1. বর্গক্ষেত্র
  2. সহজ পিভট বিপরীত অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং কৌশল

সহজ পিভট বিপরীত অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০১-১৭ ১৫ঃ৩৭ঃ৩৩
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি পিভট পয়েন্ট ব্রেকআউটের উপর ভিত্তি করে বিপরীত ট্রেডিং সম্পাদন করে। এটি পিভট স্তরগুলি নির্ধারণের জন্য নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে পিভট উচ্চ এবং পিভট নিম্ন গণনা করে। যখন দাম পিভট উচ্চের উপরে ভেঙে যায় তখন এটি শর্ট হয় এবং যখন দাম পিভট নিম্নের নীচে ভেঙে যায় তখন এটি দীর্ঘ হয়। এটি একটি সাধারণ স্বল্পমেয়াদী গড় বিপরীত কৌশল।

কৌশলগত যুক্তি

এই কৌশলটির মূল যুক্তি হ'ল পিভট উচ্চ এবং নিম্ন পয়েন্টগুলি গণনা করা। সূত্রগুলি হ'লঃ

পিভট হাই = বিগত N1 বার / N1 এর মধ্যে সর্বোচ্চ উচ্চতার যোগফল

পিভট লো = বিগত N2 বার / N2 এর সর্বনিম্ন নিম্নের যোগফল

যেখানে N1 এবং N2 হল প্যারামিটার যা পিভট পয়েন্ট গণনা করার জন্য ব্যবহৃত বার সংখ্যা নির্ধারণ করে।

পিভট উচ্চ/নিম্ন স্তর পাওয়ার পর, ট্রেডিং নিয়মগুলি হলঃ

  1. যখন দাম পিভট হাইয়ের উপরে ভেঙে যায় তখন শর্ট
  2. যখন দাম পিভট নিম্নের নিচে ভাঙবে তখন লং
  3. প্রবেশের পর স্টপ লস সেট করুন

তাই এটি পিভট পয়েন্ট ব্রেকআউটের উপর ভিত্তি করে একটি স্বল্পমেয়াদী বিপরীত কৌশল বাস্তবায়ন করে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই সহজ কৌশলটির সুবিধাগুলো হল:

  1. সহজ যুক্তি, সহজেই বোঝা এবং বাস্তবায়ন
  2. উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি স্বল্পমেয়াদী ট্রেডিংয়ের জন্য উপযুক্ত
  3. পিভট ব্রেকআউট পরে বিপরীত ধরা
  4. প্যারামিটার টিউনিং এর মাধ্যমে অপ্টিমাইজ করা যায়

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

কিছু ঝুঁকি আছেঃ

  1. পয়েন্ট ব্রেকআউটের পর বিপরীতমুখী ঝুঁকি ব্যর্থ হতে পারে এবং প্রবণতা অব্যাহত থাকতে পারে
  2. স্টপ লস ঝুঁকি - পূর্বনির্ধারিত স্টপ লস আঘাত হানতে পারে যার ফলে বড় ক্ষতি হতে পারে
  3. প্যারামিটার ঝুঁকি - অনুপযুক্ত প্যারামিটারগুলি ফলাফলকে ব্যাপকভাবে প্রভাবিত করে

এই ঝুঁকিগুলি প্যারামিটার টিউনিং, প্রস্থান নিয়ম প্রয়োগ ইত্যাদি দ্বারা পরিচালিত হতে পারে।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

অপ্টিমাইজেশনের জন্য অনেক জায়গা আছে:

  1. অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচকগুলির সাথে একত্রিত করুন প্রবেশের সময়সীমা উন্নত করতে
  2. টেলিং স্টপ লস, মুনাফা গ্রহণ ইত্যাদির মতো প্রস্থান নিয়ম যুক্ত করুন
  3. অভিযোজনযোগ্যতা উন্নত করার জন্য পরামিতিগুলির গতিশীল সমন্বয়
  4. সেরা প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান

সংক্ষিপ্তসার

সংক্ষেপে, এটি একটি খুব সহজ স্বল্পমেয়াদী পিভট বিপরীত কৌশল। এর সুবিধাগুলি হ'ল সরলতা এবং বিপরীতগুলি ক্যাপচার করার ক্ষমতা। তবে কিছু ঝুঁকি রয়েছে যা অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে মোকাবেলা করা দরকার। সামগ্রিকভাবে এটি নতুনদের জন্য একটি ভাল অনুশীলন কৌশল হিসাবে কাজ করে এবং উন্নত কৌশলগুলির ভিত্তি তৈরি করে।

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Pivot Reversal Strategy - FIGS & DATES 2.0", overlay=true, pyramiding=0, initial_capital=10000, currency="USD", default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100.0, commission_value=0.075)

leftBars = input(4)
rightBars = input(2)

// backtesting date range
from_day = input(defval=1, title="From Day", minval=1, maxval=31)
from_month = input(defval=1, title="From Month", minval=1, maxval=12)
from_year = input(defval=2018, title="From Year", minval=1900)

to_day = input(defval=1, title="To Day", minval=1, maxval=31)
to_month = input(defval=1, title="To Month", minval=1, maxval=12)
to_year = input(defval=9999, title="To Year", minval=1900)

time_cond = true

swh = pivothigh(leftBars, rightBars)
swl = pivotlow(leftBars, rightBars)

middle = (swh+swl)/2

swh_cond = not na(swh)



hprice = 0.0
hprice := swh_cond ? swh : hprice[1]

le = false
le := swh_cond ? true : le[1] and high > hprice ? false : le[1]

if le and time_cond
    strategy.entry("LONG", strategy.long, comment="LONG", stop=hprice + syminfo.mintick)

swl_cond = not na(swl)

lprice = 0.0
lprice := swl_cond ? swl : lprice[1]


se = false
se := swl_cond ? true : se[1] and low < lprice ? false : se[1]

if se and time_cond
    strategy.entry("SHORT", strategy.short, comment="SHORT", stop=lprice - syminfo.mintick)

//plot(strategy.equity, title="equity", color=red, linewidth=2, style=areabr)
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত