
এই কৌশলটি প্রবণতা সম্পর্কে সঠিক বিচার করতে পারে ডাবল হুল মুভিং এভারেজ, ক্যাপাসিটি ওয়েটেড মুভিং এভারেজ, এমএসিডি ইন্ডিকেটর এবং রিয়েল স্ট্রেনথ ইন্ডিকেটর ব্যবহার করে। এটি বাজারের পরিবর্তিত পরিবেশে স্বয়ংক্রিয়ভাবে মানিয়ে নিতে সক্ষম এবং এটির শক্তিশালী অভিযোজনযোগ্যতা রয়েছে।
এই কৌশলটির কেন্দ্রীয় সূচক হল ডাবল হুল মুভিং এভারেজ, যা দুটি প্যারামিটার কেহ এবং তেহ দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হয়। এই দুটি প্যারামিটার যথাক্রমে দ্রুত এবং ধীর লাইনের সময়কাল নির্ধারণ করে। দ্রুত এবং ধীর লাইনগুলি একটি গোল্ডেন ফর্ক গঠন করে এবং বর্তমান প্রবণতা নির্ধারণ করে।
সহায়ক বিচার সূচকটি ধারণক্ষমতাযুক্ত ওজনযুক্ত মুভিং এভারেজ মেহ 1। যখন দাম মেহ 1 এর উপরে থাকে, তখন এটি মুদ্রাস্ফীতির পরিস্থিতি; যখন দাম মেহ 1 এর নীচে থাকে, তখন এটি মুদ্রাস্ফীতির পরিস্থিতি।
আরেকটি সহায়ক বিচারক হল MACD। এটি দ্রুত চলমান গড়কে হ্রাস করে MACD এবং তারপরে MACD এর চলমান গড়কে সংকেত লাইন হিসাবে ব্যবহার করে। যখন MACD সংকেত লাইনের চেয়ে বেশি থাকে তখন এটি একটি উজ্জ্বল পরিস্থিতি।
সর্বশেষ একটি সহায়ক বিচারক হল টিএসআই, যা দামের পরিবর্তনের হারকে দ্বিগুণ মসৃণভাবে গণনা করে পাওয়া যায়। এর পরম মানের আকারটি দামের পরিবর্তনের গতির প্রতিনিধিত্ব করে। ক্রয় এবং বিক্রয়ের শর্তে, টিএসআইয়ের সংকেত লাইনের বিচার করা হয়, এন্ট্রি এবং প্রস্থানগুলির সময় নিয়ন্ত্রণ করা হয়।
এই সূচকগুলির সংমিশ্রণ থেকে প্রবণতা সম্পর্কে সঠিক ধারণা পাওয়া যায়, এবং প্যারামিটারগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বাজারের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হয়।
ডাবল হুল মুভিং এভারেজকে প্রধান বিচারক হিসেবে ব্যবহার করা, অন্যান্য একাধিক সূচকের সমন্বয়ে ব্যবহার করা, বিচার সঠিকতা বাড়াতে এবং মিথ্যা সংকেত কমাতে পারে।
টিএসআই সূচকগুলি ব্যবহার করে বাজারে প্রবেশ এবং বেরিয়ে যাওয়ার সময় নির্ধারণ করা যায় এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করা যায়।
বিভিন্ন প্যারামিটার স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করা যায়, এবং বাজারের পরিবর্তনের সাথে স্বয়ংক্রিয়ভাবে মানিয়ে নিতে পারে।
সূচক সমন্বয় এবং প্যারামিটারগুলিকে স্ব-অনুকূলিতকরণ করার জন্য, কৌশলটি স্থিতিশীল এবং ক্রমাগতভাবে লাভজনক।
যদিও টিএসআই সূচকটি সময় নির্ধারণের জন্য যুক্ত করা হয়েছে, তবে অ্যালগরিদমটি প্রবণতা প্রকারের সূচক ব্যবহার করে, যদি বাজারে ঝড়ের ঝাঁকুনি দেখা দেয় তবে লাভ-ক্ষতির ওঠানামা বাড়বে।
ভুল প্যারামিটার সেট করার ফলে কৌশলটি ব্যর্থ হতে পারে, আপনার নিজের অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে প্যারামিটারগুলি যুক্তিসঙ্গতভাবে সেট করা দরকার।
মাল্টি-ইনডিকেটর পোর্টফোলিও গণনা বৃদ্ধি করে, বড় পরিমাণে ডেটা সহ স্টক এবং সময়কালের উপর ভুল রিপোর্ট করার সম্ভাবনা বৃদ্ধি করে, ডেটা ব্যাপ্তি নিয়ন্ত্রণ করা প্রয়োজন।
অস্বাভাবিক তথ্যের হস্তক্ষেপ রোধ করতে সূচকগুলির গণনা কার্যকারিতা পর্যবেক্ষণ করা প্রয়োজন।
BOLL ইত্যাদির মতো অন্যান্য সহায়ক সূচকগুলি পরীক্ষা করা যেতে পারে যাতে সংকেতগুলি আরও নির্ভুল এবং নির্ভরযোগ্য হয়।
লজিস্টিক ইন-এন্ড-আউট-অফ-মার্কেটিং অপ্টিমাইজ করুন, স্টপ লস স্টপ কন্ডিশন সেট করুন, একক লাভ-ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করুন।
ট্রেডিং প্রজাতির প্যারামিটারগুলিকে প্রশিক্ষণ ও অপ্টিমাইজ করা, যাতে তারা বিভিন্ন জাতের সাথে আরও ভালভাবে মানিয়ে নিতে পারে।
প্যারামিটার অ্যাডাপ্টমেন্ট মডিউল যুক্ত করা হয়েছে, যাতে কৌশল প্যারামিটারগুলি সাম্প্রতিক লেনদেনের প্রভাবের উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করতে পারে।
এই কৌশলটি একাধিক সূচকের সুবিধাগুলিকে সংহত করে, সূচক প্যাকেজটি ট্রেন্ডের দিকনির্দেশের জন্য ব্যবহার করে, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের সাথে সাথে বিচারটির নির্ভুলতা বাড়ায়। প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন এবং লজিক অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে, কৌশলটি বাজারের পরিবর্তনের সাথে আরও ভালভাবে খাপ খাইয়ে নিতে পারে, ক্রমাগত ক্ষতির হ্রাসের ভিত্তিতে আরও বেশি লাভ অর্জন করতে পারে। এই কৌশলটি স্থিতিশীল এবং দীর্ঘমেয়াদে স্টক এবং ক্রিপ্টোকারেন্সির মতো প্রজাতির ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে।
/*backtest
start: 2023-11-18 00:00:00
end: 2023-12-18 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
// Quad-HullMA-cross & VWMA & MacD & TSI combination <<<<< by SeaSide420 >>>>>>
strategy("MultiCross420", overlay=true, calc_on_order_fills= true, calc_on_every_tick=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, pyramiding=0)
keh=input(title="Double HullMA 1",defval=7, minval=1)
teh=input(title="Double HullMA 2",defval=14, minval=1)
meh=input(title="VWMA",defval=1, minval=1)
meh1=vwma(close,round(meh))
n2ma=2*wma(close,round(keh/2))
nma=wma(close,keh)
diff=n2ma-nma,sqn=round(sqrt(keh))
n2ma1=2*wma(close[2],round(keh/2))
nma1=wma(close[2],keh)
diff1=n2ma1-nma1,sqn1=round(sqrt(keh))
n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
b=n1>n2?lime:red
c=n1>n2?green:red
n2ma3=2*wma(close,round(teh/2))
nma2=wma(close,teh)
diff2=n2ma3-nma2,sqn2=round(sqrt(teh))
n2ma4=2*wma(close[2],round(teh/2))
nma3=wma(close[2],teh)
diff3=n2ma4-nma3,sqn3=round(sqrt(teh))
n3=wma(diff2,sqn2)
n4=wma(diff3,sqn3)
fastLength = input(title="MacD fastLength", defval=7)
slowlength = input(title="MacD slowlength", defval=14)
MACDLength = input(title="MacD Length", defval=3)
MACD = ema(close, fastLength) - ema(close, slowlength)
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
delta = MACD - aMACD
a1=plot(n1,color=c),a2=plot(n2,color=c)
plot(cross(n1, n2) ? n1 : na, style = cross, color=b, linewidth = 3)
a3=plot(n3,color=c),a4=plot(n4,color=c)
plot(cross(n3, n4) ? n1 : na, style = cross, color=b, linewidth = 3)
//a5=plot(meh1,color=c)
long = input(title="TSI Long Length", defval=5)
short = input(title="TSI Short Length", defval=3)
signal = input(title="TSI Signal Length", defval=2)
linebuy = input(title="TSI Upper Line", defval=4)
linesell = input(title="TSI Lower Line", defval=-4)
price = close
double_smooth(src, long, short) =>
fist_smooth = ema(src, long)
ema(fist_smooth, short)
pc = change(price)
double_smoothed_pc = double_smooth(pc, long, short)
double_smoothed_abs_pc = double_smooth(abs(pc), long, short)
tsi_value = 100 * (double_smoothed_pc / double_smoothed_abs_pc)
closelong = n1<n2 and n3<n4 and n1>meh1
if (closelong)
strategy.close("Long")
closeshort = n1>n2 and n3>n4 and n1<meh1
if (closeshort)
strategy.close("Short")
longCondition = strategy.opentrades<1 and n1>n2 and MACD>aMACD and n1<meh1 and n3>n4 and ema(tsi_value, signal)>linesell
if (longCondition)
strategy.entry("Long",strategy.long)
shortCondition = strategy.opentrades<1 and n1<n2 and MACD<aMACD and n1>meh1 and n3<n4 and ema(tsi_value, signal)<linebuy
if (shortCondition)
strategy.entry("Short",strategy.short)