বাফার করা বলিঙ্গার ব্যান্ডেড ভলিউম সুইং মুভিং এভারেজ ট্রেডিং কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি ব্রিন-ব্যান্ডের সূচক এবং কম্পনশীল চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে একটি মূল্য চ্যানেল তৈরি করে, যা চ্যানেলের উপরের এবং নীচের সীমানা ভেঙে একটি ট্রেডিং সংকেত প্রেরণ করে। এটি ব্রিন-ব্যান্ডের স্বনির্ধারণযোগ্যতা এবং কম্পনশীলতার সূচকের নমনীয়তাকে সংযুক্ত করে, যা বাজারের প্রবণতার পরিবর্তনকে সময়মতো ক্যাপচার করতে সক্ষম।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি বুলিন-ব্যান্ডের মধ্যম ট্র্যাক এবং কম্পনশীল চলমান গড় ব্যবহার করে একটি মূল্য চ্যানেল তৈরি করে। মধ্যম ট্র্যাকটি 21 টি চক্রের বুলিনের মধ্যম ট্র্যাক, উপরের ট্র্যাক এবং নীচের ট্র্যাককে এক শতাংশের উপরে এবং নীচে প্রসারিত করে। কম্পনশীল চলমান গড়টি মধ্যম ট্র্যাকের উপর ভিত্তি করে এবং ওভারবোল্ড ওভারসোল্ড অঞ্চলে প্রসারিত বা সংকুচিত হয়। যখন দামটি ট্র্যাকের উপরে যায়, তখন আরও বেশি করে; যখন দামটি ট্র্যাকের নীচে যায়, তখন খালি করে দেয়।
বিশেষ করে, বুলিনের মধ্যম কক্ষপথের গণনা সূত্রটি হলঃ
中轨 = N日收盘价的移动平均线
রেলওয়ের উপর এবং নিচে গণনা করার সূত্র হলঃ
上轨 = 中轨 + WidthDev * 布林带N日标准差
下轨 = 中轨 - WidthDev * 布林带N日标准差
যেখানে WidthDev উপরে এবং নিচে প্রসারিত শতাংশের ব্যবধানকে প্রতিনিধিত্ব করে।
অস্থির চলমান গড় একটি মধ্যম ট্র্যাকের উপর ভিত্তি করে এবং নির্দিষ্ট নিয়ম অনুসারে প্রসারিত বা সংকুচিত হয়। যখন বাজার একটি ওভারবয় বা ওভারসেল অবস্থায় প্রবেশ করে, তখন এটি মধ্যম ট্র্যাক থেকে আরও দূরে প্রসারিত হয়, যার ফলে আরও স্বল্প করার সুযোগ প্রসারিত হয়; যখন বাজার শান্ত হয়, তখন এটি মধ্যম ট্র্যাকের দিকে সংকুচিত হয়।
সংক্ষেপে বলতে গেলে, এই কৌশলটি ব্রিনের বন্ডের মাধ্যমে মূল্যের চ্যানেলটি চিত্রিত করে এবং তারপরে প্রবেশের সময় নির্ধারণের জন্য একটি অস্থির চলমান গড় সূচক ব্যবহার করে একটি ব্রেকআউট ট্রেডিং অর্জন করে। যখন দাম নীচে থেকে উপরে থেকে ব্রিনের উপরের ট্র্যাকটি ভেঙে দেয় তখন আরও বেশি করে; যখন দাম নীচে থেকে নীচে থেকে ব্রিনের নীচের ট্র্যাকটি ভেঙে দেয় তখন খালি করে।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
বাজারের অস্থিরতার প্রতিফলন ব্রিনব্যান্ডগুলি বাজারের অস্থিরতা এবং পরিবর্তিত প্রবণতাকে রিয়েল-টাইমে প্রতিফলিত করতে পারে, এবং রেলগুলি ওভার-অন্ড-ওভারগুলি অস্থিরতার হারের পরিবর্তনের সাথে সামঞ্জস্য করে।
মিথ্যা সংকেত কমানো ভোল্টেবল মুভিং এভারেজ সূচকটি প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত প্রসারিত
ট্রেন্ড রিভার্স সময়মত ধরা ব্রেন্ডেড ওভার-ডাউন ট্র্যাকিং এবং কম্পনশীল মুভিং এভারেজের ক্রসিং ট্রেডিং সিগন্যালের জন্য সময় এবং মূল্যের সুবিধা প্রদান করে, যা বাজারের প্রবণতা পাল্টানোর জন্য সময়মতো মূল পল্টু এবং শূন্যপদ সামঞ্জস্যকে কার্যকরভাবে ধরতে পারে।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
ব্রিন বন্ড প্যারামিটার সেটিং ব্রিনব্যান্ডের প্যারামিটারগুলি যেমন গণনা চক্র এবং স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়াল ডাবলসের মতো ভুল সেটআপের ফলে উচ্চ এবং নিম্ন ট্র্যাকের দূরত্ব খুব বড় বা খুব ছোট হতে পারে, প্রচুর ভুয়া সংকেত তৈরি করে এবং কৌশলটির স্থায়িত্বকে প্রভাবিত করে।
ভয়াবহ ভূমিকম্প অস্থির চলমান গড়ের অস্থিরতা খুব বেশি হলে, স্টপ পয়েন্টটি খুব বেশি দূরে যেতে পারে, যা ক্ষতির ঝুঁকি বাড়িয়ে তোলে।
সময়মতো ফিরে না আসা যখন বাজার অস্থির হয় বা কোন সুস্পষ্ট প্রবণতা থাকে না, তখন ব্রিন ব্যান্ড এবং অস্থির মুভিং এভারেজ সূচক দ্বারা প্রেরিত ট্রেডিং সিগন্যালগুলি বিলম্বিত হতে পারে এবং দামের পরিবর্তনগুলিকে সময়মতো প্রতিফলিত করতে পারে না, যার ফলে সময়মতো বিপরীত হওয়ার ঝুঁকি থাকে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
ব্রিন-ব্যান্ড প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করুন
বিভিন্ন পিরিয়ড প্যারামিটার, স্ট্যান্ডার্ড ডিফেন্সের গুণিতক পরীক্ষা করা যেতে পারে, এবং প্যারামিটার সমন্বয় নির্বাচন করা যেতে পারে যা সর্বোত্তম সিগন্যাল ফ্রিকোয়েন্সি এবং কম ভুয়া সিগন্যাল উত্পন্ন করে।অনুকূলিতকরণ অস্থির চলমান গড় প্যারামিটার বিভিন্ন কম্পন মাত্রা এবং কম্পন চক্র পরীক্ষা করা যেতে পারে, প্রবণতা ক্যাপচার এবং সংকেত lag কমানোর জন্য প্যারামিটার নির্বাচন করা যেতে পারে।
পরিস্রাবণ যুক্ত করুন বুলিং বন্ড এবং অস্থির চলমান গড়ের ক্রস সিগন্যালের উপর ভিত্তি করে, কিছু অকার্যকর ট্রেডিং সিগন্যাল বাদ দেওয়ার জন্য ট্র্যাফিকের পরিমাণের মতো সহায়ক সূচকগুলি ফিল্টার করা যেতে পারে।
কৌশলগত সমন্বয় এই কৌশলটি অন্যান্য ট্র্যাকিং স্টপ লস কৌশল বা মেশিন লার্নিং কৌশলগুলির সাথে ব্যবহার করা যেতে পারে, যা ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ এবং স্থিতিশীলতা উন্নত করতে পারে।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি বুলিন-ব্যান্ডের স্বনির্ধারিত চ্যানেল এবং অস্থির চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে, প্রবণতা ট্র্যাকিং এবং ট্রেন্ড রিভার্স ক্যাপচারের একটি জৈবিক সমন্বয় করে। এটি উভয় সূচকের সুবিধাগুলিকে একত্রিত করে, স্থিতিশীল এবং দক্ষতার সাথে ব্রেকআউট ট্রেডিংয়ের জন্য বাজারের অস্থিরতা এবং ট্রেডিং সিগন্যালের নমনীয়তা উভয়কেই বিবেচনা করে। অবশ্যই, প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণও বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ, যা বিভিন্ন বাজারের পরিবেশের সাথে ক্রমাগত পরীক্ষা এবং সমন্বয় প্রয়োজন।
/*backtest
start: 2022-12-29 00:00:00
end: 2024-01-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
// Hull Cloud v2 by SEASIDE420
strategy("Hull Moving Average Cloud v2", shorttitle="hull_cloud_v2", overlay=true, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, max_bars_back=200, default_qty_value=100, calc_on_order_fills= true, calc_on_every_tick=true, pyramiding=0)
hullperiod=input(title="HullMA Period",defval=210, minval=1)
Width=input(title="Cloud Width",defval=200, minval=2)
price=input(ohlc4,title="Price data")
FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear = input(defval = 2017, title = "From Year", minval = 2017)
ToMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2017)
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)
window() => true
n2ma=2*wma(price,round(hullperiod/2))
nma=wma(price,hullperiod)
diff=n2ma-nma
sqn=round(sqrt(hullperiod))
n2ma1=2*wma(price[1],round(hullperiod/2))
nma1=wma(price[1],hullperiod)
diff1=n2ma1-nma1
n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
Hull_Line=n1-n1[1]/n2[1]
Hull_retracted=if(n1>n2)
Hull_retracted=Hull_Line-Width
else
Hull_retracted=Hull_Line+Width
c1=(Hull_retracted*n1)/price[1]
c2=(Hull_retracted*n2)/price[1]
c4=c1>c2?green:red
c2p=plot(c2, color=black, linewidth=1)
c3p=plot(price, color=black, linewidth=1)
fill(c3p, c2p, color=c4, transp=75)
plot(cross(c1, c2) ? c1 : na, style = circles,color=c4, linewidth = 4)
if (price<c2)
strategy.close("BUY", when=window())
if (price>c2)
strategy.close("SELL", when=window())
if (price[1]>c2 and price[1]>c1)
strategy.entry("BUY",strategy.long, when=window())
if (price[1]<c1 and price[1]<c2)
strategy.entry("SELL",strategy.short, when=window())// /L'-,
// ,'-. ` ```` / L '-,
// . _,--dMMMM\ ` ` ` '`.. / '-,
// : _,--, )MMMMMMMMM),. ` ,<> /_ '-,'
// ; ___,--. \MM( `-' )M//MM\ ,',.; .-'* ; .'
// | \MMMMMM) \MM\ ,dM//MMM/ ___ < ,; `. )`--' /
// | \MM()M MMM)__ /MM(/MP' ___, \ \ ` `. `. /__, ,'
// | MMMM/ MMMMMM( /MMMMP'__, \ | / `. `-,_\ /
// | MM /MMM---' `--'_ \ |-' |/ `./ .\----.___
// | /MM' `--' __,- \"" |-' |_, `.__) . .F. )-.
// | `--' \ \ |-' |_, _,-/ J . . . J-'-. `-.,
// | __ \`. | | | \ / _ |. . . . \ `-. F
// | ___ / \ | `| ' __ \ | /-' F . . . . \ '`
// | \ \ \ / | __ / \ | |,-' __,- J . . . . . \
// | | / |/ __,- \ ) \ / |_,- __,--' |. .__.----,'
// | |/ ___ \ |'. |/ __,--' `.-;;;;;;;;;\
// | ___ \ \ | | ` __,--' /;;;;;;;;;;;;.
// | \ \ |-'\ ' __,--' /;;;;;;;;;;;;;;\
// \ | | / | __,--' `--;;/ \;-'\
// \ | |/ __,--' / / \ \
// \ | __,--' / / \ \
// \|__,--' _,-;M-K, ,;-;\
// <;;;;;;;; '-;;;;
// :D