1. বর্গক্ষেত্র
  2. স্টোকাস্টিক সূচক সহ দ্বৈত চলমান গড় কৌশল

স্টোকাস্টিক সূচক সহ দ্বৈত চলমান গড় কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-01-12 11:16:52
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই নিবন্ধটি একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল প্রবর্তন করে যা দ্বৈত চলমান গড় কৌশল এবং স্টোকাস্টিক সূচককে একত্রিত করে। কৌশলটি ট্রেডিং সংকেত তৈরির জন্য চলমান গড়ের প্রবণতা অনুসরণ করার ক্ষমতা এবং স্টোকাস্টিকের অতিরিক্ত ক্রয়-অভারসোল্ড বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে।

কৌশল নীতি

এই কৌশল দুটি অংশ নিয়ে গঠিত:

  1. দ্বিগুণ চলমান গড় কৌশল

    গোল্ডেন ক্রস কিনুন সংকেত এবং মৃত ক্রস বিক্রয় সংকেত তৈরি করতে দ্রুত এবং ধীর চলমান গড় ব্যবহার করে। দ্রুত চলমান গড় দ্রুত মূল্য প্রবণতা পরিবর্তন ক্যাপচার করতে পারে, যখন ধীর একটি জাল সংকেত ফিল্টার আউট।

  2. স্টোকাস্টিক সূচক

    স্টোক্যাস্টিকের দোলন বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করে ওভারকপড এবং ওভারসোল্ড পরিস্থিতি সনাক্ত করা। ধীর রেখার চেয়ে উচ্চতর স্টোক্যাস্টিক একটি ওভারকপড সংকেত নির্দেশ করে, যখন ধীর রেখার চেয়ে কম স্টোক্যাস্টিক একটি ওভারসোল্ড সংকেত নির্দেশ করে।

উভয় অংশ থেকে সংকেত চূড়ান্ত ট্রেডিং সংকেত গঠন করতে একত্রিত করা হয়। দ্বৈত চলমান গড় কৌশল প্রধান প্রবণতা ট্র্যাক, যখন স্টোকাস্টিক অনুকূল বাজার অবস্থার এড়াতে সাহায্য করে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

  • এটি দ্বৈত চলমান গড় এবং স্টোকাস্টিকের সুবিধা একত্রিত করে, যা আরো স্থিতিশীল।
  • প্রবণতা অনুসরণ করার জন্য চলমান গড়, নিশ্চিতকরণের জন্য স্টোকাস্টিক, ভাল প্রভাব।
  • কাস্টমাইজযোগ্য পরামিতিগুলি বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে খাপ খায়।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

  • দ্বৈত চলমান গড় সহজেই মিথ্যা সংকেত তৈরি করতে পারে।
  • ভুল স্টোক্যাস্টিক পরামিতি সেটিংস প্রবণতা মিস করতে পারে।
  • বাজারের পরিবর্তনের সাথে মানিয়ে নিতে পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করতে হবে।

প্যারামিটার সংমিশ্রণের অপ্টিমাইজেশান এবং নিয়ন্ত্রণ ক্ষতির জন্য স্টপ লস যোগ করে ঝুঁকি হ্রাস করা যেতে পারে।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলিতে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ

  1. কৌশল উপর বিভিন্ন চলমান গড় পরামিতি প্রভাব পরীক্ষা করুন।
  2. কৌশলটির স্থিতিশীলতার উপর বিভিন্ন স্টোকাস্টিক পরামিতিগুলির প্রভাব পরীক্ষা করুন।
  3. জয়ের হার বাড়ানোর জন্য প্রবণতা ফিল্টারিং সূচক যোগ করুন।
  4. ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য একটি গতিশীল ট্রেলিং স্টপ লস মেকানিজম তৈরি করুন।

সংক্ষিপ্তসার

এই কৌশলটি দ্বৈত চলমান গড় এবং স্টোকাস্টিকের সুবিধাগুলি একত্রিত করে। মূল বাজারের প্রবণতা ট্র্যাক করার সময়, এটি অনুপযুক্ত বিপরীতমুখীতা এড়ায়। প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে আরও ভাল কৌশল ফলাফল অর্জন করা যায়। স্টপ এবং ট্রেন্ড ফিল্টার যুক্ত করা কৌশলটিকে আরও শক্তিশালী করতে পারে।

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 24/11/2020
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The 
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50. 
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// As the name suggests, High low bands are two bands surrounding the underlying’s 
// price. These bands are generated from the triangular moving averages calculated 
// from the underlying’s price. The triangular moving average is, in turn, shifted 
// up and down by a fixed percentage. The bands, thus formed, are termed as High 
// low bands. The main theme and concept of High low bands is based upon the triangular 
// moving average. 
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
    vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing) 
    vSlow = sma(vFast, DLength)
    pos = 0.0
    pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
	         iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0))) 
	pos

    
HLB(Length, PercentShift) =>
    pos = 0.0
    xTMA = sma(sma(close, Length), Length)
    xHighBand = xTMA + (xTMA * PercentShift / 100)
    xLowBand = xTMA - (xTMA * PercentShift / 100)
    pos :=iff(close > xHighBand, 1,
           iff(close <xLowBand, -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & High Low Bands", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
Length_HLB = input(14, minval=1)
PercentShift = input(1, minval = 0.01, step = 0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posHLB = HLB(Length_HLB, PercentShift)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posHLB == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posHLB == -1, -1, 0)) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	 
if (possig == 0) 
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত