সিলেটর প্রোফাইল বিপরীতমুখী কৌশল মাল্টি টাইমফ্রেম MACD শূন্য-ক্রসিং উপর ভিত্তি করে

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-02-18 15:27:21
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

3 10.0 দোলকের প্রোফাইল বিপরীতমুখী কৌশলটি বিভিন্ন সময়সীমার MACD সূচকগুলি গণনা করে সম্ভাব্য মূল্য বিপরীতমুখীতা চিহ্নিত করে। এটি বৃহত্তর মূলধন দক্ষতা অর্জনের জন্য একটি প্রবণতা অনুসরণকারী স্টপ লস পদ্ধতি গ্রহণ করে।

কৌশলগত যুক্তি

কৌশলটি দ্রুত এবং ধীর রেখা এবং এমএসিডি সূচক এবং সংকেত লাইন তৈরি করতে 3 এবং 10 সময়ের এসএমএ চলমান গড় গণনা করে। যখন দ্রুত লাইন এবং সংকেত লাইন শূন্য রেখাটি উপরে বা নীচে অতিক্রম করে, এটি নির্দেশ করে যে দাম একটি সমালোচনামূলক পয়েন্টে পৌঁছেছে এবং বিপরীত হতে পারে। এছাড়াও, এটি বিপরীত সংকেতগুলির নির্ভরযোগ্যতা সনাক্ত করতে ভলিউম চাপ বিচার, আরএসআই সূচক ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত করে। বিপরীত সংকেতগুলি নির্দিষ্ট নির্ভরযোগ্যতার প্রয়োজনীয়তা পূরণ করলে এটি দীর্ঘ বা সংক্ষিপ্ত হয়।

বিশেষ করে, কৌশলটি নিম্নলিখিতগুলির মাধ্যমে মূল্য বিপরীত মূল্যায়ন করেঃ

  1. এমএসিডি শূন্য-ক্রসিং নির্দেশ করে যে মূল্য একটি সমালোচনামূলক পয়েন্টে পৌঁছেছে
  2. ভলিউম চাপ উত্থান বা হ্রাসের মনোভাবকে বিচার করে
  3. এমএসিডি ঢাল পরিবর্তন সহ আরএসআই সূচক বিপরীত সংকেতগুলির শক্তি নির্ধারণ করে
  4. দ্রুত লাইন এবং সিগন্যাল লাইন বিপরীত দিকের ক্রসিং বিপরীত দিকের সংকেত গঠন করে

যখন বিপরীত সিগন্যাল নির্ভরযোগ্যতা উচ্চ, কৌশল উচ্চ মুনাফা সাধন করার জন্য প্রবণতা অনুসরণ স্টপ লস গ্রহণ করে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির নিম্নলিখিত সুবিধা রয়েছে:

  1. একাধিক সূচক বিপরীত সিগন্যালকে আরো নির্ভরযোগ্য করে তোলে
  2. এমএসিডি শূন্য-ক্রসিং সঠিকভাবে বিপরীত পয়েন্টগুলি সনাক্ত করে
  3. RSI এবং ভলিউম নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করার জন্য বিচার সহায়তা
  4. প্রবণতা অনুসরণকারী স্টপ লস মূলধন দক্ষতা উন্নত করে

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এছাড়াও কিছু ঝুঁকি আছেঃ

  1. এমএসিডি ভুল সংকেত এবং ফাঁদে পড়ার উচ্চ সম্ভাবনা
  2. পরিবর্তিত প্রবণতা চলাকালীন স্টপ লস হওয়ার উচ্চ সম্ভাবনা
  3. অনুপযুক্ত প্যারামিটার সেটিং ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি এবং খরচ বৃদ্ধি করতে পারে

ঝুঁকিগুলি নিম্নলিখিতগুলির মাধ্যমে হ্রাস করা যেতে পারেঃ

  1. ফাঁদে পড়া এড়ানোর জন্য বৃহত্তর স্টপ লস অনুমতি দিন
  2. কম ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সির জন্য প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করুন
  3. কেবলমাত্র মূল সমর্থন/প্রতিরোধ স্তরের কাছাকাছি প্রবেশ বিবেচনা করুন

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

কৌশলটি নিম্নলিখিতগুলির মাধ্যমে আরও অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ

  1. বিপরীত সংকেত নির্ভরযোগ্যতা সাহায্য করার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যোগ করুন
  2. ষাঁড় / ভালুক মানসিকতা নির্ধারণের জন্য আবেগ সূচক যোগ করুন
  3. প্রবেশের নির্ভুলতা উন্নত করার জন্য মূল সমর্থন / প্রতিরোধের স্তরগুলি একত্রিত করুন
  4. মূলধন দক্ষতা বৃদ্ধির জন্য স্টপ লস অপ্টিমাইজ করুন
  5. কম ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সির জন্য সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় পরীক্ষা করুন

সিদ্ধান্ত

মাল্টি-টাইমফ্রেম এমএসিডি শূন্য-ক্রসিং বিপরীতমুখী কৌশলটি মাল্টি-ইনডিকেটর মূল্যায়নের মাধ্যমে এন্ট্রি টাইমিং নির্ধারণের জন্য মূল্য, ভলিউম এবং অস্থিরতা সূচকগুলিকে ব্যাপকভাবে বিবেচনা করে। এটি পর্যাপ্ত লাভজনকতার উপর সময়মত স্টপ লস সেট করে। এটি বিপরীতমুখী বাজারের সময় ভাল রিটার্ন অর্জন করতে পারে। মেশিন লার্নিং এবং কী স্তরের সংহতকরণের আরও উন্নতি লাভজনকতা উন্নত করার সময় ঝুঁকি এবং ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি হ্রাস করতে পারে।


/*backtest
start: 2023-02-11 00:00:00
end: 2024-02-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("3 10.0 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 10.0 Oscillator Profile Flagging", overlay=false)

signalBiasValue = input(title="Signal Bias", defval=0.26)
macdBiasValue = input(title="MACD Bias", defval=0.8)
shortLookBack = input( title="Short LookBack", defval=3)
longLookBack = input( title="Long LookBack", defval=10.0)
takeProfit = input( title="Take Profit", defval=0.8)
stopLoss = input( title="Stop Loss", defval=0.75)

fast_ma = ta.sma(close, 3)
slow_ma = ta.sma(close, 10)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = ta.sma(macd, 16)
hline(0, "Zero Line", color = color.black)

buyVolume = volume*((close-low)/(high-low))
sellVolume = volume*((high-close)/(high-low))
buyVolSlope = buyVolume - buyVolume[1]
sellVolSlope = sellVolume - sellVolume[1]
signalSlope = ( signal - signal[1] )
macdSlope = ( macd - macd[1] )
plot(macd, color=color.blue, title="Total Volume")
plot(signal, color=color.orange, title="Total Volume")
intrabarRange = high - low
rsi = ta.rsi(close, 14)
rsiSlope = rsi - rsi[1]

getRSISlopeChange(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 0 to lookBack
        if ( rsi[i] - rsi[ i + 1 ] ) > -5
            j += 1
    j

getBuyerVolBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if buyVolume[i] > sellVolume[i]
            j += 1
    j

getSellerVolBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if sellVolume[i] > buyVolume[i]
            j += 1
    j

getVolBias(lookBack) =>
    float b = 0.0
    float s = 0.0
    for i = 1 to lookBack
        b += buyVolume[i]
        s += sellVolume[i]
    b > s

getSignalBuyerBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] > signalBiasValue
            j += 1
    j

getSignalSellerBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] < ( 0.0 - signalBiasValue )
            j += 1
    j

getSignalNoBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] < signalBiasValue and signal[i] > ( 0.0 - signalBiasValue )
            j += 1
    j

getPriceRising(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if close[i] > close[i + 1]
            j += 1
    j


getPriceFalling(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if close[i] < close[i + 1] 
            j += 1
    j

getRangeNarrowing(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if intrabarRange[i] < intrabarRange[i + 1] 
            j+= 1
    j

getRangeBroadening(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if intrabarRange[i] > intrabarRange[i + 1] 
            j+= 1
    j

bool isNegativeSignalReversal = signalSlope < 0.0 and signalSlope[1] > 0.0
bool isNegativeMacdReversal = macdSlope < 0.0 and macdSlope[1] > 0.0

bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0.0 and signalSlope[1] < 0.0
bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0.0 and macdSlope[1] < 0.0

bool hasBearInversion = signalSlope > 0.0 and macdSlope < 0.0
bool hasBullInversion = signalSlope < 0.0 and macdSlope > 0.0

bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue
bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0.0 - signalBiasValue )

bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0.0
bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0.0

bool hasPositiveMACDBias = macd > macdBiasValue
bool hasNegativeMACDBias = macd < ( 0.0 - macdBiasValue )

bool hasBullAntiPattern = ta.crossunder(macd, signal)
bool hasBearAntiPattern = ta.crossover(macd, signal)

bool hasSignificantBuyerVolBias = buyVolume > ( sellVolume * 1.5 )
bool hasSignificantSellerVolBias = sellVolume > ( buyVolume * 1.5 )

// 393.60 Profit 52.26% 15m
if ( hasBullInversion and rsiSlope > 1.5 and volume > 300000.0 )
    strategy.entry("15C1", strategy.long, qty=10.0)
strategy.exit("TPS", "15C1", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)

// 356.10 Profit 51,45% 15m
if ( getVolBias(shortLookBack) == false and rsiSlope > 3.0 and signalSlope > 0)
    strategy.entry("15C2", strategy.long, qty=10.0)
strategy.exit("TPS", "15C2", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)

// 124 Profit 52% 15m
if ( rsiSlope < -11.25 and macdSlope < 0.0 and signalSlope < 0.0)
    strategy.entry("15P1", strategy.short, qty=10.0)
strategy.exit("TPS", "15P1", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss)

// 455.40 Profit 49% 15m
if ( math.abs(math.abs(macd) - math.abs(signal)) < .1 and buyVolume > sellVolume and hasBullInversion)
    strategy.entry("15P2", strategy.short, qty=10.0)
strategy.exit("TPS", "15P2", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss)

আরো