := S_entry_trigger1[1] ? S_entry1 or ema_bull or L_entry1 ? false : true : S_entry_trigger1
//Trigger zones
bgcolor(L_entry_trigger1 ? color.new(color.green ,90) : na)
bgcolor(S_entry_trigger1 ? color.new(color.red,90) : na)