চলমান গড় আয়তন মূল্য প্রবণতা আক্রমণ দোলন কৌশল


সৃষ্টির তারিখ: 2023-11-16 16:46:51 অবশেষে সংশোধন করুন: 2023-11-16 16:46:51
অনুলিপি: 1 ক্লিকের সংখ্যা: 627
1
ফোকাস
1617
অনুসারী

চলমান গড় আয়তন মূল্য প্রবণতা আক্রমণ দোলন কৌশল

ওভারভিউ

এই কৌশলটি চলমান গড়, পরিমাপ মূল্য এবং অস্থিরতার সূচকগুলির সাথে মিলিত হয়, যা একটি ট্রিপল ফিল্টার গঠন করে, যা একটি মধ্যম সংক্ষিপ্ত লাইনের প্রবণতা ধরার জন্য এবং প্রবণতার পরিস্থিতিতে আরও ভাল রিটার্ন পাওয়ার জন্য।

মূলনীতি

এই কৌশলটি মূলত তিনটি অংশে বিভক্তঃ

  1. চলমান গড় সূচক

২০ দিনের ইন্ডেক্সাল মুভিং এভারেজ এবং ৬০ দিনের ইন্ডেক্সাল মুভিং এভারেজ ব্যবহার করে প্রবণতা ফিল্টার তৈরি করুন। স্বল্পমেয়াদী মুভিং এভারেজের উপরে দীর্ঘমেয়াদী মুভিং এভারেজ অতিক্রম করার সময় একটি কেনার সংকেত তৈরি হয়; যখন স্বল্পমেয়াদী মুভিং এভারেজের নীচে দীর্ঘমেয়াদী মুভিং এভারেজ অতিক্রম করা হয় তখন একটি বিক্রয় সংকেত তৈরি হয়।

  1. মূল্য-মান সূচক

লেনদেনের পরিমাণকে লেনদেনের পরিমাণ দ্বারা গণনা করা পরিমাণ-মূল্য সূচক ব্যবহার করে তহবিলের প্রবাহের দিকনির্দেশনা করুন। পরিমাণের দাম বৃদ্ধি তহবিলের নেট প্রবাহের ইঙ্গিত দেয়, পরিমাণের দাম হ্রাস তহবিলের নেট প্রবাহের ইঙ্গিত দেয়। পরিমাণ-মূল্য সূচকটি শূন্য রূপান্তর, প্রবণতা পরিবর্তনের সংকেত হিসাবে কাজ করতে পারে।

  1. ব্রিন ব্যান্ড ইন্ডিকেটর

20 দিনের ডোনচিয়ান চ্যানেল প্রস্থ ব্যবহার করে ব্রিনের প্যারামিটার গণনা করুন, একটি উত্থান-পতন কক্ষপথ তৈরি করুন। যখন দামটি উত্থানের কাছাকাছি থাকে, তখন এটি পুনরুদ্ধারের চাপের মুখোমুখি হতে পারে; যখন দামটি নীচের দিকে চলে যায়, তখন এটি একটি সমর্থন পুনরুদ্ধারের সুযোগের মুখোমুখি হতে পারে

এই তিনটি অংশকে একত্রিত করে, ক্যাপচারের মধ্যে সংক্ষিপ্ত লাইনের প্রবণতা তৈরি করার জন্য একটি বহুমুখী কৌশল। যখন স্বল্পমেয়াদী চলমান গড় দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড় অতিক্রম করে, এবং পরিমাণের মূল্য সূচকটি উচ্চতর প্রবণতায় থাকে, যখন দামটি ব্রিনের ব্যান্ডটি ছেড়ে চলে যায়, তখন একটি কেনার সংকেত তৈরি হয়; যখন স্বল্পমেয়াদী চলমান গড়ের নীচে দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড় অতিক্রম করে, পরিমাণের মূল্য সূচকটি নিম্নমুখী প্রবণতায় থাকে, যখন দামটি ব্রিনের ব্যান্ডটি ছেড়ে চলে যায়, তখন একটি বিক্রয় সংকেত তৈরি হয়।

সুবিধা

এই কৌশলটির সুবিধাগুলো হলঃ

  1. ত্রিমাত্রিক ফিল্টারিং কার্যকরভাবে ভুয়া ব্রেকআপ এড়াতে সাহায্য করে।

  2. কিন্তু, ট্রেন্ড, তহবিল প্রবাহ এবং ওভারবয় ওভারসেলের ক্ষেত্রে, সিগন্যাল আরো নির্ভরযোগ্য।

  3. সূচক প্যারামিটারগুলি বিভিন্ন চক্র এবং জাতের জন্য অনুকূলিত করা হয়েছে।

  4. “অনুগ্রহপূর্বক, আপনার অ্যাকাউন্টটি পুনরুদ্ধার করুন।

  5. লজিক পরিষ্কার এবং সহজে বোঝা যায়, প্যারামিটারগুলি নমনীয়ভাবে সামঞ্জস্য করা যায়।

ঝুঁকি

এই কৌশলটির কিছু ঝুঁকিও রয়েছেঃ

  1. প্রবণতা পরিবর্তনের ঝুঁকি। যখন বাজারের প্রবণতা পরিবর্তিত হয়, তখন স্টপ লস হতে পারে।

  2. পরিমাণ-মূল্য সূচকের পিছিয়ে পড়া পরিমাণ-মূল্য সূচকের পিছিয়ে থাকা দামের পরিবর্তন, সম্ভবত ক্রয়-বিক্রয় পয়েন্ট মিস করা

  3. প্যারামিটার সমন্বয় করা কঠিন। বিভিন্ন জাত এবং সময়কালের জন্য প্যারামিটার সমন্বয় করা প্রয়োজন, অন্যথায় এটি কার্যকর হতে পারে না।

  4. প্রত্যাহার নিয়ন্ত্রণ উন্নত করা যেতে পারে। গতিশীল স্টপ লস বা পজিশন ম্যানেজমেন্টের মাধ্যমে প্রত্যাহার নিয়ন্ত্রণ আরও অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে।

অপ্টিমাইজেশান দিক

এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে উন্নত করা যেতে পারেঃ

  1. স্টপ লস স্ট্র্যাটেজি বাড়ানো, স্টপ লস সরানো, স্টপ লস ট্র্যাকিং ইত্যাদির মাধ্যমে প্রত্যাহার নিয়ন্ত্রণ করা।

  2. পজিশন ম্যানেজমেন্ট মডিউল যুক্ত করুন, বাজারের অস্থিরতার গতিশীলতা অনুসারে পজিশনের আকার সামঞ্জস্য করুন

  3. বিভিন্ন জাতের চক্রের অধীনে সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে বের করার জন্য সূচক প্যারামিটারগুলিকে অপ্টিমাইজ করুন।

  4. মেশিন লার্নিং মডেলের সাহায্যে সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষমতা বাড়ানো এবং সংকেতের নির্ভুলতা বাড়ানো।

  5. এটি আবেগের পরিমাপ, সংবাদ, ইত্যাদির সাথে মিলিত হয়ে জরুরী ঘটনার বিচার করতে সাহায্য করে।

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি চলমান গড়, পরিমাণের সূচক এবং ব্রিনের ব্যান্ডের সূচকগুলির সমন্বিত ব্যবহার করে, যা মাঝারি এবং সংক্ষিপ্ত লাইনে প্রবণতা ক্যাপচার করার সময় ভাল পারফরম্যান্স করে। স্টপ লস, পজিশন ম্যানেজমেন্ট এবং প্যারামিটার নির্বাচনের মতো দিকগুলি আরও অনুকূলিতকরণের মাধ্যমে আরও ভাল কৌশলগত প্রভাব অর্জন করা যায়। এই কৌশলটির যুক্তিটি পরিষ্কার এবং সহজেই বোঝা যায়, বিভিন্ন প্রয়োজন অনুসারে সূচক এবং প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করতে পারে, এটির দুর্দান্ত নমনীয়তা রয়েছে।

কৌশল সোর্স কোড
/*backtest
start: 2023-10-16 00:00:00
end: 2023-11-15 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 29/04/2019
// This is combo strategies for get 
// a cumulative signal. Result signal will return 1 if two strategies 
// is long, -1 if all strategies is short and 0 if signals of strategies is not equal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The 
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50. 
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Secon strategy
// The Average Directional Movement Index Rating (ADXR) measures the strength 
// of the Average Directional Movement Index (ADX). It's calculated by taking 
// the average of the current ADX and the ADX from one time period before 
// (time periods can vary, but the most typical period used is 14 days).
// Like the ADX, the ADXR ranges from values of 0 to 100 and reflects strengthening 
// and weakening trends. However, because it represents an average of ADX, values 
// don't fluctuate as dramatically and some analysts believe the indicator helps 
// better display trends in volatile markets.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
    vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing) 
    vSlow = sma(vFast, DLength)
    pos = 0.0
    pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
	         iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0))) 
	pos

fADX(Len) =>
    up = change(high)
    down = -change(low)
    trur = rma(tr, Len)
    plus = fixnan(100 * rma(up > down and up > 0 ? up : 0, Len) / trur)
    minus = fixnan(100 * rma(down > up and down > 0 ? down : 0, Len) / trur)
    sum = plus + minus 
    100 * rma(abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), Len)

ADXR(LengthADX, LengthADXR, Signal1, Signal2) =>
    xADX = fADX(LengthADX)
    xADXR = (xADX + xADX[LengthADXR]) / 2
    pos = 0.0
    pos := iff(xADXR < Signal1, 1,
           iff(xADXR > Signal2, -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal and Average Directional Movement Index Rating", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
LengthADX = input(title="Length ADX", defval=14)
LengthADXR = input(title="Length ADXR", defval=14)
Signal1 = input(13, step=0.01)
Signal2 = input(45, step=0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posADXR = ADXR(LengthADX, LengthADXR, Signal1, Signal2 )
pos = iff(posReversal123 == 1 and posADXR == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posADXR == -1, -1, 0)) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	 
if (possig == 0) 
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )