একটি নিবন্ধে স্থানীয় শক প্রবণতা সনাক্তকরণ কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি একটি প্রবণতা সনাক্তকরণ এবং ট্রেডিং কৌশল যা ইচিমোকু ক্লাউড সূচক এবং গোল্ডেন বিভাজন অনুপাতের উপর ভিত্তি করে ডিজাইন করা হয়েছে। এই কৌশলটি বর্তমান বাজারের প্রবণতা নির্ধারণের জন্য রূপান্তর লাইন, বেস লাইন, কুমো ক্লাউড এবং ল্যাগিং স্প্যান ব্যবহার করে এবং স্টপ লস এবং বাজারের ঝড় সনাক্তকরণের জন্য 1.618 এবং 0.618 দুটি গোল্ডেন বিভাজন অনুপাতের সাথে মিলিত হয়। তদ্ব্যতীত, কৌশলটি দুটি অতিরিক্ত মধ্যম লাইন প্রবর্তন করে যা মিথ্যা সংকেতগুলিকে ছাপিয়ে যায়।
কৌশল নীতি
একটি মেঘ সূচক চারটি অংশ নিয়ে গঠিতঃ রূপান্তর লাইন, বেস লাইন, মেঘ এবং বিলম্ব লাইন। এর মধ্যে, রূপান্তর লাইন এবং বেস লাইন যথাক্রমে বিভিন্ন সময়কালের সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন দামের গড় দ্বারা গণনা করা হয়। মেঘটি বেস লাইনটি 26 টি চক্রের অগ্রগতি দ্বারা গঠিত হয় এবং বিলম্ব লাইনটি 26 টি চক্রের সমাপ্তির দামের পিছনে।
এই কৌশলটির জন্য একাধিক শর্তাবলী রয়েছেঃ
- মেঘের উপরে দেরী লাইন
- রূপান্তর লাইন বেস লাইন উপরে
- বন্ধের মূল্য ১.৬১৮-এর উপরে
- ০.৬১৮ লাইন ০.৬১৮ স্টপ লোনের উপরে
- ক্লাউডের উপরে দর
খালি পজিশন খোলার শর্তগুলি একাধিক পজিশনের বিপরীত।
স্টপ পজিশনের সেটিংটি 1.618 এবং 0.618 এর দুটি গোল্ডেন বিভাজন ব্যবহার করে। মাল্টি-হেড স্টপ ক্লাউডের উপরের দিক থেকে নীচের দিকের দূরত্বকে বাদ দিয়ে 1.618 গুণ করে এবং খালি হেড স্টপ বিপরীতভাবে। .618 লাইনটি কাঁপানো বাজার সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়, যখন মেঘ সবুজ হয় এবং .618 লাইনটি 1.618 স্টপ পজিশনের নীচে থাকে, তখন বাজারটি কাঁপানো অবস্থায় রয়েছে বলে মনে করা হয়।
একটি মেঘ সূচক ছাড়াও, এই কৌশলটি মিথ্যা সংকেতগুলিকে ফিল্টার করার জন্য দুটি মধ্যম লাইন প্রবর্তন করে। মধ্যম লাইনটি বিভিন্ন সময়কালের সর্বোচ্চ সর্বনিম্ন মূল্যের গড় দ্বারা গণনা করা হয়।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
- একই সময়ে, মূল্য এবং প্রবণতা সূচক ব্যবহার করে, আপনি বর্তমান বাজারের প্রবণতা আরও ভালভাবে সনাক্ত করতে পারেন।
- স্বর্ণের বিভাজন হারের গতিশীল স্টপ লস সেট করুন, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণযোগ্য।
- 0.618 লাইনের সাহায্যে বাজারের অস্থিরতা চিহ্নিত করা যায়, এবং অস্থিরতার সময় ঘন ঘন পজিশন খোলা থেকে বিরত রাখা যায়।
- দুইটি অতিরিক্ত মধ্যম লাইন জাল সংকেতকে আরও ফিল্টার করতে পারে এবং সংকেতের গুণমান উন্নত করতে পারে।
- প্যারামিটারগুলি বিভিন্ন বাজার এবং সময়কালের জন্য সামঞ্জস্যপূর্ণ।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
- প্রবণতা সূচকগুলি চরম পরিস্থিতিতে, যেমন ঝড়ের পতনের সময়, ত্রুটিযুক্ত হতে পারে, যার ফলে সংকেতটি ভুল হয়ে যায়।
- স্টপ লস হল মেঘের উপর ভিত্তি করে দূরত্বের হিসাব, যা মেঘ খুব পাতলা হলে স্টপ লসকে খোলার দামের খুব কাছে নিয়ে যেতে পারে।
- স্বর্ণের বিভাজন হার স্টপ এবং 0.618 লাইনের উপর ভিত্তি করে বাজারের অস্থিরতার বিচার করার পদ্ধতিতে তত্ত্বগত সমর্থন নেই এবং এটি সমস্ত বাজারের জন্য প্রযোজ্য নাও হতে পারে।
- প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের ফলে ওভারফিট হতে পারে, যা বাস্তব বাজারে খারাপভাবে কাজ করে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
- আরো প্রবণতা নিশ্চিতকরণ সূচক যেমন সমান্তরাল সিস্টেম, MACD ইত্যাদি চালু করার কথা বিবেচনা করা যেতে পারে, যা সংকেতের গুণমানকে আরও উন্নত করবে।
- স্টপ লস সেটিং আরও অনেক কিছু বিবেচনা করতে পারে, যেমন এটিআর, ওঠানামা, ইত্যাদি, এটি আরও গতিশীল এবং ব্যক্তিগতকৃত করে তোলে।
- বাজারের অস্থিরতার বিচার করার জন্য, অন্যান্য পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন ট্রেন্ডের শক্তির সূচক ADX ইত্যাদি।
- প্যারামিটারগুলির অপ্টিমাইজেশনের জন্য জেনেটিক্যাল অ্যালগরিদমের মতো মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে, এবং ওভারফিটগুলি এড়ানোর জন্য নমুনা পরীক্ষা করা যেতে পারে।
- পজিশন ম্যানেজমেন্ট এবং রিস্ক কন্ট্রোল মডিউল যেমন কেলি গাইডলাইন, ফিক্সড রিস্ক ইত্যাদি যুক্ত করা যেতে পারে, যা কৌশলটির স্থিতিশীলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা বাড়িয়ে তুলতে পারে।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি একক মেঘের সূচক এবং সোনার বিভাজন হারের সাথে একত্রিত করে একটি সম্পূর্ণ প্রবণতা সনাক্তকরণ এবং ট্রেডিং সিস্টেম গঠন করে। একই সাথে অতিরিক্ত মধ্য-লাইন ফিল্টারগুলি প্রবর্তন করা হয় যা সংকেতের গুণমানকে কিছুটা উন্নত করতে পারে। কৌশলটির সুবিধা হ’ল এটি প্রবণতা এবং অস্থিরতা উভয় বাজারের অবস্থার সাথে আরও ভালভাবে খাপ খাইয়ে নিতে পারে এবং গতিশীল স্টপ লস নিয়ন্ত্রণের মাধ্যমে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে। তবে কৌশলটির কিছু ত্রুটিও রয়েছে, যেমন তত্ত্বগত সহায়তার অভাব, সংখ্যা অপ্টিমাইজেশন সম্ভবত অতিরিক্ত উপযুক্ত নয়। ভবিষ্যতে আরও সূচক প্রবর্তন, স্টপ লস অপ্টিমাইজেশন এবং পজিশন ম্যানেজমেন্ট, মেশিন লার্নিং প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন ইত্যাদির মাধ্যমে কৌশলটি উন্নত করা যেতে পারে। সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি নতুন এবং কিছু রেফারেন্স মান রয়েছে, তবে বাস্তব প্রয়োগে আরও পরীক্ষা এবং অপ্টিমাইজেশন প্রয়োজন।
/*backtest
start: 2023-03-13 00:00:00
end: 2024-03-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © manoharbauskar
//@version=5
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © manoharbauskar
//@version=5
strategy("Advanced_Ichimoku_Cloud_Strategy", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)
conversionPeriods = input.int(9, minval=1, title="Conversion Line Length")
basePeriods = input.int(26, minval=1, title="Base Line Length")
laggingSpanPeriods = input.int(52, minval=1, title="Leading Span B Length")
pivotPeriods1 = input.int(17,minval = 1,title = "PPL1")
pivotPeriods2 = input.int(39,minval = 1,title = "PPL2")
displacement = input.int(26, minval=1, title="Lagging Span")
donchian(len) => math.avg(ta.lowest(len), ta.highest(len))
conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
midLine1 = donchian(pivotPeriods1)
midLine2 = donchian(pivotPeriods2)
midLine3 = donchian(laggingSpanPeriods)
leadLine1 = math.avg(conversionLine, baseLine, midLine1)
leadLine2 = math.avg(midLine2 , midLine3)
plot(conversionLine, color=#2962FF, title="Conversion Line")
plot(baseLine, color=#B71C1C, title="Base Line")
plot(close, offset = -displacement + 1, color=color.yellow, title="Lagging Span")
p1 = plot(leadLine1, offset = displacement - 1, color=#A5D6A7,
title="Leading Span A")
p2 = plot(leadLine2, offset = displacement - 1, color=#EF9A9A,
title="Leading Span B")
plot(leadLine1 > leadLine2 ? leadLine1 : leadLine2, offset = displacement - 1, title = "Kumo Cloud Upper Line", display = display.none)
plot(leadLine1 < leadLine2 ? leadLine1 : leadLine2, offset = displacement - 1, title = "Kumo Cloud Lower Line", display = display.none)
fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? color.rgb(67, 160, 71, 90) : color.rgb(244, 67, 54, 90))
//stoploss calculating
mult1 = input.float(1.618, "Mult1")
mult2 = input.float(0.618, "Mult2")
stoploss1 = leadLine1 - (leadLine1 - leadLine2)*mult1
stoploss2 = leadLine1 - (leadLine1 - leadLine2)*mult2
plot(stoploss1,"Sl", color = color.fuchsia, linewidth = 2, style = plot.style_line, offset = displacement - 1)
plot(stoploss2,"S2", color = color.lime, linewidth = 2, style = plot.style_line, offset = displacement - 1)
longCondition = leadLine1 > leadLine2
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
shortCondition = leadLine1 < leadLine2
if (shortCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short)