গাউসিয়ান তরঙ্গ পূর্বাভাস কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
গসওয়েভ ট্রেডিং কৌশল হল একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল যা গসওয়েভের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়। এটি গসওয়েভের মসৃণতার বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে, দামের ধারাবাহিকতার উপর একাধিক তরঙ্গ তৈরি করে, একাধিক মসৃণতার পরে দামের ধারাবাহিকতা তৈরি করে। তারপরে এই দামের ধারাবাহিকতার একাধিক ফর্ম্যাটকে একত্রিত করে ভবিষ্যতের দামের পূর্বাভাস দেওয়া হয়। পূর্বাভাসের ফলাফলের উপর নির্ভর করে, দীর্ঘ বা সংক্ষিপ্ত অবস্থানের পরামর্শ দেওয়া হয়।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটির কেন্দ্রবিন্দু হল গাউস-ফিল্টার অ্যালগরিদম। গাউস-ফিল্টার হল একটি লিনিয়ার মসৃণ ফিল্টার যা গাউস ফাংশনকে ওজন হিসাবে ব্যবহার করে। কৌশলটিতে প্যারামিটার p কে ফিল্টার উইন্ডোর আকার হিসাবে সেট করা হয়েছে। তারপর ত্রিভুজ ফাংশন দ্বারা ফিল্টার কোঅফিসিয়েন্ট আলফা গণনা করা হয়। প্রতিটি মূল্য ক্রম ret[i] হল মূল মূল্যের ক্রমের উপর i গ্যাসস্টোনীয় তরঙ্গের ফলাফল।
কৌশলটি পুনরাবৃত্তিমূলক চিন্তাভাবনা ব্যবহার করে। প্রথমে আলফা এবং মূল মূল্যের ধারাবাহিকতা ব্যবহার করে price, প্রথম ঢেউ ret গণনা করে। তারপরে ret এর উপর ভিত্তি করে দ্বিতীয় ঢেউ তৈরি করে এবং ret2 পুনরাবৃত্তি করে। অবশেষে, একাধিক মূল্যের ধারাবাহিকতা একত্রিত করে, ভবিষ্যতের দামের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি কার্ভ তৈরি করে ret4। যদি পূর্বাভাস মূল্য বর্তমানের প্রকৃত দামের চেয়ে বেশি হয় তবে আরও কিছু করুন; যদি বর্তমানের দামের চেয়ে কম হয় তবে খালি করুন।
এইভাবে, একাধিক তরঙ্গের মাধ্যমে, প্রবণতা আরও মসৃণ এবং সমন্বয় করা যেতে পারে। একই সাথে, একাধিক সমন্বয়কে সংযুক্ত করে, স্বল্পমেয়াদে দামের গতিবিধির পূর্বাভাস দেওয়া যায়।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির সুবিধাগুলো হলঃ
উচ্চ-প্রাচীরের শব্দগুলিকে কার্যকরভাবে ফিল্টার করে কৌশলটিকে আরও স্থিতিশীল করে তোলে।
পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে একাধিকবার ফিল্টার করুন। এটি মূল্য প্রবণতাকে আরও ভালভাবে সামঞ্জস্য করতে পারে এবং আরও ভালভাবে পূর্বাভাস দিতে পারে।
মাল্টিপল ফরম্যাট ফিটনেস প্রিপেইড প্রাইস। স্বল্প-মেয়াদী দামের গতিবিধি মডেল করা যেতে পারে, যার ফলে ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরি হয়।
ট্রেডিং সিগন্যালগুলি সরাসরি ট্রেন্ডের পূর্বাভাসের সাথে একত্রিত হয়, যাতে ট্রেডিংয়ের সুযোগগুলি মিস করা যায় না।
সহজ, সহজেই বোঝা এবং অপ্টিমাইজ করা যায়। এটি উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি কৌশলগুলির একটি মৌলিক মডিউল হিসাবে কাজ করতে পারে এবং অন্যান্য বিশ্লেষণের পরিমাপকে প্রসারিত করতে পারে।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত ঝুঁকিগুলিও বহন করেঃ
গ্যাস ফিল্টারগুলি হঠাৎ দামের পরিবর্তনের উপর মসৃণ প্রভাব ফেলে এবং স্বল্পমেয়াদী ব্যবসায়ের সুযোগগুলি মিস করতে পারে।
মাল্টিপ্লেয়ার ফিটনেস ওভারফিটনেসের ঝুঁকি নিয়ে আসে। যদি দামের পরিবর্তনের প্যাটার্নটি বিপর্যস্ত হয় তবে এটি পূর্বাভাসের কার্যকারিতা হ্রাস করতে পারে।
ফিল্টার উইন্ডোর আকার এবং মাল্টিপলিথিনিক ক্যাটাগরির জন্য সুনির্দিষ্ট সেটিং প্রয়োজন। যদি এটি সঠিক না হয় তবে এটি ব্যর্থ হতে পারে।
ট্রেডিং সিগন্যাল হিসেবে শুধুমাত্র ওপেন ডিস্কের দামের উপর নির্ভর করে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে অপ্টিমাইজ করা যায়ঃ
মডেল প্রশিক্ষণ এবং স্লাইডিং উইন্ডো পুনরায় প্রশিক্ষণের ব্যবস্থা যুক্ত করুন। কৌশলগত প্যারামিটারগুলিকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করতে এবং ওভারফিট হওয়ার ঝুঁকি হ্রাস করুন।
আরও মূল্য সূচক এবং বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে যুক্ত করুন। সমৃদ্ধ কৌশলগত ইনপুট, পূর্বাভাসকে আরও স্থিতিশীল করে তোলে।
অতিরিক্ত ক্ষতি প্রতিরোধ ব্যবস্থা সর্বোচ্চ ক্ষতির অনুপাত সেট করুন, যাতে চরম পরিস্থিতিতে উল্লেখযোগ্য ক্ষতির কারণ না হয়
পজিশন ম্যানেজমেন্ট অপ্টিমাইজ করুন। পূর্বাভাসের নির্ভুলতা এবং অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে পজিশনগুলিকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন।
মূলধারার মেশিন লার্নিং মডেলের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করার চেষ্টা করুন। যেমন এলএসটিএম এর মতো গভীর শিক্ষণ মডেল। কৌশলগত ভবিষ্যদ্বাণী ক্ষমতা আরও উন্নত করুন।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি সামগ্রিকভাবে একটি উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি পরিমাণের কৌশল যা গ্যাসস্টোন তরঙ্গ এবং মাল্টিপল সামঞ্জস্য ব্যবহার করে দামের পূর্বাভাস দেয়। এটির কিছু সুবিধা রয়েছে, তবে উন্নতির জন্য জায়গাও রয়েছে। আরও বৈশিষ্ট্য সংযুক্ত করে, গতিশীল কোয়ার্টার এবং স্টপ-ড্যামেজিং মেশিনের মতো মডিউলগুলি প্রবর্তন করে কৌশলটির কার্যকারিতা আরও উন্নত করা যেতে পারে। এই কৌশলটি উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি কৌশলটির ভিত্তি স্থাপন করেছে, যা আরও গবেষণা করার যোগ্য।
/*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)