পিভট পয়েন্ট এবং সর্বনিম্ন স্কোয়ার মুভিং এভারেজের উপর ভিত্তি করে দীর্ঘ-স্বল্প ব্যালেন্স কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এটি একটি মাত্রাতিরিক্ত ট্রেডিং কৌশল যা কেবলমাত্র একাধিক কাজ করে। এটি হাব পয়েন্ট বিপরীতকরণ কৌশল এবং সর্বনিম্ন দ্বিগুণ চলমান গড় কৌশলগুলির সুবিধাগুলি একত্রিত করে। এই কৌশলটি বাজারে প্রবেশের সময় মূল প্রবণতা অনুসরণ করে এবং হাব পয়েন্টগুলি ট্রেলিংয়ের পরে বিপরীতকরণের সংকেতগুলি আরও বেশি করে দেখে। একই সাথে, এটি সর্বনিম্ন দ্বিগুণ চলমান গড়ের চেয়ে বেশি সমাপ্তির দামের প্রয়োজন হয় যাতে এটি আরও স্থিতিশীল হয়।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি হাব পয়েন্ট বিপরীতকরণ কৌশল এবং সর্বনিম্ন দ্বিগুণ চলমান গড় কৌশলকে একত্রিত করে। হাব পয়েন্ট বিপরীতকরণ কৌশলটি পূর্ববর্তী নির্দিষ্ট ট্রেডিং দিনের সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মূল্য গণনা করে, উচ্চতর এবং নিম্নতর পায়। যখন দামটি উচ্চতর পথ অতিক্রম করে, তখন বিপরীতকরণ সংকেত হিসাবে বিচার করা হয়। সর্বনিম্ন দ্বিগুণ চলমান গড় একটি প্রবণতা বিচারক সূচক, যা দামের আরও ভালভাবে ঘনিষ্ঠ হতে পারে। এই কৌশলটি হাব পয়েন্টের উপর ট্র্যাক তৈরি করার সময়, যদি মূল্যের সমাপ্তি সর্বনিম্ন দ্বিগুণ রেখার উপরে থাকে তবে আরও বেশি কিছু করা উচিত।
বিশেষত, এই কৌশলটি প্রথমে গত 3 টি কে লাইনের সর্বোচ্চ মূল্য এবং গত 16 টি কে লাইনের সর্বনিম্ন মূল্য গণনা করে, এবং মেরু পয়েন্টের উপরে এবং নীচে ট্র্যাকগুলি পায়। যখন একটি উপরের ট্র্যাক তৈরি হয়, তখন একটি পজিশন তৈরি করা হয়; যখন পরবর্তী নীচের ট্র্যাক তৈরি হয়, তখন একটি পজিশন বন্ধ করা হয়। একই সাথে, এটি 20 দিনের সর্বনিম্ন দ্বিগুণ চলমান গড়ের চেয়ে বেশি সমাপ্তির দামের জন্য একটি পজিশন খোলার প্রয়োজন।
কৌশলগত সুবিধা
ট্রেডিং সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষেত্রে দুইটি কৌশলকে একত্রিত করে আরও স্থিতিশীল ও নির্ভরযোগ্য করে তোলা
মাইলফলক পয়েন্ট কৌশলটি বিপরীত দিকটি নির্ধারণ করে, ন্যূনতম দ্বিগুণ চলমান গড় ফিল্টার করে মিথ্যা ব্রেকআউট, ট্রেডিংয়ের ঝুঁকি হ্রাস করে
“এটা আমার কাছে মনে হয়, এটা আমার জীবনের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়।
কৌশলগুলি সহজ, সুস্পষ্ট, সহজে বোঝা যায় এবং অপ্টিমাইজ করা যায়
ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি মাঝারি, মাঝারি লম্বা লাইন অপারেশন জন্য উপযুক্ত
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
মার্কেটের দ্রুত পতনের সুযোগকে কাজে লাগাতে ব্যর্থ
কিছু বিলম্ব, কিছু সুযোগ মিস করা হতে পারে
বিউ-বিয়ার রূপান্তরিত হলে ক্ষতি হবে বেশি
সমাধানঃ
যথাযথভাবে গণনা চক্র সংক্ষিপ্ত করুন, বিলম্ব হ্রাস করুন
চলমান গড় প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করুন এবং অংশগ্রহণের অনুকূলিতকরণ করুন
স্টপ লস কৌশল বাড়ান এবং একক ক্ষতি হ্রাস করুন
অপ্টিমাইজেশান দিক
বিভিন্ন প্রবণতা সূচক সমন্বয় যুক্ত করুন, যা বিচারকে আরও সঠিক করে তোলে
মেশিন লার্নিং মডেলের পূর্বাভাস বৃদ্ধি, সিদ্ধান্ত গ্রহণের নির্দেশনা
পজিশনের আকার নিয়ন্ত্রণের জন্য অস্থিরতার সূচকগুলির সাথে মিলিত
প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করুন, কৌশল জয়ী হবার সম্ভাবনা বাড়ান
স্থিতিশীলতা যাচাই করার জন্য আরও দীর্ঘ সময়ের চক্রের ডেটা পরীক্ষা করা
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি মেরু পয়েন্ট বিপরীতকরণ কৌশল এবং ন্যূনতম দ্বিগুণ চলমান গড় কৌশলগুলির সুবিধাগুলিকে সংহত করে, প্রবণতা বিপরীতকরণের বিচার করার সময় ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে, এটি স্থিতিশীল ধরণের কৌশল। এটি সহজ কাঠামো, সহজেই বোঝা এবং পরীক্ষা করা যায়, এটি পরিমাণগত ব্যবসায়ের শিক্ষানবিসদের শেখার এবং অনুশীলনের জন্য উপযুক্ত। তবে এই কৌশলটি কেবলমাত্র বেশি কাজ করে এবং পতনের পরিস্থিতি থেকে লাভের জন্য ব্যবহার করতে পারে না, এটি এর প্রধান সীমাবদ্ধতা। আরও সূচক এবং মেশিন লার্নিংয়ের মতো পদ্ধতিগুলি প্রবর্তন করে অপ্টিমাইজ করা, এই কৌশলটির স্থিতিশীলতা এবং ট্র্যাকিং ক্ষমতা আরও বাড়িয়ে তুলতে পারে, যার ফলে আরও ভাল পারফরম্যান্স পাওয়া যায়।
/*backtest
start: 2022-12-18 00:00:00
end: 2023-12-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
//@author exlux99
strategy(title = "Pivot Reversal Upgraded long only", overlay = true, pyramiding=1,initial_capital = 100, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.1)
/////////////
//time
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2010, title = "From Year", minval = 1970)
//monday and session
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2031, title = "To Year", minval = 1970)
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = true
//
length = input(title="Length MA", type=input.integer, defval=20)
offset = 0//input(title="Offset", type=input.integer, defval=0)
src = input(close, title="Source")
lsma = linreg(src, length, offset)
//LSMA
leftBars = input(3)
rightBars = input(16)
swh = pivothigh(leftBars, rightBars)
swl = pivotlow(leftBars, rightBars)
swh_cond = not na(swh)
hprice = 0.0
hprice := swh_cond ? swh : hprice[1]
le = false
le := swh_cond and time_cond? true : (le[1] and high > hprice ? false : le[1])
//leverage
multiplier=input(1.0, step=0.5)
g(v, p) => round(v * (pow(10, p))) / pow(10, p)
risk = input(100)
leverage = input(1.0, step = 0.5)
c = g((strategy.equity * leverage / open) * (risk / 100), 4)
//entry
strategy.entry("long", strategy.long,c, when=le and close > lsma, comment="long", stop=(hprice + syminfo.mintick) * multiplier)
swl_cond = not na(swl)
lprice = 0.0
lprice := swl_cond ? swl : lprice[1]
se = false
se := swl_cond ? true : (se[1] and low < lprice ? false : se[1])
strategy.close("long", when=se)