সময় সিরিজ ডেটার উপর ভিত্তি করে অভিযোজিত গতিশীল থ্রেশহোল্ড কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি একটি স্টক বা অন্যান্য আর্থিক সম্পদের উপর ভিত্তি করে একটি নিট মূল্যের টাইম সিকোয়েন্স ডেটা, যা ইন্ডিকেটর মুভিং এভারেজ হিসাবে ইন্ডিকেটর মুভিং এভারেজ হিসাবে ইন্ডিকেটর মুভিং এভারেজ (ইআর) এর মসৃণতা ফ্যাক্টর দ্বারা গতিশীলভাবে গণনা করা হয়, যার ফলে ক্রয়-বিক্রয় সংকেত ট্রিগার করার জন্য অভিযোজিতভাবে সামঞ্জস্য করা যায়। এই কৌশলটির মূল ধারণাটি হল নিট মূল্যের ডেটা নিজেই সমস্ত তথ্য ব্যবহার করে, যা নিট মূল্যের পরিবর্তনের জটিলতা গণনা করে গতিশীলভাবে ইএমএ মসৃণতা ফ্যাক্টরকে সামঞ্জস্য করে, এবং গতিশীল পরিবর্তনের উত্থান-পতন পায়। যখন দামটি ট্র্যাকের উপরে যায় তখন পজিশন খোলার জন্য আরও বেশি, যখন পজিশনটি ট্র্যাকের নিচে যায় তখন পজিশনটি ভাঙার জন্য।
কৌশল নীতি
- নিট মূল্যের তথ্যের দক্ষতার অনুপাত (ER) গণনা করুন, অর্থাৎ নিট মূল্যের পরিবর্তনের পরিমাণ এবং মোট পরিবর্তনের পরিমাণের অনুপাত। ER মানটি যত ছোট, তত নিট মূল্যের পরিবর্তন তত মসৃণ; ER মানটি যত বেশি, তত নিট মূল্যের পরিবর্তন তত তীব্র।
- ER কে পিন_ইমা ফাংশনের সমতলীকরণ ফ্যাক্টর আলফা হিসাবে গ্রহণ করে, EMA গড় এবং নিখুঁত বিচ্যুতি গতিশীলভাবে গণনা করা হয়।
- EMA-এর গড়ের সাথে নিখুঁত বিচ্যুতি যোগ করুন এবং গতিশীল পরিবর্তনের উত্থান-পতন দেখুন।
- বর্তমান নিটওয়েট ট্রেকিংয়ের সময় পজিশন খোলা হয় এবং ট্রেকিংয়ের সময় পজিশন খালি হয়।
কৌশলগত সুবিধা
- নেটওয়ার্ক টাইম সিকোয়েন্স ডেটা সম্পূর্ণ তথ্য ব্যবহার করে, কোন প্যারামিটার এবং অপ্টিমাইজেশান সেট করার প্রয়োজন নেই, পদ্ধতিটি সহজ এবং প্রাকৃতিক।
- ইএমএ মসৃণকরণ ফ্যাক্টরটি ER এর গতিশীল গণনা দ্বারা সামঞ্জস্য করা হয়, যা নিট মূল্যের পরিবর্তনের জটিলতার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে এবং বাজারের পরিবর্তনের সাথে নমনীয়ভাবে মোকাবিলা করতে পারে।
- ঐতিহ্যগত স্থির প্যারামিটার ইএমএর তুলনায়, ডায়নামিক ইএমএ কার্যকরভাবে লেনদেনের সংখ্যা এবং হোল্ডিং সময় হ্রাস করতে পারে, লেনদেনের ব্যয় এবং ঝুঁকি হ্রাস করতে পারে।
- এই কৌশলটি ক্রয়-ধারনের তুলনায় সর্বাধিক প্রত্যাহারকে ২-৩ গুণ কমিয়ে দিতে পারে, অথবা একই প্রত্যাহারের জন্য আয় ২-৩ গুণ বাড়িয়ে দিতে পারে।
- এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিবর্তন করার উদ্দেশ্যে একাধিক নীতির সমন্বয়কে সহজেই প্রয়োগ করতে পারে।
কৌশলগত ঝুঁকি
- এই কৌশলটি নিট টাইম সিকোয়েন্সের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে এবং মূলত মূল্যের গতিবিধি বিপরীত হওয়ার ক্ষেত্রে, পজিশনের গতি কমিয়ে আয়ের উপর প্রভাব ফেলতে পারে।
- যদিও এই কৌশলটি স্বতঃস্ফূর্তভাবে প্যারামিটারগুলিকে সামঞ্জস্য করতে পারে, তবে চরম পরিস্থিতিতে অভিযোজনযোগ্যতার বিষয়ে আরও গবেষণা করা দরকার।
- এই কৌশলটি বর্তমানে মূলত অতিরিক্ত কাজের জন্য, এবং অতিরিক্ত কাজের জন্য আরও উন্নতি করা প্রয়োজন।
- বাস্তবে, এই কৌশলটি দীর্ঘমেয়াদী উত্থানের লক্ষ্যমাত্রা বেছে নেওয়ার জন্য উচ্চ মানের মানের প্রয়োজন।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
- ইআর গণনা পদ্ধতি আরও অপ্টিমাইজ করার জন্য বিবেচনা করা যেতে পারে, আরও সূচক প্রবর্তন করা যা নিট মূল্যের পরিবর্তনের বৈশিষ্ট্যকে প্রতিফলিত করে, ইআর এর স্থিতিশীলতা এবং কার্যকারিতা উন্নত করে।
- পজিশন খোলার শর্তগুলি আরও পরিমার্জিত করা যেতে পারে, যেমন মুভিং স্টপ লস, শতাংশ স্টপ লস ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত করার বিষয়টি বিবেচনা করা, কৌশলটির লাভজনকতা এবং ঝুঁকির প্রতিরোধের ক্ষমতা উন্নত করা।
- বিভিন্ন মানদণ্ড এবং বাজারের পরিবেশের জন্য, কৌশলগুলিকে প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন এবং অভিযোজনযোগ্যতার জন্য সামঞ্জস্য করা যেতে পারে, যা কৌশলগুলির সর্বজনীনতা বাড়িয়ে তুলতে পারে।
- এই কৌশলটি অন্যান্য কৌশলগুলির সাথে একত্রিত করা যেতে পারে (যেমন ট্রেন্ড ট্র্যাকিং, গড় রিটার্ন ইত্যাদি) বিভিন্ন কৌশলগুলির সুবিধাগুলি ব্যবহার করে এবং পোর্টফোলিওর স্থিতিশীলতা এবং লাভজনকতা বাড়ায়।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি ক্রমান্বয়ে হিসাবযোগ্য দক্ষতার অনুপাত (ER) হিসাবে সূচকীয় চলমান গড় (EMA) এর সমতলকরণ ফ্যাক্টর, ক্রয়-বিক্রয় সংকেত ট্রিগার করার জন্য স্বতঃস্ফূর্তভাবে ট্র্যাকের উপর এবং নিচে সামঞ্জস্য করে। এই কৌশলটি নিখুঁত মূল্যের সময় সিরিজের ডেটা অন্তর্ভুক্ত তথ্যের পূর্ণ ব্যবহার করে, খুব বেশি প্যারামিটার সেট এবং অপ্টিমাইজেশনের প্রয়োজন হয় না, পদ্ধতিটি সহজ এবং প্রাকৃতিক, বাজারের পরিবর্তনের জন্য নমনীয়ভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে, কার্যকরভাবে প্রত্যাহার নিয়ন্ত্রণ করতে পারে। তবে এই কৌশলটির চরম পরিস্থিতির সাথে অভিযোজনযোগ্যতার বিষয়ে আরও তদন্ত করা দরকার, বাস্তবে প্রয়োগের ক্ষেত্রে লক্ষ্যমাত্রার প্রয়োজনীয় পছন্দগুলি। ভবিষ্যতে এই কৌশলটি গণনা পদ্ধতি, পজিশন খোলার শর্তাদি, প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, কৌশল সমন্বয় ইত্যাদির ক্ষেত্রে আরও অনুকূলিত এবং উন্নত করা যেতে পারে, কৌশলটির স্থিতিশীলতা এবং লাভজনকতা বাড়াতে পারে।
/*backtest
start: 2023-03-26 00:00:00
end: 2024-03-31 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy('Equity control', 'EC')
// study('Exponential bands', 'EB', overlay = true)
er(src) =>
var start = src
var total = 0.0
total += abs(src - nz(src[1], src))
net = abs(src - start )
net / total
pine_ema(src, alpha) =>
mean = 0.0
dev = 0.0
mean := na(mean[1]) ? src : (1 - alpha) * mean[1] + alpha * src
dev := na(dev [1]) ? 0 : (1 - alpha) * dev [1] + alpha * abs(src - mean)
[mean, dev]
src = input(close)
a = er (src )
[mean, dev] = pine_ema(src, a)
dev_lower = mean - dev
dev_upper = mean + dev
// plot(dev_lower, 'lower deviation', color.silver, 2, plot.style_stepline)
// plot(mean , 'basis' , color.purple, 1, plot.style_stepline)
// plot(dev_upper, 'upper deviation', color.silver, 2, plot.style_stepline)
if src > dev_upper
strategy.entry('event', true, comment = 'on')
if src < dev_lower
strategy.close('event', comment = 'off')
plot(strategy.equity)
//bigDope