অস্থিরতা ব্যান্ড অসিলেটরের উপর ভিত্তি করে রিভার্সাল ট্র্যাকিং কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি স্টিভ কার্নিশ দ্বারা নির্মিত সিসিটি বোলিংগার ব্যান্ড ওসিলিয়েটরের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, যা মূল্যের ব্রেকওভারের চিহ্নিতকরণ এবং পুনরুদ্ধারের ব্যবস্থা সহ বিপরীত ট্রেডিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি উচ্চ মূল্যকে উত্স ডেটা হিসাবে ব্যবহার করে এবং তারপরে সিসিটি ওয়েভাল ব্যান্ডেজ অ্যাসোসিয়েটরের মান গণনা করে। অ্যাসোসিয়েটরের মান 200 থেকে 200 এর মধ্যে oscillates, 0 মানে গড় মূল্য বিয়োগ 2 গুণ স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়াল, এবং 100 মানে গড় মূল্য যোগ 2 গুণ স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়াল। যখন অ্যাসোসিয়েটরটি তার EMA গড়কে অতিক্রম করে বা তার EMA গড়কে অতিক্রম করে তখন একটি লেনদেনের সংকেত উত্পন্ন করে। বিশেষত, যদি অ্যাসোসিয়েটরটি তার EMA গড়কে অতিক্রম করে এবং তাদের মধ্যে দূরত্বটি সেট করা মার্জিনের চেয়ে বড় হয় তবে এটি বেশি করে; যদি অ্যাসোসিয়েটরটি তার EMA গড়কে অতিক্রম করে এবং তাদের মধ্যে দূরত্বটি সেট করা মার্জিনের চেয়ে কম হয় তবে এটি খালি করে।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
- সিসিটি ওয়েভব্যান্ড ওভারসাইলার সূচক ব্যবহার করে, যা বাজারের প্রভাব রয়েছে, মিথ্যা সংকেত হ্রাস করতে পারে
- ইএমএ গড় এবং প্রান্তিক শর্ত ফিল্টারিং সংকেতগুলির সাথে মিলিত, ঝড়ের সময় অত্যধিক অকার্যকর লেনদেন এড়াতে
- একটি প্রত্যাহারযোগ্য ক্ষতি বন্ধ ব্যবস্থা ব্যবহার করে, যখন ক্ষতির পরিমাণ বেশি হয় তখন ক্ষতির সময় বন্ধ করা যায়
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
- সিসিটি অ্যাসোসিয়েটর নিজেই একটি নির্দিষ্ট বিলম্ব সৃষ্টি করে, যার ফলে দামের বিপরীত হওয়ার সর্বোত্তম সময়টি মিস করা হয়
- খুব বড় মার্জিন এবং খুব ছোট ইএমএ চক্র ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি এবং ঝুঁকি বাড়ায়
- রিভলভাল কন্ট্রোল সেটিংস খুব নমনীয়, যা ক্ষতির ঝুঁকি বাড়ায়
ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের উপায়ঃ
- EMA গড় লাইন চক্র সমন্বয়, দীর্ঘ চক্র ফিল্টার ব্যবহার করে
- ঝুঁকি ও উপকারের ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য প্রান্তিকের যথাযথ সমন্বয়
- একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য পজিশনের অনুপাত হ্রাস করুন
- যথাযথভাবে কমানো এবং কমানোর গতি বাড়ানো
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে উন্নত করা যেতে পারেঃ
- অন্যান্য অস্থিরতার সূচক যেমন ব্রিন ব্যান্ড, কেল্টনার চ্যানেল ইত্যাদির পরিবর্তে, কেনা-বেচা চিহ্নিত করুন
- ট্রেডিং সিগন্যালের নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য অন্যান্য ফিল্টারিং সূচক যেমন MACD, RSI ইত্যাদি যুক্ত করা হয়েছে
- মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরামিতিগুলিকে অপ্টিমাইজ করুন, যেমন ইএমএ চক্র, প্রান্তিক মান ইত্যাদি
- ট্রেডিং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য পজিশন ম্যানেজমেন্ট ব্যবস্থা যেমন ফিক্সড রেট পজিশন, মার্টিনগেল ইত্যাদি বৃদ্ধি করা
- অপ্টিমাইজড রিটার্ন স্টপিং, যেমন অস্থির স্টপিং বা এটিআর স্টপিং
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি সামগ্রিকভাবে একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল যা সিসিটি রেঞ্জের সূচকগুলির উপর ভিত্তি করে মূল্যের বিপরীত সিদ্ধান্ত নেয়। এর কিছু সুবিধা রয়েছে তবে উন্নতির জন্য জায়গা রয়েছে। প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, ফিল্টারিং সূচক যুক্ত করা, বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল ব্যবহার করা, মেশিন লার্নিং প্রবর্তন করা ইত্যাদির মাধ্যমে কৌশলটির স্থায়িত্ব এবং লাভজনকতা আরও বাড়ানো যেতে পারে।
/*backtest
start: 2023-11-15 00:00:00
end: 2023-11-17 11:00:00
period: 45m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
// This strategy is based on the CCT Bollinger Band Oscillator (CCTBO)
// developed by Steve Karnish of Cedar Creek Trading and coded by LazyBear.
// Indicator is available here https://www.tradingview.com/v/iA4XGCJW/
strategy("Strategy CCTBBO v2 | Fadior", shorttitle="Strategy CCTBBO v2", pyramiding=0, precision=2, calc_on_order_fills=false, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, currency="USD", default_qty_value=100, overlay=false)
length_stddev=input(title="Stddev loopback period",defval=20)
length_ema=input(title="EMA period", defval=2)
margin=input(title="Margin", defval=0, type=float, step=0.1)
price = input(title="Source", defval=high)
digits= input(title="Number of digits",defval=2,step=1,minval=2,maxval=6)
offset = input(title="Trailing offset (0.01 = 1%) :", defval=0.013, type=float, step=0.01)
pips= input(title="Offset in ticks ?",defval=false,type=bool)
src=request.security(syminfo.tickerid, "1440", price)
cctbbo=100 * ( src + 2*stdev( src, length_stddev) - sma( src, length_stddev ) ) / ( 4 * stdev( src, length_stddev ) )
ul=hline(150, color=gray, editable=true)
ll=hline(-50, color=gray)
hline(50, color=gray)
fill(ul,ll, color=green, transp=90)
plot(style=line, series=cctbbo, color=blue, linewidth=2)
plot(ema(cctbbo, length_ema), color=red)
d = digits == 2 ? 100 : digits == 3 ? 1000 : digits == 4 ? 10000 : digits == 5 ? 100000 : digits == 6 ? 1000000 : na
TS = 1
TO = pips ? offset : close*offset*d
CQ = 100
TSP = TS
TOP = (TO > 0) ? TO : na
longCondition = crossover(cctbbo, ema(cctbbo, length_ema)) and cctbbo - ema(cctbbo, length_ema) > margin
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Close Long", "Long", qty_percent=CQ, trail_points=TSP, trail_offset=TOP)
shortCondition = crossunder(cctbbo, ema(cctbbo, length_ema)) and cctbbo - ema(cctbbo, length_ema) < -margin
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Close Short", "Short", qty_percent=CQ, trail_points=TSP, trail_offset=TOP)