ডায়নামিক কেনা বিক্রয় ভলিউম ব্রেকআউট কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৩-১২-২৬ ১১ঃ১৫ঃ৩১
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি উচ্চ সম্ভাব্যতা প্রবণতা ট্র্যাকিং উপলব্ধি করতে সাপ্তাহিক ভিডাব্লুএপি এবং ফিল্টারিংয়ের জন্য বলিংজার ব্যান্ডের সাথে মিলিত কাস্টমাইজড টাইমফ্রেম কেনা এবং বিক্রয় ভলিউমের মাধ্যমে দীর্ঘ এবং সংক্ষিপ্ত নির্ধারণ করে। এটি কার্যকরভাবে একতরফা ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করতে গতিশীল লাভ এবং স্টপ লস প্রক্রিয়া প্রবর্তন করে।

কৌশল নীতি

  1. কাস্টমাইজড সময়সীমার মধ্যে ক্রয় এবং বিক্রয় পরিমাণ সূচক গণনা
  • BV: কম পয়েন্টে ক্রয়ের কারণে ক্রয়ের পরিমাণ
  • SV: বিক্রির পরিমাণ, উচ্চ পয়েন্টে বিক্রয়ের কারণে
  1. প্রক্রিয়া ক্রয় ও বিক্রয় পরিমাণ
  • ২০ পেরিওড EMA দ্বারা মসৃণ
  • ধনাত্মক ও ঋণাত্মক হিসাবে পৃথক প্রক্রিয়াজাত ক্রয় এবং বিক্রয় পরিমাণ
  1. বিচারক নির্দেশক দিক
  • শূন্যের চেয়ে বড় হ'ল উত্থান, শূন্যের চেয়ে কম হ'ল হ্রাস
  1. সাপ্তাহিক ভিডাব্লুএপি এবং বোলিংজার ব্যান্ডের সাথে মিলিতভাবে বিভিন্নতা নির্ধারণ করুন
  • ভিডব্লিউএপি এবং সূচকের উপরে মূল্য দীর্ঘ সংকেত।
  • VWAP এর নিচে মূল্য এবং সূচক হ্রাস সংকেত সংক্ষিপ্ত
  1. ডায়নামিক লাভ এবং স্টপ লস
  • দৈনিক এটিআর-এর উপর ভিত্তি করে লাভ এবং স্টপ লসের সেট শতাংশ

সুবিধা

  1. ক্রয় ও বিক্রয় পরিমাণ বাজারের বাস্তব গতির প্রতিফলন করে, প্রবণতার সম্ভাব্য শক্তি ক্যাপচার করে
  2. সাপ্তাহিক ভিডাব্লুএপি দীর্ঘ সময়সীমার ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা নির্ধারণ করে, বোলিংজার ব্যান্ডগুলি ব্রেকআউট সংকেত নির্ধারণ করে
  3. ডায়নামিক এটিআর সেটগুলি লাভ এবং স্টপ লস নেয়, লাভের লকিং সর্বাধিক করে এবং ওভারটিউনিং এড়ায়

ঝুঁকি

  1. ক্রয় ও বিক্রয় পরিমাণ তথ্য কিছু ত্রুটি আছে, ভুল বিচার হতে পারে
  2. একক সূচক সমন্বিত বিচার মিথ্যা সংকেত উৎপন্ন করে
  3. অনুপযুক্ত বোলিংজার ব্যান্ড প্যারামিটার সেটিংস বৈধ ব্রেকডাউনকে সংকীর্ণ করে

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. একাধিক সময়সীমার ক্রয় এবং বিক্রয় ভলিউম সূচকগুলির সাথে অপ্টিমাইজ করুন
  2. ফিল্টারিংয়ের জন্য ট্রেডিং ভলিউম এবং অন্যান্য সহায়ক সূচক যোগ করুন
  3. ব্রেকআউট কার্যকারিতা উন্নত করতে বোলিংজার ব্যান্ডের পরামিতিগুলি গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন

সিদ্ধান্ত

এই কৌশলটি ক্রয় এবং বিক্রয় ভলিউমের পূর্বাভাসের পূর্ণ ব্যবহার করে, ভিডাব্লুএপি এবং বোলিংজার ব্যান্ড দ্বারা পরিপূরক উচ্চ সম্ভাব্যতার সংকেত তৈরি করে, গতিশীল লাভ এবং স্টপ লসের মাধ্যমে কার্যকরভাবে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে। কারণ পরামিতি এবং নিয়মগুলি অপ্টিমাইজ করা অব্যাহত রয়েছে, কর্মক্ষমতা আরও উল্লেখযোগ্য হয়ে উঠবে বলে আশা করা হচ্ছে।


/*backtest
start: 2022-12-19 00:00:00
end: 2023-12-25 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/
// © original author ceyhun
//@ exlux99 update

//@version=5
strategy('Buying Selling Volume Strategy', format=format.volume, precision=0, overlay=false)

weekly_vwap = request.security(syminfo.tickerid, "W", ta.vwap(hlc3))

vi = false
customTimeframe = input.timeframe("60", group="Entry Settings")

allow_long = input.bool(true, group="Entry Settings")
allow_short = input.bool(false, group="Entry Settings")

xVolume = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, volume)
xHigh = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, high)
xLow = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, low)
xClose = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, close)

BV = xHigh == xLow ? 0 : xVolume * (xClose - xLow) / (xHigh - xLow)
SV = xHigh == xLow ? 0 : xVolume * (xHigh - xClose) / (xHigh - xLow)

vol = xVolume > 0 ? xVolume : 1
TP = BV + SV
BPV = BV / TP * vol
SPV = SV / TP * vol
TPV = BPV + SPV

tavol20 = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, ta.ema(vol, 20))
tabv20= request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, ta.ema(BV, 20))
tasv20= request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, ta.ema(SV, 20))
VN = vol / tavol20
BPN = BV / tabv20 * VN * 100
SPN = SV / tasv20 * VN * 100
TPN = BPN + SPN

xbvp = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe,-math.abs(BPV))
xbpn = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe,-math.abs(BPN))
xspv = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe,-math.abs(SPV))
xspn = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe,-math.abs(SPN))

BPc1 = BPV > SPV ? BPV : xbvp
BPc2 = BPN > SPN ? BPN : xbpn
SPc1 = SPV > BPV ? SPV : xspv
SPc2 = SPN > BPN ? SPN : xspn
BPcon = vi ? BPc2 : BPc1
SPcon = vi ? SPc2 : SPc1


minus = BPcon + SPcon
plot(minus, color = BPcon > SPcon  ? color.green : color.red , style=plot.style_columns) 

length = input.int(20, minval=1, group="Volatility Settings")
src = minus//input(close, title="Source")
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev", group="Volatility Settings")
xtasma = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, ta.sma(src, length))
xstdev = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, ta.stdev(src, length))
basis = xtasma
dev = mult * xstdev
upper = basis + dev
lower = basis - dev
plot(basis, "Basis", color=#FF6D00, offset = 0)
p1 = plot(upper, "Upper", color=#2962FF, offset = 0)
p2 = plot(lower, "Lower", color=#2962FF, offset = 0)
fill(p1, p2, title = "Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))

// Original a
longOriginal = minus > upper and BPcon > SPcon and close > weekly_vwap
shortOriginal = minus > upper and BPcon < SPcon and close< weekly_vwap



high_daily = request.security(syminfo.tickerid, "D", high)
low_daily  = request.security(syminfo.tickerid, "D", low)
close_daily = request.security(syminfo.tickerid, "D", close)

true_range = math.max(high_daily - low_daily, math.abs(high_daily - close_daily[1]), math.abs(low_daily - close_daily[1]))
atr_range = ta.sma(true_range*100/request.security(syminfo.tickerid, "D", close), 14)

ProfitTarget_Percent_long = input.float(100.0, title='TP Multiplier for Long entries ', step=0.5, step=0.5, group='Dynamic Risk Management')
Profit_Ticks_long = close + (close * (atr_range * ProfitTarget_Percent_long))/100
LossTarget_Percent_long = input.float(1.0, title='SL Multiplier for Long entries', step=0.5, group='Dynamic Risk Management')
Loss_Ticks_long = close - (close * (atr_range * LossTarget_Percent_long ))/100

ProfitTarget_Percent_short = input.float(100.0, title='TP Multiplier for Short entries ', step=0.5, step=0.5, group='Dynamic Risk Management')
Profit_Ticks_short = close - (close * (atr_range*ProfitTarget_Percent_short))/100
LossTarget_Percent_short = input.float(5.0, title='SL Multiplier for Short entries', step=0.5, group='Dynamic Risk Management')
Loss_Ticks_short = close + (close * (atr_range*LossTarget_Percent_short))/100



var longOpened_original = false
var int timeOfBuyLong = na
var float tpLong_long_original = na
var float slLong_long_original = na
long_entryx = longOriginal

longEntry_original = long_entryx and not longOpened_original 


if longEntry_original
    longOpened_original := true
    tpLong_long_original := Profit_Ticks_long
    slLong_long_original := Loss_Ticks_long
    timeOfBuyLong := time
    //lowest_low_var_sl := lowest_low

     
tpLong_trigger = longOpened_original[1] and ((close > tpLong_long_original) or (high > tpLong_long_original)) //or high > lowest_low_var_tp
slLong_Trigger = longOpened_original[1] and ((close < slLong_long_original) or (low < slLong_long_original)) //or low < lowest_low_var_sl

longExitSignal_original =   shortOriginal or tpLong_trigger or slLong_Trigger 


if(longExitSignal_original)
    longOpened_original := false
    tpLong_long_original := na
    slLong_long_original := na


if(allow_long)
    strategy.entry("long", strategy.long, when=longOriginal) 
    strategy.close("long", when= longExitSignal_original) //or shortNew

if(allow_short)
    strategy.entry("short", strategy.short, when=shortOriginal ) 
    strategy.close("short", when= longOriginal) //or shortNew



আরো