মাল্টি-ফ্যাক্টর ইকুইলিব্রিয়াম অসিলেটর ট্রেডিং কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
মাল্টি-ফ্যাক্টর ইকুইলেন্স ওস্কেলেটর ট্রেডিং কৌশল হল একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল যা একাধিক প্রযুক্তিগত সূচক সংকেত ব্যবহার করে। এই কৌশলটি বুদ্ধিমানভাবে পরিবর্তনের হার সূচক (ROC), আপেক্ষিকভাবে দুর্বল সূচক (RSI), পণ্য চ্যানেল সূচক (CCI), উইলিয়ামস সূচক (%R) এবং গড় দিকনির্দেশক সূচক (ADX) এর শক্তিকে একত্রিত করে, একটি সমন্বিত ওঠানামা সূচক গণনা করে বাজারের বহুমুখী গতিবিধি এবং ট্রেডিং সংকেত উত্পন্ন করে।
এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হল যে এটি বাজারকে বস্তুনিষ্ঠভাবে এবং পদ্ধতিগতভাবে বিচার করতে পারে এবং প্রবেশের এবং প্রস্থান করার সর্বোত্তম সময় খুঁজে বের করতে পারে। যখন অস্থির সূচক লাইনটি ওভারবাইট লাইনটি 0.75 অতিক্রম করে, তখন এটি একটি ক্রয় সংকেত উত্পন্ন করে। যখন অস্থির সূচক লাইনটি ওভারসেল লাইনটি 0.25 অতিক্রম করে, তখন এটি একটি প্লেইন সংকেত উত্পন্ন করে।
কৌশল নীতি
মাল্টি ফ্যাক্টর ইকুইলেন্সার ওয়াইব্রেটর ট্রেডিং কৌশলটির কেন্দ্রবিন্দু হল একটি সমন্বিত ওয়াইব্রেটর সূচকের গণনা। এই সূচকের গণনার ধাপগুলি নিম্নরূপঃ
প্রতিটি একক প্রযুক্তিগত সূচকের মান গণনা করুনঃ পরিবর্তনের হার সূচক (ROC), আপেক্ষিক দুর্বলতা সূচক (RSI), পণ্য চ্যানেল সূচক (CCI), উইলিয়ামস সূচক (%R) এবং গড় দিকনির্দেশক সূচক (ADX)
প্রযুক্তিগত সূচকগুলির মান 0 থেকে 1 এর মধ্যে মানসম্মত করা যাতে তুলনা করা যায়
ওজনযুক্ত গড়ের ধারণা ব্যবহার করে একটি সমন্বিত ওভারল্যাপিং সূচকের মান গণনা করুন। প্রতিটি প্রযুক্তিগত সূচকটির একটি সামঞ্জস্যযোগ্য ওজন রয়েছে, ডিফল্টরূপে ROC 2, RSI 0.5, CCI 2,% R 0.5, ADX 0.5। প্রতিটি স্ট্যান্ডার্ডাইজড সূচকের মানগুলিকে সংশ্লিষ্ট ওজনের সাথে গুণ করুন, যোগ করুন, এবং তারপরে ওজনের যোগফল দ্বারা ভাগ করুন, 0-1 এর মধ্যে একটি সমন্বিত ওভারল্যাপিং মান পেতে
যখন এই সমন্বিত অস্থিরতাটি যথাযথভাবে সেট করা ওভার-বই লাইন এবং ওভার-বিক্রয় লাইন অতিক্রম করে, তখন একটি উপযুক্ত ট্রেডিং সংকেত তৈরি হয়
এটি দেখায় যে এই কৌশলটি একাধিক প্রযুক্তিগত সূচকগুলির শক্তির নমনীয়ভাবে ব্যবহার করে, একটি পদ্ধতিগত পদ্ধতির মাধ্যমে বাজারটি ফাঁকা এবং লেনদেনের সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য। এটি একটি একক প্রযুক্তিগত সূচকের দ্বারা উত্পন্ন বাজার শব্দকে এড়িয়ে যায়, যা একাধিক পরিস্থিতিতে লেনদেনের সিদ্ধান্তের স্থায়িত্ব বজায় রাখতে সক্ষম।
কৌশলগত সুবিধা
মাল্টি-ফ্যাক্টর ইকুইলেন্সার ওয়াইব্রেটারের ট্রেডিং কৌশলগুলির নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি রয়েছেঃ
উদ্দেশ্যমূলক, পদ্ধতিগত বাজার বিশ্লেষণের পদ্ধতি প্রদান করা। একাধিক প্রযুক্তিগত সূচক ব্যবহার করে একটি একক সরঞ্জামের ত্রুটিগুলি এড়ানো এবং পরিমাণগত পদ্ধতির মাধ্যমে বাস্তবসম্মত ট্রেডিং সংকেত তৈরি করা।
