পরিমাণগত W প্যাটার্ন আয়ত্ত করার রাস্তা
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটির নাম হল “কনট্যুরাইজড ডাব্লু ফর্ম্যাট হাই হোল্ডার রোড”। এই কৌশলটি ডাব্লু ফর্ম্যাট এবং উচ্চ পরিমাণের শক্তি কৌশলকে সমন্বিত করে, দামের ডাব্লু ফর্ম্যাট এবং উচ্চ পরিমাণের লেনদেনের সাথে যুক্ত ক্রয়ের সময়কে পরিমাণগত সূচক দ্বারা চিহ্নিত করে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি মূলত দুটি সূচকের উপর ভিত্তি করে পরিমাণগত লেনদেনের সংকেত নির্ধারণ করে। প্রথমটি হ’ল ডাব্লু আকৃতির সূচক, যা দ্রুত সরল চলমান গড় ((১০ চক্র) এবং ধীর সরল চলমান গড় ((৩০ চক্র) এর একাধিক ক্রস দ্বারা দামের ডাব্লু আকৃতি সনাক্ত করে। যখন দ্রুত লাইনটি নীচে থেকে ধীর গতির লাইনটি অতিক্রম করে, তখন এটি ডাব্লু আকৃতির নীচে হিসাবে বিচার করা হয়। দ্বিতীয়টি হ’ল ডাব্লু আকৃতির সূচক, যা বর্তমান ডাবল ট্র্যাফিকের সাথে ডাবল ট্র্যাফিকের সহজ সরল চলমান গড় (২০) চক্রের তুলনা করে। যদি বর্তমান ডাবল ট্র্যাফিকটি চলমান গড়ের চেয়ে ২ গুণ বেশি হয় তবে এটি উচ্চ পরিমাণে শক্তির সমন্বয় হিসাবে বিচার করা হয়। যখন দামের ডাব্লু আকৃতি এবং উচ্চ পরিমাণে শক্তি একই সাথে উপস্থিত হয় তখন একটি ক্রয় সংকেত তৈরি করে।
বিশেষ করে, এই কৌশলটি নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি ব্যবহার করে ট্রেডিংয়ের সময়কে চিহ্নিত করেঃ
- 10 ও 30 চক্রের সরল চলমান গড় গণনা করুন;
- দ্রুত লাইন এবং ধীর গতির লাইনগুলির গোল্ডেন ফর্কের সাথে এক গোল্ডেন ফর্কের সাথে আবারও ডাই ফর্কের W আকৃতি গঠন করা;
- একটি সরল চলমান গড় গণনা করুন যা 20 টি চক্রের বিনিময় পরিমাণের সাথে সম্পর্কিত, বর্তমান বিনিময় পরিমাণটি চলমান গড়ের চেয়ে দ্বিগুণ বেশি এবং উচ্চ পরিমাণে শক্তি সনাক্ত করে;
- যখন W-র আকৃতি এবং উচ্চ পরিমাণে শক্তি একসাথে উপস্থিত হয়, তখন একটি ক্রয় সংকেত তৈরি হয়।
উপরোক্ত একাধিক সূচকের পরিমাণগত বিচার দ্বারা, মূল্যের বিপরীতমুখী সুযোগগুলি কার্যকরভাবে সনাক্ত করা যায় এবং উচ্চ জয়যুক্ত ট্রেডিং কৌশল তৈরি করা যায়।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হল, এটি একাধিক সূচককে পরিমাপ করে, যা ট্রেডিং সিগন্যালকে আরো নির্ভুল এবং নির্ভরযোগ্য করে তোলে। এর সুবিধাগুলি হলঃ
- ডাব্লু আকৃতির সূচকটি মূল্যের বিপর্যয়কে সঠিকভাবে সনাক্ত করতে পারে এবং এটির উচ্চমান রয়েছে;
- উচ্চ শক্তি যাচাইকরণ মিথ্যা সংকেত এড়াতে এবং সংকেতের নির্ভরযোগ্যতা বাড়ায়;
- মাল্টি-মিটার প্যাকেজটি কৌশলটিকে আরও ব্যাপক এবং ত্রি-মাত্রিক করে তোলে, যার ফলে সাফল্যের হার আরও বেশি হয়।
- প্যারামিটারগুলি স্থানিকভাবে সামঞ্জস্যযোগ্য এবং বিভিন্ন বাজার পরিস্থিতি অনুসারে অপ্টিমাইজ করা যায়।
সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি প্রযুক্তিগত ফর্ম্যাট এবং লেনদেনের পরিমাণের সূচকগুলির সাথে সফলভাবে একত্রিত হয়েছে, উচ্চমানের লেনদেনের সুযোগগুলিকে পরিমাণগতভাবে সনাক্ত করার জন্য, এটি নির্ভরযোগ্য, বহুমুখী এবং একটি উন্নত পরিমাণগত লেনদেনের কৌশল।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির কিছু ঝুঁকিও রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছেঃ
- W ফর্ম্যাটটি 100% পূর্বাভাস দিতে পারে না, যার ফলে কিছু ভুল সংকেতের ঝুঁকি থাকে।
- উচ্চ পরিমাণে যাচাইকরণের ফলে কিছু সুযোগ বাদ পড়তে পারে এবং সমস্ত পয়েন্ট চিহ্নিত করা সম্ভব হয় না।
- প্যারামিটার সেটিং যেমন মুভিং এভারেজ চক্রের প্রয়োজন হয় বাজার পরিবেশের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ অপ্টিমাইজেশনের জন্য, অন্যথায় কৌশলটির কার্যকারিতা প্রভাবিত হতে পারে;
- কোন প্রযুক্তিগত সূচকই বাজারকে পুরোপুরি পূর্বাভাস দিতে পারে না, এবং একটি বহু-সূচক সমন্বয়ও ক্ষতির ঝুঁকিকে পুরোপুরি এড়াতে পারে না।
এই ঝুঁকি মোকাবেলায় আমরা আমাদের কৌশলকে আরও উন্নত ও উন্নত করতে পারিঃ
- স্টপ লস পয়েন্ট বাড়ানো এবং একক ক্ষতির উপর কঠোর নিয়ন্ত্রণ।
- প্যারামিটার সেটিং অপ্টিমাইজ করুন, চলমান গড় চক্রের মতো প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করুন;
- এই মডেলটি আরও প্রযুক্তিগত পরিমাপের সাথে যুক্ত করা হয়েছে।
- বায়ু নিয়ন্ত্রণ মডিউল যোগ করা হয়েছে, যা শহরের পরিবেশের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি আরও উন্নত করার সুযোগ রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে নিম্নলিখিত বিষয়গুলিঃ
প্যারামিটার সেটিং অপ্টিমাইজ করুনঃ আরও ডেটা পুনরুদ্ধার এবং প্যারামিটার স্ক্যানের মাধ্যমে সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে পাওয়া যায়, যেমন চলমান গড় চক্র, লেনদেনের পরিমাণ বাড়ানোর গুণক ইত্যাদি;
Ensemble মডেলঃ আরও প্রযুক্তিগত সূচক যুক্ত করুন, Ensemble মডেল তৈরি করুন, ট্রেডিং সংকেতগুলি বিচার করার জন্য সংহত করুন এবং কৌশল স্থিতিশীলতা উন্নত করুন;
৩) ডায়নামিক পজিশন ম্যানেজমেন্টঃ পজিশন ম্যানেজমেন্টের জন্য ডায়নামিক পজিশন ম্যানেজমেন্ট মডেল তৈরি করা যেতে পারে, যেমন বড় স্টক সূচক, আবেগ সূচক ইত্যাদি, উচ্চ ঝুঁকির পরিবেশে পজিশন হ্রাস করতে পারে;
৪) স্টপ লস স্ট্র্যাটেজিঃ যুক্তিসঙ্গত স্টপ পয়েন্ট সেট করুন এবং একক ক্ষতির উপর কঠোর নিয়ন্ত্রণ রাখুন;
৫) ব্যাক-টেস্টিং যাচাইকরণঃ বিভিন্ন পরিস্থিতিতে কৌশলটির স্থায়িত্ব যাচাই করার জন্য আরও বাজারের পরিস্থিতিতে ব্যাক-টেস্টিং করা।
উপরোক্ত বিষয়গুলির মধ্যে ক্রমাগত অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে কৌশলটির স্থিতিশীলতা এবং লাভজনকতা আরও বাড়ানোর আশা করা যায়।
সারসংক্ষেপ
কোয়ান্টামাইজড ডাব্লু আকৃতির উচ্চমানের ব্যবসায়ীর রাস্তার কৌশলটি মূল্য প্রযুক্তির আকৃতি এবং লেনদেনের পরিমাণের সূচকগুলির কার্যকর সমন্বয় অর্জনে সফল হয়েছে, কোয়ান্টামাইজড উপায়ে উচ্চমানের ক্রয় পয়েন্টগুলি সনাক্ত করা হয়েছে। কৌশলটির সুবিধা হ’ল সূচক পোর্টফোলিওটি বিস্তৃত, নির্ভরযোগ্যতা এবং দৃ strong় অভিযোজনযোগ্য। তবে কিছু ভুয়া সংকেত ঝুঁকিও রয়েছে, প্যারামিটার অপ্টিমাইজড মডেল, সমষ্টি এবং গতিশীল অবস্থান পরিচালনার মতো উপায়ে আরও স্থিতিশীল হওয়ার প্রয়োজন। এই কৌশলটি প্রতিনিধিত্বমূলক বহু-পরিমাণের কোয়ান্টামাইজড ট্রেডিং কৌশল, যা ক্রমাগত অপ্টিমাইজেশন এবং উন্নতির সাথে কোয়ান্টামাইজড ট্রেডিংয়ের একটি বড় হত্যাকারী কৌশল হয়ে উঠবে।
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Combined Strategy", overlay=true)
// Input parameters for the W pattern with high volume
wBottomDepth_W = input.int(3, title="W Bottom Depth", minval=1)
volumeMultiplier_W = input.int(2, title="Volume Multiplier", minval=1)
// Calculate moving averages for the W pattern
maShort = ta.sma(close, 10)
maLong = ta.sma(close, 30)
// Find W pattern
wBottom = ta.crossover(maShort, maLong) and ta.crossover(maShort[1], maLong[1])
// Check for high volume
isHighVolume = volume > volumeMultiplier_W * ta.sma(volume, 20)
// Strategy logic for the W pattern with high volume
if (wBottom and isHighVolume)
strategy.entry("W Pattern Buy", strategy.long)
// Plot shapes to highlight W pattern and high volume
plotshape(series=wBottom and isHighVolume, title="W Bottom with High Volume", color=color.new(color.green, 0), style=shape.triangleup, location=location.belowbar, size=size.small)
// Strategy logic for the second strategy
longCondition_My = ta.crossover(ta.sma(close, 14), ta.sma(close, 28))
if (longCondition_My)
strategy.entry("Long Entry", strategy.long)
shortCondition_My = ta.crossunder(ta.sma(close, 14), ta.sma(close, 28))
if (shortCondition_My)
strategy.entry("Short Entry", strategy.short)