ianzeng123
ওভারভিউ
এই কৌশলটি একটি ট্রেডিং সিস্টেম যা গাউস চ্যানেল এবং একটি র্যান্ডম তুলনামূলকভাবে দুর্বল সূচক (স্টোক্যাস্টিক আরএসআই) এর সাথে ট্রেডিং ট্রেডিং সিস্টেম। গাউস চ্যানেলটি মূল্যের প্রবণতা এবং অস্থিরতার পরিসীমা সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়, এবং স্টোক্যাস্টিক আরএসআই একটি ফিল্টার হিসাবে কাজ করে যাতে ওভার-বই ওভার-বিক্রয় শর্তগুলি নিশ্চিত করা যায়, যার ফলে ট্রেডিং সিগন্যালের নির্ভুলতা বাড়ায়। কৌশলটি গাউস চ্যানেলের সীমানা এবং স্টোক্যাস্টিক আরএসআইয়ের অবস্থানগুলির সাথে মূল্যের ক্রসগুলি পর্যবেক্ষণ করে একটি ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরি করে।
কৌশল নীতি
কৌশলটির মূল যুক্তি নিম্নলিখিত মূল উপাদানগুলির উপর ভিত্তি করে:
- গাউস চ্যানেল গণনাঃ গাউস ফিল্টার ব্যবহার করে মধ্যম লাইন গণনা করা হয় এবং গুণিতক সেটিংয়ের উপর ভিত্তি করে উপরের এবং নীচের চ্যানেল ব্যান্ডগুলি। গাউস ফিল্টার সূচকীয় মসৃণ পদ্ধতি গ্রহণ করে, যা মূল্যের শব্দকে কার্যকরভাবে হ্রাস করতে পারে।
- Stochastic RSI সূচকঃ এলোমেলো সূচক এবং RSI এর সুবিধা একত্রিত করে, %K এবং %D দুটি মসৃণ রেখার মাধ্যমে ওভার-বয় ওভার-সোল্ড অবস্থা সনাক্ত করে।
- ভর্তির শর্ত:
- মাল্টি হেডঃ দাম গাউস চ্যানেলের নিচের ট্র্যাকটি ভেঙে দিয়েছে এবং স্টোক্যাস্টিক আরএসআই ওভারসোল্ড অঞ্চলে রয়েছে
- খালি মাথাঃ দাম গাউস চ্যানেলের উপরে নেমে গেছে এবং স্টোক্যাস্টিক আরএসআই ওভারবোর অঞ্চলে রয়েছে
- শর্তাবলীঃ
- যখন দাম গ্যাস চ্যানেলের মধ্যরেখা অতিক্রম করে
- অথবা Stochastic RSI এর বিপরীত ওভারবয় ওভারসোল্ড লেভেল
কৌশলগত সুবিধা
- উচ্চ সংকেত নির্ভরযোগ্যতাঃ প্রবণতা এবং গতিশীলতা সূচকগুলির সাথে মিলিত, কার্যকরভাবে মিথ্যা সংকেতগুলি ফিল্টার করতে পারে
- ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা উন্নতঃ গাউস চ্যানেলকে গতিশীল চাপের স্তর হিসাবে ব্যবহার করে একটি ভাল ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার কাঠামো সরবরাহ করা হয়েছে
- প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্যযোগ্যঃ চ্যানেল প্রস্থ এবং আরএসআই প্যারামিটারগুলি বিভিন্ন বাজারের বৈশিষ্ট্য অনুসারে সামঞ্জস্য করা যায়
- উচ্চ গণনা দক্ষতাঃ গস ফিল্টার কম গণনা, রিয়েল-টাইম লেনদেনের জন্য উপযুক্ত
- নমনীয়তাঃ বিভিন্ন সময়কাল এবং বাজারের পরিস্থিতিতে ব্যবহার করা যেতে পারে
কৌশলগত ঝুঁকি
- বাজারের ঝুঁকিঃ ঘন ঘন মিথ্যা ব্রেকিং সিগন্যাল হতে পারে
- পিছিয়ে পড়ার ঝুঁকিঃ সূচকের মসৃণ প্রক্রিয়াকরণ কিছু সংকেত বিলম্ব হতে পারে
- প্যারামিটার সংবেদনশীলতাঃ বিভিন্ন প্যারামিটার সমন্বয় উল্লেখযোগ্যভাবে বিভিন্ন লেনদেনের ফলাফলের দিকে পরিচালিত করতে পারে
- বাজার পরিবেশের উপর নির্ভরশীলতাঃ শক্তিশালী প্রবণতা বাজারে ভাল পারফরম্যান্স, কিন্তু দ্রুত বিপরীতমুখী বাজারে একটি বড় প্রত্যাহার হতে পারে
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
- গতিশীল প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন:
- বাজার ওঠানামা অনুযায়ী চ্যানেলের প্রস্থ সামঞ্জস্য করুন
- স্টোক্যাস্টিক আরএসআই প্যারামিটারগুলি বাজারের চক্রের বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করা
- সিগন্যাল যাচাইকরণঃ
- যোগ করা হয়েছে লেনদেন নিশ্চিতকরণ নির্দেশক
- প্রবণতা তীব্রতা ফিল্টার
- ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার উন্নতিঃ
- ডায়নামিক স্টপ লস স্টপ
- পজিশন ম্যানেজমেন্ট মডিউল যোগ করুন
- বাজার পরিবেশে সনাক্তকরণঃ
- মার্কেট স্ট্যাটাস ক্লাসিফায়ার তৈরি
- বিভিন্ন বাজারের অবস্থার উপর ভিত্তি করে কৌশলগত প্যারামিটারগুলিকে সামঞ্জস্য করুন
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি গাউস চ্যানেল এবং স্টোক্যাস্টিক আরএসআইয়ের সাথে মিলিত হয়ে একটি ট্রেডিং সিস্টেম তৈরি করে যার মধ্যে প্রবণতা ট্র্যাকিং এবং গতিশীলতার বৈশিষ্ট্য রয়েছে। কৌশলটি যুক্তিসঙ্গতভাবে ডিজাইন করা হয়েছে, এটির ভাল স্কেলযোগ্যতা এবং অভিযোজনযোগ্যতা রয়েছে। প্রস্তাবিত অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশের মাধ্যমে কৌশলটির স্থায়িত্ব এবং লাভজনকতা আরও বাড়ানো যেতে পারে। বাস্তব প্রয়োগে, বিভিন্ন প্যারামিটার সমন্বয়কে পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে পরীক্ষা করার পরামর্শ দেওয়া হয় এবং নির্দিষ্ট বাজারের বৈশিষ্ট্য অনুসারে লক্ষ্যযুক্ত অপ্টিমাইজেশন করা হয়।
কৌশল সোর্স কোড
/*backtest
start: 2025-01-21 00:00:00
end: 2025-02-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("Gaussian Channel + Stochastic RSI Filter", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)
// === INPUTS ===
input_length = input.int(100, title="Gaussian Channel Length", minval=1)
input_mult = input.float(2.0, title="Gaussian Channel Multiplier", minval=0.1, step=0.1)
stoch_rsi_period = input.int(14, title="Stochastic RSI Period", minval=1)
stoch_rsi_smoothK = input.int(3, title="Stochastic RSI Smooth K", minval=1)
stoch_rsi_smoothD = input.int(3, title="Stochastic RSI Smooth D", minval=1)
stoch_rsi_overbought = input.float(80.0, title="Stochastic RSI Overbought Level", minval=0, maxval=100)
stoch_rsi_oversold = input.float(20.0, title="Stochastic RSI Oversold Level", minval=0, maxval=100)
// === GAUSSIAN CHANNEL ===
// Gaussian filter calculation with proper initialization
gauss(src, len) =>
b = math.exp(-1.414 * 3.14159 / len)
a0 = 1 - b
var float f = na
f := na(f[1]) ? src : a0 * src + b * f[1]
// Calculate Gaussian channel
gaussian_channel_mid = gauss(close, input_length)
gaussian_channel_high = gaussian_channel_mid + gaussian_channel_mid * input_mult / 100
gaussian_channel_low = gaussian_channel_mid - gaussian_channel_mid * input_mult / 100
// Plot Gaussian Channel
plot(gaussian_channel_mid, color=color.blue, linewidth=2, title="Gaussian Channel Midline")
plot(gaussian_channel_high, color=color.green, linewidth=1, title="Gaussian Channel Upper Band")
plot(gaussian_channel_low, color=color.red, linewidth=1, title="Gaussian Channel Lower Band")
// === STOCHASTIC RSI ===
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, stoch_rsi_period), stoch_rsi_smoothK)
d = ta.sma(k, stoch_rsi_smoothD)
is_oversold = k < stoch_rsi_oversold and d < stoch_rsi_oversold
is_overbought = k > stoch_rsi_overbought and d > stoch_rsi_overbought
// Plot Stochastic RSI
hline(stoch_rsi_overbought, "Overbought", color=color.red, linestyle=hline.style_dotted)
hline(stoch_rsi_oversold, "Oversold", color=color.green, linestyle=hline.style_dotted)
plot(k, color=color.blue, title="Stochastic RSI %K")
plot(d, color=color.orange, title="Stochastic RSI %D")
// === ENTRY AND EXIT LOGIC ===
// Long entry: Price crosses above Gaussian Channel lower band and Stochastic RSI is oversold
long_condition = ta.crossover(close, gaussian_channel_low) and is_oversold
// Short entry: Price crosses below Gaussian Channel upper band and Stochastic RSI is overbought
short_condition = ta.crossunder(close, gaussian_channel_high) and is_overbought
// Exit logic
long_exit = ta.crossunder(close, gaussian_channel_mid) or is_overbought
short_exit = ta.crossover(close, gaussian_channel_mid) or is_oversold
// Execute trades
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (long_exit)
strategy.close("Long")
if (short_exit)
strategy.close("Short")
// === SETTINGS ===
// Backtest date range
start_date = timestamp(2023, 1, 1, 0, 0)
end_date = timestamp(2069, 1, 1, 0, 0)
if (time < start_date or time > end_date)
strategy.close_all()