মাল্টি-টাইম ফ্রেম স্টোকাস্টিক সূচকীয় চলমান গড় কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
MTF Stochastic Strategy হল একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল যা র্যান্ডম সূচক সূচকগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়। এটি প্রবণতা ট্র্যাকিং এবং প্রবণতা বিপরীতকরণের সমন্বিত ট্রেডিংয়ের জন্য বর্তমান সময় ফ্রেম এবং উচ্চতর সময় ফ্রেমের র্যান্ডম সূচক গড় ব্যবহার করে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটির কেন্দ্রীয় সূচক হ’ল এলোমেলো সূচক K লাইন এবং D লাইন। K লাইনটি সাম্প্রতিক মূল্যের গতিশীলতা প্রতিফলিত করে, D লাইনটি K লাইনের চলমান গড়। তাদের আপেক্ষিক অবস্থান এবং দিকনির্দেশগুলি মূল্যের প্রবণতা এবং সম্ভাব্য বিপরীতের বিচার করতে পারে।
বিশেষত, যখন স্বল্পমেয়াদী কে লাইন নীচে থেকে মধ্যবর্তী ডি লাইন অতিক্রম করে, তখন দামের স্বল্পমেয়াদী উত্থানের প্রবণতা থাকে; যখন স্বল্পমেয়াদী কে লাইন উপরে থেকে নীচে মধ্যবর্তী ডি লাইন অতিক্রম করে, তখন দামের স্বল্পমেয়াদী পতনের চাপ থাকে।
এই কৌশলটি দুটি টাইম ফ্রেমের র্যান্ডম সূচক সূচককে ট্রেডিং সিগন্যালের নিশ্চিতকরণ এবং ঘূর্ণিঝড়ের জন্য ব্যবহার করে। উচ্চতর টাইম ফ্রেমের র্যান্ডম সূচক সূচকটি ট্রেন্ডের দিকনির্দেশ নিশ্চিত করার জন্য ব্যবহৃত হয় এবং বর্তমান টাইম ফ্রেমের র্যান্ডম সূচক সূচকটি স্বল্পমেয়াদী ব্রেক পয়েন্টগুলি আবিষ্কারের জন্য ব্যবহৃত হয়।
যখন উচ্চতর সময় ফ্রেমের এলোমেলো সূচকগুলি নিশ্চিত করে যে দামটি একটি উত্থানের প্রবণতা রয়েছে এবং যখন বর্তমান সময় ফ্রেমের এলোমেলো সূচকগুলি দেখায় যে দামটি একটি উত্থান হয়েছে, তখন আরও বেশি করুন; যখন উচ্চতর সময় ফ্রেমের এলোমেলো সূচকগুলি নিম্নমুখী প্রবণতা নিশ্চিত করে এবং যখন বর্তমান সময় ফ্রেমের এলোমেলো সূচকগুলি দেখায় যে দামটি একটি পতন হয়েছে, তখন শূন্য করুন।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
এই কৌশলটি একাধিক টাইমফ্রেম সূচক এবং বর্তমান বিপর্যয়ের সাথে মিলিত হয়, যা কার্যকরভাবে বাজারের শব্দকে ফিল্টার করতে এবং উচ্চ সম্ভাব্য লাভজনক লেনদেনকে লক করতে সক্ষম। এর সুবিধাগুলি নিম্নরূপঃ
- উচ্চতর সময়সীমা নিশ্চিত করে যে ট্রেডিং শুধুমাত্র প্রবণতার দিকনির্দেশে হয়, যার ফলে অপ্রয়োজনীয় স্যুইচিং এবং ক্ষতির সংখ্যা হ্রাস পায়;
- বর্তমান সময়সীমা কম ঝুঁকির সাথে ট্রেন্ডের একটি স্বল্পমেয়াদী বিপর্যয়কে নিশ্চিত করে, যা আরও সঠিক এবং সময়মত লেনদেনের অনুমতি দেয়।
- ডাবল র্যান্ডম সূচক সমন্বয় সংকেতের নির্ভুলতা বৃদ্ধি করে এবং মিথ্যা সংকেতের সম্ভাবনা হ্রাস করে।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির কিছু ঝুঁকিও রয়েছে, যা নিম্নলিখিত দিকগুলিতে প্রতিফলিত হয়ঃ
- ট্রেডিংয়ের হঠাৎ বিপরীতমুখী হওয়ার সময়, উচ্চতর সময়সীমার সূচকগুলি নতুন প্রবণতা সনাক্ত করতে বিলম্ব করতে পারে, যার ফলে কৌশলটি পরিবর্তন করতে বিলম্বিত হয় এবং ক্ষতি বাড়ায়। সময়সীমার প্যারামিটারগুলি অপ্টিমাইজ করা প্রয়োজন যাতে নিশ্চিত করা যায় যে পর্যাপ্ত সময়মত বাজার তথ্য পাওয়া যায়।
- বর্তমান টাইম ফ্রেম সূচকগুলি অত্যধিক সংবেদনশীল, যা কৌশলগত লেনদেনের ফ্রিকোয়েন্সি এবং লেনদেনের ব্যয় বাড়িয়ে তুলতে পারে। অপ্রয়োজনীয় বাজার শব্দটি ফিল্টার করার জন্য প্যারামিটারগুলি যথাযথভাবে সামঞ্জস্য করা দরকার।
- দ্বি-র্যান্ডম সূচক সমন্বয় সংকেত নির্ভুলতা বৃদ্ধি করে, তবে প্রতিক্রিয়া গতি বিলম্বিত করে। যদি পরিস্থিতি তীব্রভাবে ওঠানামা করে, তবে সর্বোত্তম প্রবেশের স্থানটি মিস করা যেতে পারে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটির প্রধান অপ্টিমাইজেশনের দিকগুলি হলঃ
- উচ্চতর সময়সীমার সূচকগুলির মসৃণতা ফ্যাক্টরগুলিকে অপ্টিমাইজ করা যাতে তারা নতুন প্রবণতার দিকনির্দেশনাগুলিকে সময়মত প্রতিফলিত করতে পারে;
- বর্তমান টাইমফ্রেম সূচক প্যারামিটারগুলিকে নয়েজ সংকেতগুলিকে ফিল্টার করার জন্য যুক্তিসঙ্গত বিরতি থ্রেশহোল্ড সেট করে;
- বিভিন্ন টাইম ফ্রেমের সমন্বয় পরীক্ষা করা এবং সর্বোত্তম ভারসাম্য খুঁজে বের করা;
- একক ক্ষতির ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণে স্টপ লস কৌশল যুক্ত করুন।
সারসংক্ষেপ
মাল্টি টাইম ফ্রেম র্যান্ডম সূচক গড় লাইন কৌশল একটি সাধারণ প্রবণতা অনুসরণ কৌশল। এটি একই সাথে দুটি টাইম স্কেলের র্যান্ডম সূচক সূচক ব্যবহার করে বাজারের পরিস্থিতি সম্পর্কে সঠিক ধারণা অর্জন করে। প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে কৌশলটির স্থায়িত্ব এবং লাভজনকতা আরও বাড়ানো যেতে পারে।
/*backtest
start: 2023-02-22 00:00:00
end: 2024-02-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("MTF stochastic strategy", overlay=false,pyramiding=3,default_qty_type=strategy.percent_of_equity,default_qty_value=100,currency=currency.USD)
//
//this strategy is inspired to bobby thread in forexfactory forum
//
len = input(11, minval=1, title="Length for Main Stochastic")
smoothK = input(3, minval=1, title="SmoothK for Main Stochastic")
smoothD = input(3, minval=1, title="SmoothD for Main Stochastic")
upLine = input(80, minval=50, maxval=90, title="Upper Line Value?")
lowLine = input(20, minval=10, maxval=50, title="Lower Line Value?")
trailStep=input(50,minval=10,title="Trialing step value")
// current stochastic calculation
k = sma(stoch(close, high, low, len), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
//mtf stochastic calculation smoothed with period
mtfK= sma(stoch(close, high, low, len), smoothK*3)
mtfD= sma(k, smoothD*3)
plot(k,"current TF k",black,style=linebr)
plot(d,"current TF d",gray,style=linebr)
plot(mtfK,"MTF TF k",red,style=line)
plot(mtfD,"Multi TF d",green,style=line)
hline(upLine)
hline(50)
hline(lowLine)
longCondition = crossover(mtfK, 50) and k>50 and change(k,1)>0 and k>d and mtfK>mtfD
if (longCondition)
strategy.entry("Lungo", strategy.long)
shortCondition = crossunder(mtfD, 50) and k<50 and change(k,1)<0 and k<d and mtfK<mtfD
if (shortCondition)
strategy.entry("Corto", strategy.short)
exitlong=crossunder(mtfD, upLine)
exitshort=crossover(mtfK, lowLine)
if (exitlong)
strategy.exit("Esci lungo","Lungo",trail_points=trailStep)
if (exitshort)
strategy.exit("Esci corto","Corto",trail_points=trailStep)