মাল্টি-ফ্যাক্টর মোমেন্টাম রিভার্সাল কম্বিনেশন কৌশল


সৃষ্টির তারিখ: 2023-11-21 11:20:31 অবশেষে সংশোধন করুন: 2023-11-21 11:20:31
অনুলিপি: 1 ক্লিকের সংখ্যা: 603
1
ফোকাস
1621
অনুসারী

মাল্টি-ফ্যাক্টর মোমেন্টাম রিভার্সাল কম্বিনেশন কৌশল

ওভারভিউ

এই কৌশলটি একটি বহু-ফ্যাক্টর সমন্বয় কৌশল যা বিপরীত ফ্যাক্টর এবং গতিশীল ফ্যাক্টর ব্যবহার করে বাজারে বিপরীত সুযোগগুলি সনাক্ত করার উদ্দেশ্যে। কৌশলটি প্রথমে দীর্ঘ নেতিবাচক বিপরীত ফ্যাক্টর ব্যবহার করে এবং পিক্সিংয়ের পরে বিপরীত সুযোগগুলি সনাক্ত করে। তারপরে গতিশীলতার সূচকটি ব্যবহার করে দ্বিতীয়বারের জন্য ফিল্টার করা হয়, বড় প্রবণতার অধীনে বিপরীত মিথ্যা সংকেতগুলি ফিল্টার করে, যার ফলে সংক্ষিপ্ত লাইন বিপরীত সুদারের সুযোগগুলি লক করা যায়।

কৌশল নীতি

এই কৌশল দুটি অংশে বিভক্তঃ

  1. 123 বিপরীত ফ্যাক্টর

এই অংশটি দিনের মধ্যে বিপরীত ধারণা ব্যবহার করে, পূর্বের দিনের বন্ধের দামের সাথে পূর্বের দু’দিনের বন্ধের দামের সম্পর্ক নির্ধারণ করে, ধীর গতির কে লাইনের বিপরীত সুযোগ সনাক্তকরণের সাথে। নির্দিষ্ট যুক্তি হলঃ

  • ক্রয় সংকেতঃ ক্রয় সংকেতটি ক্রয় করা হয় যখন ক্রয় মূল্যের ক্রয় মূল্যের ক্রয় হয় এবং ক্রয় মূল্যের ক্রয় হয় যখন ক্রয় মূল্যের ক্রয় মূল্যের ক্রয় হয়। ক্রয় সংকেতটি ক্রয় করা হয় যখন ক্রয় মূল্যের ক্রয় মূল্যের ক্রয় হয়।

  • বিক্রয় সংকেত: ক্রমাগত দুই দিন বন্ধের দাম বাড়ার পরে বন্ধের দাম কমে যায়, এবং নয় দিনের দ্রুত কে লাইন 50 এর বেশি হলে বিক্রয় সংকেত তৈরি হয়।

  1. ইলেগডিক গতিশীল কম্পন সূচক (ইটিএসআই)

এই অংশটি তিনটি ইএমএ সমতল মূল্যের গতিশীলতার পদ্ধতি ব্যবহার করে গতিশীলতার সূচকটি তৈরি করে। সূচক সূত্রটি নিম্নরূপঃ

   xPrice1 = close - close[1]  
   xPrice2 = abs(close - close[1])
   xSMA_R = EMA(EMA(EMA(xPrice1,r), s), u) 
   xSMA_aR = EMA(EMA(EMA(xPrice2, r), s), u)
   xTSI = xSMA_R / xSMA_aR * 100
   xEMA_TSI = EMA(xTSI, N)

এর মধ্যে, xSMA_R হল দামের গতিশীলতার ইএমএ মসৃণকরণ, xSMA_aR হল দামের ওঠানামার প্রস্থের ইএমএ মসৃণকরণ, xTSI হল উভয়ের অনুপাতের গঠনকারী গতিশীলতার সূচক, xEMA_TSI হল xTSI এর আবার ইএমএ মসৃণকরণ। এই সূচকটি ট্রেডিং নির্দেশ হিসাবে xTSI এবং xEMA_TSI এর সম্পর্ক বিচার করে।

অবশেষে, কৌশলটি দুটি অংশের সংকেতকে AND অপারেশনে পরিণত করে এবং প্রকৃত ট্রেডিং নির্দেশনাটি তখনই তৈরি হয় যখন উভয় অংশের ফ্যাক্টরগুলি একইভাবে সংকেত দেয়।

কৌশলগত সুবিধা

এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হল এটি একটি মাল্টি ফ্যাক্টর ডিজাইন যা জাল সংকেতগুলিকে ফিল্টার করে এবং উচ্চমানের ব্যবসায়ের সুযোগগুলি আবিষ্কার করে। বিশেষত, নিম্নলিখিত তিনটি বিষয় রয়েছেঃ

  1. 123 বিপরীতমুখী ফ্যাক্টরটি সংকলন পতনের পরে স্বল্পমেয়াদী বিপরীতমুখী পয়েন্টগুলি সনাক্ত করতে পারে।

  2. এলগডিক গতিশীলতা সূচকটি একটি বড় প্রবণতার দিকটি কার্যকরভাবে নির্ধারণ করতে পারে এবং একটি বড় প্রবণতার মধ্যে বিপরীত সংকেত এড়াতে পারে, যার ফলে মিথ্যা সংকেতগুলি ফিল্টার করা যায়।