প্রবেশ এবং প্রস্থান কৌশল অপ্টিমাইজ করুন। বাজারের বিচার করার জন্য পরিমাপযোগ্য ভিত্তি প্রদানের জন্য অস্থিরতার সূচকগুলির সঠিক মূল্য এবং মানকীকরণ ব্যবস্থা।
উচ্চতা কাস্টমাইজযোগ্যযোগ্যতা. আপনি আপনার ট্রেডিং স্টাইলের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন মার্কেট পরিস্থিতির সাথে সামঞ্জস্য রেখে প্রতিটি সূচকের ওজন এবং প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করতে পারেন।
রিয়েল টাইম সিগন্যাল সতর্কতা। আপনি আপনার বাজার সম্পর্কে সর্বশেষ তথ্য পেতে পারেন।
কঠোরভাবে পুনর্বিবেচনা এবং অপ্টিমাইজেশন। বাস্তব যুদ্ধে, ঐতিহাসিক তথ্যের পুঙ্খানুপুঙ্খ পুনর্বিবেচনার মাধ্যমে কৌশলগত পরামিতিগুলি বিচার এবং অপ্টিমাইজ করা যায়, যা বাস্তব যুদ্ধে কার্যকারিতা বাড়ায়।
কৌশলগত ঝুঁকি
মাল্টি ফ্যাক্টর ইকুইলেন্সার ওয়াইজার ট্রেডিং কৌশলগুলির অনেক সুবিধা থাকা সত্ত্বেও, বাস্তব ব্যবহারে কিছু ঝুঁকিও রয়েছে, যা মূলত প্রকাশিত হয়ঃ
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান ঝুঁকি। যদি সূচক ওজনের এবং প্যারামিটার সেটিং অনুপযুক্ত হয়, তবে এটি রিয়েল-ডিস্কের কার্যকারিতা প্রভাবিত করবে। এই সময়ে প্রচুর পরিমাণে পুনরাবৃত্তির মাধ্যমে সর্বোত্তম প্যারামিটারগুলি সন্ধান করা প্রয়োজন।
ওভারবয় ওভারসেল সেটিং ঝুঁকি। বিভিন্ন পরিস্থিতিতে ওভারবয় ওভারসেলের বিচার আলাদা, এবং সেটিংটি বড় পরিস্থিতি বিবেচনা করা প্রয়োজন।
সূচক ছড়িয়ে পড়ার ঝুঁকি। যখন কিছু সূচক ছড়িয়ে পড়ে, তখন সমন্বিত সূচকের বিচারকে প্রভাবিত করে। এই সময়ে এই সূচকটি বাদ দেওয়া বা ওজন হ্রাস করা বিবেচনা করা যেতে পারে।
কোয়ান্টাম মডেলের সীমাবদ্ধতা: যে কোনও কোয়ান্টাম মডেল কিছু পরিস্থিতিতে ব্যর্থ হতে পারে। অপারেটরদের এখনও পর্যাপ্ত ঝুঁকি সচেতনতা বজায় রাখতে হবে।
ঝুঁকি এড়ানোর জন্য, রিয়েল-টাইমে যাওয়ার আগে, পর্যাপ্ত পরিমাণে ফিডব্যাক এবং প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন করা, কৌশলগত সীমাবদ্ধতাগুলি বোঝা, রিয়েল-টাইমের কার্যকারিতা ট্র্যাক করা, প্যারামিটার বা ওজনের সেটিংটি নমনীয়ভাবে সামঞ্জস্য করা প্রয়োজন। যখন প্রয়োজন হয় তখন মানুষের হস্তক্ষেপও খুব গুরুত্বপূর্ণ।
অপ্টিমাইজেশান দিক
মাল্টি-ফ্যাক্টর ইকুইলেন্সার ওয়াইজার ট্রেডিং কৌশলগুলি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে আরও অনুকূলিতকরণ করতে পারেঃ
মাল্টি ফ্যাক্টর মডেলের সমৃদ্ধকরণ চালিয়ে যান। আরও বিভিন্ন ধরণের প্রযুক্তিগত সূচক যুক্ত করার কথা বিবেচনা করা যেতে পারে, যা মডেলের বিচক্ষণতা বাড়িয়ে তুলবে।
মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে দেখুন। উচ্চমানের মডেল যেমন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে যাতে তারা প্রতিটি একক সূচক পূর্বাভাস দিতে পারে এবং আরও অনেকগুলি অন্তর্নিহিত বৈশিষ্ট্য বের করতে পারে।
মৌলিক এবং ম্যাক্রো দিকের সংমিশ্রণ। অর্থনৈতিক তথ্য, পারফরম্যান্স রিপোর্টের মতো মৌলিক কারণগুলি বাজার পরিস্থিতি নির্ধারণে যুক্ত করুন।
স্বনির্ধারিত পরিমাপক ব্যবহার করুন। বাজারের পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে সূচকের ওজন এবং পরামিতিগুলির গতিশীল সমন্বয় সাধন করুন।
একটি ক্ষতির ব্যবস্থা চালু করুন। যুক্তিসঙ্গত স্টপ লস সেট করুন এবং একক ক্ষতির উপর সক্রিয়ভাবে নিয়ন্ত্রণ করুন।
সমন্বিত তহবিল ব্যবস্থাপনা। পরিমাণগত তহবিল ব্যবস্থাপনার জন্য পজিশনের আকারের উপর ভিত্তি করে পজিশনের আকার পরিবর্তন করুন।
সারসংক্ষেপ
মাল্টি ফ্যাক্টর ইকুইলেন্সার ট্রেডিং কৌশলটি একটি দুর্দান্ত পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল। এটি কঠোর পরিমাণগত পদ্ধতির মাধ্যমে বাজারের বিচার করার জন্য বিভিন্ন প্রযুক্তিগত সূচকগুলির নিখুঁত সংমিশ্রণ করে। এটির সাথে সাথে কাস্টমাইজেশনের উচ্চমানের নমনীয়তা রয়েছে যা ব্যক্তিগত শৈলীর জন্য সামঞ্জস্য করা যায়। অবশ্যই, যে কোনও পরিমাণগত কৌশলটির সীমাবদ্ধতা রয়েছে, ক্রমাগত পুনরায় পরিমাপ, অপ্টিমাইজেশন এবং আপডেট করার মাধ্যমে এটি আরও জটিল বাজার পরিবেশের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে সক্ষম করা সমস্ত কৌশলগুলির লক্ষ্য। সামগ্রিকভাবে, মাল্টি ফ্যাক্টর ইকুইলেন্সার ট্রেডিং কৌশলটি ব্যক্তিগত ব্যবসায়ীদের পরিমাণগত পথে মূল্যবান গাইডলাইন এবং দৃষ্টান্ত সরবরাহ করে।
/*backtest
start: 2023-01-05 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// © Julien_Eche
//@version=5
strategy("Ultimate Balance Oscillator Strategy", overlay=true)
// Indicator Weights
weightROC = input.float(2, "Rate of Change (ROC) Weight", group="Weightings")
weightRSI = input.float(0.5, "Relative Strength Index (RSI) Weight", group="Weightings")
weightCCI = input.float(2, "Commodity Channel Index (CCI) Weight", group="Weightings")
weightWilliamsR = input.float(0.5, "Williams %R Weight", group="Weightings")
weightADX = input.float(0.5, "Average Directional Index (ADX) Weight", group="Weightings")
// ROC Settings
rocLength = input.int(20, "Length", minval=1, group="ROC")
// RSI Settings
rsiLength = input.int(14, "Length", minval=1, group="RSI")
// CCI Settings
cciLength = input.int(20, "Length", minval=1, group="CCI")
// Williams %R Settings
williamsRLength = input.int(14, "Length", minval=1, group="Williams %R")
// ADX Settings
adxLength = input.int(14, "ADX Length", minval=1, group="ADX")
adxDiLength = input.int(14, "DI Length", minval=1, group="ADX")
// Source
source_options = input.string("hlc3", "Source", options=["open", "high", "low", "close", "hl2", "hlc3", "ohlc4"])
price_open = request.security(syminfo.tickerid, "D", open)
price_high = request.security(syminfo.tickerid, "D", high)
price_low = request.security(syminfo.tickerid, "D", low)
price_close = request.security(syminfo.tickerid, "D", close)
price_hl2 = request.security(syminfo.tickerid, "D", hl2)
price_hlc3 = request.security(syminfo.tickerid, "D", hlc3)
