
ডাবল ইভারেজ ট্র্যাকিং ট্র্যাকিং কৌশলটি একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল যা একটি চলমান গড় ক্রসকে ট্রেডিং সিগন্যাল হিসাবে ব্যবহার করে। এই কৌশলটি MACD সূচকের ধীর-ধীর গড় পার্থক্য এবং তার সংকেত লাইন এবং ক্রয় পরিমাণের বহু-খালি অনুপাতের বিচারকে একত্রিত করে একটি ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে যাতে বাজারের বিপরীত সুযোগ ধরা যায়।
এই কৌশলটি মূলত দ্রুত লাইন এবং ধীর লাইনের সম্পর্ক নির্ধারণ করে, যখন দ্রুত লাইনটি ধীর লাইনটি অতিক্রম করে তখন একটি মাল্টিসিগন্যাল উত্পন্ন হয়, যখন দ্রুত লাইনটি ধীর লাইনটি অতিক্রম করে তখন একটি ফাঁকা সংকেত উত্পন্ন হয়। এছাড়াও, এটি MACD এর পার্থক্যের ফাঁকা অবস্থা, পার্থক্য এবং সিগন্যাল লাইনের সম্পর্ক, লেনদেনের পরিমাণের ফাঁকা পরিস্থিতি ইত্যাদির সমন্বিত সিদ্ধান্তের সাথে বাজারের ফাঁকা অবস্থা নির্ধারণ করে।
বিশেষত, কৌশলটি MACD পার্থক্যের আকার এবং দিকনির্দেশ, পার্থক্য এবং সংকেত লাইনের ক্রস, পার্থক্য এবং সংকেত লাইনের দিকনির্দেশের মিল বা বিপরীত ইত্যাদির বিষয়ে সিদ্ধান্ত নেবে। এই পরিস্থিতিগুলি বাজারের সাবাইডাবুব্বের দ্রুত পতন ও বিপর্যয়ের বৈশিষ্ট্যকে প্রতিফলিত করে। এছাড়াও, ক্রয়-বিক্রয় পরিমাণের বহুমুখী বন্টনটি একটি সহায়ক বিচার সূচক হিসাবে কাজ করে।
ট্রেডিং কৌশল তৈরি করা হয় যখন পার্থক্য এবং সংকেত লাইনগুলি বাজার বিপরীত সংকেত দেখায় এবং লেনদেনের পরিমাণটি বাজার বিপরীত হওয়ার বিষয়টি নিশ্চিত করে।
ডাবল-ইউনিভার্সাল ক্রসিং উইপসো সমস্যা সৃষ্টি করে
ভুয়া ব্রেকডাউন সম্পূর্ণরূপে ফিল্টার করতে ব্যর্থ
Subsection এর গভীরতা ও তীব্রতা নির্ধারণ করতে অক্ষম
নিয়মের পরিবর্তে মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করা
ক্ষতি প্রতিরোধের কৌশল যোগ করুন
আবেগ পরিমাপ এবং সংবাদ বিশ্লেষণ
অন্যান্য জাতের বাজার
ডাবল ইভ্যালিউড রিভার্সন ট্র্যাকিং কৌশলটি ইভ্যালিউড সূচক, এমএসিডি সূচক এবং ক্রয় পরিমাণের সূচকগুলিকে একত্রিত করে, তাদের বিপরীত সংকেতগুলি ক্যাপচার করে এবং উপযুক্ত বিপরীত পয়েন্টগুলি বেছে নিয়ে একটি অবস্থান তৈরি করে। কৌশলটি অপ্টিমাইজ করার জন্য প্রচুর জায়গা রয়েছে, যা মেশিন লার্নিং এবং বায়ু নিয়ন্ত্রণের মাধ্যমে কৌশলটির স্থায়িত্ব এবং আয়কে আরও বাড়িয়ে তুলতে পারে।
/*backtest
start: 2024-01-20 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("3 10 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 10 Oscillator Profile Flagging", overlay=true)
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)
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(macdSlope, color=color.red, title="Total Volume")
//plot(signalSlope, color=color.green, title="Total Volume")
intrabarRange = high - low
getLookBackSlope(lookBack) => signal - signal[lookBack]
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
float s = 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 - signalBiasValue )
j += 1
j
getSignalNoBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if signal[i] < signalBiasValue and signal[i] > ( 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 and signalSlope[1] > 0
bool isNegativeMacdReversal = macdSlope < 0 and macdSlope[1] > 0
bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0 and signalSlope[1] < 0
bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0 and macdSlope[1] < 0
bool hasBearInversion = signalSlope > 0 and macdSlope < 0
bool hasBullInversion = signalSlope < 0 and macdSlope > 0
bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue
bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0 - signalBiasValue )
bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0
bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0
bool hasPositiveMACDBias = macd > macdBiasValue
bool hasNegativeMACDBias = macd < ( 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 )
// 7.48 Profit 52.5%
if ( hasSignificantBuyerVolBias and getPriceRising(shortLookBack) == shortLookBack and getBuyerVolBias(shortLookBack) == shortLookBack and hasPositiveMACDBias and hasBullInversion)
strategy.entry("Short1", strategy.short)
strategy.exit("TPS", "Short1", limit=strategy.position_avg_price - 0.75, stop=strategy.position_avg_price + 0.5)
// 32.53 Profit 47.91%
if ( getPriceFalling(shortLookBack) and (getVolBias(shortLookBack) == false) and signalSlope < 0 and hasSignalSellerBias)
strategy.entry("Long1", strategy.long)
strategy.exit("TPS", "Long1", limit=strategy.position_avg_price + 0.75, stop=strategy.position_avg_price - 0.5)