গাউস তরঙ্গ পূর্বাভাস কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০১-২২ ১২ঃ৩৭ঃ০৭
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

গাউস তরঙ্গ পূর্বাভাস কৌশল গাউসিয়ান ফিল্টারিং উপর ভিত্তি করে একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল। এটি মূল্য সিরিজ একাধিকবার ফিল্টার এবং একাধিক মসৃণ মূল্য সিরিজ উত্পাদন করার জন্য গাউসিয়ান ফিল্টার মসৃণ বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে। তারপর এই মূল্য সিরিজের বহুপদী ফিটিং সঙ্গে মিলিত, এটি ভবিষ্যতের দাম পূর্বাভাস উপলব্ধি করে। পূর্বাভাস ফলাফল অনুযায়ী, এটি দীর্ঘ বা সংক্ষিপ্ত অবস্থানের পরামর্শ দেয়।

কৌশল নীতি

এই কৌশলটির মূলটি গাউসিয়ান ফিল্টার অ্যালগরিদম। গাউসিয়ান ফিল্টার একটি রৈখিক মসৃণতা ফিল্টার যা গাউসিয়ান ফাংশনকে ওজন হিসাবে ব্যবহার করে। কৌশলটির প্যারামিটার পি ফিল্টারিং উইন্ডোর আকার হিসাবে সেট করা হয়। তারপরে ফিল্টারিং সহগ আলফা ত্রিভুজীয় ফাংশনগুলির মাধ্যমে গণনা করা হয়। প্রতিটি মূল্য সিরিজ ret \ [i\] মূল মূল্য সিরিজের i- তম গাউসিয়ান ফিল্টারিংয়ের পরে ফলাফলকে উপস্থাপন করে।

কৌশলটি পুনরাবৃত্তির ধারণা ব্যবহার করে। প্রথমত, আলফা এবং মূল মূল্য সিরিজের দামের সাথে, প্রথম ফিল্টারিং রেট গণনা করা হয়। তারপরে রেটের উপর ভিত্তি করে, দ্বিতীয় ফিল্টারিংটি রেট 2 পাওয়ার জন্য পরিচালিত হয়। এটি একাধিকবার পুনরাবৃত্তি করুন। অবশেষে, একাধিক মূল্য সিরিজ একত্রিত করে, ভবিষ্যতের দামের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি বক্ররেখা ফিট করা হয়।

একাধিকবার ফিল্টার করে, এটি মসৃণ এবং প্রবণতা আরও ভালভাবে ফিট করতে পারে। একই সময়ে, বহুভুজ ফিটিংয়ের সাথে মিলিত, এটি স্বল্পমেয়াদে মূল্যের প্রবণতার পূর্বাভাস উপলব্ধি করে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির নিম্নলিখিত সুবিধা রয়েছে:

গাউসিয়ান ফিল্টার ব্যবহার করুন দাম মসৃণ করতে। এটি কার্যকরভাবে উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি গোলমাল ফিল্টার করতে পারে এবং কৌশল আরো স্থিতিশীল করতে পারেন।
পুনরাবৃত্তিমূলক মাল্টিপল ফিল্টারিং. এটি মূল্যের প্রবণতা আরও ভালভাবে ফিট করতে পারে এবং পূর্বাভাস প্রভাব উন্নত করতে পারে।
পলিনোমিয়াল ফিটিং এর উপর ভিত্তি করে মূল্য পূর্বাভাস। এটি স্বল্পমেয়াদী মূল্য প্রবণতা মডেল করতে পারে এবং এইভাবে ট্রেডিং সংকেত তৈরি করতে পারে।
বর্তমান মূল্যের তুলনায় পূর্বাভাস মূল্যের উপর ভিত্তি করে বিচার করুন। ট্রেডিং সুযোগগুলি মিস করা এড়াতে ট্রেডিং সংকেতগুলি সরাসরি প্রবণতা পূর্বাভাসের সাথে একত্রিত হয়।
এটি বাস্তবায়ন করা সহজ, বুঝতে এবং অনুকূলিতকরণ করা সহজ। এটি অন্যান্য বিশ্লেষণাত্মক সূচকগুলি প্রসারিত করার জন্য উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি কৌশলগুলির জন্য একটি মৌলিক মডিউল হিসাবে কাজ করতে পারে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলটি নিম্নলিখিত ঝুঁকিগুলিও বহন করেঃ

হঠাৎ দামের পরিবর্তনের উপর গাউসিয়ান ফিল্টারের মসৃণ প্রভাব স্বল্পমেয়াদী ট্রেডিং সুযোগগুলি মিস করতে পারে।
পলিনোমিয়াল ফিটিংয়ের ওভারফিটিংয়ের ঝুঁকি রয়েছে। যদি মূল্য পরিবর্তনের মডেল হঠাৎ করে মিউটেশন হয়, তাহলে ভবিষ্যদ্বাণী প্রভাব হ্রাস পাবে।
ফিল্টার উইন্ডোর আকার এবং ফিটিং পলিনোমিয়ালের ক্রমটি সঠিকভাবে সেট করা দরকার। অন্যথায় এটি ব্যর্থ হতে পারে।
এটি শুধুমাত্র ট্রেডিং সিগন্যালের জন্য ওপেনিং প্রাইসের উপর নির্ভর করে এবং ইনট্রা ডে ট্রেডিং করতে পারে না।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলিতে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ

মডেল প্রশিক্ষণ এবং স্লাইডিং উইন্ডো পুনরায় প্রশিক্ষণের প্রক্রিয়া যোগ করুন যাতে অতিরিক্ত ফিটিং ঝুঁকি হ্রাস করতে পারামটারগুলির গতিশীল সমন্বয় করা যায়।
ইনপুট সমৃদ্ধ করতে এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে আরও স্থিতিশীল করার জন্য আরও মূল্য সূচক এবং বৈশিষ্ট্য অন্তর্ভুক্ত করুন।
স্টপ লস মেকানিজম যোগ করুন, চরম বাজারের পরিস্থিতিতে বিশাল ক্ষতি এড়ানোর জন্য সর্বোচ্চ ক্ষতির অনুপাত সেট করুন।
পজিশন ম্যানেজমেন্টকে অপ্টিমাইজ করুন, পূর্বাভাসের সঠিকতা এবং অস্থিরতার ভিত্তিতে পজিশনকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন।
এলএসটিএম-এর মতো মেশিন লার্নিং মডেলের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করার চেষ্টা করুন এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা আরও উন্নত করুন।

সিদ্ধান্ত

সংক্ষেপে, এটি একটি উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি পরিমাণগত কৌশল যা গাউসিয়ান ফিল্টার এবং বহুপদী ফিটিং ব্যবহার করে মূল্য পূর্বাভাস সম্পাদন করে। এর কিছু সুবিধা রয়েছে তবে উন্নতির সুযোগও রয়েছে। আরও বৈশিষ্ট্য অন্তর্ভুক্ত করে, গতিশীল পরামিতি টিউনিং, স্টপ লস প্রক্রিয়া ইত্যাদি প্রবর্তন করে, কৌশল প্রভাব আরও ভাল হতে পারে। এই কৌশলটি উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি কৌশলগুলির আরও গবেষণা এবং অপ্টিমাইজেশনের জন্য একটি মৌলিক মডিউল হিসাবে ভিত্তি স্থাপন করে।

/*backtest
start: 2023-01-15 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("Gaussbot v1.0", overlay=true)

p = input(20, minval=1, title="Length")
price = input(open, title="Source")

pi=3.1415926535


w=2*pi/p
beta = (1 - cos(w))/(pow(1.414,2.0/3) - 1)
alfa = -beta + sqrt(beta*beta + 2*beta)
ret=  pow(alfa,4)*price+4*(1-alfa)*nz(ret[1])-6*pow(1-alfa,2)*nz(ret[2])+4*pow(1-alfa,3)*nz(ret[3])-pow(1-alfa,4)*nz(ret[4])
ret2 = pow(alfa,4)*ret+4*(1-alfa)*nz(ret2[1])-6*pow(1-alfa,2)*nz(ret2[2])+4*pow(1-alfa,3)*nz(ret2[3])-pow(1-alfa,4)*nz(ret2[4])
ret3 = pow(alfa,4)*ret2+4*(1-alfa)*nz(ret3[1])-6*pow(1-alfa,2)*nz(ret3[2])+4*pow(1-alfa,3)*nz(ret3[3])-pow(1-alfa,4)*nz(ret3[4])
ret4 = 3*ret-3*ret2+ret3


diff2 = nz(ret[1]) - nz(ret[2]) - (nz(ret[2]) - nz(ret[3]) )  
diff22 = nz(ret2[1]) - nz(ret2[2]) - (nz(ret2[2]) - nz(ret2[3]) ) 
diff23 = nz(ret3[1]) - nz(ret3[2]) - (nz(ret3[2]) - nz(ret3[3]) )  
diff24 = nz(ret4[1]) - nz(ret4[2]) - (nz(ret4[2]) - nz(ret4[3]) )  


longCondition =    price[0] - ret4[1]  > 0
shortCondition =  price[0] - ret4[1] < 0

if(longCondition and shortCondition)
    longCondition = longCondition[1]
    shortCondition = shortCondition[1]
if(longCondition==false and shortCondition==false)
    longCondition = longCondition[1]
    shortCondition = shortCondition[1]



if (longCondition==true and shortCondition == false) 
    strategy.entry("Gaussbot Long", strategy.long )
if (longCondition==false and shortCondition == true)
    strategy.entry("Gaussbot Short", strategy.short)

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত