বহু-সময়ের ভরবেগ-চালিত অভিযোজিত অস্থিরতা ফিল্টারিং কৌশল

momentum volatility SMA ATR stdev SPX
সৃষ্টির তারিখ: 2025-02-24 09:38:10 অবশেষে সংশোধন করুন: 2025-02-24 09:38:10
অনুলিপি: 0 ক্লিকের সংখ্যা: 345
2
ফোকাস
319
অনুসারী

বহু-সময়ের ভরবেগ-চালিত অভিযোজিত অস্থিরতা ফিল্টারিং কৌশল বহু-সময়ের ভরবেগ-চালিত অভিযোজিত অস্থিরতা ফিল্টারিং কৌশল

ওভারভিউ

এই কৌশলটি একটি উচ্চমানের ট্রেডিং সিস্টেম যা বহু-চক্রীয় গতিশীলতার সূচক এবং অস্থিরতা ফিল্টারিংয়ের উপর ভিত্তি করে। এটি 3 মাস, 6 মাস, 9 মাস এবং 12 মাসের চারটি সময়কালের জন্য মূল্যের গতিশীলতা গণনা করে একটি সমন্বিত গতিশীলতা স্কোরিং সিস্টেম তৈরি করে। একই সাথে, কৌশলটি বার্ষিক অস্থিরতা ফিল্টারিংয়ের একটি প্রক্রিয়া প্রবর্তন করে, যা অস্থিরতার হ্রাসকে সেট করে ট্রেডিং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে। এই কৌশলটি ধারাবাহিকভাবে উত্থানের প্রবণতা এবং তুলনামূলকভাবে স্থিতিশীল ট্রেডিং সুযোগগুলি ক্যাপচার করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।

কৌশল নীতি

কৌশলটির মূল যুক্তিতে নিম্নলিখিত মূল উপাদানগুলো অন্তর্ভুক্ত রয়েছেঃ

  1. গতিশীলতা গণনাঃ [বর্তমান মূল্য / ঐতিহাসিক মূল্য -১] পদ্ধতি ব্যবহার করে চারটি সময়কালের গতিশীলতার সূচক গণনা করা হয়।
  2. অস্থিরতা ফিল্টার করুনঃ উচ্চ অস্থিরতার সময়কাল ফিল্টার করুন, এটি একটি পূর্বনির্ধারিত থ্রেশহোল্ড ((0.5) এর সাথে তুলনা করে।
  3. সংকেত উত্পাদনঃ যখন সমন্বিত গতিশীলতা সূচকটি নেতিবাচকভাবে সংশোধন করা হয় এবং ওঠানামার নিচে ওঠানামার হার থাকে তখন একটি মাল্টিসিগন্যাল উত্পন্ন হয়; যখন গতিশীলতা সূচকটি নেতিবাচক হয় তখন প্লেইন পজিশন।
  4. ঝুঁকি ব্যবস্থাপনাঃ একক লেনদেনের ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য 1% স্টপ লস এবং 50% স্টপস্টপ ব্যবহার করা হয়।

কৌশলগত সুবিধা

  1. মাল্টি-ডায়নামিকাল ডায়নামিকাল অ্যানালিসিসঃ একাধিক সময়কালের ডায়নামিকালকে সমন্বিতভাবে বিবেচনা করে, দামের প্রবণতার শক্তি এবং ধারাবাহিকতা আরও ব্যাপকভাবে মূল্যায়ন করা যায়।
  2. স্বনির্ধারিত ওভারল্যাপ ফিল্টারিংঃ গতিশীল গণনা এবং ওভারল্যাপ ফিল্টারিং দ্বারা, উচ্চ ওভারল্যাপের সময় মিথ্যা সংকেত কার্যকরভাবে এড়ানো যায়।
  3. ভাল ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণঃ স্টপ লস এবং স্টপ মার্জিন সেট করা হয়েছে, যা একক লেনদেনের ঝুঁকিকে কার্যকরভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে পারে।
  4. পদ্ধতিগত সিদ্ধান্তঃ নীতিগুলি সম্পূর্ণরূপে পদ্ধতিগত, বিষয়বস্তুগত বিচারের হস্তক্ষেপ এড়ানো।

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. প্রবণতা বিপরীত ঝুঁকিঃ প্রবল প্রবণতা হঠাৎ বিপরীত হলে, আপনি বড় ক্ষতির সম্মুখীন হতে পারেন।
  2. প্যারামিটার সংবেদনশীলতা: কৌশল প্রভাবগুলি গতির সময়কাল, ওঠানামা থ্রেশহোল্ডের মতো প্যারামিটার সেটিংসের প্রতি সংবেদনশীল।
  3. বাজার পরিবেশের উপর নির্ভরশীলতাঃ বাজারের অস্থিরতার মধ্যে প্রায়শই মিথ্যা সংকেত তৈরি হতে পারে।
  4. স্লাইড পয়েন্ট প্রভাবঃ বাজারের তরলতা কম থাকলে, লেনদেনের জন্য ব্যয় বেশি হতে পারে।

কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা

  1. গতিশীল প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনঃ বাজারের অবস্থার উপর নির্ভর করে গতিশীল গতির চক্র এবং ওঠানামা হারের থ্রেশহোল্ডগুলি সামঞ্জস্য করার জন্য একটি অভিযোজিত প্যারামিটার সমন্বয় ব্যবস্থা চালু করা যেতে পারে।
  2. বাজার অবস্থা শ্রেণিবিন্যাসঃ বাজার অবস্থা সনাক্তকরণ মডিউল যোগ করা হয়েছে, বিভিন্ন বাজার পরিবেশে বিভিন্ন প্যারামিটার সেটিং ব্যবহার করা হয়েছে।
  3. সিগন্যাল নিশ্চিতকরণ ব্যবস্থাঃ ট্রেডিং সিগন্যাল নিশ্চিতকরণের জন্য অতিরিক্ত প্রযুক্তিগত সূচক প্রবর্তন করা হয়েছে, যা কৌশলটির স্থিতিশীলতা বাড়ায়।
  4. ফান্ড ম্যানেজমেন্ট অপ্টিমাইজেশানঃ ফান্ড ম্যানেজমেন্ট অপ্টিমাইজেশানঃ ফান্ড ম্যানেজমেন্ট অপ্টিমাইজেশানঃ ফান্ড ম্যানেজমেন্ট অপ্টিমাইজেশানঃ ফান্ড ম্যানেজমেন্ট অপ্টিমাইজেশানঃ ফান্ড ম্যানেজমেন্ট অপ্টিমাইজেশানঃ ফান্ড ম্যানেজমেন্ট অপ্টিমাইজেশানঃ ফান্ড ম্যানেজমেন্ট অপ্টিমাইজেশানঃ ফান্ড ম্যানেজমেন্ট অপ্টিমাইজেশানঃ ফান্ড ম্যানেজমেন্ট অপ্টিমাইজেশানঃ ফান্ড ম্যানেজমেন্ট অপ্টিমাইজেশানঃ ফান্ড ম্যানেজমেন্ট অপ্টিমাইজেশানঃ ফান্ড ম্যানেজমেন্ট অপ্টিমাইজেশান

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি বহু-চক্রীয় গতিশীলতা বিশ্লেষণ এবং অস্থিরতা ফিল্টারিংয়ের সাথে একত্রিত করে একটি সম্পূর্ণ প্রবণতা ট্র্যাকিং ট্রেডিং সিস্টেম তৈরি করে। এর মূল সুবিধা হ’ল পদ্ধতিগত সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়া এবং উন্নত ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা। যদিও কিছু অন্তর্নিহিত ঝুঁকি রয়েছে, তবে প্রস্তাবিত অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশের মাধ্যমে কৌশলটি এখনও অনেক উন্নতির জায়গা রয়েছে। সামগ্রিকভাবে, এটি একটি যুক্তিসঙ্গত, যুক্তিসঙ্গত কঠোর ট্রেডিং কৌশল যা কম ওঠানামাযুক্ত প্রবণতা বাজারে প্রয়োগের জন্য উপযুক্ত।

কৌশল সোর্স কোড
/*backtest
start: 2024-02-25 00:00:00
end: 2025-02-22 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"SOL_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("GOATED Long-Only", overlay=true, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

// Strategy parameters
var float VOLATILITY_THRESHOLD = input.float(0.5, "Volatility Threshold", minval=0.1, maxval=1.0, step=0.1)
var int TRADING_DAYS_PER_YEAR = 252
var float SQRT_TRADING_DAYS = math.sqrt(TRADING_DAYS_PER_YEAR)

// Trade parameters
var float STOP_LOSS = input.float(0.05, "Stop Loss %", minval=0.01, maxval=0.20, step=0.01)
var float TAKE_PROFIT = input.float(0.15, "Take Profit %", minval=0.05, maxval=0.50, step=0.01)

// Momentum periods (in trading days)
var int MOMENTUM_3M = input.int(63, "3-Month Momentum Period", minval=20)
var int MOMENTUM_6M = input.int(126, "6-Month Momentum Period", minval=40)
var int MOMENTUM_9M = input.int(189, "9-Month Momentum Period", minval=60)
var int MOMENTUM_12M = input.int(252, "12-Month Momentum Period", minval=80)

// Function to calculate momentum for a specific period
momentum(period) =>
    close / close[period] - 1

// Function to calculate annualized volatility
calcVolatility() =>
    returns = ta.change(close) / close[1]
    stdDev = ta.stdev(returns, TRADING_DAYS_PER_YEAR)
    annualizedVol = stdDev * SQRT_TRADING_DAYS
    annualizedVol

// Calculate individual momentum scores
float mom3m = momentum(MOMENTUM_3M)
float mom6m = momentum(MOMENTUM_6M)
float mom9m = momentum(MOMENTUM_9M)
float mom12m = momentum(MOMENTUM_12M)

// Calculate average momentum score
var int validPeriods = 0
var float totalMomentum = 0.0

validPeriods := 0
totalMomentum := 0.0

if not na(mom3m)
    validPeriods := validPeriods + 1
    totalMomentum := totalMomentum + mom3m

if not na(mom6m)
    validPeriods := validPeriods + 1
    totalMomentum := totalMomentum + mom6m

if not na(mom9m)
    validPeriods := validPeriods + 1
    totalMomentum := totalMomentum + mom9m

if not na(mom12m)
    validPeriods := validPeriods + 1
    totalMomentum := totalMomentum + mom12m

float compositeMomentum = validPeriods > 0 ? totalMomentum / validPeriods : na

// Calculate volatility
float annualizedVolatility = calcVolatility()

// Generate trading signals
var float MOMENTUM_THRESHOLD = input.float(0.0, "Momentum Threshold", minval=-1.0, maxval=1.0, step=0.01)
bool validVolatility = not na(annualizedVolatility) and annualizedVolatility <= VOLATILITY_THRESHOLD
bool validMomentum = not na(compositeMomentum) and compositeMomentum > MOMENTUM_THRESHOLD

// Store previous momentum state
bool prevValidMomentum = nz(validMomentum[1])

// Entry and exit conditions
bool longCondition = validVolatility and validMomentum and not prevValidMomentum
bool exitLongCondition = validVolatility and (not validMomentum) and prevValidMomentum

// Plot signals
plotshape(longCondition, title="Long Entry", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(exitLongCondition, title="Long Exit", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)

// Plot momentum and volatility indicators
plot(compositeMomentum, "Composite Momentum", color=color.blue, linewidth=2)
hline(MOMENTUM_THRESHOLD, "Momentum Threshold", color=color.gray, linestyle=hline.style_dashed)

plot(annualizedVolatility, "Annualized Volatility", color=color.purple, linewidth=1)
hline(VOLATILITY_THRESHOLD, "Volatility Threshold", color=color.gray, linestyle=hline.style_dashed)

// Strategy execution - Long positions
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    
if (strategy.position_size > 0)
    float longStopLoss = strategy.position_avg_price * (1 - STOP_LOSS)
    float longTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + TAKE_PROFIT)
    strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=longStopLoss, limit=longTakeProfit)
    if (exitLongCondition)
        strategy.close("Long", comment="Signal Exit")