জিয়া ইবিং পরিমাণগত প্রবণতা মোমেন্টাম ট্রেডিং কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
ট্রেডিং কৌশলটি ট্রেন্ড ট্র্যাকিং, গতিশীল সূচক এবং বুলিং চ্যানেলের সাথে মিলিত একটি মাল্টি-হেড খালি-পয়েন্ট ট্রেডিং কৌশল। এই কৌশলটি প্রবণতার দিকনির্দেশের জন্য দ্রুত এবং ধীর গতিশীল গড়ের ক্রস ব্যবহার করে এবং প্রবেশের সংকেত নিশ্চিত করার জন্য বুলিং চ্যানেল এবং গতিশীল সূচকগুলির সাথে মিলিত হয়। এই কৌশলটিতে স্টপ লস, ট্র্যাকিং স্টপ লস এবং পজিশন ম্যানেজমেন্টের মতো ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের ব্যবস্থা রয়েছে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটির মূল নীতিটি হ’ল বাজারের সুযোগগুলি ক্যাপচার করার জন্য দামের প্রবণতা এবং গতিশীলতার প্রভাব ব্যবহার করা। বিশেষত, কৌশলটি দুটি ভিন্ন সময়ের চলমান গড় ব্যবহার করে (দ্রুত এবং ধীর) দামের প্রবণতার দিক নির্ধারণের জন্য। যখন দ্রুত লাইনটি নীচে থেকে উপরে থেকে ধীর লাইনটি অতিক্রম করে, একটি উত্থান প্রবণতা প্রতিনিধিত্ব করে, কৌশলটি একাধিক সংকেত তৈরি করবে; বিপরীতভাবে, যখন দ্রুত লাইনটি উপরে থেকে নীচে থেকে ধীর লাইনটি অতিক্রম করে, একটি পতন প্রবণতা প্রতিনিধিত্ব করে, কৌশলটি একটি খালি সংকেত তৈরি করবে।
প্রবণতা এবং প্রবেশের সময়কে আরও নিশ্চিত করার জন্য, এই কৌশলটি বুলিন বন্ডের ট্রানজিট এবং গতিশীলতার সূচকগুলিও অন্তর্ভুক্ত করে। বুলিন বন্ডটি তিনটি লাইনের সমন্বয়ে গঠিতঃ মধ্যম ট্র্যাকটি একটি চলমান গড়, এবং উপরের এবং নীচের ট্র্যাকগুলি যথাক্রমে মধ্যম ট্র্যাকের উপর ভিত্তি করে একটি নির্দিষ্ট স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়াল যোগ করে এবং হ্রাস করে। যখন দামটি বুলিন বন্ডকে অতিক্রম করে, তখন শক্তিশালী উত্থান-পতন শক্তির প্রতিনিধিত্ব করে, কৌশলটি আরও বেশি করবে; যখন দামটি বুলিন বন্ডকে অতিক্রম করে, তখন শক্তিশালী পতন-পতন শক্তির প্রতিনিধিত্ব করে, কৌশলটি খালি হবে।
উপরন্তু, এই কৌশলটি একটি গতিশীলতা সূচক প্রবর্তন করে, যা বর্তমান মূল্যের সাথে নির্দিষ্ট সময়ের আগে দামের তুলনা করে দামের পতনের গতি পরিমাপ করে। গতিশীলতা সূচকগুলি প্রবণতার শক্তি এবং দুর্বলতা নির্ধারণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যার ফলে প্রবেশের জন্য অতিরিক্ত নিশ্চিতকরণ সরবরাহ করা যায়।
পজিশন ম্যানেজমেন্টের ক্ষেত্রে, এই কৌশলটি অ্যাকাউন্টের তহবিল এবং ঝুঁকির পছন্দ অনুসারে অবস্থানের আকার নির্ধারণের অনুমতি দেয়। একই সাথে, কৌশলটি স্টপ লস এবং ট্র্যাকিং স্টপ লস ম্যানেজমেন্টের সাথে একক ব্যবসায়ের ঝুঁকির প্রান্তটি নিয়ন্ত্রণ করার জন্য রয়েছে।
