দ্বি-ফ্যাক্টর মোমেন্টাম ট্র্যাকিং রিভার্সাল কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি শেয়ারের দামের বিপরীতমুখী ফ্যাক্টর এবং গতিশীল ফ্যাক্টর ব্যবহার করে একটি দ্বৈত ফ্যাক্টর মডেল তৈরি করে যাতে বাজারের স্বল্পমেয়াদী বিপরীতমুখী এবং মাঝারি-দীর্ঘমেয়াদী স্থিতিশীলতার সুযোগ ধরা যায়। কৌশলটি প্রথমে সাম্প্রতিক মূল্যের বিপরীতমুখী সংকেতগুলি নির্ধারণের জন্য 123 এর আকার ব্যবহার করে, তারপরে ল্যাগুয়ের আরএসআই সূচকটি মধ্য-দীর্ঘ লাইন প্রবণতা নির্ধারণের সাথে মিলিত হয় এবং শেষ পর্যন্ত দ্বৈত ফ্যাক্টর সংকেতগুলির কার্যকর সমন্বয় অর্জন করে।
কৌশল নীতি
এই কৌশল দুটি অংশে বিভক্তঃ
- 123 ফর্মাল রিভার্স ফ্যাক্টর
এই বিভাগটি গত দু’দিনের শেষের দামের পরিবর্তনের বিচার করে দামের স্বল্পমেয়াদী বিপরীত সংকেত খুঁজে পেয়েছে। বিশেষত, যদি আগের দিনের শেষের দাম আগের দু’দিনের চেয়ে কম এবং আজকের শেষের দাম আগের দিনের চেয়ে বেশি হয় তবে দামের বিপরীতের উপরে উঠে যাওয়ার সংকেত হিসাবে বিচার করা যেতে পারে। স্টোক সূচকটি সহায়ক বিচার করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
- রাগেল ফিল্টার ভিত্তিক আরএসআই ফ্যাক্টর
এই অংশটি একটি আরও সংবেদনশীল আরএসআই সূচক তৈরি করে। ঐতিহ্যগত আরএসআই সূচকগুলি দামের পরিবর্তনের জন্য কম সংবেদনশীল, এবং রাগার ফিল্টারগুলি কম ঐতিহাসিক ডেটা দিয়ে সূচকগুলি তৈরি করতে পারে, যার ফলে দামের পরিবর্তনের জন্য সংবেদনশীলতা বাড়ায়। নতুন আরএসআই সূচকটি মধ্য-লং লাইন প্রবণতা নির্ধারণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
শেষ পর্যন্ত, কৌশলটি উভয় সংকেতকে একত্রিত করে এবং নিশ্চিত করে যে বড় প্রবণতাটি স্বল্পমেয়াদী বিপরীতের সাথে বিপরীত হয় না, যার ফলে একটি বিপর্যয়ের সুযোগ ধরা যায়।
কৌশলগত সুবিধা
এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হল যে এটি বিপরীত ফ্যাক্টর এবং প্রবণতা ফ্যাক্টরকে সফলভাবে একত্রিত করে। বিপরীত ফ্যাক্টরগুলি স্বল্পমেয়াদী সামঞ্জস্যের পরে দামের পুনরুদ্ধারের সুযোগগুলি ধরতে সক্ষম হয়, এবং প্রবণতা ফ্যাক্টরগুলি নিশ্চিত করে যে বড় / ছোট / বড় দিকের কোনও পরিবর্তন হবে না। একক বিপরীত বা গতির পরিমাণের মডেলের তুলনায়, দ্বিগুণ ফ্যাক্টর মডেলটি মিথ্যা সংকেত হ্রাস করার পূর্বশর্তে বড় ব্যবসায়ের নির্ভুলতা বাড়িয়ে তুলতে পারে।
এছাড়াও, রাগেলের আরএসআই সূচকের অন্তর্ভুক্তি দামের পরিবর্তনের জন্য মডেলের সংবেদনশীলতা বাড়িয়ে তোলে, যা উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংয়ের জন্য বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির প্রধান ঝুঁকি হ’ল দ্বিগুণ সংকেতগুলি বিভক্ত হতে পারে। বিশেষত বাজারের ঝড়ের সময়, যখন স্বল্পমেয়াদী দামগুলি প্রায়শই বিপরীত হয়, মাঝারি-দীর্ঘ লাইনের প্রবণতাও পরিবর্তিত হতে পারে। এই সময়ে, দুটি সংকেতের ভুল সংমিশ্রণ বা বিলম্ব হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে। এটি কৌশলটিকে ভুল সংকেত তৈরি করতে পারে, যার ফলে সর্বোত্তম প্রবেশের সময়টি মিস করা বা অপ্রয়োজনীয় ক্ষতি হতে পারে।
উপরন্তু, ভুল প্যারামিটার নির্বাচন কৌশল দুর্বল কর্মক্ষমতা হতে পারে। বিপরীত ফ্যাক্টর এবং প্রবণতা ফ্যাক্টরগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রযুক্তিগত সূচক প্যারামিটারগুলিকে যথাক্রমে অপ্টিমাইজেশন এবং পরীক্ষার প্রয়োজন, এবং প্যারামিটারগুলির ভুল সংমিশ্রণটি কৌশলটির কার্যকারিতা হ্রাস করতে পারে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটির পরবর্তী অপ্টিমাইজেশনের দিকটি মূলত সংকেত ফিল্টারিং এবং প্যারামিটার নির্বাচনের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। আরও ফিল্টারিং শর্ত যুক্ত করার কথা বিবেচনা করা যেতে পারে, দ্বিগুণ ফ্যাক্টর সংকেত বিভক্ত হওয়ার সময় কার্যকর হয়, কেবলমাত্র উচ্চ-নিশ্চয়তার পরিস্থিতিতে পজিশন খোলার বিষয়টি নিশ্চিত করে। এটি ভুল সংকেতের হারকে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করতে পারে।
প্যারামিটার নির্বাচনের ক্ষেত্রে, মেশিন লার্নিং এবং বৈজ্ঞানিক পরীক্ষার পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে, প্যারামিটারগুলির বিভিন্ন সংমিশ্রণের জন্য সিস্টেম পরীক্ষা করা যেতে পারে এবং সর্বোত্তম প্যারামিটারগুলি খুঁজে পাওয়া যায়। এটির জন্য উচ্চতর গণনা ক্ষমতা সমর্থন প্রয়োজন, তবে এটি কৌশল স্থায়িত্বকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি সফলভাবে বিপরীত ফ্যাক্টর এবং প্রবণতা ফ্যাক্টরকে একত্রিত করে, একটি দ্বি-ফ্যাক্টর মডেলের মাধ্যমে স্বল্পমেয়াদী বিপর্যয় এবং মাঝারি-মেয়াদী স্থিতিশীলতার সুযোগগুলি ক্যাপচার করে। যোগ করা রাগেল আরএসআই ফিল্টারগুলি দামের পরিবর্তনের প্রতি মডেলের সংবেদনশীলতা বাড়ায়। পরবর্তী কাজটি কৌশলটির কার্যকারিতা আরও বাড়ানোর জন্য সংকেত ফিল্টারিং এবং প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনে মনোনিবেশ করবে।
/*backtest
start: 2024-01-10 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 21/01/2021
// This is combo strategies for get a cumulative signal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// This is RSI indicator which is more sesitive to price changes.
// It is based upon a modern math tool - Laguerre transform filter.
// With help of Laguerre filter one becomes able to create superior
// indicators using very short data lengths as well. The use of shorter
// data lengths means you can make the indicators more responsive to
// changes in the price.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
LB_RSI(gamma,BuyBand,SellBand) =>
pos = 0.0
xL0 = 0.0
xL1 = 0.0
xL2 = 0.0
xL3 = 0.0
xL0 := (1-gamma) * close + gamma * nz(xL0[1], 1)
xL1 := - gamma * xL0 + nz(xL0[1], 1) + gamma * nz(xL1[1], 1)
xL2 := - gamma * xL1 + nz(xL1[1], 1) + gamma * nz(xL2[1], 1)
xL3 := - gamma * xL2 + nz(xL2[1], 1) + gamma * nz(xL3[1], 1)
CU = (xL0 >= xL1 ? xL0 - xL1 : 0) + (xL1 >= xL2 ? xL1 - xL2 : 0) + (xL2 >= xL3 ? xL2 - xL3 : 0)
CD = (xL0 >= xL1 ? 0 : xL1 - xL0) + (xL1 >= xL2 ? 0 : xL2 - xL1) + (xL2 >= xL3 ? 0 : xL3 - xL2)
nRes = iff(CU + CD != 0, CU / (CU + CD), 0)
pos := iff(nRes > BuyBand, 1,
iff(nRes < SellBand, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Laguerre-based RSI", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
gamma = input(0.5, minval=-0.1, maxval = 0.9)
BuyBand = input(0.8, step = 0.01)
SellBand = input(0.2, step = 0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posLB_RSI = LB_RSI(gamma,BuyBand,SellBand)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posLB_RSI == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posLB_RSI == -1, -1, 0))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )