প্রবণতা পূর্বাভাসের উপর ভিত্তি করে ডাবল মুভিং এভারেজ কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
প্রবণতা পূর্বাভাস ডাবল ইয়ারোলিও কৌশল হল এমন একটি কৌশল যা প্রবণতা পরিবর্তনের পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করে যখন দামের প্রবণতা বিপরীত হয়। এটি LazyBear এর WaveTrend সূচকের উপর ভিত্তি করে প্রসারিত করা হয়। এই কৌশলটি মূল্যের প্রবণতা সনাক্ত করতে সক্ষম এবং ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত প্রদর্শন করে যা একটি কার্ভ ভরাট ভিজ্যুয়াল এফেক্টের মাধ্যমে প্রদর্শিত হয়।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি LazyBear এর WaveTrend সূচককে ভিত্তি হিসাবে ব্যবহার করে। WaveTrend নিজেই একটি খুব ভাল ট্রেন্ড ট্র্যাকিং সূচক। এই কৌশলটি এর উপর ভিত্তি করে সম্প্রসারণ অপ্টিমাইজেশন করেছে। প্রধান পদক্ষেপগুলি নিম্নরূপঃ
- গড় HLC মূল্য গণনা
- EMA গড় মূল্য গণনা করুন
- EMA এর পরিকল্পিত বিভাজন
- শূন্য সীমা সমন্বয় সূচক গণনা
- ট্রেন্ডিং ইএমএ
- ধীর গড় গণনা
এই প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে, দামের এলোমেলো ওঠানামাকে পরিমাপ করা যায় এবং আরও স্পষ্ট প্রবণতা সনাক্ত করা যায়। দ্রুত এবং ধীরে ধীরে সমান্তরাল ক্রসগুলি ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত দেওয়ার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির সুবিধাগুলো হলঃ
- মূল্য প্রবণতা সনাক্ত করতে সক্ষম
- সময়মত সংকেত তৈরি করা, যাতে ট্রেন্ডের বিপরীত পূর্বাভাস দেওয়া যায়
- একটি স্পষ্ট দৃশ্যমান প্রবণতা ভরাট একটি বক্ররেখা
- প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান জন্য বড় স্থান, বিভিন্ন জাতের এবং সময়কাল অনুযায়ী সামঞ্জস্য করা যেতে পারে
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির কিছু ঝুঁকিও রয়েছেঃ
- সমস্ত প্রযুক্তিগত সূচক কৌশলগুলির মতো, দামের তীব্র ওঠানামা করার সময় ব্যর্থতার ঝুঁকি রয়েছে
- ভুল প্যারামিটার সেট করলে ভুল সংকেত হতে পারে
- সিগন্যাল বিলম্বিত হলে ক্ষতি হতে পারে
প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করে এবং অন্যান্য সূচকগুলির সাথে মিলিয়ে এই ঝুঁকিগুলি প্রশমিত করা যেতে পারে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে উন্নত করা যেতে পারেঃ
- আরও জাত এবং চক্রের জন্য প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করুন
- ক্ষতির ঝুঁকি কমানোর জন্য ক্ষতি বন্ধের কৌশল বাড়ানো
- সংকেতের সঠিকতা বাড়ানোর জন্য অন্যান্য সূচকের সাথে সংমিশ্রণ
- মেশিন লার্নিং মডেল যুক্ত করা, প্রবণতা এবং সংকেত নির্ণয় করা
সারসংক্ষেপ
সামগ্রিকভাবে, প্রবণতা পূর্বাভাস দ্বি-সমতুল্য কৌশলটি একটি অত্যন্ত সম্ভাবনাময় কৌশল। এটি মূল্যের প্রবণতাকে কার্যকরভাবে সনাক্ত করতে পারে এবং প্রবণতার পরিবর্তনগুলিকে আগাম পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করে। কিছু অপ্টিমাইজেশন এবং উন্নতির সাথে, কৌশলটি একটি শক্তিশালী পরিমাণগত ট্রেডিং সিস্টেম হতে পারে। এটির সহজ ট্রেডিং লজিক এবং পরিষ্কার ভিজ্যুয়াল এফেক্টগুলি এটিকে শেখার এবং অধ্যয়নের জন্য একটি কৌশল হিসাবেও তৈরি করে।
/*backtest
start: 2023-01-26 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("BreakingDawn [JackTz]", overlay = true)
// WaveTrend [LazyBear]
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
n1 = input(10, "Channel Length")
n2 = input(21, "Average Length")
WTfactor = input(4, title=" WTFactor")
averageHlc3 = sum(hlc3, WTfactor) / WTfactor
ap = averageHlc3
esa = ema(ap, n1)
d = ema(abs(ap - esa), n1)
ci = (ap - esa) / (0.015 * d)
tci = ema(ci, n2)
wt1 = tci
wt2 = sma(wt1,4)
wtAvg = wt1-wt2
wtPeriodAvgVal = wtAvg * 45 + averageHlc3
wtPeriodAvg2Val = wtAvg * 25 + averageHlc3
buy = wtAvg[1] < wtAvg and wtAvg < close
sell = wtAvg[1] > wtAvg
fillColor = buy ? color.green : color.red
control = plot(wtPeriodAvgVal, color = fillColor)
signal = plot(wtPeriodAvg2Val, color = fillColor)
fill(signal, control, color = fillColor)
if year > 2016
strategy.entry("buy", strategy.long, when = buy)
strategy.close("buy",when = sell)