1. বর্গক্ষেত্র
  2. পরিবর্তনের হার অপ্টিমাইজেশান কৌশল

পরিবর্তনের হার অপ্টিমাইজেশান কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০২-২০ ১৩ঃ৫৪ঃ৪৯
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি মূল পরিবর্তন হারের (আরওসি) কৌশলটিকে অনুকূল করে তোলে। মূল আরওসি কৌশলটির সাথে তুলনা করে, এই কৌশলটির নিম্নলিখিত অপ্টিমাইজেশন রয়েছেঃ

  1. আপেক্ষিক গতির মান পেতে বর্তমান ROC এর সাথে গতিশীল তুলনা করার জন্য সর্বোচ্চ ঐতিহাসিক ROC মানটি প্রবেশ করান।
  2. সিগন্যাল উৎপন্ন করার জন্য আপেক্ষিক গতির মান সমতল করুন।
  3. ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত থ্রেশহোল্ড যোগ করুন।

এই অপ্টিমাইজেশান ব্যবস্থাগুলির মাধ্যমে, কৌশলটিকে আরও স্থিতিশীল এবং নির্ভরযোগ্য করার জন্য অনেক অবৈধ সংকেত ফিল্টার করা যেতে পারে।

কৌশল নীতি

এই কৌশলটির মূল সূচক হ'ল পরিবর্তনের হার (আরওসি) । এই কৌশলটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে স্টক মূল্যের পরিবর্তনের হার পরিমাপ করে। এই কৌশলটি প্রথমে 9 সময়ের মধ্যে আরওসি মান গণনা করে। তারপরে এটি গত 200 সময়ের মধ্যে এই আরওসি সূচকের সর্বাধিক মান রেকর্ড করে এবং গতির আপেক্ষিক শক্তি পেতে সর্বাধিক historicalতিহাসিক আরওসির শতাংশ হিসাবে বর্তমান আরওসি গণনা করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি গত 200 দিনের সর্বোচ্চ আরওসি 100 পৌঁছে থাকে তবে আপেক্ষিক শক্তি 80% হয় যখন আজকের এর আরওসি 80 হয়।

স্বল্পমেয়াদী ওঠানামা ফিল্টার করার জন্য এবং একটি মসৃণ বক্ররেখা পাওয়ার জন্য 10 পিরিয়ডের এসএমএ দ্বারা আপেক্ষিক শক্তি মসৃণ করা হয়। যখন মসৃণ বক্ররেখা 3 দিনের জন্য অবিচ্ছিন্নভাবে বৃদ্ধি পায় এবং মানটি -80% এর নীচে থাকে, তখন এটি বিবেচনা করা হয় যে স্টক মূল্যের পতন ধীর হতে শুরু করে এবং নীচের চিহ্নটি প্রদর্শিত হয়, তাই দীর্ঘ যান; যখন মসৃণ বক্ররেখা 3 দিনের জন্য অবিচ্ছিন্নভাবে পড়ে এবং মানটি 80% এর উপরে থাকে, তখন এটি বিবেচনা করা হয় যে স্টক মূল্য বৃদ্ধি ধীর হতে শুরু করে এবং শীর্ষ চিহ্নটি প্রদর্শিত হয়, তাই বন্ধ অবস্থান।

সুবিধা বিশ্লেষণ

মূল ROC কৌশল তুলনায়, এই কৌশল নিম্নলিখিত প্রধান সুবিধাগুলি আছেঃ

  1. ঐতিহাসিক সর্বোচ্চ ROC মান তুলনা প্রবর্তন কার্যকরভাবে গতির সূচকগুলির আপেক্ষিক স্তর পরিমাপ করতে পারে এবং নিখুঁত মানগুলির সাথে অবৈধ সংকেতগুলি ফিল্টার করতে পারে যা যথেষ্ট উচ্চ নয়।
  2. মসৃণ প্রসেসিং শব্দ ফিল্টার করে এবং সংকেতগুলিকে আরও স্থিতিশীল এবং নির্ভরযোগ্য করে তোলে।
  3. ক্রয় ও বিক্রয়ের প্রান্তিক সীমা নির্ধারণ করলে অবৈধ লেনদেন কমে যায়।

সাধারণভাবে, এই কৌশলটি কার্যকরভাবে ROC সূচকটি প্রক্রিয়া করে যাতে এটি লাইভ ট্রেডিংয়ের জন্য আরও উপযুক্ত হয়।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির প্রধান ঝুঁকিগুলি হলঃ

  1. ROC সূচকটি বাজারের প্রবণতা নির্ধারণ করতে পারে না এবং কিছু বিভ্রান্তিকর তথ্য রয়েছে। যখন এটি একটি ষাঁড়-ঘোড়ার রূপান্তর সময়ের মুখোমুখি হয় তখন কৌশলটি ব্যর্থ হতে পারে।
  2. ক্রয় এবং বিক্রয় প্রান্তিক সীমা নিখুঁত নয়। প্রান্তিক সীমা খুব বেশি বা খুব কম সেট করা কৌশল কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করবে।
  3. এসএএমএ পরামিতিগুলির ভুল সেটিংগুলি কৌশল ফলাফলগুলিকেও প্রভাবিত করবে।

উপরের ঝুঁকিগুলি হ্রাস করার জন্য, প্রধান প্রবণতা নির্ধারণের জন্য প্রবণতা সূচকগুলি একত্রিত করার বিষয়টি বিবেচনা করুন; প্রান্তিক পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করুন এবং সর্বোত্তম পরামিতিগুলি পরীক্ষা করুন; এসএমএ চক্রের পরামিতিগুলি অনুকূল করুন।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

কৌশলটি নিম্নলিখিত উপায়ে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ

  1. সামগ্রিক বাজার দিকনির্দেশনা নির্ধারণের জন্য প্রবণতা সূচকগুলি একত্রিত করুন এবং ষাঁড়-ঘোড়ার রূপান্তর চলাকালীন ব্যর্থতা এড়ান।
  2. সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে পেতে ROC দৈর্ঘ্য পরামিতি এবং ক্রয় এবং বিক্রয় প্রান্তিক পরামিতি পরীক্ষা করুন।
  3. সেরা প্যারামিটার খুঁজতে SMA মসৃণকরণ পরামিতি অপ্টিমাইজ করুন।
  4. স্টপ লস মেকানিজম বাড়ান।

সংক্ষিপ্তসার

এটি একটি অপ্টিমাইজেশান কৌশল যা ROC সূচকের গৌণ বিকাশের উপর ভিত্তি করে। এটি অবৈধ সংকেতগুলি ফিল্টার করতে এবং কৌশলটিকে আরও স্থিতিশীল করার জন্য ঐতিহাসিক সর্বোচ্চ মূল্য তুলনা, এসএমএ মসৃণকরণ এবং ক্রয় এবং বিক্রয় প্রান্তিকের মতো উপায়গুলি প্রবর্তন করে। প্রধান সুবিধা হ'ল উচ্চ সংকেত মান যা লাইভ ট্রেডিংয়ের জন্য উপযুক্ত। কৌশল কর্মক্ষমতা আরও উন্নত করতে প্রবণতা, পরামিতি অপ্টিমাইজেশন ইত্যাদির সংমিশ্রণ থেকে ফলো-আপ উন্নতি করা যেতে পারে।

/*backtest
start: 2024-02-12 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title="Rate Of Change Mod Strategy", shorttitle="ROC", format=format.price, precision=2)
//length = input.int(9, minval=1)
//source = input(close, "Source")
//roc = 100 * (source - source[length])/source[length]
//plot(roc, color=#2962FF, title="ROC")
//hline(0, color=#787B86, title="Zero Line")

length = input.int(9, minval=1, title="Length")
maxHistory = input(200, title="Max Historical Period for ROC")
lenghtSmooth = input.int(10, minval=1, title="Length Smoothed ROC")
lenghtBUY = input.int(-80, title="Buy Threshold")
lenghtSELL = input.int(80, title="Buy Threshold")

source = close
roc = 100 * (source - source[length]) / source[length]

// Calculate the maximum ROC value in the historical period
maxRoc = ta.highest(roc, maxHistory)

// Calculate current ROC as a percentage of the maximum historical ROC
rocPercentage = (roc / maxRoc) * 100


rocPercentageS = ta.sma(rocPercentage, lenghtSmooth)
if ta.rising(rocPercentageS, 3) and rocPercentageS < lenghtBUY
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if ta.falling(rocPercentageS, 3) and rocPercentageS > lenghtSELL
    strategy.close("Buy")


plot(rocPercentage, color=color.new(color.blue, 0), title="Percentage ROC")
plot(rocPercentageS, color=color.new(#21f32c, 0), title="Percentage ROC")
hline(0, color=color.new(color.gray, 0), title="Zero Line")
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত