ডাবল মুভিং গড় গোল্ডেন ক্রস পরিমাণগত কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১২-২৬ ১৭ঃ০২ঃ২৯
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

ডুয়াল মুভিং এভারেজ গোল্ডেন ক্রস কুইন্টেটিভ স্ট্র্যাটেজি একটি প্রযুক্তিগত সূচক ভিত্তিক পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল। এটি বিভিন্ন সময়ের দুটি চলমান গড় গণনা করে বাজার প্রবণতা নির্ধারণ করে এবং কম ঝুঁকিপূর্ণ ট্রেডিং সক্ষম করে। যখন স্বল্প-মেয়াদী চলমান গড় দীর্ঘ-মেয়াদী চলমান গড়ের উপরে অতিক্রম করে, তখন লং যাওয়ার জন্য একটি সোনার ক্রস সংকেত উত্পন্ন হয়। যখন স্বল্পতম চলমান গড়টি দীর্ঘতমের নীচে অতিক্রম করে, তখন শর্ট যাওয়ার জন্য একটি ডেথ ক্রস সংকেত উত্পন্ন হয়। এই কৌশলটি মিথ্যা বিরতি এড়াতে মূল্য চ্যানেল সূচকগুলিও অন্তর্ভুক্ত করে।

কৌশল নীতি

ডাবল মুভিং এভারেজ গোল্ডেন ক্রস পরিমাণগত কৌশলটি চলমান গড় তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে। চলমান গড়গুলি কার্যকরভাবে বাজার গোলমাল ফিল্টার করতে পারে এবং দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা দিক নির্দেশ করতে পারে। যখন স্বল্প-মেয়াদী চলমান গড় দীর্ঘ-মেয়াদী চলমান গড়ের উপরে অতিক্রম করে, এটি বাজারের একটি উপরের বিপরীতমুখী ইঙ্গিত দেয় এবং এটি একটি ক্রয় সংকেত। যখন স্বল্পতম চলমান গড়টি দীর্ঘতমের নীচে অতিক্রম করে, এটি একটি নেমে যাওয়ার বিপরীতমুখী ইঙ্গিত দেয় এবং এটি একটি বিক্রয় সংকেত। এই কৌশলটি চলমান গড়ের দুটি গ্রুপ সেট করে - প্রথমটি হল 2-দিনের এবং 3-দিনের চলমান গড়, এবং দ্বিতীয়টি হল 420 দিনের চলমান গড়। যখন 2-দিনের ক্রয় গড়টি 3-দিনের চলমান গড়ের উপরে অতিক্রম করে, এবং এটি নীচে অতিক্রম করে তখন একটি বিক্রয় সংকেত তৈরি হয়। 420 দিনের চলমান গড়টি স্বল্পমেয়াদী pullbacks এড়াতে দীর্ঘমেয়াদী

কৌশল কোডের মূল যুক্তি হলঃ

  1. ২ দিনের, ৩ দিনের এবং ৪২০ দিনের চলমান গড় গণনা করুন
  2. 2 দিন এবং 3 দিনের চলমান গড়ের মধ্যে গোল্ডেন ক্রস এবং মৃত্যু ক্রস বিচার করুন
  3. সিগন্যাল ফিল্টার করতে এবং মিথ্যা বিরতি এড়াতে 420 দিনের চলমান গড় ব্যবহার করুন
  4. কিনুন এবং বিক্রয় সংকেত তৈরি করুন

বিশেষ নীতিগুলি হল:

  1. গত তিন দিনের বন্ধের মূল্যের ভিত্তিতে ২ দিনের সহজ চলমান গড় n2ma এবং ৩ দিনের সহজ চলমান গড় nma গণনা করুন।
  2. সর্বশেষ ৪২০ দিনের ক্লোজিং মূল্যের ৪২০ দিনের ওজনের চলমান গড় গণনা করুন
  3. যখন n2ma nma এর উপরে অতিক্রম করে তখন একটি ক্রয় সংকেত তৈরি হয়
  4. যখন n2ma nma এর নিচে অতিক্রম করে তখন একটি বিক্রয় সংকেত তৈরি হয়
  5. সিগন্যাল ফিল্টার করার জন্য rvwma ব্যবহার করুন, শুধুমাত্র n2ma rvwma এর নিচে এবং n2ma rvwma এর উপরে থাকলে শুধুমাত্র একটি বিক্রয় সংকেত তৈরি করুন

এটি স্বল্পমেয়াদী সমন্বয়গুলির পরে দ্বিগুণ চলমান গড় ক্রসিং সহ টার্নিং পয়েন্টগুলি নির্ধারণ করে এবং ভুল ট্রেডগুলি এড়ানোর জন্য প্যারামিটার ফিল্টার সেট করে প্রবণতা বিপরীত হওয়ার সুযোগগুলি ধরতে পারে। এই কৌশলটি তুলনামূলকভাবে উচ্চ মুনাফা ফ্যাক্টর সহ স্বল্পমেয়াদী সমন্বয়গুলির পরে প্রবণতা বিপরীত হওয়ার সুযোগগুলি কার্যকরভাবে ক্যাপচার করতে পারে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

ডাবল মুভিং এভারেজ গোল্ডেন ক্রস কোয়ান্টিটেটিভ স্ট্র্যাটেজিতে নিম্নলিখিত সুবিধা রয়েছেঃ

  1. সহজ এবং নির্ভরযোগ্য: স্বল্পমেয়াদী মূল্যের প্রবণতা নির্ধারণের জন্য দ্বৈত চলমান গড় ক্রসিং ব্যবহার করে, সরল এবং স্পষ্ট সংকেত তৈরি করে
  2. উচ্চ সংবেদনশীলতা: ২-দিনের এবং ৩-দিনের চলমান গড়ের পরামিতিগুলি সংবেদনশীলভাবে সংরক্ষণ করা হয়েছে যাতে স্বল্পমেয়াদী মূল্য পরিবর্তনগুলি দ্রুত ধরা যায়
  3. শব্দ ফিল্টারিং: কার্যকরভাবে গোলমাল ফিল্টার করতে এবং ভুল ট্রেড এড়াতে মূল্য চ্যানেলের সূচক অন্তর্ভুক্ত করে
  4. শক্তিশালী অভিযোজনযোগ্যতা: দ্বৈত চলমান গড় ক্রসিং তত্ত্ব বিভিন্ন পণ্য এবং সময়সীমার সাথে মানিয়ে নেওয়া যায়, যা বাস্তবায়ন সহজ করে তোলে
  5. অপ্টিমাইজ করা সহজ: চলমান গড় প্যারামিটার সমন্বয় পরিবর্তন এবং ফিল্টার প্যারামিটার সমন্বয় দ্বারা বড় অপ্টিমাইজেশান স্থান
  6. বাস্তব লেনদেনের বৈধতা: ডাবল মুভিং এভারেজ ক্রসওভারের কৌশলগুলি লাইভ ট্রেডিংয়ে তুলনামূলকভাবে স্থিতিশীল পারফরম্যান্সের সাথে বৈধ করা হয়েছে

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

ডাবল মুভিং এভারেজ গোল্ডেন ক্রস কোয়ান্টিটেটিভ স্ট্র্যাটেজিতে নিম্নলিখিত ঝুঁকি রয়েছেঃ

  1. পলব্যাক ঝুঁকি: স্বল্পমেয়াদী রিবাউন্ড স্টপ ট্রিগার করতে পারে
  2. প্রবণতা বিপরীত হওয়ার ঝুঁকি: দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা বিপরীত দিকে পরিচালিত আকস্মিক ঘটনা ক্ষতি হতে পারে
  3. প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান ঝুঁকি: অপ্রয়োজনীয় পরামিতি কৌশল কর্মক্ষমতা খারাপ করতে পারে
  4. অতিরিক্ত অপ্টিমাইজেশান ঝুঁকি: অতিরিক্ত প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান ওভারফিটিং হতে পারে
  5. লাইভ ট্রেডিংয়ের বিচ্যুতি ঝুঁকি: ব্যাকটেস্টিং এবং লাইভ ট্রেডিংয়ের মধ্যে পার্থক্য কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করতে পারে

ঝুঁকি কমাতে নিম্নলিখিত পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারেঃ

  1. একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য যুক্তিসঙ্গত স্টপ লস সেট করুন
  2. বাজারের বিরুদ্ধে ট্রেডিং এড়ানোর জন্য মৌলিক বিষয়গুলি একত্রিত করুন
  3. অপ্টিমাইজেশান জন্য উপযুক্ত পণ্য এবং সময়কাল নির্বাচন করুন
  4. সঠিক প্যারামিটার সংবেদনশীলতা পরীক্ষা করুন
  5. লাইভ ট্রেডিং যাচাইকরণ যোগ করুন

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

ডাবল মুভিং এভারেজ গোল্ডেন ক্রস কোয়ান্টিটেটিভ স্ট্র্যাটেজি নিম্নলিখিত দিকগুলিতেও অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ

  1. প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন: সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় নির্বাচন করতে চলমান গড় এবং চ্যানেল সূচক পরামিতি সামঞ্জস্য করুন। জেনেটিক অ্যালগরিদম অপ্টিমাইজেশান সহায়তা করতে পারে।

  2. সময় নির্বাচন: বিভিন্ন পণ্যের বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে সবচেয়ে উপযুক্ত চলমান গড় পরামিতিগুলি নির্বাচন করুন। উদাহরণস্বরূপ, আগ্রহের সাথে সম্পর্কিত পণ্যগুলির জন্য স্বল্প-মেয়াদী চলমান গড়গুলি সেট করুন।

  3. স্টপ লস স্ট্র্যাটেজি অপ্টিমাইজেশন: পুলব্যাক স্টপ এড়াতে গতিশীল স্টপ, ট্রেলিং স্টপ ইত্যাদি সেট করুন।

  4. দিকনির্দেশক ট্রেডিং অপ্টিমাইজেশান: ট্রেন্ড ইন্ডিকেটর অন্তর্ভুক্ত করা এবং ট্রেন্ড অনুসরণকারী অপারেশন গ্রহণ করা যাতে কাউন্টারট্রেন্ড ট্রেডিং প্রতিরোধ করা যায়।

  5. মেশিন লার্নিং সংমিশ্রণ: সিগন্যালের গুণমান এবং প্রবেশের সময় নির্ধারণে সহায়তা করার জন্য LSTM, RNN এবং অন্যান্য গভীর শেখার মডেল ব্যবহার করুন।

সিদ্ধান্ত

ডুয়াল মুভিং এভারেজ গোল্ডেন ক্রস পরিমাণগত কৌশলটি মুভিং এভারেজ ক্রসওভারের সহজ নীতির মাধ্যমে স্বল্পমেয়াদী মূল্য প্রবণতা নির্ধারণ করে। চ্যানেল সূচকগুলি কার্যকরভাবে মিথ্যা সংকেতগুলি ফিল্টার করে। কৌশলটির সরল লজিক রয়েছে এবং এটি বাস্তবায়ন করা সহজ। লাইভ ট্রেডিংয়ে তুলনামূলকভাবে ভাল পারফরম্যান্সের সাথে নমনীয় পরামিতি সামঞ্জস্য সম্ভব। এটি একটি প্রস্তাবিত পরিমাণগত কৌশল যা পরামিতি অপ্টিমাইজেশন, স্টপ লস অপ্টিমাইজেশন, মেশিন লার্নিং এবং আরও অনেক কিছুর মাধ্যমে আরও ভাল পারফরম্যান্স অর্জনের জন্য আপগ্রেড করা যেতে পারে। কৌশলটি ক্রিপ্টোকারেন্সি এবং স্টকগুলির মতো পণ্য জুড়ে অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের জন্য উপযুক্ত।


/*backtest
start: 2023-12-24 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
//                                                Indicator420 by SeaSide420
strategy("Indicator420 strategy", overlay=true)
q=input(title="HullMA",defval=420)
z=input(title="HullMA cross",defval=3)
a=input(title="VWMA",defval=14)
rvwma=vwma(close,round(a))
rvwma2=vwma(close,round(a*2))
rvwma3=vwma(close,round(a*3))
n2ma=2*wma(close,round(z/2))
nma=wma(close,z)
diff=n2ma-nma
sqn=round(sqrt(z))
n2ma1=2*wma(close[1],round(z/2))
nma1=wma(close[1],z)
diff1=n2ma1-nma1
sqn1=round(sqrt(z))
n2ma2=2*wma(close[2],round(q/2))
nma2=wma(close[2],q)
diff2=n2ma2-nma2
sqn2=round(sqrt(q))
n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
n3=wma(diff2,sqn)
b=n1>n2?red:lime
c=n1>n2?green:red
d=n3>rvwma3?red:green
e=rvwma2>rvwma3?green:red
f=n1>n2?red:green
//plot(rvwma3, color=e, linewidth=1)
plot(cross(rvwma, rvwma2) ? rvwma : na, style = line,color=e, linewidth = 1)
plot(cross(n1, n2) ? n1 : na, style = line,color=b, linewidth = 3)
plot(cross(n1, n2) ? n1 : na, style = circles,color=c, linewidth = 4)
closelong = n1<n2
if (closelong)
    strategy.close("Long")
closeshort = n1>n2
if (closeshort)
    strategy.close("Short") 
longCondition = n1>n2 and strategy.opentrades<1 and n1<rvwma3
if (longCondition)
    strategy.entry("Long",strategy.long)
shortCondition = n1<n2 and strategy.opentrades<1 and n1>rvwma3
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short",strategy.short)

আরো