T3 নির্দেশকের উপর ভিত্তি করে ট্রেন্ড অনুসরণ করা ট্রেডিং কৌশল


সৃষ্টির তারিখ: 2024-01-18 16:21:40 অবশেষে সংশোধন করুন: 2024-01-18 16:21:40
অনুলিপি: 0 ক্লিকের সংখ্যা: 1035
1
ফোকাস
1617
অনুসারী

T3 নির্দেশকের উপর ভিত্তি করে ট্রেন্ড অনুসরণ করা ট্রেডিং কৌশল

কৌশল ওভারভিউ

এই কৌশলটি T3 মুভিং এভারেজ সূচকের উপর ভিত্তি করে একটি প্রবণতা ট্র্যাকিং ট্রেডিং সিস্টেম ডিজাইন করেছে। এই সিস্টেমটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে দামের প্রবণতার দিকটি সনাক্ত করতে পারে এবং সেই অনুযায়ী আরও খালি করে দেয়। দাম বাড়লে আরও বেশি করে এবং দাম কমলে খালি করে দেয়। এই সিস্টেমটিতে বিপরীত ট্রেডিংয়ের বৈশিষ্ট্যও রয়েছে।

কৌশল নীতি

এই কৌশলটি মূল্য প্রবণতার দিকনির্দেশের জন্য টি 3 সূচক ব্যবহার করে। টি 3 সূচকটি একটি স্বনির্ধারিত চলমান গড়, এটির উচ্চ সংবেদনশীলতা রয়েছে যা দামের পরিবর্তনের প্রতি আরও দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে। সূচকের গণনা সূত্রটি হ’লঃ

T3(n) = GD(GD(GD(n)))

এর মধ্যে, GD হল DEMA (দ্বি-সূচকীয় চলমান গড়) ।

GD(n,v) = EMA(n) * (1+v)-EMA(EMA(n)) * v

v হল ভর ফ্যাক্টর, যা নির্ধারণ করে যে মুভিং এভারেজটি কীভাবে রেডিয়েন্ট ট্রেন্ডের প্রতি প্রতিক্রিয়াশীল। v = 0 হলে GD = EMA; v = 1 হলে GD = DEMA। লেখক v = 0.7 সেট করার পরামর্শ দেন।

এই কৌশলটি T3 সূচককে মূল্যের সাথে তুলনা করে, যখন T3 এর উপরে মূল্যের উত্তরণ হয় তখন দামের উচ্চতর প্রবণতা হিসাবে বিচার করা হয়, অতিরিক্ত করা হয়; যখন T3 এর নীচে মূল্যের উত্তরণ হয় তখন দামের হ্রাস প্রবণতা হিসাবে বিচার করা হয়, ফাঁকা করা হয়।

কৌশলগত সুবিধা

  • স্বনির্ধারিত চলমান গড় T3 সূচক ব্যবহার করে, মূল্য প্রবণতা পরিবর্তনের প্রতি সংবেদনশীল
  • স্বয়ংক্রিয়ভাবে দামের প্রবণতা নির্ধারণ করুন, ম্যানুয়ালি সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রয়োজন নেই
  • কনফিগারযোগ্য বিপরীতমুখী ট্রেডিং, বাজারের পরিবর্তনের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ

কৌশলগত ঝুঁকি

  • T3 সূচকটি এমন একটি পরিস্থিতিতে রয়েছে যেখানে ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা নির্ধারণ করা কঠিন হতে পারে
  • স্বনির্ধারিত মুভিং এভারেজ সূচকগুলি ত্রুটিপূর্ণ সংকেত তৈরি করতে পারে
  • রিভার্স ট্রেডিংয়ের ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণে সতর্কতা অবলম্বন করা উচিত

ভুল ট্রেডিং কমানোর জন্য T3 সূচকের প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করা যেতে পারে, বা অন্যান্য সূচক ফিল্টার যুক্ত করা যেতে পারে। একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লসও সেট করা যেতে পারে।

কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা

  • অন্যান্য সূচক যেমন MACD, RSI ইত্যাদির সাথে মিশ্রিত করার জন্য একটি ফিল্টার যুক্ত করুন
  • প্রবণতা নির্ধারণের নিয়ম বাড়ানো এবং বাজারের অস্থিরতার সময় ভুল কাজ করা এড়ানো
  • প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করুন, v এর মানগুলিকে আরও ভাল প্যারামিটার সমন্বয় করতে সামঞ্জস্য করুন
  • স্টপ লজিক যোগ করুন

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে T3 সূচক দ্বারা মূল্য প্রবণতা দিক নির্ণয় করে, কোনও ম্যানুয়াল বিচার প্রয়োজন হয় না, স্বয়ংক্রিয়ভাবে আরও খালি করা যায়। একই সাথে আরও জটিল বাজার পরিস্থিতি মোকাবেলায় বিপরীত ট্রেডিং লজিক কনফিগার করা যায়। সূচক প্যারামিটার, ট্রেডিং লজিক ইত্যাদির অপ্টিমাইজেশনের জায়গা রয়েছে, যা কৌশলটির পারফরম্যান্সকে আরও উন্নত করতে পারে।

কৌশল সোর্স কোড
/*backtest
start: 2023-12-18 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.00 29/11/2017
// This indicator plots the moving average described in the January, 1998 issue
// of S&C, p.57, "Smoothing Techniques for More Accurate Signals", by Tim Tillson.
// This indicator plots T3 moving average presented in Figure 4 in the article.
// T3 indicator is a moving average which is calculated according to formula:
//     T3(n) = GD(GD(GD(n))),
// where GD - generalized DEMA (Double EMA) and calculating according to this:
//     GD(n,v) = EMA(n) * (1+v)-EMA(EMA(n)) * v,
// where "v" is volume factor, which determines how hot the moving average’s response
// to linear trends will be. The author advises to use v=0.7.
// When v = 0, GD = EMA, and when v = 1, GD = DEMA. In between, GD is a less aggressive
// version of DEMA. By using a value for v less than1, trader cure the multiple DEMA
// overshoot problem but at the cost of accepting some additional phase delay.
// In filter theory terminology, T3 is a six-pole nonlinear Kalman filter. Kalman
// filters are ones that use the error — in this case, (time series - EMA(n)) — 
// to correct themselves. In the realm of technical analysis, these are called adaptive
// moving averages; they track the time series more aggres-sively when it is making large
// moves. Tim Tillson is a software project manager at Hewlett-Packard, with degrees in
// mathematics and computer science. He has privately traded options and equities for 15 years.   
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="T3 Averages", shorttitle="T3", overlay = true)
Length = input(5, minval=1)
b = input(0.7, minval=0.01,step=0.01) 
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xPrice = close
xe1 = ema(xPrice, Length)
xe2 = ema(xe1, Length)
xe3 = ema(xe2, Length)
xe4 = ema(xe3, Length)
xe5 = ema(xe4, Length)
xe6 = ema(xe5, Length)
c1 = -b*b*b
c2 = 3*b*b+3*b*b*b
c3 = -6*b*b-3*b-3*b*b*b
c4 = 1+3*b+b*b*b+3*b*b
nT3Average = c1 * xe6 + c2 * xe5 + c3 * xe4 + c4 * xe3
pos = iff(nT3Average > close, -1,
       iff(nT3Average < close, 1, nz(pos[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)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )  
plot(nT3Average, color=blue, title="T3")