দ্বিপদী চলমান গড় ট্রেন্ড কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
বাইনোমিয়াল মুভিং এভারেজ (Binomial Moving Average, সংক্ষেপে বিএমএ) একটি নতুন ধরণের মুভিং এভারেজ সূচক। এটি দ্বিপদী ফ্যাক্টরগুলির অর্ধেক ব্যবহার করে গড় মূল্য গণনা করে, যা গণনা পদ্ধতির অনন্য, মসৃণতা এবং ব্যবহারিকতার সুবিধাগুলি রয়েছে।
এই কৌশলটি দ্রুত বিএমএ এবং ধীর বিএমএর সমন্বয় করে এবং একটি ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরি করে যা এমএসিডি-র মতো ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরি করে। এটি একটি প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল। এটি একাধিক চক্রের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে এবং মাঝারি এবং দীর্ঘ লাইন অপারেশনের জন্য উপযুক্ত।
কৌশলগত বিবরণ
কৌশল নাম
বাইনোমিয়াল মুভিং এভারেজ ট্রেন্ড কৌশল
কৌশল নীতি
দ্বিপদী চলমান গড় গণনা করুন (BMA) । এটি ব্যবহারকারীর সেট করা চক্রের দৈর্ঘ্যের উপর ভিত্তি করে দ্বিপদী ফ্যাক্টর গণনা করে এবং তারপরে তার অর্ধেক মূল্যকে ওজনযুক্ত গড় হিসাবে গ্রহণ করে। উদাহরণস্বরূপ, চক্রের দৈর্ঘ্য 5 হলে, 9 টি দ্বিপদী ফ্যাক্টর গণনা করা হয় এবং তার অর্ধেককে ওজনযুক্ত গড় হিসাবে নেওয়া হয়। এটি সাম্প্রতিক কয়েকটি কে-রেখার ওজনকে আরও বড় করে তোলে এবং আরও মসৃণ করে তোলে।
দ্রুত বিএমএ চক্র এবং ধীর বিএমএ চক্র সেট করুন। দ্রুত বিএমএ দামের পরিবর্তনের জন্য আরও সংবেদনশীল এবং ধীর বিএমএ আরও স্থিতিশীল। তাদের ক্রস ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে।
যখন দ্রুত BMA উপরে ধীর BMA অতিক্রম করে, তখন বেশি করুন; যখন দ্রুত BMA নিচে ধীর BMA অতিক্রম করে, তখন খালি করুন। মাঠে প্রবেশের পর, বিপরীত সিগন্যাল না আসা পর্যন্ত অবস্থান ধরে রাখুন।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হল যে এটি বিএমএ সূচক গণনা করার পদ্ধতিতে নতুন, এটি চলমান গড়ের সুবিধাগুলি বাড়িয়ে তোলে, মসৃণতা এবং ব্যবহারিকতা বৃদ্ধি করে। ইএমএ এবং এসএমএর তুলনায়, বিএমএ সাম্প্রতিক কে লাইনের উপর আরও বেশি ওজন বহন করে এবং আরও অনেক ঐতিহাসিক তথ্য সংরক্ষণ করে। এটি প্রবণতাকে আরও ভালভাবে ধরতে এবং কম মিথ্যা সংকেত তৈরি করতে সক্ষম করে।
তদুপরি, দ্রুত এবং ধীর বিএমএ’র সমন্বয়টি চলমান গড়ের সুবিধাগুলি পুরোপুরি ব্যবহার করে, এটি প্রচুর শব্দকে ফিল্টার করে এবং ট্রেডিং সিগন্যালগুলি কেবলমাত্র প্রবণতা পাল্টানোর সময় উত্পন্ন করে। কৌশলটি নিজেই যুক্তিযুক্তভাবে সহজ, সহজেই বোঝা এবং বাস্তবায়িত, মাঝারি এবং দীর্ঘ লাইন অপারেশনের জন্য উপযুক্ত।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির প্রধান ঝুঁকিগুলো হলঃ
সমস্ত ট্রেন্ড ট্র্যাকিং কৌশলগুলির মতো, ট্রেন্ড বিপরীত হওয়ার সময় ক্ষতির ঝুঁকি রয়েছে। সমাধানটি হ’ল স্টপ লস সেট করা বা BMA কে আরও সংবেদনশীল করার জন্য প্যারামিটারগুলি অপ্টিমাইজ করা।
BMA প্যারামিটার সেট করা ভুল হলে কৌশলটির কার্যকারিতা প্রভাবিত হতে পারে। যদি দ্রুত BMA খুব সংবেদনশীল হয়, তাহলে মিথ্যা সংকেত বাড়বে; যদি ধীর BMA খুব পিছিয়ে থাকে, তাহলে ট্রেন্ডের সুযোগ মিস হতে পারে। সর্বোত্তম প্যারামিটার খুঁজতে মাল্টি-কম্পোনেন্স টেস্ট প্রয়োজন।
এই কৌশলটি ডিফল্টরূপে পূর্ণ পজিশনে লেনদেন করে, এবং একক ক্ষতি হ্রাস করার জন্য ঝুঁকি পছন্দ অনুসারে পজিশন ব্যবস্থাপনা সেট করতে পারে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটির প্রধান অপ্টিমাইজেশান দিক হল BMA নিজেই এবং সমন্বয় প্যারামিটারগুলির পরীক্ষা।