সামগ্রিকভাবে, ট্রেডিং কৌশলগুলি প্রবণতা ট্র্যাকিং, গতিশীলতা নিশ্চিতকরণ এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার মতো একাধিক মাত্রার মাধ্যমে প্রবণতা ট্র্যাকিং, গতিশীলতা নিশ্চিতকরণ এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার মাধ্যমে প্রবণতা ট্রেডিং কৌশলগুলি প্রবণতা ট্রেডিংয়ের সুযোগগুলিকে ক্যাপচার করার চেষ্টা করে।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
প্রবণতা ট্র্যাকিংঃ প্রবণতা ট্র্যাকিং কৌশলটি মূল্যের প্রবণতার সুযোগগুলি ধরার জন্য দ্রুত এবং ধীর গড়ের ক্রস ব্যবহার করে, বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য উচ্চতর বা নিম্নতর প্রবণতা উভয়ই করতে পারে।
গতিশীলতা নিশ্চিতকরণঃ প্রবণতার দ্বিতীয় নিশ্চিতকরণ হিসাবে গতিশীলতার সূচকগুলি প্রবর্তন করা, যা মিথ্যা সংকেতগুলি বাদ দিতে এবং প্রবেশের গুণমান উন্নত করতে সহায়তা করে।
বুলিন ব্যান্ডের সাহায্যে সিদ্ধান্ত নেওয়াঃ বুলিন ব্যান্ডে দামের ওঠানামা প্রতিফলিত করতে পারে, বুলিন ব্যান্ডের বিপর্যয়কে ট্রেন্ডের ত্বরণ বা দামের অস্বাভাবিক ওঠানামার সংকেত হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে, যা প্রবেশের জন্য রেফারেন্স সরবরাহ করে।
পজিশন ম্যানেজমেন্টঃ এই কৌশলটি অ্যাকাউন্টের তহবিলের অনুপাত এবং সীমাবদ্ধতার উপর ভিত্তি করে পজিশন ম্যানেজমেন্ট পদ্ধতি গ্রহণ করে, যা প্রতিটি লেনদেনের তহবিল দখলকে নমনীয়ভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে পারে, তহবিলের যথাযথ ব্যবহার করতে পারে এবং ঝুঁকিতে অত্যধিক প্রকাশ না করে।
স্টপ লসঃ স্টপ লস এবং ট্র্যাকিং স্টপ লস সেট আপ করে, যখন দাম প্রত্যাশিত দিকের দিকে চলে যায় তখন মুনাফা রক্ষা করতে পারে, যখন দাম বিপরীত হয় তখন সিদ্ধান্তমূলক ক্ষতি বন্ধ করে দেয়, কার্যকরভাবে একক ব্যবসায়ের সর্বাধিক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করে।
একাধিক প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশানঃ কৌশলটিতে একাধিক সামঞ্জস্যযোগ্য প্যারামিটার রয়েছে, যেমন গড় লাইন সময়কাল, ব্রিনের প্যারামিটার, স্টপ-অফ-ক্ষতির অনুপাত ইত্যাদি। প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে কৌশলটির অভিযোজনযোগ্যতা এবং স্থিতিশীলতা বাড়ানো যেতে পারে।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
ঘন ঘন লেনদেনঃ এই কৌশলটি গড় লাইন ক্রস এবং বুলিন বন্ডের বিরতির উপর ভিত্তি করে প্রবেশের সংকেত তৈরি করে। যখন বাজারটি বেশি অস্থির হয়, তখন লেনদেনের সংকেত ঘন ঘন উত্পন্ন হতে পারে, যার ফলে লেনদেনের সংখ্যা বেশি হয়, কমিশন খরচ এবং স্লাইড পয়েন্ট খরচ বৃদ্ধি পায়।
প্যারামিটার সংবেদনশীলতাঃ কৌশলটিতে একাধিক প্যারামিটার রয়েছে যেমন গড় লাইন সময়কাল, গতিশীলতা সময়কাল, ব্রিনব্যান্ড প্যারামিটার ইত্যাদি। বিভিন্ন প্যারামিটারগুলির পছন্দ কৌশলটির কার্যকারিতার উপর বড় প্রভাব ফেলতে পারে। যদি প্যারামিটারগুলি ভুলভাবে নির্বাচিত হয় তবে এটি কৌশলটির দুর্বল পারফরম্যান্সের কারণ হতে পারে।
প্রবণতা সনাক্তকরণ পিছিয়ে পড়াঃ একটি চলমান গড় একটি পিছিয়ে পড়া সূচক, বিশেষত যখন গড়ের সময়কাল দীর্ঘ হয়, প্রবণতা পরিবর্তনের স্বীকৃতি ধীর হয় এবং সেরা প্রবেশের সময়টি মিস হতে পারে।
স্টপ লস ঝুঁকিঃ যদিও কৌশলটি একটি স্টপ লস ব্যবস্থা স্থাপন করে, তবে চরম পরিস্থিতিতে (যেমন দ্রুত উড়ে যাওয়া) দামগুলি স্টপ লস মূল্যকে সরাসরি অতিক্রম করতে পারে, যার ফলে প্রকৃত ক্ষতির প্রত্যাশার চেয়ে বেশি হতে পারে।
পজিশন কেন্দ্রীকরণ ঝুঁকিঃ যদি কৌশলটি একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে ধারাবাহিকভাবে সমান্তরাল সংকেত উত্পন্ন করে, তবে এটি একটি নির্দিষ্ট দিকের উপর পজিশনের অত্যধিক কেন্দ্রীকরণের কারণ হতে পারে, যা একটি বৃহত্তর পজিশন হোল্ডিং ঝুঁকির মুখোমুখি হতে পারে।
তরলতা ঝুঁকিঃ কৌশলগুলির প্রতিক্রিয়া এবং বাস্তব কার্যকারিতা বাজারের তরলতার দ্বারা প্রভাবিত হতে পারে, বিশেষত যখন বড় পরিমাণে তহবিল পরিচালনা করা হয়, তখন সম্ভবত স্লাইড পয়েন্ট এবং কম লেনদেনের সমস্যা দেখা দিতে পারে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
আরও প্রযুক্তিগত সূচক প্রবর্তন করুনঃ বর্তমান গড়, গতি এবং বুলিন ব্যান্ডের উপর ভিত্তি করে, আরও প্রযুক্তিগত সূচক যেমন আরএসআই, এমএসিডি ইত্যাদি প্রবর্তন করার চেষ্টা করা যেতে পারে, একাধিক সূচক সহ-প্রত্যয়িতার মাধ্যমে সংকেতের নির্ভরযোগ্যতা বাড়ানো যায়।
প্রবেশ এবং প্রস্থান প্রক্রিয়াটি অপ্টিমাইজ করুনঃ প্রবেশ এবং প্রস্থান সিদ্ধান্তের ক্ষেত্রে আরও শর্তাদি প্রবর্তন করা যেমন দামের উত্তরণের আগে নির্দিষ্ট পরিমাণের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করা উচিত, প্রস্থানের সময় ব্যাচ প্লেইন পজিশন বা মোবাইল স্টপ-আপের পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে, যাতে কৌশলটির নমনীয়তা এবং লাভজনকতা বাড়ানো যায়।
গতিশীল সমন্বয় প্যারামিটারঃ সমান্তরাল সময়কাল, গতিশীল সময়কাল, ব্রিনের প্যারামিটার ইত্যাদির জন্য, একটি প্যারামিটার স্ব-অনুকূলিতকরণের একটি প্রক্রিয়া ডিজাইন করা যেতে পারে, বিভিন্ন বাজার পরিস্থিতি এবং ওঠানামা স্তরের উপর নির্ভর করে, গতিশীল সমন্বয় প্যারামিটার মান গ্রহণ করে, কৌশলটির অভিযোজনযোগ্যতা বাড়ায়।
পজিশন ম্যানেজমেন্টের উন্নতিঃ বর্তমান পজিশন ম্যানেজমেন্টের উপর ভিত্তি করে, ক্যালি সূত্র, স্থির হার, গতিশীল ক্রেডিট ইত্যাদির মতো আরও উন্নত তহবিল পরিচালনার পদ্ধতিগুলি প্রবর্তন করা যেতে পারে, যাতে লাভ এবং ঝুঁকির মধ্যে আরও ভাল ভারসাম্য বজায় থাকে।
মৌলিক বিশ্লেষণের সাথে মিলিতঃ খাঁটি প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ কৌশলগুলি বাজারকে অকার্যকর বা ব্যর্থ হওয়ার ঝুঁকির সম্মুখীন হতে পারে। কৌশলটির কার্যকারিতা উন্নত হতে পারে যদি প্রযুক্তিগত সংকেতগুলি ফিল্টার করা এবং নিশ্চিত করা যায়, যেমন ম্যাক্রোইকোনমিক ডেটা, শিল্পের প্রবণতা ইত্যাদির মতো মৌলিক কারণগুলির সাথে মিলিত হতে পারে।
পুনর্নির্মাণ এবং বাস্তব ডিস্কের সামঞ্জস্য বাড়ানঃ কৌশলগুলি পুনর্নির্মাণ এবং বাস্তব ডিস্কের পারফরম্যান্সের মধ্যে পার্থক্য থাকতে পারে, যার ফলে পুনর্নির্মাণ এবং বাস্তব ডিস্কের কার্য সম্পাদনের গুণমানের উপর জোর দেওয়া প্রয়োজন, যার মধ্যে রয়েছে লেনদেনের মূল্য, স্লিপিং পয়েন্ট, বিলম্ব ইত্যাদি বিষয়গুলি নিশ্চিত করার জন্য বাস্তব ডিস্কের পারফরম্যান্স এবং পুনর্নির্মাণের ফলাফলের সামঞ্জস্যতা।
সারসংক্ষেপ
এফএক্সই কোয়ান্টামাইজড ট্রেন্ড ডায়নামিক ট্রেডিং কৌশল একটি কোয়ান্টামাইজড ট্রেডিং কৌশল যা বিভিন্ন প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ পদ্ধতির সংমিশ্রণ করে। এটি একটি সমান্তরাল ক্রস ক্যাপচার প্রবণতা, বুলিন ব্রেড ব্রেকথ্রু নিশ্চিতকরণ প্রবণতা, গতিশীল সূচক প্রতিফলন গতি, স্টপ লস কন্ট্রোল ঝুঁকি, পজিশন ম্যানেজমেন্ট অপ্টিমাইজড তহবিল ব্যবহারের জন্য একটি সম্পূর্ণ ট্রেডিং সিদ্ধান্ত এবং পরিচালনা ব্যবস্থা গঠন করে।
এই কৌশলটির সুবিধা হ’ল প্রবণতা ট্র্যাকিং এবং গতিশীলতার সাথে মিলিত, ব্রিনের সহায়ক বিচার, পজিশন ম্যানেজমেন্ট এবং স্টপ লস সমন্বয়, বহু-মাত্রিক বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের মাধ্যমে বাজারের সুযোগগুলি দখল করার জন্য। তবে একই সাথে, এই কৌশলটি ঘন ঘন লেনদেন, প্যারামিটার সংবেদনশীলতা, প্রবণতা সনাক্তকরণ বিলম্বিত, চরম পরিস্থিতিতে কভার করতে অক্ষম ক্ষতির মতো সম্ভাব্য ঝুঁকির মুখোমুখি। এর জন্য আরও প্রযুক্তিগত সূচক প্রবর্তন, সিগন্যাল বিচার লজিকের গতিশীলতা, প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করা, তহবিল পরিচালনার উন্নতি ইত্যাদির মতো পদক্ষেপের মাধ্যমে কৌশলটি ক্রমাগত উন্নত এবং উন্নত করা প্রয়োজন।
উপরন্তু, পরিমাণগত লেনদেনের কৌশলগুলি পুনরায় পরিমাপের ফলাফল এবং রিয়েল-টাইম পারফরম্যান্সের মধ্যে পার্থক্য থাকতে পারে, যার ফলে কৌশলটির কার্যকারিতা এবং স্থিতিশীলতা বাড়ানোর জন্য লেনদেনের দাম, স্লাইড পয়েন্ট, বিলম্ব ইত্যাদির মতো কার্যকরকরণ স্তরের সমস্যাগুলিতে মনোযোগ দেওয়া প্রয়োজন। একই সাথে, পরিমাণগত কৌশলগুলি প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণের মধ্যে সীমাবদ্ধ হওয়া উচিত নয়, যথাযথভাবে মৌলিক কারণগুলির সাথে মিলিত হওয়া উচিত, যা সিদ্ধান্ত গ্রহণের ব্যাপকতা এবং কার্যকারিতা বাড়াতে সহায়তা করবে।
সামগ্রিকভাবে বলা যায় যে, ক্যালকুলেটর প্রবণতা গতিশীল ট্রেডিং কৌশল পরিমাণগত ট্রেডিং অনুশীলনের জন্য একটি তুলনামূলকভাবে সম্পূর্ণ এবং কার্যকর ধারণা সরবরাহ করে, তবে কৌশলটির চূড়ান্ত প্রভাব বিভিন্ন সুযোগ এবং ঝুঁকির ভারসাম্য এবং বিশদটির অপ্টিমাইজেশনের উপর নির্ভর করে। বাস্তব প্রয়োগে, কৌশলটি আপনার নিজের ঝুঁকি পছন্দ, তহবিলের আকার এবং ট্রেডিং মার্কেটের মতো নির্দিষ্ট পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে যথাযথভাবে সামঞ্জস্য এবং উন্নতি করা প্রয়োজন, এবং আরও স্থিতিশীল এবং আদর্শ কৌশলগত পারফরম্যান্সের জন্য রিয়েল-ডিস্ক অপারেশন চলাকালীন ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ এবং অপ্টিমাইজ করা প্রয়োজন।
/*backtest
start: 2024-02-01 00:00:00
end: 2024-02-29 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy('甲易炳', overlay=true)
// Parameters
trendPeriod = input(50, 'Trend Period')
momentumPeriod = input(14, 'Momentum Period')
bbPeriod = input(20, 'Bollinger Bands Period')
bbDeviation = input(2, 'Bollinger Bands Deviation')
fastMALen = input(23, 'Fast SMA Length')
slowMALen = input(50, 'Slow SMA Length')
longTakeProfitPerc = input.float(0.5, 'Long Take Profit %', minval=0.05, step=0.05) * 0.01
shortTakeProfitPerc = input.float(0.5, 'Short Take Profit %', minval=0.05, step=0.05) * 0.01
stopLossPerc = input.float(0.5, 'Stop Loss %', minval=0.05, step=0.05) * 0.01
enableTrailing = input.bool(true, 'Enable Trailing')
trailingTakeProfitPerc = input.float(0.01, 'Trailing Take Profit %', minval=0.01, maxval=100, step=0.01) * 0.01
trailingStopLossPerc = input.float(0.5, 'Trailing Stop Loss %', minval=0.05, step=0.05) * 0.01
qty_percent = input.int(20, 'Position Size %', step=1)
qty_cap = input.int(10000, 'Max Position Size', step=1000)
beast_mode = input.bool(false, 'Beast Mode')
set_cap = input.bool(true, 'Cap Position Size')
strategy.initial_capital = 50000
// Calculate position size
qty1 = (strategy.initial_capital + strategy.netprofit) * qty_percent / 10 / close
qty = (set_cap and qty1 > qty_cap) ? qty_cap : qty1
// Calculate moving averages
fastMA = ta.sma(close, fastMALen)
slowMA = ta.sma(close, slowMALen)
// Bollinger Bands
[upperBB, middleBB, lowerBB] = ta.bb(close, bbPeriod, bbDeviation)
// Entry conditions
buySignal = ta.crossover(close, fastMA) and close > upperBB
sellSignal = ta.crossunder(close, fastMA) and close < lowerBB
// Rampage mode entry conditions
if beast_mode
buySignal := buySignal and fastMA > fastMA[2]
sellSignal := sellSignal and fastMA < fastMA[2]
// Active positions
longIsActive = buySignal or strategy.position_size > 0
shortIsActive = sellSignal or strategy.position_size < 0
// Declare take profit and stop loss variables
var float longTakeProfitPrice = na
var float shortTakeProfitPrice = na
// Take profit and stop loss calculation
if longIsActive
if buySignal and not (strategy.position_size > 0)
longTakeProfitPrice := close * (1 + longTakeProfitPerc)
else
longTakeProfitPrice := nz(longTakeProfitPrice[1], close * (1 + longTakeProfitPerc))
if shortIsActive
if sellSignal and not (strategy.position_size < 0)
shortTakeProfitPrice := close * (1 - shortTakeProfitPerc)
else
shortTakeProfitPrice := nz(shortTakeProfitPrice[1], close * (1 - shortTakeProfitPerc))
longTrailingTakeProfitStepTicks = longTakeProfitPrice * trailingTakeProfitPerc / syminfo.mintick
shortTrailingTakeProfitStepTicks = shortTakeProfitPrice * trailingTakeProfitPerc / syminfo.mintick
longTrailingStopLossPrice = close * (1 - trailingStopLossPerc)
shortTrailingStopLossPrice = close * (1 + trailingStopLossPerc)
// Entries and exits
if strategy.position_size == 0
strategy.entry('Long Entry', qty=qty, direction=strategy.long, when=buySignal, alert_message='Long Entry')
strategy.entry('Short Entry', qty=qty, direction=strategy.short, when=sellSignal, alert_message='Short Entry')
strategy.exit('Long Take Profit', 'Long Entry', loss=close * stopLossPerc / syminfo.mintick, limit=enableTrailing ? na : longTakeProfitPrice, trail_price=enableTrailing ? longTakeProfitPrice : na, trail_offset=enableTrailing ? longTrailingTakeProfitStepTicks : na, when=longIsActive, alert_message='Long Take Profit')
strategy.exit('Short Take Profit', 'Short Entry', loss=close * stopLossPerc / syminfo.mintick, limit=enableTrailing ? na : shortTakeProfitPrice, trail_price=enableTrailing ? shortTakeProfitPrice : na, trail_offset=enableTrailing ? shortTrailingTakeProfitStepTicks : na, when=shortIsActive, alert_message='Short Take Profit')
else
if longIsActive
strategy.exit('Long Stop Loss', 'Long Entry', stop=longTrailingStopLossPrice, when=longIsActive)
if shortIsActive
strategy.exit('Short Stop Loss', 'Short Entry', stop=shortTrailingStopLossPrice, when=shortIsActive)
// Plotting
plot(fastMA, 'Fast SMA', color=color.blue, linewidth=1, style=plot.style_line)
plot(slowMA, 'Slow SMA', color=color.orange, linewidth=1, style=plot.style_line)
plot(upperBB, 'Upper BB', color=color.green, linewidth=1, style=plot.style_line)
plot(lowerBB, 'Lower BB', color=color.red, linewidth=1, style=plot.style_line)