1. বর্গক্ষেত্র
  2. শ্যাডো ট্রেডিং কৌশল

শ্যাডো ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১১-০৩ ১৬ঃ৩৩ঃ৫৯
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

ছায়া ট্রেডিং কৌশলটি সম্ভাব্য বাজার বিপরীতমুখী সুযোগগুলি নির্ধারণের জন্য দীর্ঘ নিম্ন বা উপরের ছায়ার সাথে কে-লাইন সনাক্ত করে। এটি দীর্ঘ নিম্ন ছায়া সনাক্ত করা হলে দীর্ঘ যায় এবং দীর্ঘ উপরের ছায়া সনাক্ত করা হলে সংক্ষিপ্ত যায়। কৌশলটি মূলত ট্রেডিংয়ের জন্য ছায়া বিপরীতমুখী সাধারণ নীতি ব্যবহার করে।

কৌশলগত যুক্তি

ছায়া ট্রেডিং কৌশল মূল যুক্তি K-লাইন দীর্ঘ উপরের এবং নীচের ছায়া চিহ্নিত করা হয়। কৌশল K-লাইন শরীরের আকার গণনাcorpoএবং ছায়ার আকার,pinnaLএবংpinnaS. যখন ছায়ার আকার শরীরের আকারের চেয়ে একটি নির্দিষ্ট গুণক দ্বারা বড় হয়, তখন এটি বিবেচনা করে যে বিপরীত হওয়ার সুযোগ থাকতে পারে। বিশেষত কৌশলটিতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছেঃ

  1. কে-লাইন শরীরের আকার গণনা করুনcorpo, যা খোলা ও বন্ধ মূল্যের মধ্যে পার্থক্যের পরম মান।
  2. উপরের ছায়া গণনা করুনpinnaL, যা সর্বোচ্চ মূল্য এবং বন্ধ মূল্যের মধ্যে পার্থক্যের পরম মান।
  3. নীচের ছায়া গণনা করুনpinnaS, যা সর্বনিম্ন মূল্য এবং বন্ধ মূল্যের মধ্যে পার্থক্যের পরম মান।
  4. উপরের ছায়া একটি গুণক দ্বারা শরীরের আকারের চেয়ে বড় কিনা তা পরীক্ষা করুন, মাধ্যমেpinnaL > (corpo*size)যেখানেsizeএকটি নিয়মিত পরামিতি।
  5. নীচের ছায়া একটি গুণক দ্বারা শরীরের আকারের চেয়ে বড় কিনা তা পরীক্ষা করুন, মাধ্যমেpinnaS > (corpo*size).
  6. যদি উপরের শর্তগুলি পূরণ করা হয়, তবে ছায়া সহ কে-লাইন বন্ধ করার সময় স্বল্প (দীর্ঘ উপরের ছায়া) বা দীর্ঘ (দীর্ঘ নীচের ছায়া) যান।

উপরন্তু, কৌশলটিও পরীক্ষা করে যে K- লাইন পরিসীমাdimন্যূনতম মানের চেয়ে বেশিminস্টপ লস এবং টেক প্রফিট ব্যবহার করা হয়।

সুবিধা বিশ্লেষণ

  • ছায়া বিপরীত সাধারণ নীতি ব্যবহার করে, যা একটি অপেক্ষাকৃত নির্ভরযোগ্য ট্রেডিং সংকেত
  • সহজ এবং স্পষ্ট কৌশল যুক্তি, স্বজ্ঞাত পরামিতি সেটিংস, সহজ বুঝতে
  • এন্ট্রি ফ্রিকোয়েন্সি পরিবর্তনের জন্য পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের নমনীয়তা
  • ট্রেন্ড, সাপোর্ট/রেসিস্ট্যান্স ইত্যাদির সংমিশ্রণে আরও অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে।

ঝুঁকি এবং সমাধান

  • ছায়া বিপরীত ব্যর্থতা সম্ভাবনা বিদ্যমান, পরামিতি সমন্বয় দ্বারা ঝুঁকি কমাতে পারেন
  • বিপরীত প্রবণতা ট্রেড এড়ানোর জন্য প্রবণতা মূল্যায়নের সাথে সংমিশ্রণ প্রয়োজন
  • বিভিন্ন পণ্যের জন্য পরামিতিগুলির অপ্টিমাইজেশান প্রয়োজন, পণ্যগুলির মধ্যে পরিবর্তিত হতে পারে
  • অন্যান্য সূচকগুলিকে ফিল্টার এন্ট্রিগুলির সাথে একত্রিত করতে পারে, উচ্চতর লাভের জন্য কম জয়ের হার

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  • স্থিতিশীলতা উন্নত করার জন্য পণ্য অনুযায়ী পরামিতি অপ্টিমাইজ করুন
  • বিপরীত প্রবণতা এড়াতে চলমান গড় ইত্যাদির সাথে প্রবণতা বিচার যুক্ত করুন
  • কার্যকারিতা উন্নত করার জন্য সাম্প্রতিক উচ্চ / নিম্ন পয়েন্ট ভঙ্গ উপর চেক যোগ করুন
  • ক্ষতি হ্রাস করার সময় লাভ সর্বাধিক করার জন্য স্টপ লস এবং লাভ গ্রহণ করুন
  • অবস্থান আকার অপ্টিমাইজ করুন, বিভিন্ন পণ্যের মধ্যে পরিবর্তিত হতে পারে

সিদ্ধান্ত

ছায়া ট্রেডিং কৌশল একটি সহজ এবং ব্যবহারিক স্বল্পমেয়াদী ট্রেডিং কৌশল। এটি ছায়া বিপরীত সাধারণ নীতি ব্যবহার করে ট্রেডিং সংকেত উত্পন্ন করে। কৌশল যুক্তি সহজ এবং বাস্তবায়ন সহজ, এবং পণ্য পার্থক্য অনুযায়ী সামঞ্জস্য এবং অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে। একই সময়ে, ছায়া ট্রেডিং নির্দিষ্ট ঝুঁকি বহন করে। এটি মিথ্যা বাণিজ্য কমাতে ফিল্টারিংয়ের জন্য প্রবণতা এবং অন্যান্য কারণগুলির সাথে একত্রিত করা প্রয়োজন। যখন সঠিকভাবে ব্যবহার করা হয়, তখন ছায়া ট্রেডিং একটি পরিমাণ ট্রেডিং সিস্টেমের একটি কার্যকর উপাদান হয়ে উঠতে পারে।

/*backtest
start: 2023-10-01 00:00:00
end: 2023-10-11 23:59:59
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("Shadow Trading", overlay=true)

size = input(1,type=float)
pinnaL = abs(high - close) 
pinnaS = abs(low-close)
scarto = input(title="Tail Tollerance", type=float, defval=0.0018)
corpo = abs(close - open)
dim = abs(high-low)
min = input(0.001)
shortE = (open + dim)

longE = (open - dim)
barcolor(dim > min and (close > open) and (pinnaL > (corpo*size)) and (open-low<scarto) ? navy : na)

longcond = (dim > min) and (close > open) and (pinnaL > (corpo*size)) and (open-low<scarto)
minimo=low+scarto
massimo=high+scarto
barcolor( dim > min and(close < open) and (pinnaS > (corpo*size)) and (high-open<scarto) ? orange: na)
shortcond = (dim > min) and(close < open) and (pinnaS > (corpo*size)) and (high-open<scarto)
//plot(shortE)
//plot(longE)
//plot(open)
ss= shortcond ? close : na
ll=longcond ? close : na
offset= input(0.00000)

DayClose = 2
closup = barssince(change(strategy.opentrades)>0)  >= DayClose 

longCondition = (close > open) and (pinnaL > (corpo*size)) and (open-low<scarto) 

crossFlag = longcond ? 1 : 0
monthBegin = input(1,maxval = 12)
yearBegin = input(2013, maxval= 2015, minval=2000)

if(month(time)>monthBegin and year(time) >yearBegin)
    if (longcond)
        strategy.entry("short", strategy.short, stop = low - offset)   
//strategy.close("short", when = closup)
shortCondition = (close < open) and (pinnaS > (corpo*size)) and (high-open<scarto)
if(month(time)>monthBegin and year(time) >yearBegin)
    if (shortcond)
        strategy.entry("long", strategy.long, stop = high + offset)
//strategy.close("long", when = closup)

Target =  input(20) 
Stop = input(70) //- 2
Trailing = input(0) 
CQ = 100

TPP = (Target > 0) ? Target*10: na
SLP = (Stop > 0) ? Stop*10 : na
TSP = (Trailing > 0) ? Trailing : na

strategy.exit("Close Long", "long", qty_percent=CQ, profit=TPP, loss=SLP, trail_points=TSP)
strategy.exit("Close Short", "short", qty_percent=CQ, profit=TPP, loss=SLP, trail_points=TSP)
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত