ভলিউম এবং মূল্য সূচকের উপর ভিত্তি করে ট্রেন্ড রিভার্সাল কৌশল


সৃষ্টির তারিখ: 2024-02-21 15:04:34 অবশেষে সংশোধন করুন: 2024-02-21 15:04:34
অনুলিপি: 0 ক্লিকের সংখ্যা: 762
1
ফোকাস
1617
অনুসারী

ভলিউম এবং মূল্য সূচকের উপর ভিত্তি করে ট্রেন্ড রিভার্সাল কৌশল

ওভারভিউ

এই কৌশলটির নাম হল ভলিউম ওয়াইটেড ট্রেন্ড রিভার্সাল স্ট্র্যাটেজি (ভলিউম ওয়াইটেড ট্রেন্ড রিভার্সাল স্ট্র্যাটেজি) । এই কৌশলটি সম্ভাব্য ট্রেন্ড রিভার্সাল পয়েন্টগুলি সনাক্ত করার জন্য তৈরি করা হয়েছে, যখন দামগুলি গড় থেকে বিচ্যুত হয়। এটি ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরির জন্য ভলিউম ওয়াইটেড এভারেজ প্রাইস (ভিওএপি) এবং পরিমাণগত গুণগত অনুমান সংশোধন (কিউই মোড) সূচক ব্যবহার করে।

কৌশল নীতি

এই কৌশলটি দুটি সূচক ব্যবহার করেঃ VWAP এবং QQE Mod।

ভিডাব্লুএপি হ’ল লেনদেনের পরিমাণে ওজনের গড় মূল্য, যা একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে লেনদেনের পরিমাণের সাথে সমাপ্তির মূল্যের গুণিতক এবং একই সময়ের মধ্যে লেনদেনের পরিমাণের দ্বারা বিভক্ত করে গণনা করা হয়। ভিডাব্লুএপি একটি নির্দিষ্ট সময়ের জন্য সম্পদের গড় লেনদেনের দামকে প্রতিফলিত করে, লেনদেনের পরিমাণের উপর ভিত্তি করে ওজনের।

QQE Mod হল একটি পরিমাপযোগ্য গুণগত অনুমান সূচকের একটি সংশোধিত সংস্করণ, যা তুলনামূলকভাবে দুর্বল সূচক ((RSI) এবং সূচকীয় চলমান গড় ((EMA)) এর উপাদানগুলিকে একত্রিত করে। এটি সম্ভাব্য প্রবণতা বিপর্যয় চিহ্নিত করতে এবং প্রবণতার শক্তির মূল্যায়ন করতে সহায়তা করে।

যখন ক্লোজিং প্রাইস একই সাথে VWAP এবং QQE Mod এর চেয়ে বেশি হয়, তখন একটি কেনার সিগন্যাল তৈরি হয়। এটি যখন দাম গড়ের চেয়ে বেশি হয় এবং QQE Mod শক্তিশালী দেখায়, তখন একটি সম্ভাব্য কেনার সুযোগ।

যখন বন্ধের মূল্য একই সাথে VWAP এবং QQE Mod এর চেয়ে কম থাকে, তখন একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়। অর্থাৎ, যখন দাম গড়ের চেয়ে কম থাকে এবং QQE Mod দুর্বলতা দেখায়, তখন একটি সম্ভাব্য বিক্রয় সুযোগ রয়েছে।

এই কৌশলটি VWAP এবং QQE Mod সূচক ব্যবহার করে, যার লক্ষ্য মূল্যের বিপরীত হওয়ার সময় সময়মত সনাক্তকরণ এবং মুনাফা অর্জন করা।

সামর্থ্য বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির সুবিধাগুলো হলঃ

  1. দাম এবং লেনদেনের পরিমাণ বিশ্লেষণের সাথে মিলিত। ভিডাব্লুএপি সূচক লেনদেনের পরিমাণের উপর ভিত্তি করে দামের জন্য ওজন নির্ধারণ করে, বিশ্লেষণকে আরও রেফারেন্সযোগ্য করে তোলে।

  2. প্রবণতা এবং এলোমেলো ওঠানামা পার্থক্য করুন। QQE Mod সূচকটি মূল্যের ওঠানামা একটি টেকসই প্রবণতা বা কেবল এলোমেলো ওঠানামা কিনা তা বিচার করতে সহায়তা করে।

  3. সময়মত বিপরীতমুখী সংকেত ধরা। উভয় সূচকের সমন্বয় ব্যবহার করে, দামের বিপরীতমুখী হওয়ার সময় যত তাড়াতাড়ি সম্ভব ট্রেডিং সংকেত তৈরি করা যায়।

  4. কাস্টমাইজযোগ্য প্যারামিটারগুলি। সূচক প্যারামিটারগুলি বাজারের পরিস্থিতি অনুসারে অপ্টিমাইজ করা যায়, বিভিন্ন সময়কাল এবং স্টকগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া যায়।

  5. সহজেই বাস্তবায়ন ও প্রতিফলন করা যায়। এই কৌশলটি সরাসরি ট্রেডিংভিউতে পাইন স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করে লিখিত হতে পারে, এটি দৃশ্যমান এবং প্রতিফলনের জন্য সহজ, এটি এমটি 4 / এমটি 5 স্বয়ংক্রিয় ব্যবসায়ের জন্য এমকিউএল রূপান্তরিত হতে পারে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

যদিও এই কৌশলটি কঠোরভাবে পরিকল্পিত, তবুও এই লেনদেনের কিছু ঝুঁকি রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছেঃ

  1. ভ্রান্ত সংকেত ঝুঁকি. সমস্ত প্রযুক্তিগত সূচকগুলির মতো, ভিডাব্লুএপি এবং কিউকিউই ভুল সংকেত তৈরি করে, যার ফলে ক্ষতি হয়।

  2. প্রত্যাহারের ঝুঁকি। যদি বাজারে বড় ধরনের ঝড় আসে, তবে অ্যাকাউন্টটি প্রত্যাহার করা হবে। ক্ষতি বন্ধ করে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করা যেতে পারে।

  3. ওভার অপ্টিমাইজেশনের ঝুঁকি। এটি অতীতের ডেটাতে ভাল কাজ করতে পারে, তবে ভবিষ্যতের ডেটাতে এটি কার্যকর হতে পারে না।

  4. রিয়েল-ডিস্কের দামের সাথে রিটার্নিংয়ের পার্থক্য রয়েছে। রিয়েল-ডিস্কের দামের সাথে রিটার্নিংয়ের পার্থক্য থাকতে পারে, যার ফলে কৌশলটির কার্যকারিতা পরিবর্তিত হয়।

  5. স্বয়ংক্রিয় লেনদেনের ঝুঁকি। যদি স্বয়ংক্রিয় লেনদেনের জন্য ব্যবহার করা হয় তবে সার্ভার ক্র্যাশ, নেটওয়ার্ক বিঘ্নন ইত্যাদি প্রযুক্তিগত ঝুঁকি বিবেচনা করা প্রয়োজন।

অপ্টিমাইজেশান দিক

এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ

  1. যেমন VWAP এবং QQE Mod আরো সঠিক করে তোলার জন্য আরো সক্রিয় স্টক নির্বাচন করা।

  2. QQE এর দৈর্ঘ্য, মসৃণকরণ এবং ফিল্টারিং-এর পরামিতি পরিবর্তন করে সর্বোত্তম সমন্বয় খুঁজুন।

  3. স্টপ লস স্ট্র্যাটেজির সংমিশ্রণ যুক্তিসঙ্গত স্টপ অবস্থান এবং মুভিং স্টপ লস স্ট্র্যাটেজি সেট করা, কার্যকরভাবে প্রত্যাহার নিয়ন্ত্রণ করতে পারে

  4. ট্রেডিং ফি বিবেচনা করুন ফি এবং স্লাইড পয়েন্টের মতো খরচগুলিকে ব্যাক-টেস্টিং এবং রিয়েল-ডিস্কে অন্তর্ভুক্ত করুন, যাতে কৌশল পরীক্ষা আরও নির্ভুল হয়

  5. ফিল্টারিংয়ের শর্তগুলি যুক্ত করুন। অন্য কারণগুলি যেমন ট্র্যাফিক ব্রেকআপ, ওঠানামার হার সূচক ইত্যাদি বিবেচনা করে, ত্রুটিযুক্ত সংকেত হ্রাস করুন।

সারসংক্ষেপ

পরিমাপ মূল্য সূচক উপর ভিত্তি করে প্রবণতা বিপরীত কৌশল, VWAP এবং QQE Mod দুটি সূচক সমন্বয় দ্বারা, লক্ষ্য মূল্য প্রবণতা বিপরীত পয়েন্ট সনাক্ত করা। এটি ক্রয়-বিক্রয় এবং শক্তিশালী-দুর্বল সূচক বিশ্লেষণের সমন্বয় করে, যা স্বল্পমেয়াদী বিপরীত সুযোগকে কার্যকরভাবে ক্যাপচার করতে পারে। এই কৌশলটি বাস্তবায়নের জন্য সহজ, প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে বিভিন্ন বাজার পরিবেশের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে, এটি একটি বিবেচনাযোগ্য বিকল্প। তবে ব্যবসায়ের মধ্যে ভুল সংকেত, প্রত্যাহার ইত্যাদির ঝুঁকি রয়েছে, এখনও কঠোরভাবে পর্যালোচনা এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের প্রয়োজন রয়েছে।

কৌশল সোর্স কোড
/*backtest
start: 2024-01-21 00:00:00
end: 2024-02-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("VWAP and QQE Mod Strategy", overlay=true)

// Input parameters
length = input(14, title="QQE Length")
m = input(5, title="QQE Smoothing")
filterLength = input(5, title="QQE Filter Length")

// Calculate VWAP
vwapValue = ta.sma(close * volume, length) / ta.sma(volume, length)

// Calculate QQE Mod indicator
qqeMod(source, length, m, filterLength) =>
    emaSource = ta.ema(source, length)
    rsiValue = ta.rsi(source, length)
    var float j = na
    j := (1.0 - 1.0 / m) * nz(j[1]) + 1.0 / m * (rsiValue - 50)
    upperBand = emaSource + filterLength * ta.stdev(source - emaSource, length)
    lowerBand = emaSource - filterLength * ta.stdev(source - emaSource, length)
    qqeModValue = j > 0 ? upperBand : lowerBand
    [qqeModValue, upperBand, lowerBand]

[qqeModValue, upperBand, lowerBand] = qqeMod(close, length, m, filterLength)

// Generate trading signals
buySignal = close > vwapValue and close > qqeModValue
sellSignal = close < vwapValue and close < qqeModValue

// Plot signals on the chart
bgcolor(buySignal ? color.new(color.green, 90) : na)
bgcolor(sellSignal ? color.new(color.red, 90) : na)

// Print trading signals
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buySignal)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sellSignal)