চক্র সেটিংঃ বিভিন্ন দ্রুত BMA চক্র এবং ধীর BMA চক্র পরীক্ষা করুন এবং সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে বের করুন। সাধারণত দ্রুত চক্র 10-30 এবং ধীর চক্র 20-60 এর মধ্যে থাকে।
বিএমএ ওজনঃ বিএমএর ওজন বন্টন করার বিভিন্ন পদ্ধতি পরীক্ষা করা যেতে পারে, যা সম্পূর্ণরূপে দ্বিপদী ফ্যাক্টরগুলির অর্ধেক, বা সাম্প্রতিক কয়েকটি কে-লাইনের উপর বেশি গুরুত্ব দেয়। এটি বিএমএর মসৃণতা আরও বাড়িয়ে তুলতে পারে।
ফিল্টার শর্তাদিঃ অপ্রয়োজনীয় সংকেত এড়ানোর জন্য মূল্যের ব্রেকডাউন, লেনদেনের পরিমাণ বৃদ্ধি ইত্যাদি ফিল্টার শর্তাদি সেট করা যেতে পারে।
স্টপ লস মেকানিজম, পোজিশান ম্যানেজমেন্টও যোগদানের পরীক্ষা, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করতে পারে।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি প্রথমবারের মতো দ্বিপদী চলমান গড়ের একটি অনন্য সূচক উপস্থাপন করে, যা চলমান গড়ের গণনা পদ্ধতিকে উন্নত করে, যার ফলে কৌশলটির সামগ্রিক ব্যবহারযোগ্যতা এবং স্থায়িত্ব উভয়ই বাড়ানো হয়। দ্রুত বিএমএ এবং ধীর বিএমএর ক্রসগুলি সহজ এবং কার্যকর ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরি করে। এই কৌশলটির মসৃণতা প্যারামিটার এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য আরও অপ্টিমাইজেশনের জায়গা রয়েছে। এটি একটি খুব প্রতিশ্রুতিবদ্ধ ট্রেন্ড ট্র্যাকিং কৌশল।
/*backtest
start: 2022-12-07 00:00:00
end: 2023-12-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © HosseinDaftary
//@version=4
strategy("Binomial Moving Average","BMA", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100 ,max_bars_back=96)
//Binomial Moving Average:This type of moving average that is made by myself and i did not see anywhere before uses the half of binomial cofficients for
//averaging the prices for example if the period be 5 then we use the 9 degree binomial cofficients(that yields 10 cofficients) and use half of them.
//we use 126/256 for last bar,84/256,36/256,9/256 and finally use 1/256 for 5th bar. Seemingly this MA works better than EMA.
fa_ma=input(title='Fast MA',defval=10)
sl_ma=input(title='Slow MA',defval=30)
fac(n)=>
fact=1
for i= 1 to n
fact:=fact*i
fact
cof= array.new_float(sl_ma)
hn_ma(price,length)=>
sum=1.0
sum1=0.0
array.set(cof,length-1,1)
for i=2 to length
array.set(cof,length-i,fac(2*length-1)/(fac(i-1)*fac(2*length-i)))
sum:=sum+array.get(cof,length-i)
for i=0 to length-1
array.set(cof,i,array.get(cof,i)/sum)
sum1:=sum1+array.get(cof,i)*price[i]
sum1
hn1=plot(hn_ma(close,sl_ma) , color=#00ff00)
hn2=plot(hn_ma(close,fa_ma) ,color=#ff0000)
fill(hn1,hn2,color=hn_ma(close,fa_ma)>hn_ma(close,sl_ma)?color.green:color.red)
longCondition = crossover(hn_ma(close, fa_ma), hn_ma(close, sl_ma))
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
shortCondition = crossunder(hn_ma(close, fa_ma), hn_ma(close, sl_ma))
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)