  3. দুটি অংশের সংকেত এন্ড অপারেশন ব্যবহার করে, যা সংকেতের গুণমান উন্নত করে এবং কৌশল স্থিতিশীলতা বাড়ায়।

কৌশলগত ঝুঁকি

যদিও এই কৌশলটি ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য একটি মাল্টি-ফ্যাক্টর ডিজাইন ব্যবহার করে, তবে নিম্নলিখিত প্রধান ঝুঁকিগুলি রয়েছেঃ

  1. বিপরীতমুখী সংকেতগুলি একটি অস্থির প্রবণতা হতে পারে এবং মুনাফা অর্জন করতে পারে না।

  2. দুটি ফ্যাক্টরের মধ্যে প্যারামিটার সেট করা বিষয়বস্তুগত, যা নির্দিষ্ট জাতের জন্য উপযুক্ত হতে পারে।

  3. বিপরীতমুখী দামের পুনঃনির্ধারণের ফলে ক্ষতির ঝুঁকি বাড়তে পারে।

এই ঝুঁকিগুলিকে প্রশমিত করা যেতে পারে আরও জাতের জন্য প্যারামিটারগুলিকে অনুকূলিতকরণ করে, বিপরীতমুখী হোল্ডিংয়ের সময় নিয়ন্ত্রণ করে এবং সূচক সম্পর্কের পরিবর্তনগুলি রিয়েল-টাইমে পর্যবেক্ষণ করে।

কৌশল অপ্টিমাইজেশন

এই কৌশলটি মূলত নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ

  1. আরও বেশি মিলিত তথ্যের নমুনা খুঁজতে দুটি ফ্যাক্টরের প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করুন।

  2. একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস কৌশল বাড়ানো।

  3. প্রবণতা এবং ঝড়ের জাতের জন্য বিভিন্ন প্যারামিটার ব্যবহার করা হয়েছে।

  4. ফ্যাক্টর ওজনের ব্যবস্থা বাড়ানো, যাতে ভাল পারফরম্যান্সকারী ফ্যাক্টরগুলিকে আরও বেশি ওজনের অধিকার দেওয়া যায়।

  5. মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যোগ করা, প্যারামিটারগুলির স্বয়ংক্রিয় অপ্টিমাইজেশন এবং আপডেট করা।

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি সফলভাবে বিপরীতমুখী ফ্যাক্টর এবং গতিশীলতার সূচকগুলিকে একত্রিত করে একটি মাল্টি-ফ্যাক্টর অপ্টিমাইজেশন ডিজাইন অর্জন করে। এটি স্বল্পমেয়াদী বিপরীতমুখী সুযোগগুলিকে কার্যকরভাবে সনাক্ত করতে পারে এবং গতিশীলতার সূচকগুলিকে সংকেতগুলির দ্বিতীয় যাচাইয়ের জন্য ব্যবহার করে, যার ফলে কৌশলটির সাফল্যের হার বৃদ্ধি পায়। যদিও কৌশলটিতে এখনও কিছু উন্নতির জায়গা রয়েছে, তবে এর মূল ধারণাটি পরিমাণগত কৌশলগুলির নকশার জন্য একটি ভাল রেফারেন্স সরবরাহ করে।

কৌশল সোর্স কোড
/*backtest
start: 2023-10-21 00:00:00
end: 2023-11-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 30/07/2020
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// 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.
//
// Second strategy
// r - Length of first EMA smoothing of 1 day momentum        4
// s - Length of second EMA smoothing of 1 day smoothing      8    
// u- Length of third EMA smoothing of 1 day momentum         6  
// Length of EMA signal line                                  3
// Source of Ergotic TSI                                      Close
//
// This is one of the techniques described by William Blau in his book "Momentum,
// Direction and Divergence" (1995). If you like to learn more, we advise you to 
// read this book. His book focuses on three key aspects of trading: momentum, 
// direction and divergence. Blau, who was an electrical engineer before becoming 
// a trader, thoroughly examines the relationship between price and momentum in 
// step-by-step examples. From this grounding, he then looks at the deficiencies 
// in other oscillators and introduces some innovative techniques, including a 
// fresh twist on Stochastics. On directional issues, he analyzes the intricacies 
// of ADX and offers a unique approach to help define trending and non-trending periods.  
//
// 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


ETSI(r,s,u,SmthLen) =>
    pos = 0
    xPrice = close
    xPrice1 = xPrice - xPrice[1]
    xPrice2 = abs(xPrice - xPrice[1])
    xSMA_R = ema(ema(ema(xPrice1,r), s),u)
    xSMA_aR = ema(ema(ema(xPrice2, r), s),u)
    Val1 = 100 * xSMA_R
    Val2 = xSMA_aR
    xTSI = iff (Val2 != 0, Val1 / Val2, 0)
    xEMA_TSI = ema(xTSI, SmthLen)
    pos:= iff(xTSI > xEMA_TSI, 1,
    	   iff(xTSI < xEMA_TSI, -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Ergodic TSI", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
r = input(4, minval=1)
s = input(8, minval=1)
u = input(6, minval=1)
SmthLen = input(3, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posETSI = ETSI(r,s,u,SmthLen)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posETSI == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posETSI == -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 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )