মূল্য চ্যানেলের উপর ভিত্তি করে ব্রেকআউট কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটির নাম দেওয়া হয়েছে মূল্য চ্যানেল ভিত্তিক ব্রেকিং কৌশল, যার মূল ধারণাটি হ’ল মূল্য চ্যানেলগুলি ব্যবহার করে বাজারের প্রবণতা এবং দিকনির্দেশের বিচার করা এবং যখন দাম চ্যানেলটি ভেঙে যায় তখন অবস্থান স্থাপন করা। এটি প্রথমে দামের চ্যানেলের পরিধি আঁকবে, তারপরে সিদ্ধান্ত নেবে যে ক ক ক্রমাগত দুটি লাল বা সবুজ কে লাইন রয়েছে কিনা। যদি শেষ কে লাইনটি চ্যানেলের অর্ধেকেরও বেশি অংশ ভেঙে যায় এবং চ্যানেলের বাইরে বন্ধ হয়ে যায় তবে এটি একটি ক্রয় বা বিক্রয় সংকেত তৈরি করে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন () ফাংশন দ্বারা গণনা করা হয়, যা একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মূল্য নির্ধারণ করে, যা মূল্য চ্যানেলের উর্ধ্ব-নিম্ন ট্র্যাক নির্ধারণ করে। চ্যানেলের মধ্যম লাইনটি উর্ধ্ব-নিম্ন ট্র্যাকের গড় হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। তারপরে কে-লাইন সত্তার আকার গণনা করা হয় এবং এসএমএ-র মাধ্যমে মসৃণ করা হয়, যা নির্ধারণ করে যে শেষ কে-লাইনের সত্তাটি গড় সত্তার অর্ধেকের চেয়ে বড় কিনা। এছাড়াও, শেষ দুটি কে-লাইনের সমান্তরাল কিনা তা নির্ধারণ করা হয় (যদি দুটি ধারাবাহিক লাল বা দুটি ধারাবাহিক সবুজ) । যখন এই শর্তগুলি পূরণ করা হয়, তখন একটি ক্রয়/বিক্রয় সংকেত তৈরি হয় এবং যখন দাম চ্যানেলের দিকে ফিরে যায় তখন পজিশন সমতল হয়।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
এটি একটি বিপরীতমুখী কৌশল যা প্রবণতা নির্ধারণের জন্য মূল্য চ্যানেল ব্যবহার করে। এর কিছু সুবিধা রয়েছেঃ
মূল্য চ্যানেল ব্যবহার করে সামগ্রিক প্রবণতার দিক নির্ণয় করা হয়, যা কার্যকরভাবে বাজার শব্দকে ফিল্টার করতে পারে।
ক্রমাগত দুইটি K লাইন একই দিকে ব্রেকিং চ্যানেল, যা শক্তিশালী গতিশীলতা এবং ব্রেকিং সাফল্যের উচ্চতর হার নির্দেশ করে।
কে-লাইন এন্ট্রি অর্ধেকেরও বেশি গড় এন্ট্রি হিসাবে বিচার করা, ভুয়া ব্রেকথ্রু প্রতারণা এড়াতে পারে।
এই কৌশলগুলি সহজ এবং কার্যকরভাবে প্রয়োগ করা যায়।
কাস্টমাইজযোগ্য প্যারামিটার যেমন চ্যানেল চক্র, লেনদেনের ধরণ, লেনদেনের সময় ইত্যাদির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির কিছু সম্ভাব্য ঝুঁকিও রয়েছেঃ
তবে, এই অভিযান ব্যর্থ হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে এবং এর ফলে ক্ষয়ক্ষতি হতে পারে।
তিনি বলেন, “আমি মনে করি, এই পরিস্থিতির জন্য আমাদেরকে অবশ্যই সতর্ক থাকতে হবে।
ক্ষতিপূরণের ব্যবস্থা না থাকায়, ক্ষতি কার্যকরভাবে নিয়ন্ত্রণ করা যায় না।
এই ব্যবসায়ের নিয়মগুলি সহজ, এবং এটির সাথে অতিরিক্ত সামঞ্জস্যের ঝুঁকি রয়েছে।
মার্কেটপ্লেসের জটিলতার সাথে মানিয়ে নিতে পারছে না।
এর সমাধান নিম্নরূপঃ
প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করুন এবং সাফল্যের হার বাড়ান।
“অস্থিরতা এড়ানোর জন্য অস্থিরতার সূচক যোগ করুন”।
মোবাইল স্টপ লস সেটিং যুক্ত করা হয়েছে।
জটিলতা পরীক্ষা করুন এবং উপযুক্ততা পরীক্ষা করুন।
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যুক্ত করুন এবং কৌশলগুলিকে আরও বেশি অভিযোজিত করুন।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি মূলত নিম্নলিখিত দিকগুলিকে অনুকূলিতকরণ করেঃ
অতিরিক্ত ক্ষতির ব্যবস্থা, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য আরও ভাল। আপনি দামের রিটার্ন ক্ষতির ব্যবস্থা করতে পারেন বা এটিআর এর মতো সূচকগুলি ব্যবহার করে চলমান ক্ষতির ব্যবস্থা করতে পারেন।
অনুকূলিতকরণ প্যারামিটার, যেমন পথের সময়কাল, বিরতি প্রশস্ততা প্যারামিটার ইত্যাদি। জেনেটিক অ্যালগরিদম, গ্রিড অনুসন্ধান ইত্যাদির মাধ্যমে সর্বোত্তম প্যারামিটারগুলি সন্ধান করা যেতে পারে।
যেমন, ট্রেডিং ভলিউমের সাথে মিলিতভাবে একটি ব্রেকথ্রু নিশ্চিত করা যায়।
মেশিন লার্নিং মডেল যুক্ত করুন, আরও ডেটা ব্যবহার করুন এবং কৌশলগুলির পূর্বাভাস এবং অভিযোজনযোগ্যতা উন্নত করুন। উদাহরণস্বরূপ, এলএসটিএম-এর মতো গভীর শিক্ষণ আরও জটিল পরিস্থিতির প্যাটার্নগুলি ধরতে পারে।
সমন্বয় অপ্টিমাইজেশান, বিভিন্ন ধরনের ব্রেকথ্রু কৌশল সমন্বয় করে, orthogonality অর্জন করে, এবং অনুরূপতা হ্রাস করে।
সারসংক্ষেপ
সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি একটি প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভিত্তিক প্রবণতা-ভ
/*backtest
start: 2023-12-16 00:00:00
end: 2024-01-15 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2018
//@version=2
strategy(title = "Noro's Price Channel Strategy v1.0", shorttitle = "Price Channel str 1.0", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
pch = input(30, defval = 30, minval = 2, maxval = 200, title = "Price Channel")
showcl = input(true, defval = true, title = "Show center-line")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
src = close
//Price channel
lasthigh = highest(src, pch)
lastlow = lowest(src, pch)
center = (lasthigh + lastlow) / 2
col = showcl ? blue : na
plot(center, color = col, linewidth = 2)
//Bars
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0
rbars = sma(bar, 2) == -1
gbars = sma(bar, 2) == 1
//Signals
body = abs(close - open)
abody = sma(body, 10)
up = rbars and close > center and body > abody / 2
dn = gbars and close < center and body > abody / 2
exit = ((strategy.position_size > 0 and close > open) or (strategy.position_size < 0 and close < open)) and body > abody / 2
//Trading
if up
if strategy.position_size < 0
strategy.close_all()
strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : na)
if dn
if strategy.position_size > 0
strategy.close_all()
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : na)
if exit
strategy.close_all()