মাল্টি-সাইকেল অ্যাডাপ্টিভ ট্রেন্ড পূর্বাভাস কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-02-01 14:34:38
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি প্রবণতা এবং আউটপুট ট্রেডিং সংকেত পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য বাজারের ক্রিয়াকলাপে ধাপে ধাপে পয়েন্টগুলির সাথে মিলিত মাল্টি-চক্র অভিযোজিত চলমান গড় এবং জিগজ্যাগ ঝুঁকি মূল্যায়ন সূচক ব্যবহার করে। কৌশলটির নাম মাল্টি-চক্র অভিযোজিত প্রবণতা পূর্বাভাস কৌশল।

কৌশল নীতি

কৌশলটির মূল যৌক্তিকতা দুটি প্রধান রেখায় বিভক্ত। প্রথম প্রধান রেখায় মাল্টি-চক্র ফিল্টারিং বিচারের সিস্টেম তৈরির জন্য বিভিন্ন পরামিতি সহ অভিযোজিত চলমান গড় nAMA ব্যবহার করা হয়। দ্বিতীয় প্রধান রেখায় মাল্টি-চক্র ঝুঁকি মূল্যায়ন সিস্টেম তৈরির জন্য বিভিন্ন পরামিতি সহ জিগজ্যাগ ঝুঁকি মূল্যায়ন সিস্টেম ব্যবহার করা হয়। অবশেষে, দুটি প্রধান রেখা একত্রিত করা হয়। যখন স্বল্প-চক্র লাইন দীর্ঘ-চক্র লাইন অতিক্রম করে, তখন একটি ক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়। যখন স্বল্প-চক্র লাইন দীর্ঘ-চক্র লাইনের নীচে থাকে, তখন একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়।

বিশেষত, প্রথম প্রধান লাইন যথাক্রমে 10-চক্র এবং 4, 24 পরামিতির অভিযোজিত চলমান গড় সেট করে। দ্বিতীয় প্রধান লাইন যথাক্রমে 7-চক্র এবং 4, 300 পরামিতিগুলির জিগজ্যাগ ঝুঁকি মূল্যায়ন লাইন সেট করে। অবশেষে, প্রথম প্রধান লাইনে 10-চক্রের লাইনটি একটি ট্রেডিং সংকেত গঠনের জন্য দ্বিতীয় প্রধান লাইনে 31-চক্রের লাইনের সাথে তুলনা করা হয়। যখন 10-চক্রের লাইনটি 31-চক্রের লাইনের উপরে উঠে যায়, তখন একটি ক্রয় সংকেত তৈরি করা হয়। যখন 10-চক্রের লাইনটি 31-চক্রের লাইনের নীচে পড়ে, তখন একটি বিক্রয় সংকেত তৈরি করা হয়।

এছাড়াও, কৌশলটি একটি ভলিউম-মূল্য নিশ্চিতকরণ মডিউলও সেট করে। ট্রেডিং সিগন্যালগুলি কেবল তখনই বৈধ হয় যখন ট্রেডিং ভলিউমটি 6-চক্রের গড় ট্রেডিং ভলিউমের চেয়ে বেশি হয়। এটি কিছু পরিমাণে মিথ্যা সংকেতগুলি ফিল্টার করতে পারে। অবশেষে, কৌশলটি রেফারেন্স সংকেত হিসাবে বিভিন্ন চক্রের স্তরের পর্যায়ক্রমিক পয়েন্টগুলি আঁকে।

কৌশলগত সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হল মাল্টি-সাইকেল অ্যাডাপ্টিভ স্ট্রাকচারের প্রয়োগ, যা গতিশীলভাবে চক্রগুলিকে সামঞ্জস্য করার জন্য বাজারের অবস্থার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণভাবে চক্রগুলি সামঞ্জস্য করতে পারে। ট্রেন্ড সেকশন বা শক এলাকায়, কৌশলটির ট্রেন্ড অনুসরণ করার ক্ষমতা উন্নত করতে উপযুক্ত চক্র প্যারামিটার সংমিশ্রণ পাওয়া যায়।

এছাড়াও, কৌশলটি ট্রেডিং ঝুঁকি কার্যকরভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে এবং উচ্চ ঝুঁকিপূর্ণ পর্যায়ে পজিশন স্থাপন এড়াতে ঝুঁকি মূল্যায়ন সিস্টেমগুলির একটি বহু-চক্রযুক্ত যৌথ ফিল্টারিং ব্যবহার করে। একই সাথে, কৌশলটি ভলিউম-সক্ষম পর্যাপ্ত না হলে ভুল সংকেত উত্পাদন এড়ানোর জন্য ভলিউম-মূল্য ফিল্টারিংয়ের শর্তও নির্ধারণ করে।

কৌশলগত ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় ঝুঁকি হ'ল এটিতে একাধিক চক্রের লাইনের একই দিকনির্দেশক বিচারের প্রয়োজন হয়, তাই স্বল্পমেয়াদী বিপরীতমুখী বাজারগুলি ক্যাপচার করার ক্ষমতা দুর্বল। যখন স্বল্প-চক্রের লাইন এবং দীর্ঘ-চক্রের লাইন একই সাথে পরিবর্তিত হয়, তখন অস্পষ্ট সংকেতগুলি সহজেই উত্পন্ন হতে পারে। অপ্টিমাইজেশনের জন্য পরামিতি চক্রগুলি সংক্ষিপ্ত করা যেতে পারে।

এছাড়াও, অভিযোজিত চলমান গড় এবং জিগজ্যাগ ঝুঁকি মূল্যায়ন সিস্টেমের মূল চক্রের পর্যায়ে বিস্তৃত বাজারের তুলনায় তুলনামূলকভাবে সংক্ষিপ্ত এবং দীর্ঘ স্তরের ড্রাইভের কারণে কিছু বিলম্ব রয়েছে। বিলম্ব হ্রাস করার জন্য মূল চক্রের পর্যায়ে যথাযথভাবে প্রসারিত করা যেতে পারে।

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

স্বল্পমেয়াদী বাজারের বিপরীতমুখী অবস্থার আরও বেশি ধরা পড়ার জন্য, অভিযোজনশীল চলমান গড় এবং জিগজ্যাগ ঝুঁকি মূল্যায়ন লাইনের প্রধান চক্রের পরামিতিগুলিকে ৫-চক্র এবং ২০-চক্রের মধ্যে সংক্ষিপ্ত করা।
দীর্ঘস্থায়ী স্তরের বাজারের ড্রাইভারের অধীনে বিলম্ব হ্রাস করার জন্য প্রধান চক্রের পরামিতিগুলিকে 20 চক্র এবং 50 চক্র পর্যন্ত বৃদ্ধি করা।
গোলমালের সম্ভাবনা কমাতে ট্রেডিং চ্যানেলের প্যারামিটারগুলিকে ০.৫ গুণ এটিআর চ্যানেলে অপ্টিমাইজ করা।
সিগন্যালের নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করতে MACD এর মতো ফলাফল যাচাইকরণ সূচক যুক্ত করুন।

সংক্ষিপ্তসার

এই কৌশলটি ব্যাপকভাবে একাধিক প্রযুক্তিগত সূচক যেমন অভিযোজিত চলমান গড়, জিগজ্যাগ ঝুঁকি মূল্যায়ন এবং ভলিউম-মূল্য বিশ্লেষণ ব্যবহার করে একটি মাল্টি-চক্র অভিযোজিত ট্রেডিং সিদ্ধান্ত সিস্টেম তৈরি করে। প্যারামিটারগুলির অপ্টিমাইজেশন এবং সমন্বয়ের মাধ্যমে এটি বিভিন্ন ধরণের বাজারে প্রয়োগ করা যেতে পারে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রবণতা এবং ব্যাপ্তিগুলি সনাক্ত করে। কৌশল যুক্তিটি পরিষ্কার এবং গভীরভাবে খনন করা মূল্যবান, যা একটি প্রস্তাবিত পরিমাণ পদ্ধতি।

/*backtest
start: 2023-01-25 00:00:00
end: 2024-01-31 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("Best Rabbit Strategy", shorttitle="Rabbit God",overlay=true)
Length = input(10, minval=1)
xPrice = close
xvnoise = abs(xPrice - xPrice[1])
Fastend = input(2)
Slowend = input(30)
nfastend = 2/(Fastend + 1)
nslowend = 2/(Slowend + 1)
nsignal = abs(xPrice - xPrice[Length])
nnoise = sum(xvnoise, Length)
nefratio = iff(nnoise != 0, nsignal / nnoise, 0)
nsmooth = pow(nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend, 2) 
nAMA = nz(nAMA[1]) + nsmooth * (xPrice - nz(nAMA[1]))

Length2 = input(10, minval=1)
xPrice2 = close
xvnoise2 = abs(xPrice2 - xPrice2[1])
Fastend2 = input(4)
Slowend2 = input(24)
nfastend2 = 2/(Fastend2 + 1)
nslowend2 = 2/(Slowend2 + 1)
nsignal2 = abs(xPrice2 - xPrice2[Length2])
nnoise2 = sum(xvnoise, Length2)
nefratio2 = iff(nnoise2 != 0, nsignal2 / nnoise2, 0)
nsmooth2 = pow(nefratio2 * (nfastend2 - nslowend2) + nslowend2, 2) 
nAMA2 = nz(nAMA2[1]) + nsmooth2 * (xPrice2 - nz(nAMA2[1]))

price = input(hl2)
len = input(defval=7,minval=1)
FC = input(defval=4,minval=1)
SC = input(defval=300,minval=1)
len1 = len/2
w = log(2/(SC+1))
H1 = highest(high,len1)
L1 = lowest(low,len1)
N1 = (H1-L1)/len1
H2 = highest(high,len)[len1]
L2 = lowest(low,len)[len1]
N2 = (H2-L2)/len1
H3 = highest(high,len)
L3 = lowest(low,len)
N3 = (H3-L3)/len
dimen1 = (log(N1+N2)-log(N3))/log(2)
dimen = iff(N1>0 and N2>0 and N3>0,dimen1,nz(dimen1[1]))
alpha1 = exp(w*(dimen-1))
oldalpha = alpha1>1?1:(alpha1<0.01?0.01:alpha1)
oldN = (2-oldalpha)/oldalpha
N = (((SC-FC)*(oldN-1))/(SC-1))+FC
alpha_ = 2/(N+1)
alpha = alpha_<2/(SC+1)?2/(SC+1):(alpha_>1?1:alpha_)
out = (1-alpha)*nz(out[1]) + alpha*price

price2 = input(hl2)
len2 = input(defval=31,minval=1)
FC2 = input(defval=40,minval=1)
SC2 = input(defval=300,minval=1)
len12 = len2/2
w2 = log(2/(SC2+1))
H12 = highest(high,len12)
L12 = lowest(low,len12)
N12 = (H1-L1)/len12
H22 = highest(high,len2)[len12]
L22 = lowest(low,len2)[len12]
N22 = (H22-L22)/len12
H32 = highest(high,len2)
L32 = lowest(low,len2)
N32 = (H32-L32)/len2
dimen12 = (log(N12+N22)-log(N32))/log(2)
dimen2 = iff(N12>0 and N22>0 and N32>0,dimen12,nz(dimen12[1]))
alpha12 = exp(w*(dimen2-1))
oldalpha2 = alpha12>1?1:(alpha12<0.01?0.01:alpha12)
oldN2 = (2-oldalpha2)/oldalpha2
N4 = (((SC2-FC2)*(oldN2-1))/(SC2-1))+FC2
alpha_2 = 2/(N4+1)
alpha2 = alpha_2<2/(SC2+1)?2/(SC2+1):(alpha_2>1?1:alpha_2)
out2 = (1-alpha2)*nz(out2[1]) + alpha2*price2

tf = input(title="Resolution",  defval = "current")
vamp = input(title="VolumeMA",  defval=6)
vam = sma(volume, vamp)

up = high[3]>high[4] and high[4]>high[5] and high[2]<high[3] and high[1]<high[2] and volume[3]>vam[3]
down = low[3]<low[4] and low[4]<low[5] and low[2]>low[3] and low[1]>low[2] and volume[3]>vam[3]
fractalup =  up ? high[3] : fractalup[1] 
fractaldown = down ? low[3] : fractaldown[1]

fuptf = request.security(syminfo.tickerid,tf == "current" ? timeframe.period : tf, fractalup)
fdowntf = request.security(syminfo.tickerid,tf == "current" ? timeframe.period : tf, fractaldown)

plot(fuptf, "FractalUp", color=lime, linewidth=1, style=cross, transp=0, offset =-3, join=false)
plot(fdowntf, "FractalDown", color=red, linewidth=1, style=cross, transp=0, offset=-3, join=false)

buyEntry= nAMA[0]>nAMA2[0] and out[0]>out2[0]
sellEntry= nAMA[0]<nAMA2[0] and out[0]<out2[0]

if (buyEntry)
    strategy.entry("Buy", strategy.long, comment="Long Position Entry")


if (sellEntry)
    strategy.entry("Sell", strategy.short, comment="Short Position Entry")

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত