ianzeng123
ওভারভিউ
সংক্ষিপ্তকরণ ঝুঁকি মানের গতিশীল অবমূল্যায়ন ট্রেডিং কৌশল হল একটি পরিমাণগত ট্রেডিং পদ্ধতি যা মূল্য এবং দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের বিচ্যুতির উপর ভিত্তি করে। এই কৌশলটি বর্তমান মূল্য এবং 374 চক্রের সরল চলমান গড়ের জোড়াগুলির পার্থক্য গণনা করে এবং সংক্ষিপ্তকরণ প্রক্রিয়াকরণ করে, 0 থেকে 1 এর মধ্যে একটি ঝুঁকি সূচক পাওয়া যায়। যখন ঝুঁকি মান নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ডের নীচে থাকে, তখন কৌশলটি বলে যে বাজার ঝুঁকি কম এবং আরও বেশি করার জন্য উপযুক্ত; যখন ঝুঁকি মান নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ডের উপরে থাকে, তখন কৌশলটি বলে যে বাজার ঝুঁকি বেশি এবং খালি বা খালি অবস্থানের জন্য উপযুক্ত। এই কৌশলটি স্থির স্টপ লস মেশিনের সাথে সংযুক্ত থাকে, যা এককটি লেনদেনের ঝুঁকিকে কার্যকরভাবে নিয়ন্ত্রণ করে এবং মধ্যমেয়াদী ব্যবসায়ীদের জন্য বাজারে ওভার-ওভার-ওভার-ওভার-ওভার-ওভার-ওভার-ওভার-ওভার-ওভার-ওভার-ওভার-ও
কৌশল নীতি
এই কৌশলটির মূল নীতিটি হ’ল বাজারের ঝুঁকির অবস্থাকে পরিমাপ করার জন্য ঝুঁকির মানকে একীভূত করা এবং তারপরে ট্রেডিং সিদ্ধান্তগুলিকে নির্দেশ করা। নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি গণনা করা হয়েছেঃ
- দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা রেফারেন্স বেঞ্চমার্ক হিসাবে 374 চক্রের একটি সরল চলমান গড় ((এসএমএ)) গণনা করুন।
- বর্তমান ক্লোজ-আপ মূল্য এবং 374 চক্রের এসএমএ-র পারমাণবিক পার্থক্য গণনা করুন এবং সময় ফ্যাক্টর দ্বারা ((bar_index এর 0.395 গুণ) গুণ করুন, যা প্রাথমিক ঝুঁকির মান দেয়।
- ঐতিহাসিক সর্বোচ্চ (ATH) এবং সর্বনিম্ন (ATL) মূল ঝুঁকির মান ট্র্যাক এবং রেকর্ড করুন।
- মূল ঝুঁকির মানকে 0 থেকে 1 এর মধ্যে পরিসীমা প্রমিত করার জন্য একীভূতকরণ করা হয়েছে।
- বিভিন্ন লেনদেনের থ্রেশহোল্ড নির্ধারণ করা হয়েছেঃ
- 0.3 এর নিচে ঝুঁকিঃ ক্রয় সংকেত প্রেরণ
- ঝুঁকি মান ০.৬ বা ০.৭ এর বেশিঃ প্লেইন মাল্টিসিগন্যাল ট্রিগার
- ০.৭ এর বেশি ঝুঁকিঃ বিক্রয় সংকেত ট্রিগার
- ঝুঁকি মান 0.4 এর নিচেঃ ফাঁকা সংকেত ট্রিগার
কৌশলটি একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক পয়েন্ট (৫ পয়েন্ট) এর একটি স্টপ লস মেশিনও সেট করে যাতে একক লেনদেনের সর্বাধিক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করা যায়। তদুপরি, কৌশলটি ট্যাগিংয়ের মাধ্যমে চার্টে বিভিন্ন সংকেতের অবস্থানগুলি প্রদর্শন করে যাতে ব্যবসায়ীরা সম্ভাব্য লেনদেনের সুযোগগুলি সনাক্ত করতে পারে।
কৌশলগত সুবিধা
ঝুঁকির পরিমাণ: একীভূতকরণের মাধ্যমে, জটিল বাজার পরিস্থিতিকে 0 থেকে 1 এর মধ্যে ঝুঁকি সূচকগুলিতে সরল করা, সহজেই বোঝা যায়, ট্রেডিং সিদ্ধান্তের জন্য সহজ।
অভিযোজনযোগ্যতা: ঐতিহাসিক সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন পয়েন্ট ব্যবহার করে একীকরণ করা হয়, যাতে সূচকটি বিভিন্ন বাজার পরিবেশ এবং চক্রের বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে, নির্দিষ্ট প্যারামিটারগুলির সীমাবদ্ধতা এড়ানো যায়।
গড় মান রিগ্রেশন নীতি: এই কৌশলটি দীর্ঘমেয়াদী গড়ের থেকে দামের বিচ্যুতির উপর ভিত্তি করে ওভার-বিক্রয় এবং ওভার-বিক্রয় নির্ধারণ করে, যা আর্থিক বাজারের গড় মূল্যের প্রত্যাবর্তনের বৈশিষ্ট্য অনুসারে।
সময় ফ্যাক্টর সমন্বয়: সময় ফ্যাক্টর (বার_ইন্ডেক্সের ০.৩৯৫ ভাগে) প্রবর্তন করে, ঝুঁকি গণনাকে সময়ের সাথে সাথে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করতে এবং বাজারের বিবর্তনের নিয়মের সাথে আরও সামঞ্জস্যপূর্ণ করতে।
ঝুঁকি ব্যবস্থাপনাবিল্ট-ইন স্টপ-লস সেটিং, যা একক লেনদেনের সর্বোচ্চ ক্ষতির মাত্রা সরাসরি নিয়ন্ত্রণ করে এবং আপনার তহবিলকে সুরক্ষিত রাখতে সহায়তা করে।
দৃশ্যমান সংকেত: বিভিন্ন ধরণের সংকেতের অবস্থানকে স্পষ্টভাবে চিহ্নিত করে, ব্যবসায়ীদের বিচারককে হ্রাস করে এবং কৌশলটির কার্যকারিতা বাড়ায়।
প্যারামিটার সংক্ষিপ্ত: কম মূল প্যারামিটার, অত্যধিক ফিটনেসের ঝুঁকি হ্রাস করে এবং বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে কৌশলগুলির অভিযোজনযোগ্যতা বাড়ায়।
কৌশলগত ঝুঁকি
দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের পিছিয়ে পড়া৩৭৪ চক্রের এসএমএ উল্লেখযোগ্যভাবে পিছিয়ে থাকে, যা দ্রুত পরিবর্তিত বাজারে সংকেত বিলম্বের কারণ হতে পারে এবং সেরা প্রবেশ বা প্রস্থান সময় মিস করতে পারে।
স্থির স্টপ লস অস্থিরতার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণকৌশলঃ নির্দিষ্ট পয়েন্ট ব্যবহার করে স্টপ স্ট্যান্ডার্ড হিসাবে, বিভিন্ন বাজার এবং সময়ের মধ্যে অস্থিরতার পার্থক্যকে বিবেচনা না করে, যা স্টপ স্টপকে খুব হালকা বা খুব শক্ত করে তুলতে পারে।
প্রান্তিক সংবেদনশীলতা: কৌশলগত ট্রেডিং সিগন্যালগুলি মূলত ঝুঁকিপূর্ণ থ্রেশহোল্ডের উপর নির্ভর করে (০.৩, ০.৪, ০.৬, ০.৭) । এই নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ডগুলি সমস্ত বাজারের পরিস্থিতিতে প্রযোজ্য নাও হতে পারে।
একীকরণের সীমাবদ্ধতা: ঐতিহাসিক সর্বোচ্চ মান ব্যবহার করে একীভূত করা হয়, নতুন চরম পরিস্থিতির উদ্ভব হলে পুনরায় সমন্বয় প্রয়োজন হতে পারে এবং ঐতিহাসিক তথ্যের অভাবের কারণে একীভূতকরণ ভুল হতে পারে।
ঝুঁকির প্রতিক্রিয়া: কৌশলটি ঐতিহাসিক সর্বোচ্চ / সর্বনিম্ন ঝুঁকি মানের উপর নির্ভর করে, যা ভবিষ্যতে ফাংশন বিচ্যুতির কারণ হতে পারে এবং প্রকৃত প্রয়োগের ফলস্বরূপ ফিটনেস ফলাফলের চেয়ে কম হতে পারে।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান চ্যালেঞ্জ: এসএমএ চক্র, ঝুঁকি থ্রেশহোল্ড, স্টপ পয়েন্টের মতো মূল প্যারামিটারগুলি বিভিন্ন বাজারের জন্য অপ্টিমাইজ করার প্রয়োজন, কৌশলগত অভিযোজনকে জটিল করে তোলে।
সমাধানের উপায়গুলির মধ্যে রয়েছেঃ স্থির পয়েন্টের স্টপ-অফের পরিবর্তে একটি স্ব-অনুকূলিত স্টপ-মেকানিজম ব্যবহার করা; ঝুঁকি হ্রাসের জন্য ওলট-পালট হার সূচক প্রবর্তন করা; বহু-চক্রের নিশ্চিতকরণ সংকেত ব্যবহার করা; প্রবণতা ফিল্টার শর্তগুলি যুক্ত করা যাতে বিপরীত ট্রেডিং এড়ানো যায়; সংকেত নিশ্চিতকরণ অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচকগুলির সাথে একত্রিত করা ইত্যাদি।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
স্বনির্ধারিত ক্ষতি প্রতিরোধ ব্যবস্থা: স্থির পয়েন্ট স্টপকে এটিআর (আসল অস্থিরতা) ভিত্তিক গতিশীল স্টপ হিসাবে পরিবর্তন করা, যাতে স্টপ লেভেলগুলি বাজার অস্থিরতার সাথে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করতে পারে, যেমন স্টপ দূরত্বটি 1.5x এটিআর সেট করা।
ডায়নামিক ঝুঁকি হ্রাস: স্থির ঝুঁকি থ্রেশহোল্ডগুলিকে ((0.3, 0.4, 0.6, 0.7) বাজারের গতিশীল অবস্থার উপর ভিত্তি করে সংশোধিত থ্রেশহোল্ডগুলিতে পরিবর্তন করুন। এই থ্রেশহোল্ডগুলিকে সংশোধন করার জন্য অস্থিরতা বা প্রবণতা শক্তির সূচক ব্যবহার করা বিবেচনা করা যেতে পারে।
ট্রেন্ড ফিল্টার যোগ করুনট্রেডিং পদ্ধতিঃ প্রবণতা নির্ধারণের পদ্ধতি প্রবর্তন করা, যেমন দীর্ঘ সময়ের চলমান গড়ের দিকনির্দেশ বা ADX সূচক ব্যবহার করা, শুধুমাত্র মূল প্রবণতার দিকনির্দেশে ট্রেড করা, বিপরীতমুখী অপারেশন এড়ানো
সিগন্যাল নিশ্চিতকরণ ব্যবস্থা: সিগন্যাল নিশ্চিতকরণের প্রয়োজনীয়তা বাড়ানো, যেমন সিগন্যাল ট্রিগার করার আগে ঝুঁকির সূচকগুলিকে ট্রিগার মানের বাইরে একাধিক চক্রের জন্য রাখা, মিথ্যা সংকেত হ্রাস করা।
সময় ফিল্টার যোগ করুনট্রেডিং সময় উইন্ডোর সীমাবদ্ধতা বাড়ানো, কম কার্যকর ট্রেডিং সময় বা উচ্চ অস্থিরতার সময়গুলি এড়ানো এবং সংকেতের গুণমান উন্নত করা।
চলমান গড় চক্রের অপ্টিমাইজেশান: বিভিন্ন এসএমএ চক্র (যেমন 200, 300, 450 ইত্যাদি) পরীক্ষা করে নির্দিষ্ট 374 চক্রের পরিবর্তে নির্দিষ্ট বাজারের জন্য আরও উপযুক্ত প্যারামিটার খুঁজে বের করুন।
তহবিল ব্যবস্থাপনা: ডায়নামিক পজিশন ম্যানেজমেন্ট ব্যবস্থা চালু করুন, প্রতি লেনদেনের তহবিলের অনুপাতকে ঝুঁকির মানের পরম স্তর এবং পরিবর্তনের হার অনুসারে সামঞ্জস্য করুন, ঝুঁকির ভারসাম্য অর্জন করুন।
মাল্টি-পিরিয়ডাল বিশ্লেষণ ফ্রেমওয়ার্ক: একাধিক সময়কালের জন্য ঝুঁকির সূচকগুলি বিবেচনা করার জন্য একটি স্কেলিং কৌশল, কেবলমাত্র বিভিন্ন সময়কালের সংকেত একত্রিত হলেই লেনদেন করা হয়, যা সংকেতের নির্ভরযোগ্যতা বাড়ায়।
এই অপ্টিমাইজেশানগুলি কৌশলগুলির স্বয়ংক্রিয়তা বাড়াতে, মিথ্যা সংকেত হ্রাস করতে, ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা অপ্টিমাইজ করতে এবং সামগ্রিক কর্মক্ষমতা বাড়ানোর লক্ষ্যে। একাধিক অপ্টিমাইজেশান পয়েন্টের সংমিশ্রণ দ্বারা, একটি আরও শক্তিশালী ট্রেডিং সিস্টেম তৈরি করা যেতে পারে।
সারসংক্ষেপ
একীভূত ঝুঁকি মানের গতিশীল অবমূল্যায়ন ট্রেডিং কৌশল হল একটি পরিমাণগত ট্রেডিং পদ্ধতি যা দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের সাথে দামের বিচ্যুতির উপর ভিত্তি করে ট্রেডিং সিদ্ধান্তকে নির্দেশ দেয়। এই কৌশলটি জটিল বাজার পরিস্থিতিকে 0-1 এর মধ্যে ঝুঁকির মান হিসাবে সহজ করে তোলে, যা বাজারের ওভারব্রেড ওভারসোলের অবস্থাকে স্বজ্ঞাতভাবে প্রতিফলিত করে।
কৌশলটির মূল সুবিধা হ’ল এর অভিযোজনযোগ্যতা এবং ঝুঁকি পরিমাণের ক্ষমতা, গতিশীলভাবে historicalতিহাসিক সর্বোচ্চ মান অনুসরণ করে একীকরণ প্রক্রিয়াজাতকরণ, যা সূচকগুলিকে বিভিন্ন বাজার পরিস্থিতির সাথে খাপ খাইয়ে নিতে সক্ষম করে। একই সাথে, বিল্ট-ইন স্টপ লস মেকানিজম মৌলিক ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের কার্যকারিতা সরবরাহ করে।
যাইহোক, এই কৌশলটি দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড় পশ্চাদপসরণ, স্থির হ্রাস এবং বাজারের পরিবর্তনের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নয় এমন সীমাবদ্ধতাও রয়েছে। কৌশলটির কার্যকারিতা বাড়ানোর জন্য, গতিশীল হ্রাস ব্যবস্থা, স্বয়ংক্রিয় ঝুঁকি হ্রাস, প্রবণতা ফিল্টার এবং বহু-চক্র নিশ্চিতকরণের মতো অপ্টিমাইজেশনের ব্যবস্থাগুলি বিবেচনা করা যেতে পারে।
সামগ্রিকভাবে, সংক্ষিপ্ত ঝুঁকিপূর্ণ মূল্যের গতিশীল অবমূল্যায়ন ট্রেডিং কৌশলটি বাজারের ঝুঁকিপূর্ণ অবস্থা সনাক্ত করার জন্য একটি পদ্ধতিগত পদ্ধতি সরবরাহ করে এবং ট্রেডিং সিদ্ধান্তগুলিকে নির্দেশ করে, যা মাঝারি এবং দীর্ঘমেয়াদী ব্যবসায়ের সহায়ক সরঞ্জাম হিসাবে উপযুক্ত। যুক্তিসঙ্গত প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন এবং ঝুঁকি পরিচালনার মাধ্যমে, কৌশলটি বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে স্থিতিশীল পারফরম্যান্স বজায় রাখার সম্ভাবনা রয়েছে।
/*backtest
start: 2025-05-13 00:00:00
end: 2025-06-11 08:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"DOGE_USDT"}]
*/
//@version=5
//@author=Skywalking2874
strategy("Risk Trading Strategy", overlay=false, max_bars_back=5000)
// 输入参数
risk_prices = input.bool(true, "Display the price corresponding with risk thresholds")
// 计算指标值
find_ath(_src) =>
var ath = 0.0
if _src > ath
ath := _src
ath
find_atl(_src) =>
var atl = 2.5
if _src < atl
atl := _src
atl
threeseventyfour = ta.sma(close, 374)
average = (math.log(close) - math.log(threeseventyfour)) * math.pow(bar_index, 0.395)
highest_value = find_ath(average)
lowest_value = find_atl(average)
average_normalized = (average - lowest_value) / (highest_value - lowest_value)
// 绘图
plot(average_normalized, color=color.new(color.blue, 0), title="Risk")
// 交易信号定义
longCondition = average_normalized < 0.3
exitLongCondition1 = average_normalized >= 0.6
exitLongCondition2 = average_normalized >= 0.7
shortCondition = average_normalized > 0.7
exitShortCondition = average_normalized <= 0.4
// 执行交易
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.exit("Stop Loss", "Buy", stop=close - 5 * syminfo.pointvalue)
if (exitLongCondition1 or exitLongCondition2)
strategy.close("Buy")
if (shortCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.exit("Stop Loss", "Sell", stop=close + 5 * syminfo.pointvalue)
if (exitShortCondition)
strategy.close("Sell")
// 绘制标签
if (risk_prices)
price_zero = threeseventyfour * math.exp((0.0*(highest_value-lowest_value)+lowest_value)/(math.pow(bar_index, 0.395)))
price_point_three = threeseventyfour * math.exp((0.3*(highest_value-lowest_value)+lowest_value)/(math.pow(bar_index, 0.395)))
price_point_four = threeseventyfour * math.exp((0.4*(highest_value-lowest_value)+lowest_value)/(math.pow(bar_index, 0.395)))
price_point_six = threeseventyfour * math.exp((0.6*(highest_value-lowest_value)+lowest_value)/(math.pow(bar_index, 0.395)))
price_point_seven = threeseventyfour * math.exp((0.7*(highest_value-lowest_value)+lowest_value)/(math.pow(bar_index, 0.395)))
label.new(bar_index, price_zero, "Buy Signal", color=color.green, textcolor=color.white, style=label.style_label_up)
label.new(bar_index, price_point_three, "Exit Long Signal", color=color.blue, textcolor=color.white, style=label.style_label_up)
label.new(bar_index, price_point_four, "Exit Short Signal", color=color.orange, textcolor=color.white, style=label.style_label_up)
label.new(bar_index, price_point_six, "Exit Long Signal 2", color=color.blue, textcolor=color.white, style=label.style_label_up)
label.new(bar_index, price_point_seven, "Sell Signal", color=color.red, textcolor=color.white, style=label.style_label_up)