এআই ট্রেন্ড ভবিষ্যদ্বাণী ট্রেডিং কৌশল
ChaoZhang
কৌশল ওভারভিউ
এআই ট্রেন্ড প্রিভিডেন্স ট্রেডিং কৌশল হল একটি এআই-চালিত পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল। এই কৌশলটি উন্নত এআই অ্যালগরিদম ব্যবহার করে বাজার তথ্য বিশ্লেষণ করে সম্ভাব্য ট্রেডিং সুযোগগুলি সনাক্ত করে। গতিশীল সম্ভাব্যতার সূচকগুলির সাথে মিলিত বিভিন্ন পিরিয়ডের কে-লাইনের ভোল্টেজের প্রাসঙ্গিকতা বিশ্লেষণ করে ভবিষ্যতের দামের প্রবণতার পূর্বাভাস দিয়ে সর্বোত্তম ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নেওয়া যায়।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটির মূল নীতিটি হ’ল বিভিন্ন পিরিয়ডের কে লাইন ((A, B, C) এর ভোল্টেজ পার্থক্য এবং সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে ভবিষ্যতের নির্দিষ্ট পিরিয়ড ((future_length)) এর মধ্যে মূল্যের সমাপ্তির সম্ভাবনা পূর্বাভাস দেওয়া। নির্দিষ্ট পদক্ষেপগুলি নিম্নরূপঃ
A, B, C তিনটি ভিন্ন পিরিয়ডের K লাইনের ক্লোজিং মূল্য গণনা করুন। এর মধ্যে, A হল বর্তমান ক্লোজিং মূল্য, B হল দীর্ঘ পিরিয়ডের (length_B) চলমান গড়, এবং C হল মধ্য পিরিয়ডের (length_C) চলমান গড়।
A, B, C তিনটি K লাইনের ভোল্টেজের পার্থক্য গণনা করুন ((সর্বোচ্চ মূল্য - সর্বনিম্ন মূল্য)
C চক্রের K লাইন ভোল্টেজ পার্থক্যের চলমান গড় গণনা করুন ((C_avg_diff)
C চক্রের K-রেখার অ্যামেজিংয়ের পার্থক্যের সাথে পূর্ববর্তী চক্রের অ্যামেজিংয়ের পার্থক্যের সম্পর্কযুক্ততা ফ্যাক্টর গণনা করুন (correlation) ।
প্রাসঙ্গিকতা ফ্যাক্টর 0 এর চেয়ে বড় শর্তের উপর ভিত্তি করে, গতিশীল সম্ভাব্যতা সূচক তৈরি করুন।
ডায়নামিক সম্ভাব্যতা সূচকের মধ্যবর্তী সময়ের চলমান গড় গণনা করুন।
ভবিষ্যতে নির্দিষ্ট সময়কালের (future_length) বন্ধের মূল্য (future_close) পাওয়া যায় এবং বর্তমান বন্ধের মূল্য এবং ভবিষ্যতের বন্ধের মূল্যের মধ্যে বড় আকারের সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতে বন্ধের মূল্য বৃদ্ধির সম্ভাবনা (probability_up) উৎপন্ন করা হয়।
যখন D ০.৫১ এর চেয়ে বড় হয় এবং বর্তমান বন্ধের দামের উপরে B চক্রের গড় লাইন অতিক্রম করে তখন ক্রয়-বিক্রয় অপারেশন করা হয়। যখন D ০.৫১ এর চেয়ে ছোট হয় এবং বর্তমান বন্ধের দামের নীচে B চক্রের গড় লাইন অতিক্রম করে তখন বিক্রয় অপারেশন করা হয়।
উপরোক্ত ধাপগুলো অনুসরণ করে, কৌশলটি ভবিষ্যতের দামের গতির পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হয়, যা বিভিন্ন সময়কালের K-রেখার ভোল্টেজের পার্থক্যের সাথে সম্পর্কিত, গতিশীল সম্ভাব্যতার সূচকগুলির সাথে মিলিত, এবং পূর্বাভাসের ফলাফলের উপর ভিত্তি করে ক্রয়-বিক্রয় কার্যক্রম পরিচালনা করে, যাতে সর্বোত্তম লাভের আশা করা যায়।
কৌশলগত সুবিধা
এআই অ্যালগরিদমের সাহায্যে, বাজারের তথ্যের মধ্যে থাকা নিয়ম এবং প্রবণতাকে কাজে লাগিয়ে পূর্বাভাসের নির্ভুলতা বাড়ানো যায়।
মাল্টি-পিরিয়ড কে-লাইন বিশ্লেষণ ব্যবহার করে, বিভিন্ন সময় স্কেলের দামের উত্সাহের বৈশিষ্ট্যগুলিকে সামগ্রিকভাবে বিবেচনা করে, কৌশলগুলির অভিযোজনযোগ্যতা এবং স্থিতিশীলতা বৃদ্ধি করে।
ডায়নামিক সম্ভাব্যতা সূচক চালু করা, বাজারের অবস্থার পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে ডায়নামিকভাবে ট্রেডিং সিগন্যালগুলিকে সামঞ্জস্য করা, কৌশলগুলির নমনীয়তা বাড়ানো।
ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ব্যবস্থা স্থাপন করুন, লেনদেনের ঝুঁকি কঠোরভাবে নিয়ন্ত্রণ করুন এবং তহবিলের সুরক্ষা নিশ্চিত করুন।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান, বিভিন্ন বাজার পরিবেশ এবং লেনদেনের জাতের জন্য কৌশলগত প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করে, কৌশলটির সর্বাধিক সম্ভাব্যতা অর্জন করে।
কৌশলগত ঝুঁকি
বাজার ঝুঁকিঃ আর্থিক বাজারের অনিশ্চয়তা এবং অস্থিরতা কৌশলগুলিকে ক্ষতির ঝুঁকির সম্মুখীন করতে পারে। সমাধানঃ যুক্তিসঙ্গত স্টপ লস থ্রেশহোল্ডিং ব্যবস্থা স্থাপন করুন, একক লেনদেনের ঝুঁকি থ্রেশহোল্ড নিয়ন্ত্রণ করুন।
প্যারামিটার ঝুঁকিঃ অপ্রয়োজনীয় প্যারামিটার সেটগুলি কৌশলটির কার্যকারিতা প্রভাবিত করতে পারে। সমাধানঃ কৌশলটি কঠোরভাবে পুনরায় পরীক্ষা করা এবং প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করা, সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় নির্বাচন করা।
ওভারফিট ঝুঁকিঃ কৌশলটি প্রশিক্ষণের ডেটাতে ভাল কাজ করেছে, তবে বাস্তব লেনদেনের ক্ষেত্রে এটি পুনরায় তৈরি করতে পারে না। সমাধানঃ ক্রস যাচাইকরণের মতো পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে কৌশলটির সাধারণীকরণের ক্ষমতা মূল্যায়ন করুন, ওভারফিট প্রতিরোধ করুন।
অজানা ঝুঁকিঃ এআই মডেলগুলিতে অজানা ত্রুটি বা সীমাবদ্ধতা থাকতে পারে। সমাধানঃ ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ এবং কৌশলগত পারফরম্যান্সের মূল্যায়ন, সময়মতো সম্ভাব্য সমস্যাগুলি সনাক্ত এবং সংশোধন করা।
কৌশল অপ্টিমাইজেশন
আরও প্রযুক্তিগত সূচক এবং বাজারের বৈশিষ্ট্যগুলি প্রবর্তন করা, কৌশলগত তথ্যের উত্সকে সমৃদ্ধ করা এবং পূর্বাভাসের নির্ভুলতা বাড়ানো।
এআই মডেলের কাঠামো এবং প্রশিক্ষণের পদ্ধতিগুলিকে অপ্টিমাইজ করা, মডেলের শেখার ক্ষমতা এবং সাধারণীকরণের ক্ষমতা উন্নত করা।
বাজারের অবস্থার পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে রিয়েল-টাইমে কৌশলগত পারফরম্যান্সের জন্য কৌশলগত প্যারামিটারগুলিকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন।
ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা জোরদার করা, পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশান, গতিশীল ক্ষতি বন্ধের মতো আরও উন্নত ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ পদ্ধতি প্রবর্তন করা।
বিভিন্ন বাজার এবং লেনদেনের প্রকারের জন্য কৌশলগুলিকে অভিযোজিত ও অনুকূলিতকরণের জন্য প্রয়োগযোগ্যতা প্রসারিত করা।
কৌশলগত সারসংক্ষেপ
এআই প্রবণতা পূর্বাভাস ট্রেডিং কৌশলটি বহু-চক্রের কে-লাইন ভোল্টেজ পার্থক্যের প্রাসঙ্গিকতা বিশ্লেষণ করে, গতিশীল সম্ভাব্যতা সূচকগুলির সাথে মিলিত করে, ভবিষ্যতের দামের গতির পূর্বাভাস দেয় এবং তার ভিত্তিতে ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নেয়। এই কৌশলটি এআই প্রযুক্তির খনির বাজারের ডেটাতে নিয়ম এবং প্রবণতা ব্যবহার করে, ভাল অভিযোজনযোগ্যতা এবং নমনীয়তা রয়েছে। একই সাথে, কৌশলটি ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার উপর গুরুত্ব দেয়, কঠোর প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থাগুলির মাধ্যমে তহবিলের সুরক্ষা নিশ্চিত করে। ভবিষ্যতে, কৌশলটি আরও স্থিতিশীল এবং বর্ণিল ট্রেডিং পারফরম্যান্স অর্জনের জন্য প্রযুক্তিগত সূচক, এআই মডেল, প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন এবং ঝুঁকি ইত্যাদির ক্ষেত্রে আরও অপ্টিমাইজেশন পরিচালনা করতে পারে।
/*backtest
start: 2023-03-09 00:00:00
end: 2024-03-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy('AI Trend Predictor', overlay=false)
length_A = input(24, title='Length of K-line A')
length_B = input(192, title='Length of K-line B')
length_C = input(10, title='Length of K-line C')
future_length = input(5, title='Length of future K-line')
A_close = close
B_close = ta.sma(close, length_B)
C_close = ta.sma(B_close, length_C)
A_diff = high - low
B_diff = high - low
C_diff = high - low
C_avg_diff = ta.sma(C_diff, length_C)
correlation = ta.correlation(C_diff, C_diff[1], length_C)
probability = correlation > 0 ? 1 : 0
D = ta.sma(probability, length_C)
future_close = close[future_length]
probability_up = close > future_close ? 1 : 0
plot(D, color=color.new(color.blue, 0), title='D')
plot(probability_up, color=color.new(color.red, 0), title='Probability of Closing Up')
strategy.entry('Buy', strategy.long, when=D > 0.51 and ta.crossover(close, B_close))
strategy.entry('Sell', strategy.short, when=D < 0.51 and ta.crossunder(close, B_close))