পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল-ওপেনিং পরিমাণগত প্রবণতা ট্র্যাকিং
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি দামের পরিবর্তনের প্রবণতা অনুসরণ করে এবং লেনদেনের পরিমাণের পরিবর্তনের সাথে মিলিত হয়, যা পরিমাণগত প্রবণতা আবিষ্কারের স্বয়ংক্রিয় পজিশন খোলার অপারেশনকে বাস্তবায়ন করে। কৌশলটি সমান্তরাল সিস্টেম ব্যবহার করে দামের পরিবর্তনের প্রবণতা নির্ধারণ করে, তারপরে লেনদেনের পরিমাণের সমান্তরাল পরিবর্তনকে পজিশন খোলার নিশ্চিতকরণ সংকেত হিসাবে ব্যবহার করে।
কৌশল নীতি
কোয়ান্টাম ট্রেডিং কৌশল-পজিশন খোলার কোয়ান্টাম ট্রেন্ড ট্র্যাকিংয়ের মূল যুক্তিটি মূল্য পরিবর্তনের প্রবণতা এবং লেনদেনের পরিমাণের পরিবর্তনের সাথে মিলিত সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে। বিশেষত, কৌশলটি মূল্য পরিবর্তনের পরিমাণ হিসাবে খোলার মূল্যের পার্থক্যকে বাদ দিয়ে বন্ধের দামকে ব্যবহার করে এবং সেই দিনের লেনদেনের পরিমাণের সাথে মূল্য এবং পরিমাণের সমন্বয়যুক্ত কার্ভকে গুণ করে। এই সমন্বয়যুক্ত কার্ভ একই সাথে মূল্য পরিবর্তনের প্রবণতা এবং লেনদেনের পরিমাণের সাথে সম্পর্কিত সম্পর্ককে প্রতিফলিত করে।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
এই কৌশলটি দামের পরিবর্তনের প্রবণতা এবং লেনদেনের পরিমাণের পরিবর্তনের সাথে মিলিত হয়, যা কিছু মিথ্যা প্রবণতা ফিল্টার করতে পারে যা পরিমাণের সাথে মেলে না, পজিশন খোলার ঝুঁকি হ্রাস করে এবং পজিশন খোলার নির্ভুলতা বাড়ায়। খাঁটি দামের প্রযুক্তিগত সূচকের তুলনায় কোয়ান্টাম ট্র্যাকিংয়ের কার্যকারিতা আরও ভাল। এই কৌশলটি গতিশীল বেঞ্চমার্ক সেট করার জন্য সমান্তরাল সিস্টেম ব্যবহার করে, যা বাজারের পরিবর্তিত পরিবেশের সাথে স্বয়ংক্রিয়ভাবে খাপ খাইয়ে নিতে পারে।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটি মূলত মূল্য এবং পরিমাণের সম্পর্কের উপর নির্ভর করে যা পরিমাণগত প্রবণতার যুক্তিযুক্ততা নির্ধারণ করে। যদি দাম এবং পরিমাণের মধ্যে কোনও মিল না থাকে তবে ভুল সিদ্ধান্তের ঝুঁকি বাড়তে পারে। এছাড়াও, গড় রেখা প্যারামিটারগুলির অনুপযুক্ত সেটগুলি কৌশলটির কার্যকারিতা প্রভাবিত করতে পারে। বিভিন্ন জাত এবং বাজারের পরিবেশের জন্য অপ্টিমাইজেশন পরীক্ষা করা প্রয়োজন।
অপ্টিমাইজেশান দিক
আরও ফিল্টার অপ্টিমাইজেশান কৌশল যুক্ত করার বিষয়ে বিবেচনা করা যেতে পারে, যেমন প্রবণতার গুণমান নির্ধারণের জন্য ওঠানামা সূচক, বাজারের মানসিক দিকের বিচার করার জন্য আবেগ সূচক প্রবর্তন করা ইত্যাদি। এছাড়াও, বিভিন্ন সমান্তরাল সিস্টেমের অধীনে কৌশল কার্যকারিতার পরিবর্তনগুলি পরীক্ষা করা এবং সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে বের করা যেতে পারে। মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণ বিচার বিধি যোগ করাও পরবর্তী অপ্টিমাইজেশনের দিক।
সারসংক্ষেপ
এই পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশলটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে পজিশন খোলার উপর ভিত্তি করে মূল্য এবং লেনদেনের পরিমাণের সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নেয়, মূল্যের প্রবণতা এবং লেনদেনের উত্তাপের সাথে পরিমাণগতভাবে মিলিত করে, কার্যকরভাবে অকার্যকর সংকেতগুলি ফিল্টার করতে পারে এবং পজিশন খোলার সাফল্যের হার বাড়িয়ে তুলতে পারে। কৌশলটি অপ্টিমাইজ করার জন্য এখনও অনেক জায়গা রয়েছে এবং এটির উন্নতির জন্য গবেষণা চালিয়ে যেতে হবে।
/*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 ))