ianzeng123
ওভারভিউ
কোয়ান্টাম হাইপার ওয়াইভাল ডায়নামিক সাপোর্ট ব্রেকিং স্ট্র্যাটেজি হল একটি উদ্ভাবনী ট্রেডিং সিস্টেম যা কোয়ান্টাম হাইপার মুভিং এভারেজ (SHMA) এবং ডায়নামিক সাপোর্ট লেভেলের সমন্বয় করে। এই কৌশলটি মূলত মূলত মূল্যের সমালোচনামূলক সাপোর্ট ব্রেকিংয়ের দিকে মনোনিবেশ করে এবং একটি বিশেষায়িত SHMA সূচক দ্বারা বেরিয়ে যাওয়ার সময়কে অনুকূল করে তোলে। এই পদ্ধতিটি কেবল প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণের মধ্যে সমর্থন ব্রেকিংয়ের ধারণাটি ব্যবহার করে না, তবে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং নীতিগুলিও প্রবর্তন করে, যা একটি হাইপার ওয়াইভাল ফিডব্যাক মেশিনের মাধ্যমে সিদ্ধান্তের গুণমানকে বাড়িয়ে তোলে। এই কৌশলটি উত্থান প্রবণতা ক্যাপচার করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে এবং এটি একটি খাঁটি মাল্টিহেড কৌশল যা উত্থান বা অস্থির বাজারে প্রয়োগের জন্য উপযুক্ত।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটির কেন্দ্রীয় নীতি দুটি মূল উপাদান উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছেঃ গতিশীল সমর্থন সনাক্তকরণ এবং কোয়ান্টাম ঝাঁকুনি চলন্ত গড় (SHMA) ।
প্রথমত, কৌশলটি একটি গতিশীল সমর্থন সনাক্তকরণ প্রক্রিয়া ব্যবহার করে, যা সাম্প্রতিক পিভট নিম্নের সন্ধান করে সমর্থন স্তর নির্ধারণ করে। বিশেষত, এটি ta.pivotlow ফাংশন ব্যবহার করে, যা বাম এবং ডানদিকে K লাইনগুলির সংখ্যা (প্রতিটি 5 টি ডিফল্ট) কনফিগার করে সমর্থন স্তর সনাক্ত করে। যখন দাম নীচে থেকে এই সমর্থন স্তরটি ভেঙে দেয় তখন সিস্টেমটি একাধিক সংকেত দেয়।
দ্বিতীয়ত, কৌশলটি একটি উদ্ভাবনী কোয়ান্টাম ফ্লেক্স মুভিং এভারেজ (SHMA) ব্যবহার করে যা একটি ফিল্টার এবং একটি আউটপুট সরঞ্জাম। SHMA একটি ফ্লেক্স গড় (HMA) এর উপর ভিত্তি করে, একটি কোয়ান্টাম ওভারল্যাপিং ফাংশন (psi) যোগ করে যাতে দামের ক্ষুদ্র ওভারল্যাপগুলি ধরা যায়। SHMA গণনাটি তিনটি ধাপে বিভক্তঃ
- হিপোক্লোরোমিটার গড় গণনা করুন (এইচএমএ), যা মূল্যের বিপরীতমুখী ওজনের গড়
- কোয়ান্টাম ওয়েভ ফাংশন গণনা করুন ((psi), মূল্য এবং বেসিক এইচএমএর মধ্যে কোয়ান্টাম ওভারল্যাপের অনুকরণ করতে সিন্ডিকেট ফাংশন ব্যবহার করুন
- সূচকীয় চলমান গড় (ইএমএ) সমতল তরঙ্গ ফাংশন ব্যবহার করে শক্তির মাত্রা গণনা করুন
- চূড়ান্ত এসএইচএমএ মান হল বেসিক এইচএমএ এবং আলফা প্যারামিটার দ্বারা নিয়ন্ত্রিত শক্তি সংশোধন
প্রবেশের শর্তগুলি সুস্পষ্টঃ যখন সমাপ্তির মূল্য সমর্থন লাইনটি অতিক্রম করে তখন একাধিক সংকেত ট্রিগার করা হয়। এবং বাইরে যাওয়ার তিনটি পরিস্থিতি রয়েছেঃ
- যখন দাম স্টপ লস লেভেল স্পর্শ করে তখন অবিলম্বে বাজানো
- যখন দাম স্টপ লেভেল পৌঁছে যায়, তখন অবিলম্বে বা SHMA ক্রস-নিশ্চিতকরণের জন্য অপেক্ষা করা যেতে পারে (কনফিগারযোগ্য)
- যদি আপনি SHMA-র অনুমোদনের জন্য অপেক্ষা করতে চান, তাহলে SHMA-র লাইনের নিচে দরপতন শুরু করুন
পুরো কৌশলটি ব্যবহারকারীর দ্বারা কনফিগার করা প্যারামিটারগুলির মাধ্যমে নমনীয়ভাবে সামঞ্জস্য করা হয়, যার মধ্যে রয়েছে সমর্থন সনাক্তকরণ প্যারামিটার, স্টপ-স্টপ-ক্ষতির স্তর, এসএইচএমএ দৈর্ঘ্য এবং কোয়ান্টাম আলফা মান ইত্যাদি।
কৌশলগত সুবিধা
বাজারের গতিশীলতা: স্থির স্তরের পরিবর্তে ডায়নামিক সাপোর্ট সনাক্তকরণ ব্যবহার করুন, যাতে কৌশলটি বিভিন্ন বাজার পরিবেশ এবং মূল্য কাঠামোর পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে।
কোয়ান্টাম ফিল্টার অপ্টিমাইজেশনSHMA সূচকটি কোয়ান্টাম ফিল্টারিং নীতি প্রবর্তন করে সংকেতের গুণমান উন্নত করে, যা ঐতিহ্যগত মুভিং এভারেজ দ্বারা উপেক্ষা করা যেতে পারে এমন ক্ষুদ্র মূল্যের ওঠানামাকে ধরতে পারে।
নমনীয় খেলার ব্যবস্থা: কৌশলটি একাধিক বিকল্প প্রদান করে, যা স্টপ পয়েন্টের পরে সরাসরি শুরু করতে পারে বা SHMA ক্রস সিগন্যালের পরে ট্রেন্ড রিভার্সের জন্য অপেক্ষা করতে পারে, যা কৌশলটির অভিযোজনযোগ্যতা বৃদ্ধি করে।
সম্পূর্ণরূপে কাস্টমাইজযোগ্য: সমস্ত মূল প্যারামিটার ব্যবহারকারীর ইনপুট দ্বারা সামঞ্জস্য করা যায়, যার মধ্যে অন্তর্নিহিত সংবেদনশীলতা, ঝুঁকি-ফেরতের অনুপাত এবং এসএইচএমএ বৈশিষ্ট্য রয়েছে, যা ব্যবসায়ীদের ব্যক্তিগত ঝুঁকি পছন্দ এবং বাজারের অবস্থার উপর ভিত্তি করে অপ্টিমাইজ করার অনুমতি দেয়।
মৌলিকত্বএটি একটি সহজ সূচক প্যাকেজ নয়, এটি প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণে কোয়ান্টাম নীতি প্রয়োগের একটি উদ্ভাবনী পদ্ধতি যা ট্রেডিং সিদ্ধান্তের জন্য নতুন দৃষ্টিভঙ্গি সরবরাহ করে।
স্পষ্ট দৃশ্যমানতা: কৌশলটি চার্টে সমর্থন লাইন এবং এসএইচএমএ লাইন আঁকেন যাতে ব্যবসায়ীরা প্রবেশ এবং প্রস্থান সংকেতগুলিকে স্বজ্ঞাতভাবে বুঝতে পারে।
কৌশলগত ঝুঁকি
ভুয়া আক্রমণের ঝুঁকি: গতিশীল সমর্থন বিচ্ছিন্নতা একটি মিথ্যা সংকেত হতে পারে, বিশেষ করে উচ্চ অস্থিরতা বাজারে। সমাধান হল নিশ্চিতকরণ সূচক বৃদ্ধি বা সমর্থন সনাক্তকরণ প্যারামিটারগুলিকে সামঞ্জস্য করা (যেমন, ডান এবং বাম K লাইন সংখ্যা বৃদ্ধি) শব্দ কমাতে।
পরামিতি সংবেদনশীলতা:SHMA এর আলফা প্যারামিটার এবং দৈর্ঘ্য ফলাফলের উপর উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলে, ভুল সেটিংটি অতিরিক্ত ফিট বা সংকেত বিলম্বের কারণ হতে পারে। ঐতিহাসিক ব্যাকআপের মাধ্যমে বিভিন্ন বাজারের অবস্থার জন্য প্যারামিটারগুলির অপ্টিমাইজ করার পরামর্শ দেওয়া হয়েছে।
একমুখী কৌশলের সীমাবদ্ধতা: একটি খাঁটি মাল্টি-হেড কৌশল হিসাবে, এটি ডাউন ট্রেন্ডিং বাজারে দুর্বল হতে পারে। ট্রেন্ডিং ফিল্টার বা বাজার অবস্থা সনাক্তকরণ ব্যবস্থা যুক্ত করার কথা বিবেচনা করা যেতে পারে, কেবলমাত্র অনুকূল পরিবেশে কৌশলটি সক্রিয় করা যেতে পারে।
ঝুঁকি নিষ্ক্রিয়করণ: যদি স্টপ সেট খুব টাইট থাকে, তাহলে এটি স্বাভাবিক বাজারের ওঠানামায় ট্রিগার হতে পারে। লক্ষ্য বাজারের ওঠানামার বৈশিষ্ট্য অনুসারে স্টপ লেভেলটি সাবধানতার সাথে সেট করা উচিত।
কোয়ান্টাম মডেলের জটিলতাকোয়ান্টাম ফিল্টার মডেল কৌশলগত জটিলতা বৃদ্ধি করে, কৌশলগত আচরণকে কম স্বজ্ঞাত করে তোলে এবং প্যারামিটারগুলিকে সমন্বয় করা আরও কঠিন করে তোলে। নতুনদের এসএইচএমএ কীভাবে কাজ করে তা বুঝতে সময় নেওয়া উচিত।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
ট্রেন্ড ফিল্টার যোগ করুন: দীর্ঘমেয়াদী মুভিং এভারেজ বা এডিএক্সের মতো আরও বিস্তৃত ট্রেন্ডিং সূচক যুক্ত করার বিষয়টি বিবেচনা করুন। সংকেতগুলি ফিল্টার করুন এবং কেবলমাত্র নিশ্চিত হওয়া ট্রেডিংয়ের মধ্যে ট্রেড করুন। এটি বিপরীত ট্রেডিংয়ের ঝুঁকি হ্রাস করবে এবং সামগ্রিক সাফল্যের হার বাড়িয়ে তুলবে।
ডায়নামিক স্টপ লস মেকানিজম: বর্তমান কৌশলটি স্থির শতাংশ স্টপ ব্যবহার করে, এটি আরও ভালভাবে বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে অভিযোজিত হওয়ার জন্য এটিআর বা ঐতিহাসিক অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে গতিশীল স্টপ অর্জনের জন্য বিবেচনা করা যেতে পারে।
লেনদেনের পরিমাণ যোগ করুন: একটি ব্রেকডাউন সিগন্যালের নির্ভরযোগ্যতা ট্রেডিং ভলিউম নিশ্চিতকরণের মাধ্যমে বাড়ানো যেতে পারে। যখন একটি ব্রেকডাউন ঘটে, তখন এটি উল্লেখযোগ্য পরিমাণে ট্রেডিং ভলিউমের সাথে থাকে, যা সাধারণত একটি ব্রেকডাউনকে আরও নির্ভরযোগ্য করে তোলে।
মাল্টি টাইম ফ্রেম বিশ্লেষণ: উচ্চতর সময় ফ্রেমের প্রবণতা তথ্য একত্রিত করে, প্রবেশের সিদ্ধান্তের গুণমান উন্নত করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, কেবলমাত্র যদি একটি সূর্যের গ্রাফের উপরে উঠার প্রবণতা নিশ্চিত হয় তবে নিম্ন সময়ের ফ্রেমে একাধিক সুযোগ সন্ধান করা উচিত।
SHMA প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করুন: SHMA এর length এবং alpha প্যারামিটারগুলির উপর আরও গভীরতর অপ্টিমাইজেশান গবেষণা করা, বিভিন্ন বাজার অবস্থার জন্য প্যারামিটার সেট তৈরি করা সম্ভব। বিশেষ করে বিবেচনা করা উচিত যে কীভাবে আলফা প্যারামিটারগুলি শক্তি সংশোধনের শক্তিকে প্রভাবিত করে এবং এটি কৌশলগত কার্যকারিতার উপর প্রভাব ফেলে।
পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ যোগ করা: কৌশলগুলিতে আরও পরিসংখ্যান বিশ্লেষণের বৈশিষ্ট্য যুক্ত করা, যেমন বিজয়ী হার, ক্ষতির হার, সর্বাধিক প্রত্যাহারের মতো সূচকগুলির রিয়েল-টাইম গণনা, ব্যবসায়ীদের কৌশলটির কার্যকারিতা সম্পর্কে আরও ভালভাবে বুঝতে সহায়তা করে।
সারসংক্ষেপ
কোয়ান্টাম স্লাইড ডায়নামিক সাপোর্ট ব্রেকআউট কৌশল একটি উদ্ভাবনী মাল্টি-হেড ট্রেডিং সিস্টেম যা ডায়নামিক সাপোর্ট আইডেন্টিফিকেশন এবং কোয়ান্টাম স্লাইড মুভিং এভারেজ (SHMA) সংযুক্ত করে প্রবেশ এবং প্রস্থান সিদ্ধান্তের অপ্টিমাইজ করে। এই কৌশলটির মূল সুবিধাটি হ’ল এর গতিশীল অভিযোজনযোগ্যতা এবং ক্ষুদ্র মূল্যের ওঠানামার সংবেদনশীলতা, এটি SHMA এর কোয়ান্টাম স্লাইড নীতির কারণে। যদিও কৌশলটি মিথ্যা ব্রেকআউট এবং প্যারামিটার সংবেদনশীলতার মতো ঝুঁকির মুখোমুখি হয়, তবে যুক্তিসঙ্গত প্যারামিটার সেটিং এবং প্রস্তাবিত অপ্টিমাইজেশন দিকনির্দেশের মাধ্যমে এই ঝুঁকিগুলি কার্যকরভাবে পরিচালনা করা যেতে পারে।
এই কৌশলটি বিশেষত সেই ব্যবসায়ীদের জন্য উপযুক্ত যারা উদ্ভাবনী প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ পদ্ধতির সন্ধান করছেন এবং যে বিনিয়োগকারীরা পরিমাণগত লেনদেনের প্রতি গভীর আগ্রহী। এই কৌশলটি প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং ধারণাগুলি প্রবর্তন করে আর্থিক বাজার বিশ্লেষণের একটি আকর্ষণীয় নতুন দিকের প্রতিনিধিত্ব করে। যাইহোক, সমস্ত লেনদেনের কৌশলগুলির মতো, পূর্বাভাসগুলি যথাযথ প্রতিক্রিয়া এবং ঝুঁকি মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত হয় এবং এটি বিচ্ছিন্নভাবে নয় বরং বিস্তৃত লেনদেনের পরিকল্পনার অংশ হিসাবে ব্যবহৃত হয়।
/*backtest
start: 2024-07-14 00:00:00
end: 2025-07-12 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT","balance":200000}]
*/
//@version=6
strategy("SHMA + Cassure de Support (Long Only)", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// === ⬇️ PARAMÈTRES UTILISATEUR ===
leftBars = input.int(5, "Bougies à gauche", minval=1)
rightBars = input.int(5, "Bougies à droite", minval=1)
takeProfitPerc = input.float(2.0, "Take Profit (%)", minval=0.1)
stopLossPerc = input.float(1.0, "Stop Loss (%)", minval=0.1)
useShmaExit = input.bool(true, "Attendre croisement SHMA après TP ?")
// === ⬇️ PARAMÈTRES SHMA ===
shmaLength = input.int(21, minval=1, title="Longueur SHMA")
shmaAlpha = input.float(0.5, title="Alpha SHMA", minval=0.01, maxval=1.0)
// === ⬇️ FONCTION SHMA QUANTIQUE ===
hma(src, len) =>
sumInv = 0.0
for i = 0 to len - 1
sumInv += 1 / nz(src[i], 1)
len / sumInv
shma(src, len, alpha) =>
base = hma(src, len)
psi = math.sin(2 * math.pi * (src - base) / src)
energy = ta.ema(psi, len)
base + alpha * energy * src
shmaLine = shma(close, shmaLength, shmaAlpha)
plot(shmaLine, title="SHMA", color=color.orange, linewidth=2)
// === ⬇️ DÉTECTION DU SUPPORT (pivot bas dynamique) ===
pivotLow = ta.pivotlow(low, leftBars, rightBars)
var float support = na
support := na(pivotLow) ? support[1] : pivotLow
plot(support, title="Support", color=color.green, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
// === ⬇️ CONDITIONS D'ENTRÉE LONGUE ===
longCondition = ta.crossover(close, support)
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// === ⬇️ GESTION DES NIVEAUX TP / SL
var float entryPrice = na
if (strategy.opentrades > 0 and na(entryPrice))
entryPrice := strategy.position_avg_price
takeLevel = entryPrice * (1 + takeProfitPerc / 100)
stopLevel = entryPrice * (1 - stopLossPerc / 100)
tpReached = close >= takeLevel
slCondition = close <= stopLevel
// === ⬇️ SORTIE CONDITONNELLE (SL / TP / SHMA)
var bool waitForShma = false
if (tpReached and useShmaExit)
waitForShma := true
exitShmaCondition = waitForShma and ta.crossunder(close, shmaLine)
shouldExit = (tpReached and not useShmaExit) or slCondition or exitShmaCondition
if (shouldExit)
strategy.close("Long")
entryPrice := na
waitForShma := false
// Réinitialisation si aucune position
if (strategy.opentrades == 0)
entryPrice := na