এআই ট্রেন্ড পূর্বাভাস ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-03-15 16:06:00
ট্যাগঃ

img

কৌশল ওভারভিউ

এআই ট্রেন্ড পূর্বাভাস ট্রেডিং কৌশল একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দ্বারা চালিত হয়। এই কৌশলটি বাজারের ডেটা বিশ্লেষণ এবং সম্ভাব্য ট্রেডিং সুযোগগুলি সনাক্ত করার জন্য উন্নত এআই অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। বিভিন্ন সময়কাল জুড়ে কে-লাইন প্রশস্ততার পার্থক্যগুলির সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে এবং গতিশীল সম্ভাব্যতার সূচকগুলি একত্রিত করে, এটি ভবিষ্যতের মূল্য প্রবণতা পূর্বাভাস দেয় এবং সর্বোত্তম ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নেয়।

কৌশল নীতি

এই কৌশলটির মূল নীতি হ'ল একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে ভবিষ্যতের ক্লোজিং মূল্যের সম্ভাব্যতা (ভবিষ্যত_দৈর্ঘ্য) বিভিন্ন সময়কাল (এ, বি, সি) জুড়ে কে-লাইনগুলির প্রশস্ততা পার্থক্য এবং সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে ভবিষ্যদ্বাণী করা। নির্দিষ্ট পদক্ষেপগুলি নিম্নরূপঃ

  1. তিনটি ভিন্ন K-লাইন সময়ের বন্ধের মূল্য গণনা করুনঃ A, B, এবং C. A বর্তমান বন্ধের মূল্যকে উপস্থাপন করে, B দীর্ঘমেয়াদী (length_B) চলমান গড়কে উপস্থাপন করে এবং C মধ্যমেয়াদী (length_C) চলমান গড়কে উপস্থাপন করে।

  2. তিনটি কে-লাইন সময়ের ব্যাপ্তি পার্থক্য (সর্বোচ্চ মূল্য - সর্বনিম্ন মূল্য) গণনা করুনঃ A, B, এবং C।

  3. C সময়ের মধ্যে বিস্তৃতির পার্থক্যের চলমান গড় মান (C_avg_diff) গণনা করুন।

  4. বর্তমান C সময়ের এবং পূর্ববর্তী C সময়ের বিস্তৃতির পার্থক্যের মধ্যে সংশ্লিষ্টতা সহগ (সম্পর্ক) গণনা করুন।

  5. একটি গতিশীল সম্ভাব্যতা সূচক (সম্ভাব্যতা) তৈরি করুন যা শর্তের উপর ভিত্তি করে যে সম্পর্কীয় সহগ 0 এর চেয়ে বড়।

  6. ডায়নামিক সম্ভাব্যতা সূচকের মাঝারি সময়ের চলমান গড় মান (D) গণনা করুন।

  7. একটি নির্দিষ্ট ভবিষ্যৎ সময়ের (future_length) বন্ধের মূল্য (future_close) পাওয়া যায় এবং বর্তমান বন্ধের মূল্য এবং ভবিষ্যতের বন্ধের মূল্যের মধ্যে সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের বন্ধের মূল্য বৃদ্ধি পাওয়ার সম্ভাবনা (probability_up) তৈরি করা হয়।

  8. যখন D ০.৫১ এর চেয়ে বড় এবং বর্তমান বন্ধের মূল্য B সময়ের চলমান গড়ের উপরে অতিক্রম করে, তখন একটি ক্রয় অপারেশন সম্পাদন করা হয়; যখন D ০.৫১ এর চেয়ে কম এবং বর্তমান বন্ধের মূল্য B সময়ের চলমান গড়ের নীচে অতিক্রম করে, তখন একটি বিক্রয় অপারেশন সম্পাদন করা হয়।

উপরের ধাপগুলির মাধ্যমে, এই কৌশলটি বিভিন্ন সময়কাল জুড়ে কে-লাইন প্রশস্ততার পার্থক্যগুলির সম্পর্ককে ভিত্তি করে ভবিষ্যতের মূল্য প্রবণতা পূর্বাভাস দিতে পারে, গতিশীল সম্ভাব্যতার সূচকগুলির সাথে মিলিত, এবং অনুকূল রিটার্ন অর্জনের জন্য পূর্বাভাসের ফলাফলের ভিত্তিতে ক্রয় এবং বিক্রয় অপারেশন সম্পাদন করতে পারে।

কৌশলগত সুবিধা

  1. বাজারের তথ্যে থাকা প্যাটার্ন এবং প্রবণতা পুরোপুরি খনি করতে এআই অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, ভবিষ্যদ্বাণী সঠিকতা উন্নত করে।

  2. বিভিন্ন সময়ের স্কেলগুলিতে মূল্যের বিস্তৃতির বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যাপকভাবে বিবেচনা করার জন্য বহু-অবধি কে-লাইন বিশ্লেষণ ব্যবহার করে, কৌশলটির অভিযোজনযোগ্যতা এবং দৃust়তা বাড়ায়।

  3. বাজারের অবস্থার পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে ট্রেডিং সংকেতগুলিকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করার জন্য গতিশীল সম্ভাব্যতার সূচকগুলি প্রবর্তন করে, কৌশলটির নমনীয়তা বৃদ্ধি করে।

  4. ট্রেডিং ঝুঁকি কঠোরভাবে নিয়ন্ত্রণ এবং মূলধন নিরাপত্তা নিশ্চিত করার জন্য ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ব্যবস্থা স্থাপন করে।

  5. বিভিন্ন বাজারের পরিবেশ এবং ট্রেডিং সরঞ্জামগুলির জন্য কৌশল পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করার জন্য পরামিতিগুলিকে অনুকূল করে তোলে, কৌশলটির সম্ভাব্যতা সর্বাধিক করে তোলে।

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. বাজার ঝুঁকিঃ আর্থিক বাজারের অনিশ্চয়তা এবং অস্থিরতা কৌশলকে ক্ষতির ঝুঁকিতে ফেলতে পারে। সমাধানঃ পৃথক ব্যবসায়ের ঝুঁকি ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য যুক্তিসঙ্গত স্টপ-লস এবং লাভ গ্রহণের প্রক্রিয়া স্থাপন করুন।

  2. প্যারামিটার ঝুঁকিঃ অনুপযুক্ত প্যারামিটার সেটিংস কৌশলটির কার্যকারিতা প্রভাবিত করতে পারে। সমাধানঃ সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় নির্বাচন করতে কঠোর ব্যাকটেস্টিং এবং প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন পরিচালনা করুন।

  3. ওভারফিটিং ঝুঁকিঃ কৌশলটি প্রশিক্ষণের ডেটাতে ভাল পারফর্ম করে তবে প্রকৃত ট্রেডিংয়ের পারফরম্যান্সের প্রতিলিপি করতে ব্যর্থ হয়। সমাধানঃ কৌশলটির সাধারণীকরণের ক্ষমতা মূল্যায়ন করতে এবং ওভারফিটিং রোধ করতে ক্রস-ভ্যালিডেশনের মতো পদ্ধতি ব্যবহার করুন।

  4. অজানা ঝুঁকিঃ এআই মডেলগুলিতে অজানা ত্রুটি বা সীমাবদ্ধতা থাকতে পারে। সমাধানঃ সম্ভাব্য সমস্যাগুলি দ্রুত সনাক্ত এবং সংশোধন করার জন্য কৌশলটির কার্যকারিতা ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ এবং মূল্যায়ন করুন।

কৌশল অপ্টিমাইজেশন

  1. কৌশলটির তথ্য উৎস সমৃদ্ধ করতে এবং পূর্বাভাসের নির্ভুলতা উন্নত করতে আরও প্রযুক্তিগত সূচক এবং বাজারের বৈশিষ্ট্য প্রবর্তন করা।

  2. এআই মডেলের কাঠামো ও প্রশিক্ষণ পদ্ধতিকে উন্নত করা যাতে এর শেখার ক্ষমতা এবং সাধারণীকরণের ক্ষমতা বাড়ানো যায়।

  3. বাজারের অবস্থার পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে রিয়েল টাইমে কৌশল কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার জন্য কৌশল পরামিতিগুলি গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন।

  4. পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশন এবং গতিশীল স্টপ লস এর মতো আরও উন্নত ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ পদ্ধতি প্রবর্তনের মাধ্যমে ঝুঁকি ব্যবস্থাপনাকে শক্তিশালী করা।

  5. বিভিন্ন বাজার এবং ট্রেডিং যন্ত্রপাতিগুলির জন্য কৌশলটি অভিযোজিত এবং অপ্টিমাইজ করার মাধ্যমে কৌশলটির প্রয়োগযোগ্যতা প্রসারিত করা।

কৌশল সংক্ষিপ্তসার

এআই ট্রেন্ড পূর্বাভাস ট্রেডিং কৌশল একাধিক সময়সীমার মধ্যে কে-লাইন ব্যাপ্তি পার্থক্যের সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে এবং ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য গতিশীল সম্ভাব্যতা সূচকগুলি একত্রিত করে ভবিষ্যতের মূল্য প্রবণতা পূর্বাভাস দেয়। এই কৌশলটি বাজারের ডেটাতে নিদর্শন এবং প্রবণতা খনির জন্য এআই প্রযুক্তি সম্পূর্ণরূপে ব্যবহার করে, ভাল অভিযোজনযোগ্যতা এবং নমনীয়তা প্রদর্শন করে। একই সাথে, কৌশলটি ঝুঁকি ব্যবস্থাপনাকে জোর দেয় এবং কঠোর পরামিতি অপ্টিমাইজেশন এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থাগুলির মাধ্যমে মূলধন সুরক্ষা নিশ্চিত করে। ভবিষ্যতে, এই কৌশলটি আরও শক্তিশালী এবং অসামান্য ট্রেডিং কর্মক্ষমতা অর্জনের জন্য প্রযুক্তিগত সূচক, এআই মডেল, পরামিতি টিউনিং, ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা এবং অন্যান্য দিকগুলির ক্ষেত্রে আরও অনুকূল করা যেতে পারে। সংক্ষেপে, এআই ট্রেন্ড পূর্বাভাস ট্রেডিং কৌশল পরিমাণগত ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে একটি নতুন দিক এবং পদ্ধতির প্রতিনিধিত্ব করে, বিনিয়োগকারীদের একটি বুদ্ধিমান এবং অভিযোজনযোগ্য ট্রেডিং সরঞ্জাম সরবরাহ করে যা তাদের


/*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))



আরো