price_ohlc4 = request.security(syminfo.tickerid, "D", ohlc4)
get_source(source_option) =>
price = price_close
if source_option == "open"
price := price_open
else if source_option == "high"
price := price_high
else if source_option == "low"
price := price_low
else if source_option == "close"
price := price_close
else if source_option == "hl2"
price := price_hl2
else if source_option == "hlc3"
price := price_hlc3
else
price := price_ohlc4
price
src = get_source(source_options)
// Overbought/Oversold Levels
obLevel = input.float(0.75, "Overbought Level")
osLevel = input.float(0.25, "Oversold Level")
// Calculating the indicators
rocValue = ta.change(close, rocLength)
rsiValue = ta.rsi(close, rsiLength)
cciValue = (src - ta.sma(src, cciLength)) / (0.015 * ta.dev(src, cciLength))
williamsRValue = -100 * (ta.highest(high, williamsRLength) - close) / (ta.highest(high, williamsRLength) - ta.lowest(low, williamsRLength))
dirmov(len) =>
up = ta.change(high)
down = -ta.change(low)
plusDM = na(up) ? na : (up > down and up > 0 ? up : 0)
minusDM = na(down) ? na : (down > up and down > 0 ? down : 0)
truerange = ta.rma(ta.tr, len)
plus = fixnan(100 * ta.rma(plusDM, len) / truerange)
minus = fixnan(100 * ta.rma(minusDM, len) / truerange)
[plus, minus]
adx(dilen, adxlen) =>
[plus, minus] = dirmov(dilen)
sum = plus + minus
adx = 100 * ta.rma(math.abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), adxlen)
adxValue = adx(adxDiLength, adxLength)
// Normalizing the values
normalize(value, min, max) =>
(value - min) / (max - min)
normalizedROC = normalize(rocValue, ta.lowest(rocValue, rocLength), ta.highest(rocValue, rocLength))
normalizedRSI = normalize(rsiValue, 0, 100)
normalizedCCI = normalize(cciValue, ta.lowest(cciValue, cciLength), ta.highest(cciValue, cciLength))
normalizedWilliamsR = normalize(williamsRValue, ta.lowest(williamsRValue, williamsRLength), ta.highest(williamsRValue, williamsRLength))
normalizedADX = normalize(adxValue, 0, 50)
// Calculating the combined oscillator line
oscillatorLine = (normalizedROC * weightROC + normalizedRSI * weightRSI + normalizedCCI * weightCCI + normalizedWilliamsR * weightWilliamsR + normalizedADX * weightADX) / (weightROC + weightRSI + weightCCI + weightWilliamsR + weightADX)
// Strategy conditions
enterLong = ta.crossover(oscillatorLine, obLevel)
exitLong = ta.crossunder(oscillatorLine, osLevel)
// Strategy orders
if (enterLong)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (exitLong)
strategy.close("Buy")
// Alert conditions
if (enterLong)
alert("Buy signal")
if (exitLong)
alert("Exit signal")