মাল্টি-ইন্ডিকেটর ডিসিশন ট্রি স্ট্র্যাটেজি: IMACD, EMA এবং Ichimoku ব্যালেন্স শীট


সৃষ্টির তারিখ: 2024-01-22 11:25:56 অবশেষে সংশোধন করুন: 2024-01-22 11:25:56
অনুলিপি: 0 ক্লিকের সংখ্যা: 664
1
ফোকাস
1617
অনুসারী

মাল্টি-ইন্ডিকেটর ডিসিশন ট্রি স্ট্র্যাটেজি: IMACD, EMA এবং Ichimoku ব্যালেন্স শীট

ওভারভিউ

এই কৌশলটি আইএমএসিডি, ইএমএ এবং একনজরে ভারসাম্য টেবিলের মতো বিভিন্ন প্রযুক্তিগত সূচকগুলিকে একত্রিত করে একটি বিস্তৃত সিদ্ধান্ত গাছের মডেল তৈরি করে যা ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত দেয়।

কৌশল নীতি

  1. আইএমএসিডিঃ ইমপুলস এমএসিডি এবং ইমপুলস হিস্টোর মাধ্যমে বাজারের প্রবণতা আরও ভালভাবে ক্যাপচার করার জন্য বর্ধিত এমএসিডি
  2. এক নজরে সমান্তরাল টেবিলঃ ট্রান্সফার লাইন, বেঞ্চমার্ক লাইন, অগ্রণী লাইন A, অগ্রণী লাইন B ইত্যাদি অঙ্কন করুন, সমর্থন এবং প্রতিরোধের অবস্থান সনাক্ত করুন
  3. EMA 40: ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা নির্ধারণে সহায়তা করে
  4. আইএমএসিডি, ক্লাউড ম্যাপ কম্পোনেন্ট এবং ইএমএ 40 এর সাথে সম্পর্কিত, অতিরিক্ত এবং খালি সংকেত প্রেরণ করা হয়

মাল্টি সিগন্যালঃ যখন IMACD নির্দিষ্ট শর্তের রঙ এবং EMA 40 মেঘের চিত্রের উপরে থাকে তখন অতিরিক্ত করুন

খালি করার সংকেতঃ যখন IMACD লাল এবং EMA 40 মেঘের চিত্রের নীচে থাকে তখন খালি করুন

সামর্থ্য বিশ্লেষণ

  1. মাল্টি-ইনডিকেটর পোর্টফোলিও, বাজার প্রবণতা বিশ্লেষণ, সিদ্ধান্ত গ্রহণের নির্ভুলতা বৃদ্ধি
  2. সিদ্ধান্ত গাছের মডেলের শ্রেণিবিন্যাস পরিষ্কার, ট্রেডিং সিগন্যালের উত্পাদন পরিষ্কার
  3. EMA দৈর্ঘ্য সামঞ্জস্যপূর্ণ, সাহায্যকারী সিদ্ধান্তের জন্য আরও নমনীয়তা
  4. ক্লাউড গ্রাফ এবং ট্রেন্ড ইন্ডিকেটর সহ, সমর্থন এবং প্রতিরোধকে আরও ভালভাবে সনাক্ত করুন

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

  1. একাধিক সূচক সমন্বয়, জটিল প্যারামিটার সেটআপ
  2. ভুল EMA দৈর্ঘ্য সেট করা হয়েছে, যার ফলে ভুল ট্রেডিং সিগন্যাল হতে পারে
  3. একসাথে একাধিক সূচকের উপর নজর দেওয়া, কাজ করা কঠিন

ঝুঁকি সমাধানঃ প্যারামিটার সেটিং অনুকূলিতকরণ, ইএমএ দৈর্ঘ্য সমন্বয়, অপারেশন প্রক্রিয়া সরলীকরণ।

অপ্টিমাইজেশান দিক

  1. প্যারামিটার সেটিং অনুকূলিতকরণ এবং কৌশল স্থিতিশীলতা বৃদ্ধি
  2. একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণে স্টপ লস কৌশল বাড়ানো
  3. বিপুল সংখ্যক তথ্যের উপর ভিত্তি করে সংকেতের গুণমান উন্নত করুন
  4. মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের সাথে একত্রিত হয়ে স্বনির্ধারিত সিদ্ধান্ত গাছ তৈরি করা

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরি করার জন্য সিদ্ধান্ত গাছের মডেল তৈরি করতে বিভিন্ন সূচক সনাক্তকরণের প্রবণতা ব্যবহার করে। এর সুবিধা হল যে সিগন্যালটি উচ্চমানের, উচ্চ নির্ভুলতা এবং ধীরে ধীরে অপ্টিমাইজ করার জন্য উপযুক্ত। দীর্ঘমেয়াদী স্থিতিশীল রিটার্ন পাওয়ার জন্য ট্রেডিং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন এবং স্টপ লস কৌশলগুলিতে মনোযোগ দেওয়া প্রয়োজন।

কৌশল সোর্স কোড
/*backtest
start: 2024-01-14 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Decision Tree Strategy: IMACD, EMA and Ichimoku [cryptoonchain]", overlay=true)

lengthMA = input(34, title="Length MA")
lengthSignal = input(9, title="Length Signal")
conversionPeriods = input.int(9, minval=1, title="Conversion Line Length")
basePeriods = input.int(26, minval=1, title="Base Line Length")
laggingSpan2Periods = input.int(52, minval=1, title="Leading Span B Length")
displacement = input.int(26, minval=1, title="Lagging Span")
emaLength = input(40, title="EMA Length")  // Added user-configurable EMA length

calc_smma(src, len) =>
    smma = float(na)
    smma := na(smma[1]) ? ta.sma(src, len) : (smma[1] * (len - 1) + src) / len
    smma

calc_zlema(src, length) =>
    ema1 = ta.ema(src, length)
    ema2 = ta.ema(ema1, length)
    d = ema1 - ema2
    ema1 + d

src = ohlc4
hi = calc_smma(high, lengthMA)
lo = calc_smma(low, lengthMA)
mi = calc_zlema(src, lengthMA)

md = (mi > hi) ? (mi - hi) : (mi < lo) ? (mi - lo) : 0
sb = ta.sma(md, lengthSignal)
sh = md - sb
mdc = src > mi ? (src > hi ? color.rgb(128, 255, 0, 26) : color.green) : (src < lo ? color.red : color.orange)

colorCondition = color.rgb(128, 255, 0, 26)

conversionLine = math.avg(ta.lowest(conversionPeriods), ta.highest(conversionPeriods))
baseLine = math.avg(ta.lowest(basePeriods), ta.highest(basePeriods))
leadLine1 = math.avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = math.avg(ta.lowest(laggingSpan2Periods), ta.highest(laggingSpan2Periods))

// Use user-configurable length for EMA
ema40 = ta.ema(close, emaLength)

ebc = input(false, title="Enable bar colors")
barcolor(ebc ? mdc : na)

conversionLinePlot = plot(conversionLine, color=#2962FF, title="Conversion Line", display=display.none)
baseLinePlot = plot(baseLine, color=#B71C1C, title="Base Line", display=display.none)
laggingSpanPlot = plot(close, offset=-displacement + 1, color=#43A047, title="Lagging Span", display=display.none)
leadLine1Plot = plot(leadLine1, offset=displacement - 1, color=#A5D6A7, title="Leading Span A", display=display.none)
leadLine2Plot = plot(leadLine2, offset=displacement - 1, color=#EF9A9A, title="Leading Span B", display=display.none)
kumoCloudUpperLinePlot = plot(leadLine1 > leadLine2 ? leadLine1 : leadLine2, offset=displacement - 1, title="Kumo Cloud Upper Line", display=display.none)
kumoCloudLowerLinePlot = plot(leadLine1 < leadLine2 ? leadLine1 : leadLine2, offset=displacement - 1, title="Kumo Cloud Lower Line", display=display.none)
fill(kumoCloudUpperLinePlot, kumoCloudLowerLinePlot, color=leadLine1 > leadLine2 ? color.green : color.red)

a = (leadLine1 > leadLine2 ? leadLine1 : leadLine2) 
b = (leadLine1 < leadLine2 ? leadLine1 : leadLine2)  

if mdc == colorCondition and ema40 > a[displacement - 1]
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if mdc == color.red and ema40 < b[displacement - 1]
    strategy.entry("Short", strategy.short)