প্রাইস চ্যানেল ব্রেকআউট কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-01-16 14:22:57
ট্যাগঃ

এই কৌশলটির নাম Price Channel Breakout Strategy। এর মূল ধারণাটি হ'ল বাজারের প্রবণতা এবং দিকনির্দেশ নির্ধারণ করতে এবং যখন দাম চ্যানেল থেকে বেরিয়ে আসে তখন অবস্থান স্থাপন করতে মূল্য চ্যানেল ব্যবহার করা। এটি প্রথমে মূল্য চ্যানেলের পরিসীমা আঁকবে, তারপরে দুটি ধারাবাহিক লাল বা সবুজ কে-লাইন রয়েছে কিনা তা বিচার করবে। যদি শেষ কে-লাইন চ্যানেলের অর্ধেক প্রস্থের মধ্য দিয়ে ভেঙে যায় এবং চ্যানেলের বাইরে বন্ধ হয় তবে এটি কিনতে বা বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন করবে।

কৌশলগত যুক্তি

কৌশলটি অতীতের একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে সর্বোচ্চ সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন নিম্ন গণনা করে সর্বোচ্চ (() এবং সর্বনিম্ন (() ফাংশন ব্যবহার করে মূল্য চ্যানেলের উপরের এবং নীচের রেলগুলি নির্ধারণ করে। চ্যানেলের মধ্যপয়েন্টটি উপরের এবং নীচের রেলগুলির গড় হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। এটি তারপরে কে-লাইন বডি আকার গণনা করে এবং এসএমএ ব্যবহার করে এটি মসৃণ করে নির্ধারণ করে যে শেষ কে-লাইন বডি গড় শরীরের অর্ধেকের চেয়ে বড় কিনা। এটি শেষ দুটি কে-লাইন একই দিকের (দুটি ধারাবাহিক লাল বা সবুজ) কিনা তাও বিচার করে। যখন এই শর্তগুলি পূরণ হয়, তখন এটি ক্রয় / বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন করে এবং যখন দাম চ্যানেলের দিকের দিকে ফিরে আসে তখন অবস্থানগুলি বন্ধ করে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এটি একটি ব্রেকআউট কৌশল যা মূল্য চ্যানেল ব্যবহার করে সামগ্রিক প্রবণতা বিচার করে। এর নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি রয়েছেঃ

সামগ্রিক প্রবণতা দিক নির্ধারণের জন্য মূল্য চ্যানেল ব্যবহার কার্যকরভাবে বাজার গোলমাল ফিল্টার করতে পারে।
ক্রমাগত দুইটি K-লাইন একই দিকে চ্যানেলের মধ্য দিয়ে ভাঙলে শক্তিশালী গতি এবং ভাঙ্গনের সাফল্যের হার বেশি বলে।
গড় শরীরের অর্ধেকের চেয়ে বড় কে-লাইন শরীরের বিচার করা মিথ্যা ব্রেকআউটের দ্বারা বিভ্রান্ত হওয়া এড়াতে পারে।
কৌশলগত যুক্তি সহজ এবং বাস্তবায়ন করা সহজ।
চ্যানেলের সময়কাল, ট্রেডিং পণ্য, ট্রেডিং সময় ইত্যাদির মতো কাস্টমাইজযোগ্য প্যারামিটারগুলি এটিকে অত্যন্ত অভিযোজিত করে তোলে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির কিছু সম্ভাব্য ঝুঁকিও রয়েছেঃ

এখনও একটি ব্যর্থ ব্রেকআউটের সম্ভাবনা রয়েছে, যা ক্ষতির দিকে পরিচালিত করতে পারে।
বাজারের তীব্র ওঠানামা হলে মূল্য চ্যানেল ব্যর্থ হতে পারে।
স্টপ লস মেশিনের অভাব হ্রাসকে কার্যকরভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে ব্যর্থ।
সহজ ব্যবসায়িক নিয়মের মধ্যে অতিরিক্ত ফিটিং ঝুঁকি রয়েছে।
আরো জটিল বাজারের পরিবেশে মানিয়ে নিতে অক্ষম।

সংশ্লিষ্ট সমাধানগুলি হলঃ

প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করুন ব্রেকআউটের সাফল্যের হার বাড়ানোর জন্য।
বাজারের অস্থিরতা এড়াতে ভোল্টেবিলিটি ইনডেক্স যোগ করুন।
মোবাইল স্টপ লস যোগ করুন।
অতিরিক্ত ফিটিং পরীক্ষা করার জন্য জটিলতা পরীক্ষা পরিচালনা করুন।
অভিযোজনযোগ্যতা বাড়াতে মেশিন লার্নিং মডেল বাড়ানো।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

অপ্টিমাইজেশনের প্রধান দিকগুলি হলঃ

ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস মেকানিজম যোগ করুন। এটিআর ভিত্তিক মূল্য পুনরুদ্ধার স্টপ লস বা মোবাইল স্টপ লস সেট করুন।
চ্যানেলের সময়কাল, ব্রেকআউট থ্রেশহোল্ড ইত্যাদির মত প্যারামিটারগুলি অপ্টিমাইজ করুন জেনেটিক অ্যালগরিদম, গ্রিড অনুসন্ধান ইত্যাদির মাধ্যমে সর্বোত্তম প্যারামিটারগুলি সন্ধান করুন
ব্রেকআউটের নিশ্চয়তা বাড়াতে ফিল্টারিং শর্ত যুক্ত করুন। উদাহরণস্বরূপ, ব্রেকআউট নিশ্চিত করতে ট্রেডিং ভলিউম একত্রিত করুন।
আরও তথ্য ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা এবং অভিযোজনযোগ্যতা উন্নত করতে LSTM এর মতো মেশিন লার্নিং মডেল যুক্ত করুন।
পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশান পরিচালনা করুন, বিভিন্ন ধরণের ব্রেকআউট কৌশলগুলি একত্রিত করুন যাতে অর্টোগোনালিটি অর্জন করা যায় এবং অনুরূপতা হ্রাস পায়।

সিদ্ধান্ত

উপসংহারে, এটি প্রবণতা নির্ধারণ এবং ব্রেকআউট সংকেত আবিষ্কারের জন্য মূল্য চ্যানেলে ভিত্তিক একটি পরিমাণগত কৌশল। এটি প্রবণতা বিচার এবং ব্রেকআউট নিশ্চিত করার সুবিধা রয়েছে, তবে মিথ্যা ব্রেকআউটের নির্দিষ্ট ঝুঁকিও রয়েছে। আমরা ঝুঁকি হ্রাস করতে প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, স্টপ লস, ফিল্টার ইত্যাদি যুক্ত করে কৌশলটি উন্নত করতে পারি। এদিকে, মেশিন লার্নিং মডেলগুলি প্রবর্তন করা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ক্ষমতা আরও বাড়িয়ে তুলতে পারে। সামগ্রিকভাবে, এটি একটি প্রতিশ্রুতিশীল পরিমাণগত কৌশল পদ্ধতি যা গবেষণা এবং উন্নতির যোগ্য।

/*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()

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত