ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি হল একটি ট্রেডিং সিস্টেম যা ব্রিন বন্ড এবং গড় মূল্যের রিটার্ন নীতির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে এবং এটির সাথে ট্রেডিং ভলিউম ফিল্টারিংয়ের শর্ত রয়েছে। এই কৌশলটি ব্রিন বন্ডের উপর এবং নীচের ট্র্যাকের মধ্যে দামের ওঠানামা করার বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করে, যখন দামটি নীচের ট্র্যাকটি স্পর্শ করে তখন কেনা হয় এবং যখন এটি ট্রেনে পৌঁছায় তখন বিক্রি হয়, যাতে দামের সমান্তরাল মূল্যের রিটার্নের সুযোগ ধরা যায়। ট্রেডিং ভলিউম ফিল্টারিংয়ের প্রবর্তনের মাধ্যমে, এই কৌশলটি ট্রেডিং সিগন্যালের নির্ভরযোগ্যতা আরও বাড়িয়ে তোলে এবং কম তরলতার ক্ষেত্রে ভুল বিচার এড়ানো যায়।
কৌশল নীতি
ব্রিন ব্যান্ড সেটিংঃ
- গণনা চক্র হিসেবে ২০ দিন ব্যবহার করা হয়েছে
- ২০ দিনের সরল চলমান গড় (এসএমএ)
- উপরের এবং নীচের রেলটি মধ্যম রেলের সাথে দ্বিগুণ স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়াল যুক্ত করে
ট্রেডিং সিগন্যালঃ
- ক্রয় সংকেতঃ দাম নীচে থেকে ব্রেকিং ব্রেক থেকে বেরিয়ে আসে
- বিক্রয় সংকেতঃ দাম উপরে থেকে ব্রেকিং ব্রেডের ট্র্যাক থেকে বেরিয়ে আসে
পরিমাপ ফিল্টারঃ
- ট্রানজিট ফিল্টারিং সক্ষম করা যাবে কি না
- ট্রেডিং সিগন্যাল ট্রিগার করার জন্য লেনদেনের পরিমাণ সেট থ্রেশহোল্ড (ডিফল্ট 100,000) অতিক্রম করতে হবে
লেনদেন সম্পাদনঃ
- ক্রয় সংকেত পাওয়ার পর পজিশনের পরিমাণ বাড়ান
- বিক্রয় সংকেত দেখা দিলে পজিশন খালি করুন
- ক্রয় সংকেত প্রকাশের সময় খালি পজিশন
- যদি ট্রানজাকশন ফিল্টার সক্ষম করা থাকে, তবে ট্রানজাকশন শর্ত পূরণ হলেই লেনদেন সম্পাদন করা হবে
কৌশলগত সুবিধা
গড় মূল্যের প্রত্যাবর্তন নীতিঃ আর্থিক বাজারের মূল্যের ওঠানামার গড় মূল্যের প্রত্যাবর্তন বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে মুনাফার সম্ভাবনা বাড়ায়।
গতিশীল অভিযোজনযোগ্যতাঃ ব্রিনব্যান্ড স্বয়ংক্রিয়ভাবে বাজার ওঠানামা অনুযায়ী ট্র্যাকের অবস্থান পরিবর্তন করে, যাতে কৌশলগুলি বিভিন্ন বাজার পরিবেশে অভিযোজিত হয়।
ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণঃ ব্রিন ব্রেডের উপর এবং নিচে ট্রেডিংয়ের জন্য একটি প্রাকৃতিক স্টপ লস পজিশন প্রদান করে।
লেনদেনের পরিমাণ নিশ্চিতকরণঃ লেনদেনের পরিমাণ ফিল্টার প্রবর্তন করা লেনদেনের সংকেতের নির্ভরযোগ্যতা বাড়ায় এবং মিথ্যা ভাঙ্গার ঝুঁকি হ্রাস করে।
দ্বিপাক্ষিক লেনদেনঃ কৌশলগতভাবে লভ্যাংশ এবং লভ্যাংশ গ্রহণের মাধ্যমে, বাজারের দ্বিপাক্ষিক সুযোগগুলিকে কাজে লাগানো যায়।
ভিজ্যুয়ালাইজেশনঃ কৌশলগত কর্মক্ষমতা বোঝার এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্রিনব্যান্ড এবং ট্রেডিং সিগন্যালগুলি চার্ট দ্বারা ম্যাপ করা হয়।
কৌশলগত ঝুঁকি
ঝড়ের বাজার ঝুঁকিঃ ঘন ঘন ব্রিনের উপর এবং নীচে স্পর্শ করা ক্রমাগত ক্ষতি হতে পারে।
ট্রেন্ডিং মার্কেটের অভাবঃ শক্তিশালী ট্রেন্ডিং মার্কেটে, কৌশলগুলি বড় আকারের ট্রেন্ড মিস করতে পারে, বা ঘন ঘন পজিশন বন্ধের ফলে আয় সীমাবদ্ধ হতে পারে।
ভুয়া ব্রেকআপের ঝুঁকিঃ ভলিউম ফিল্টারিং সত্ত্বেও, ভুয়া ব্রেকআপের কারণে ভুল লেনদেনের সম্ভাবনা রয়েছে।
প্যারামিটার সংবেদনশীলতাঃ বুলিনব্যান্ডের সময়কাল, গুণক এবং লেনদেনের পরিমাণের থ্রেশহোল্ডের সেটিংগুলি কৌশলগত পারফরম্যান্সের উপর বড় প্রভাব ফেলে। ভুল সেটিংগুলি অত্যধিক লেনদেন বা মিস করা সুযোগের কারণ হতে পারে।
স্লাইড পয়েন্ট এবং লেনদেনের খরচঃ ঘন ঘন লেনদেনের ফলে লেনদেনের খরচ বেশি হতে পারে যা সামগ্রিক মুনাফা প্রভাবিত করে।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
প্রবণতা ফিল্টারঃ অতিরিক্ত প্রবণতা সূচক (যেমন একটি চলমান গড় বা এডিএক্স) প্রবর্তন করে, শক্তিশালী প্রবণতা বাজারে কৌশলগত আচরণকে সামঞ্জস্য করে।
ডায়নামিক প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশানঃ বাজার অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে ব্রিন বন্ড প্যারামিটার এবং লেনদেনের পরিমাণের মূল্যের স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করা, কৌশলগত অভিযোজনযোগ্যতা উন্নত করা।
স্টপ লস অপ্টিমাইজেশানঃ ট্র্যাকিং স্টপ বা এটিআর-ভিত্তিক ডায়নামিক স্টপ লস প্রবর্তন করে, যা ঝুঁকিকে আরও ভালভাবে নিয়ন্ত্রণ করে।
সংকেত নিশ্চিতকরণ: অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচক (যেমন RSI বা MACD) এর সাথে একত্রে ট্রেডিং সিগন্যালের দ্বিতীয় নিশ্চিতকরণ, যা সঠিকতা বাড়ায়।
পজিশন ম্যানেজমেন্টঃ আংশিক স্টপ এবং পজিশনিং লজিক বাস্তবায়ন, তহবিল পরিচালনা এবং ঝুঁকি-লাভের অনুপাত অনুকূলিতকরণ।
টাইম ফিল্টারঃ ট্রেডিংয়ের সময় উইন্ডোর সীমাবদ্ধতা যোগ করুন, উচ্চতর ওঠানামা বা কম তরলতার সময়গুলি এড়িয়ে চলুন।
পুনরুদ্ধার এবং অপ্টিমাইজেশনঃ আরও ব্যাপকভাবে ইতিহাস পুনরুদ্ধার করুন এবং জেনেটিক অ্যালগরিদমের মতো পদ্ধতি ব্যবহার করে প্যারামিটার প্যাকেজটি অপ্টিমাইজ করুন।
সারসংক্ষেপ
বুলিন বন্ডের মধ্যম মূল্যের রিটার্ন ট্রেডিং কৌশল এবং লেনদেনের পরিমাণ ফিল্টারিং একটি পরিমাণগত ট্রেডিং সিস্টেম যা প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ এবং পরিসংখ্যানগত নীতিগুলিকে একত্রিত করে। এই কৌশলটি বাজারের স্বল্পমেয়াদী বিপরীত সুযোগগুলিকে ক্যাপচার করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। যদিও কৌশলটি অস্থির বাজারে ভাল কাজ করে, তবে শক্তিশালী প্রবণতা এবং ঝুঁকি পরিচালনার ক্ষেত্রে এখনও উন্নতির জায়গা রয়েছে। অতিরিক্ত শর্তাদি ফিল্টারিং, প্যারামিটার সমন্বয় এবং আরও জটিল তহবিল পরিচালনার কৌশলগুলি প্রবর্তন করে এর স্থিতিশীলতা এবং লাভজনকতা আরও বাড়ানো যেতে পারে বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে। এই কৌশলটি ব্যবহার করার সময়, বিনিয়োগকারীদের তাদের সুবিধাগুলি এবং সীমাবদ্ধতাগুলি সম্পর্কে পুরোপুরি সচেতন হওয়া উচিত এবং ব্যক্তিগত ঝুঁকি পছন্দ এবং বাজারের বিচারের ভিত্তিতে উপযুক্ত প্যারামিটার এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য উপযুক্ত সমন্বয় করা উচিত।
/*backtest
start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Mean Regression Strategy", overlay=true)
// Bollinger Bands
length = input(20, title="Bollinger Bands Length")
src = input(close, title="Source")
mult = input(2.0, title="Bollinger Bands Multiplier")
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
// Plotting Bollinger Bands
plot(basis, title="Basis", color=color.blue)
plot(upper, title="Upper Band", color=color.red)
plot(lower, title="Lower Band", color=color.red)
// Trading logic
longCondition = ta.crossover(src, lower)
shortCondition = ta.crossunder(src, upper)
// Plotting signals
plotshape(series=longCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=shortCondition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")
// Strategy execution
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.close("Long", when=shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
strategy.close("Short", when=longCondition)
// Volume filter (optional)
useVolumeFilter = input(true, title="Use Volume Filter")
volumeThreshold = input(100000, title="Volume Threshold")
volumeCondition = na(volume) ? na : volume > volumeThreshold
if useVolumeFilter
longCondition := longCondition and volumeCondition
shortCondition := shortCondition and volumeCondition
// Final execution with volume filter
if useVolumeFilter
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.close("Long", when=shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
strategy.close("Short", when=longCondition)