ডাবল মুভিং এভারেজ এবং FRAMA সূচকের উপর ভিত্তি করে দীর্ঘ-সংক্ষিপ্ত ক্রসওভার ট্রেডিং কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি প্রথমে 13 এবং 26 চক্রের সরল চলমান গড় গণনা করে এবং তারপরে FRAMA সূচকটি গণনা করে। যখন দ্রুত লাইনটি নীচে থেকে উপরে থেকে ধীর লাইনটি ভেঙে দেয় তখন আরও বেশি করুন, যখন দ্রুত লাইনটি উপরে থেকে নীচে থেকে ধীর লাইনটি ভেঙে দেয় বা FRAMA সূচকটি উপরে থেকে নীচে থেকে বন্ধের দামটি ভেঙে দেয় তখন প্লেইন করুন।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি মূলত ডাবল ইয়ারেজ লাইন ক্রসিং ব্যবহার করে ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরি করে। যখন স্বল্পমেয়াদী গড় নীচে থেকে উপরে দীর্ঘমেয়াদী গড়কে ভেঙে দেয়, তখন বাজারটি বিপরীত দিকে ঘুরিয়ে দেয়, আরও বেশি করে; যখন স্বল্পমেয়াদী গড় উপরে থেকে নীচে দীর্ঘমেয়াদী গড়কে ভেঙে দেয়, তখন বাজারটি বিপরীত হতে চলেছে, সমতল।
একই সময়ে, এই কৌশলটি FRAMA সূচককে একটি সহায়ক বিচার হিসাবে প্রবর্তন করে। FRAMA সূচকটি একটি স্বনির্ধারিত চলমান গড় যা বিভক্ত বাজার অনুমানের উপর ভিত্তি করে উন্নত। এটি বিভিন্ন সময়কালের মধ্যে দামের ওঠানামার প্রস্থের অ্যানগরিজ পরিবর্তন হার গণনা করে, বাজারের বিভক্ত মাত্রাটি রিয়েল-টাইমে অনুমান করে, যার ফলে গতিশীলভাবে গড়ের মসৃণতা সামঞ্জস্য করা হয়। যখন FRAMA সূচকটি নিচের দিকে পেরিয়ে যায়, তখন একটি প্রবণতা বিপরীত সংকেত দেখায়, সমতল ক্রস সংকেতের সাথে মিলিত হয়, যা বিচার সঠিকতা বাড়ায়।
কৌশলগত শক্তি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটি ডাবল ইয়ারলাইন ক্রস এবং FRAMA সূচকগুলির সাথে মিলিত হয়, যা কার্যকরভাবে মিথ্যা ব্রেকিং সিগন্যালগুলি ফিল্টার করে এবং ট্রেডিং সিগন্যালের গুণমানকে উন্নত করে। ডাবল ইয়ারলাইন ক্রস মূল ট্রেডিংয়ের দিকনির্দেশনা নির্ধারণ করে এবং FRAMA সহায়ক বিচারটি অস্থিরতার সময় বিপরীত দিকটি এড়াতে পারে।
একক সূচক এবং মডেলের তুলনায়, এই কৌশলটি সংকেতের গুণমানকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে এবং ভুল বিচার করার সম্ভাবনা হ্রাস করে। একই সাথে, ধীর গড়ের সাথে মিলিত হয়ে, ধীরে ধীরে চলতে পারে, যাতে সেট করা যায় না।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির প্রধান ঝুঁকি হ’ল দ্বিগুণ সমান্তরাল লাইনগুলি আরও মিথ্যা বিরতির সংকেত তৈরি করতে পারে এবং FRAMA সূচকের প্যারামিটার সেটিংগুলি বিচার কার্যকারিতার উপর প্রভাব ফেলতে পারে। এছাড়াও, নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে, দ্রুত এবং ধীর লাইন, FRAMA এবং সমাপ্তির দামের মধ্যে দীর্ঘ সময় ধরে আন্তঃসংযোগ নাও হতে পারে, যার ফলে কোনও লেনদেনের সুযোগ নেই।
উপরোক্ত ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য, গড় লাইন চক্রের পরামিতিগুলি যথাযথভাবে সামঞ্জস্য করা যেতে পারে, বা অন্যান্য সূচকগুলির সাথে মিলিতভাবে ফিল্টার করা যেতে পারে। এছাড়াও, FRAMA সূচকের দৈর্ঘ্য, বিভাজন ফ্যাক্টর এবং অন্যান্য পরামিতিগুলিকে বিভিন্ন বাজারের জন্য যুক্তিসঙ্গতভাবে সেট করা দরকার যাতে অত্যধিক মসৃণতা বা সংবেদনশীলতা এড়ানো যায়।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে উন্নত করা যেতে পারেঃ
আরও গড়রেখা সমন্বয় এবং পর্যায়ের প্যারামিটার পরীক্ষা করে সেরা প্যারামিটার জোড়া খুঁজুন।
একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণে স্টপ লস কৌশল বাড়ানো।
কম ভলিউমের ভুয়া ব্রেকডাউন এড়াতে ট্রেডিং ভলিউম ইন্ডিকেটরের সাথে মিলিত।
মেশিন লার্নিং মডেল যোগ করা, রিয়েল-টাইম মার্কেট স্ট্যাটাস মূল্যায়ন করা, গতিশীল সমন্বয় প্যারামিটারগুলি।
মার্কেটের মনোভাবের মূল্যায়ন করা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের গুণগত মান উন্নত করার জন্য সংবেদনশীলতা সূচক, সংবাদ পৃষ্ঠার মতো একাধিক কারণের সাথে মিলিত হওয়া।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটির প্রাথমিক অনুশীলনটি দ্বি-সমান-লাইন ক্রস কৌশল এবং FRAMA সূচকের সংমিশ্রণ ব্যবহার। সহজ এবং স্বজ্ঞাত থাকার ভিত্তিতে, এটি সংকেতের গুণমানকে কার্যকরভাবে উন্নত করে, যা আরও পরীক্ষার জন্য অনুকূলিতকরণের যোগ্য। প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করা, নতুন সূচক প্রবর্তন ইত্যাদির মতো অনুকূলিতকরণের সাথে, এই কৌশলটি স্থিতিশীল এবং নির্ভরযোগ্য পরিমাণগত ব্যবসায়ের কৌশল হিসাবে পরিণত হতে পারে।
/*backtest
start: 2023-12-14 00:00:00
end: 2023-12-16 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("Fractal Adaptive Moving Average",shorttitle="FRAMA",overlay=true)
ma_fast = sma(close,13)
ma_slow = sma(close,26)
plot(ma_fast,color = green)
plot(ma_slow, color = yellow)
price = input(hl2)
len = input(defval=16,minval=1)
FC = input(defval=1,minval=1)
SC = input(defval=198,minval=1)
len1 = len/2
w = log(2/(SC+1))
H1 = highest(high,len1)
L1 = lowest(low,len1)
N1 = (H1-L1)/len1
H2 = highest(high,len)[len1]
L2 = lowest(low,len)[len1]
N2 = (H2-L2)/len1
H3 = highest(high,len)
L3 = lowest(low,len)
N3 = (H3-L3)/len
dimen1 = (log(N1+N2)-log(N3))/log(2)
dimen = iff(N1>0 and N2>0 and N3>0,dimen1,nz(dimen1[1]))
alpha1 = exp(w*(dimen-1))
oldalpha = alpha1>1?1:(alpha1<0.01?0.01:alpha1)
oldN = (2-oldalpha)/oldalpha
N = (((SC-FC)*(oldN-1))/(SC-1))+FC
alpha_ = 2/(N+1)
alpha = alpha_<2/(SC+1)?2/(SC+1):(alpha_>1?1:alpha_)
out = (1-alpha)*nz(out[1]) + alpha*price
plot(out,title="FRAMA",color=purple,transp=0)
entry() => crossover(ma_fast, ma_slow) and (out < close)
exit() => crossover(ma_slow, ma_fast) or crossunder(out, close)
strategy.entry(id= "MA cross", long = true, when = entry())
strategy.close(id= "MA cross", when = exit())