CT TTM সূচকের উপর ভিত্তি করে পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি মূল্যের প্রবণতা সনাক্ত করার জন্য সিটি টিটিএম সূচক ব্যবহার করে এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস ট্র্যাকিং ব্যবহার করে। এই কৌশলটির নাম হল “সিটি টিটিএম সূচকের উপর ভিত্তি করে প্রবণতা ট্র্যাকিং কৌশল”।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি মূল্য প্রবণতা নির্ধারণের জন্য CT TTM সূচক ব্যবহার করে। বিশেষ করে, কৌশলটি নিম্নলিখিত ভেরিয়েবলগুলি সংজ্ঞায়িত করেঃ
- e1 - মধ্যবর্তী অঞ্চলের মধ্যবর্তী মূল্য
- osc - e1 চক্রের সমাপ্তি মূল্যের পার্থক্য গণনা করে এবং একটি রৈখিক প্রত্যাবর্তন করে পাওয়া ওসিল্যান্টার
- diff - বুলিন বেল্ট এবং কেন্টনার খালের মধ্যে পার্থক্য
- osc_color - osc এর বিভিন্ন রং উল্লেখ করুন
- mid_color - diff এর জন্য বিভিন্ন রং নির্ধারণ করুন
যদি 0 অক্ষের উপরে ওস্ক থাকে, তবে এটি সবুজ, যার অর্থ একাধিক মাথা; যদি 0 অক্ষের নীচে ওস্ক থাকে, তবে এটি লাল, যার অর্থ খালি মাথা।
যখন ওস্ক পজিটিভ হয়, তখন বেশি করুন; যখন ওস্ক নেগেটিভ হয়, তখন খালি করুন।
এই কৌশলটি ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা নির্ধারণের জন্য ওসিলেটর অস্কে ব্যবহার করে এবং ডিফ দ্বারা ডাইফ্রোফিলিয়ারিটি নির্ধারণ করে। যখন ওসিলেটর অস্কে 0 অক্ষের উপরে থাকে, তখন ট্রেডটি নীচে থেকে উপরে যায়, বেশি করে; যখন অস্কে 0 অক্ষের নীচে থাকে, তখন ট্রেডটি উপরে থেকে নীচে যায়, ফাঁকা করে।
কৌশলগত শক্তি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির সুবিধাগুলো হলঃ
CT TTM সূচক ব্যবহার করে প্রবণতা নির্ধারণের উচ্চ নির্ভুলতা রয়েছে। CT TTM সূচক সমন্বয়ে চলমান গড়, ব্রিনব্যান্ড এবং কেন্টনার চ্যানেল বিবেচনা করে, যা মূল্যের প্রবণতা কার্যকরভাবে সনাক্ত করতে পারে।
ওসিল্যান্টারগুলিকে নির্দিষ্ট ডাইফোসিয়াল নোডগুলি নির্ধারণের জন্য ব্যবহার করা হয়, যা ট্রেডিং সিগন্যালের উপর ক্ষুদ্র মূল্যের অস্থিরতার প্রভাবকে কার্যকরভাবে ফিল্টার করতে পারে।
ট্র্যাকিং স্টপ ব্যবহার করে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করা যায়, যা প্রতিটি ক্ষতিকে কার্যকরভাবে সীমাবদ্ধ করতে পারে। কৌশলটি প্রবেশের পরে সময়মতো স্টপ সেট করা যায়, মুনাফা লক করা যায় এবং ক্ষতির বিস্তারকে সর্বাধিক পরিমাণে এড়ানো যায়।
নীতির প্যারামিটার কম, সহজেই অপ্টিমাইজ করা যায়। এই নীতিটি কেবলমাত্র length length একটি প্যারামিটারের উপর নির্ভর করে, যা দ্রুত পরীক্ষার জন্য সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে পেতে সহায়তা করে।
ম্যাপিং ফাংশন উন্নত, আপনি স্পষ্টভাবে সংকেত দেখতে পারেন। কৌশল বিভিন্ন রং ব্যবহার করে ডাইফ্রোসিস সংকেত এবং শক্তি পার্থক্য, স্বজ্ঞাতভাবে প্রবণতা বিচার ফলাফল প্রদর্শন করে।
কৌশলগত ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত ঝুঁকিগুলিও বহন করেঃ
সিটি টিটিএম সূচকটি কিছু বাজারের পরিস্থিতিতে ভুল সংকেত দিতে পারে, যার ফলে ব্যবসায়ের ক্ষতি হয়। দামের তীব্র ওঠানামা হলে সূচকটি ভুল ওভারহেড সংকেত দিতে পারে।
যখন ওজিল্যান্টরটি বিপরীত হয়, তখন ট্রেডিং সিগন্যালের ত্রুটি দেখা দিতে পারে। যখন দামটি বিপরীত হয় তবে ওজিল্যান্টরটি এখনও ঘুরছে না, তখন এটি একটি ভুল সংকেত দেয়।
ট্র্যাকিং স্টপ ক্ষতির জন্য অত্যধিক উগ্রতা একটি অপ্রয়োজনীয় ক্ষতির কারণ হতে পারে। যখন স্টপ ক্ষতির পয়েন্টটি খুব কাছাকাছি সেট করা হয়, তখন স্বাভাবিক তরঙ্গগুলি ট্র্যাকিং স্টপ ক্ষতির কারণ হতে পারে এবং মাঠ থেকে দূরে চলে যেতে বাধ্য হয়।
এই কৌশলটি কেবলমাত্র প্রবণতাযুক্ত জাতের জন্য প্রযোজ্য এবং এটি পুনরুদ্ধারের জন্য উপযুক্ত নয়। কৌশলটি প্রবণতা-ভিত্তিক ব্যবসায়ের উপর ভিত্তি করে এবং এটি পুনরুদ্ধারের ঝড়ের বাজারে দুর্বল।
অতিরিক্ত অপ্টিমাইজেশনের ফলে কার্ভ ফিট হতে পারে। প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের সময় সতর্কতা অবলম্বন করা উচিত যাতে অতিরিক্ত অপ্টিমাইজেশনের ফলে প্রতিক্রিয়াশীল কার্ভ ফিট সমস্যাগুলি এড়ানো যায়।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে উন্নত করা যেতে পারেঃ
একাধিক সূচক সমন্বয় করে সংকেতের নির্ভুলতা বাড়ায়। এন্ট্রি সংকেতকে অনুকূলিত করতে MACD, KDJ এবং অন্যান্য সূচক যুক্ত করা যেতে পারে।
স্টপ মোড অপ্টিমাইজেশান মডিউল যোগ করা হয়েছে যাতে স্টপ আরও স্মার্ট হয়। স্টপ ট্র্যাকিং, স্টপ ওয়ান স্টপ ইত্যাদি স্টপ মোডের জন্য প্যারামিটারগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরীক্ষা করা যেতে পারে।
তহবিল পরিচালনার কৌশলগুলিকে অনুকূলিতকরণ করুন, ফিক্সড শেয়ার, ক্যালি সূত্র ইত্যাদির মতো তহবিল পরিচালনার পদ্ধতিগুলি পরীক্ষা করুন। অপ্টিমাইজেশনের পরে, একক ঝুঁকি নিশ্চিত করে তহবিলের ব্যবহারের দক্ষতা বাড়ানো যেতে পারে।
নির্দিষ্ট জাতের জন্য প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, কৌশল অভিযোজনশীলতা উন্নত করুন। বিভিন্ন ট্রেডিং জাতের বৈশিষ্ট্য অনুসারে সূক্ষ্মভাবে প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্যপূর্ণ, নির্দিষ্ট জাতের জন্য কৌশলটির অভিযোজনযোগ্যতা উন্নত করতে পারে।
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যুক্ত করুন, কৌশলগুলির জন্য অভিযোজনশীল শিক্ষা অর্জন করুন। RNN, LSTM এবং অন্যান্য কৌশলগুলিকে শক্তিশালী করুন এবং কৌশলগুলির অভিযোজনযোগ্যতা বাড়ান।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি CT TTM সূচক ব্যবহার করে প্রবণতার দিক নির্ধারণ করে, ওসিলারেটর হোয়াইটের মানকে প্রবেশের সংকেত হিসাবে গ্রহণ করে এবং স্টপ লস ম্যানেজমেন্ট ঝুঁকি অনুসরণ করে। কৌশলটির সুবিধা হ’ল উচ্চ নির্ভুলতা, প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন সহজ, তবে সূচক ব্যর্থতা, অত্যধিক আগ্রাসী স্টপ লস ইত্যাদির ঝুঁকিও রয়েছে। ভবিষ্যতে একাধিক সূচক সমন্বয়, স্টপ লস অপ্টিমাইজেশন, তহবিল পরিচালনার অপ্টিমাইজেশনের মতো পদ্ধতির মাধ্যমে কৌশলটির কার্যকারিতা উন্নত করা যেতে পারে।
/*backtest
start: 2023-10-15 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("CT TTM Squeeze")
length = input(title="Length", defval=20, minval=0)
bband(length, mult) =>
sma(close, length) + mult * stdev(close, length)
keltner(length, mult) =>
ema(close, length) + mult * ema(tr, length)
// Variables
e1 = (highest(high, length) + lowest(low, length)) / 2 + sma(close, length)
osc = linreg(close - e1 / 2, length, 0)
diff = bband(length, 2) - keltner(length, 1)
osc_color = osc[1] < osc[0] ? osc[0] >= 0 ? #00ffff : #cc00cc : osc[0] >= 0 ? #009b9b : #ff9bff
mid_color = diff >= 0 ? green : red
// Strategy
long = osc > 0
short = osc < 0
if long
strategy.entry("Long", strategy.long)
if short
strategy.entry("Short", strategy.short)
plot(osc, color=osc_color, style=histogram, linewidth=2)
plot(0, color=mid_color, style=circles, linewidth=3)