ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি বাজারের চরম পতনের সময় পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে লেনদেন করে। প্রত্যাহারের পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের মাধ্যমে, স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়াল ব্যবহার করে বাজারের অস্থিরতার চরম মাত্রা পরিমাপ করে, যখন বাজারে স্বাভাবিক পরিসরের বাইরে পতন ঘটে তখন ক্রয় করা হয়। কৌশলটির কেন্দ্রীয় ধারণাটি হ’ল বাজারের আতঙ্কিত অনুভূতির কারণে অতিরিক্ত পতনের সুযোগ ধরা এবং গাণিতিক পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির মাধ্যমে বাজারের অযৌক্তিক আচরণের ফলে বিনিয়োগের সুযোগগুলি চিহ্নিত করা।
কৌশল নীতি
কৌশলটি রোলিং টাইম উইন্ডো ব্যবহার করে সর্বাধিক প্রত্যাহার এবং প্রত্যাহারের জন্য মূল্যের পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে। প্রথমে গত 50 টি চক্রের মধ্যে সর্বোচ্চ মূল্য গণনা করা হয়, তারপরে বর্তমান ক্লোজ-আপ মূল্যের তুলনায় সর্বোচ্চ মূল্যের প্রত্যাহারের শতাংশ গণনা করা হয়। তারপরে প্রত্যাহারের গড় এবং স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়াল গণনা করা হয়, ট্রিগার থ্রেশহোল্ড হিসাবে 1-গুণ স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়াল সেট করা হয়। যখন বাজার প্রত্যাহার গড়ের চেয়ে বেশি হয় তখন সেট করা গুণকের গুণিত মানের মানের পার্থক্যটি নির্দেশ করে যে বাজারটি ওভারডাউন হতে পারে। 35 টি পজিশনের পরে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সমতল পজিশনে প্রবেশ করুন। কৌশলটিও একটি প্রত্যাহারের বক্ররেখা এবং দ্বিগুণ, দ্বিগুণ এবং তিনগুণ পার্থক্যের মানের স্তরের লাইন আঁকেছে যা বাজারের ওভারডাউনের মাত্রা নির্ধারণের জন্য ব্যবহার করা হয়।
কৌশলগত সুবিধা
- কৌশলটি পরিসংখ্যানগত নীতিমালার উপর ভিত্তি করে এবং এর একটি দৃঢ় তাত্ত্বিক ভিত্তি রয়েছে। স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়ালের মাধ্যমে বাজার ওঠানামার চরম মাত্রা পরিমাপ করার পদ্ধতিটি উদ্দেশ্যমূলক বিজ্ঞান।
- কৌশলটি বাজারের আতঙ্কের সময়ে বিনিয়োগের সুযোগকে কার্যকরভাবে ক্যাপচার করতে পারে। বাজারের অযৌক্তিক পতনের সময় প্রবেশ করা, মূল্য বিনিয়োগের ধারণার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
- ফিক্সড পিরিয়ড পজিশনিং পদ্ধতি ব্যবহার করে, স্টপ লস ট্র্যাকিংয়ের সমস্যা এড়ানো যায় যা একটি রিবাউন্ড মিস করতে পারে।
- কৌশলগত প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্যযোগ্য এবং বিভিন্ন বাজার পরিবেশ এবং লেনদেনের জাতের বৈশিষ্ট্য অনুসারে নমনীয়ভাবে সেট করা যেতে পারে।
- প্রত্যাহার এবং স্ট্যান্ডার্ড ডিভেরিয়েন্স সূচক গণনা সহজ, কৌশলগত যুক্তি পরিষ্কার, সহজে বোঝা এবং বাস্তবায়নযোগ্য।
কৌশলগত ঝুঁকি
- বাজার ক্রমাগত পতনশীল হতে পারে, যার ফলে কৌশলগুলি ঘন ঘন প্রবেশ করে কিন্তু ক্ষতি হয়। সর্বাধিক হোল্ডিং সংখ্যা সীমাবদ্ধ করার পরামর্শ দেওয়া হয়।
- স্থির পর্যায়ের পজিশনের ক্ষেত্রে আরো বেশি বাড়ার সুযোগ মিস হতে পারে। ট্রেন্ড ট্র্যাকিং পজিশনের পদ্ধতি যুক্ত করার কথা বিবেচনা করা যেতে পারে।
- প্রত্যাহারের পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্যগুলি বাজারের পরিবর্তনের সাথে পরিবর্তিত হতে পারে। প্যারামিটার সেটিংগুলি নিয়মিত আপডেট করার পরামর্শ দেওয়া হয়।
- অন্যান্য বাজার তথ্য যেমন লেনদেনের পরিমাণ, এই কৌশলটি বিবেচনা করে না। একাধিক সূচকের সাথে ক্রস যাচাইয়ের পরামর্শ দেওয়া হয়।
- বিপজ্জনক বাজারের পরিবেশে, স্ট্যান্ডার্ড ডিভার্জেন্সগুলি ভুল হতে পারে। ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের ব্যবস্থা গ্রহণের পরামর্শ দেওয়া হয়েছে।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
- মার্কেটের আতঙ্কের মাত্রা যাচাই করার জন্য ট্রানজেকশন সূচক চালু করা হয়েছে।
- প্রবণতা সূচক বৃদ্ধি করুন এবং নিম্নমুখী প্রবণতা মধ্যে ঘন ঘন প্রবেশ এড়াতে।
- পজিশন প্লেইন মেকানিজম অপ্টিমাইজ করুন, বাজারের গতিশীলতার উপর ভিত্তি করে পজিশন হোল্ডিংয়ের সময়কে সামঞ্জস্য করুন।
- একক লেনদেনের ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস সেটিং বাড়ানো।
- বাজারের পরিবর্তনের সাথে কৌশলগত অভিযোজনযোগ্যতা বাড়ানোর জন্য অভিযোজনযোগ্যতা প্যারামিটার ব্যবহারের কথা বিবেচনা করুন।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির মাধ্যমে বাজার ওভারডাউন সুযোগগুলি ক্যাপচার করে, ভাল তাত্ত্বিক ভিত্তি এবং ব্যবহারিক মূল্য রয়েছে। কৌশলগত যুক্তিটি সহজ এবং স্পষ্ট, প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্যযোগ্য, বেস কৌশল হিসাবে প্রসারিত এবং অপ্টিমাইজ করার জন্য উপযুক্ত। অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচক এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা যুক্ত করে কৌশলটির স্থিতিশীলতা এবং লাভজনকতা আরও বাড়ানো যেতে পারে। রিয়েল-টাইম ব্যবসায়ের ক্ষেত্রে, বাজার পরিবেশ এবং লেনদেনের জাতের বৈশিষ্ট্যগুলি সংযুক্ত করার পরামর্শ দেওয়া হয়, সতর্কতার সাথে প্যারামিটার সেট করুন, ভাল ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করুন।
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Buy When There's Blood in the Streets Strategy", overlay=false, shorttitle="BloodInTheStreets")
//This strategy identifies opportunities to buy during extreme market drawdowns based on standard deviation thresholds.
//It calculates the maximum drawdown over a user-defined lookback period, identifies extreme deviations from the mean,
//and triggers long entries when specific conditions are met. The position is exited after a defined number of bars.
// User Inputs
lookbackPeriod = input.int(50, title="Lookback Period", minval=1, tooltip="Period to calculate the highest high for drawdown")
stdDevLength = input.int(50, title="Standard Deviation Length", minval=1, tooltip="Length of the period to calculate standard deviation")
stdDevThreshold = input.float(-1.0, title="Standard Deviation Threshold", tooltip="Trigger level for long entry based on deviations")
exitBars = input.int(35, title="Exit After (Bars)", minval=1, tooltip="Number of bars after which to exit the trade")
// Drawdown Calculation
peakHigh = ta.highest(high, lookbackPeriod)
drawdown = ((close - peakHigh) / peakHigh) * 100
// Standard Deviation Calculation
drawdownStdDev = ta.stdev(drawdown, stdDevLength)
meanDrawdown = ta.sma(drawdown, stdDevLength)
// Define Standard Deviation Levels
stdDev1 = meanDrawdown - drawdownStdDev
stdDev2 = meanDrawdown - 2 * drawdownStdDev
stdDev3 = meanDrawdown - 3 * drawdownStdDev
// Plot Drawdown and Levels
plot(drawdown, color=color.red, linewidth=2, title="Drawdown (%)")
plot(meanDrawdown, color=color.blue, linewidth=2, title="Mean Drawdown")
plot(stdDev1, color=color.green, linewidth=1, title="1st Std Dev")
plot(stdDev2, color=color.orange, linewidth=1, title="2nd Std Dev")
plot(stdDev3, color=color.purple, linewidth=1, title="3rd Std Dev")
// Entry Condition
var float entryBar = na
goLong = drawdown <= meanDrawdown + stdDevThreshold * drawdownStdDev
if (goLong and strategy.position_size == 0)
strategy.entry("Long", strategy.long)
entryBar := bar_index
// Exit Condition
if (strategy.position_size > 0 and not na(entryBar) and bar_index - entryBar >= exitBars)
strategy.close("Long")