পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল - পরিমাণগত ট্রেন্ড ট্র্যাকিং খোলার

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-01-12 14:46:04
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি মূল্যের গতির প্রবণতা ট্র্যাক করে এবং ট্রেডিং ভলিউমের পরিবর্তনের সাথে একত্রিত করে পরিমাণের প্রবণতা আবিষ্কারের স্বয়ংক্রিয় খোলার অপারেশনটি উপলব্ধি করে। কৌশলটি মূল্য পরিবর্তনের প্রবণতা বিচার করতে চলমান গড় সিস্টেম ব্যবহার করে এবং তারপরে খোলার নিশ্চিতকরণ সংকেতের মতো একই দিকের ট্রেডিং ভলিউমের পরিবর্তনকে একত্রিত করে।

কৌশল নীতি

পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল পরিমাণ প্রবণতা ট্র্যাকিং খোলার মূল যুক্তি মূল্য আন্দোলনের প্রবণতা এবং ট্রেডিং ভলিউমের পরিবর্তনগুলির মধ্যে মিলিত সম্পর্ক ট্র্যাকিংয়ের উপর ভিত্তি করে। বিশেষত, কৌশলটি বন্ধের দাম এবং খোলার দামের মধ্যে পার্থক্যকে দামের পরিবর্তন হিসাবে ব্যবহার করে এবং তারপরে দাম এবং ভলিউম যৌথ বক্ররেখা পেতে দিনের ট্রেডিং ভলিউমের দ্বারা এটি গুণ করে। এই যৌথ বক্ররেখা দামের পরিবর্তনের প্রবণতা প্রতিফলিত করতে পারে এবং ট্রেডিং ভলিউম একই সাথে সম্পর্ককে অনুসরণ করে। তারপরে এই যৌথ বক্ররেখার চলমান গড়টি পরিমাণগত প্রবণতার বেঞ্চমার্ক হিসাবে গণনা করুন। যখন যৌথ বক্ররেখা তার চলমান গড়ের মধ্যে প্রবেশ করে, তখন একটি ক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়। যখন এটি তার চলমান গড়ের নীচে পড়ে, তখন একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়, যার ফলে মূল্য প্রবণতার পরিমাণগত ট্র্যাকিংয়ের উদ্বোধন অপারেশন উপলব্ধি করা হয়।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটি মূল্য আন্দোলনের প্রবণতা এবং ট্রেডিং ভলিউমের পরিবর্তনগুলিকে কার্যকরভাবে কিছু মূল্য-অ সংবেদনশীল মিথ্যা প্রবণতা ফিল্টার করতে এবং খোলার ঝুঁকি হ্রাস করতে এবং খোলার নির্ভুলতা উন্নত করতে একত্রিত করে। খাঁটি মূল্য প্রযুক্তিগত সূচকের তুলনায়, পরিমাণগত ট্র্যাকিংয়ের প্রভাব ভাল। এই কৌশলটি গতিশীল বেঞ্চমার্ক লাইন সেট করতে গতিশীল গড় সিস্টেম ব্যবহার করে, যা বাজারের অবস্থার পরিবর্তনের সাথে স্বয়ংক্রিয়ভাবে মানিয়ে নিতে পারে এবং উচ্চ নমনীয়তা রয়েছে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলটি মূলত পরিমাণগত প্রবণতার যুক্তিসঙ্গততা নির্ধারণের জন্য মূল্য-পরিমাণের সম্পর্কের উপর নির্ভর করে। যদি দাম এবং পরিমাণের মধ্যে সম্পর্ক অপরিবর্তিত হয়ে যায় তবে এটি ভুল মূল্যায়নের ঝুঁকি বাড়িয়ে তুলবে। উপরন্তু, চলমান গড় পরামিতিগুলির অনুপযুক্ত সেটিং কৌশল কার্যকারিতাকেও প্রভাবিত করবে। বিভিন্ন জাত এবং বাজারের পরিবেশের জন্য অনুকূলিতকরণ এবং পরীক্ষা করা দরকার।

অপ্টিমাইজেশান দিক

কৌশল অপ্টিমাইজ করার জন্য আরও ফিল্টার যুক্ত করার কথা বিবেচনা করুন, যেমন প্রবণতার গুণমান নির্ধারণের জন্য অস্থিরতা সূচক ব্যবহার করা, বাজারের মনোবিজ্ঞান নির্ধারণের জন্য আবেগ সূচক প্রবর্তন করা ইত্যাদি। সর্বোত্তম পরামিতি পোর্টফোলিও খুঁজে পেতে বিভিন্ন চলমান গড় সিস্টেমের অধীনে কৌশল কার্যকারিতার পরিবর্তন পরীক্ষা করাও সম্ভব। নিয়মগুলি বিচার করার জন্য মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণ যুক্ত করাও ফলো-আপ অপ্টিমাইজেশনের দিক।

সংক্ষিপ্তসার

এই পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশলটি মূল্যের প্রবণতা এবং ট্রেডিং ভলিউম সম্পর্ক ট্র্যাকিং এবং বিচার করার উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয় খোলার উপলব্ধি করে, ট্রেডিং উত্সাহের সাথে দামের প্রবণতা মেলে তা পরিমাপ করে এটি কার্যকরভাবে অবৈধ সংকেতগুলি ফিল্টার করতে এবং খোলার সাফল্যের হার উন্নত করতে পারে। কৌশলগুলির অপ্টিমাইজেশনের জন্য এখনও অনেক জায়গা রয়েছে, যা অব্যাহত গবেষণা এবং উন্নতির মূল্যবান।

/*backtest
start: 2023-12-12 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
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/
// © avsr90

//@version=5
strategy(title="Lp-Op vol",shorttitle="LPV", max_bars_back = 5000,overlay=false,format=format.volume )

//Resolutions

Resn=input.timeframe(defval="",title="resolution")
Resn1=input.timeframe(defval="D",title="resolution")

//Intraday Open and Last Price and Last price- Open Price calculations.

Last_Price=math.round_to_mintick(close)
Open_Price = request.security(syminfo.tickerid ,Resn1,close[1],barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on) 
Op_Cl=math.round_to_mintick(Last_Price-Open_Price)


//length from Intra Day Open Price 
 
Nifnum= ta.change(Open_Price)
Length_Intraday=int(math.max(1, nz(ta.barssince(Nifnum)) + 1))

//Input for Length for Volume 

Length_Vol=input(defval=20, title="L for Vol")

// Last Price- Open price Volume, Average Intraday Last price-Open Price Volume 
//and  Volume Bars  calculations.

Op_Cl_Vol=(Op_Cl*volume)
Avg_Vol_Opcl=ta.sma(Op_Cl_Vol,Length_Intraday)
Vol_Bars=ta.sma(volume,Length_Vol)

//Plots 
plot(Op_Cl_Vol,color=Op_Cl_Vol>0 ? color.green:color.red,title="OPCLV")
plot(Avg_Vol_Opcl, title="Avg Vol", color=color.fuchsia)
plot(Vol_Bars, title="Vol Bars", color=color.yellow)

//Strategy parameters 

startst=timestamp(2015,10,1)

strategy.entry("lo",strategy.long,when= ta.crossover(Op_Cl_Vol,Avg_Vol_Opcl) and ta.crossover(volume,Vol_Bars))
strategy.entry("sh",strategy.short,when=ta.crossunder(Op_Cl_Vol,Avg_Vol_Opcl)and ta.crossunder(volume,Vol_Bars ))

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত