ianzeng123
কৌশল ওভারভিউ
মাল্টি-ডিসিপ্লিনারি ট্রেডিং কৌশল হ’ল একটি পরিমাণগত ট্রেডিং পদ্ধতি যা গেমার তত্ত্ব এবং প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণের সাথে একত্রিত হয়, মূলত বাজারের অংশগ্রহণকারীদের গোষ্ঠীমূলক আচরণ, প্রাতিষ্ঠানিক তহবিল প্রবাহ, তরলতা ফাঁদ এবং ন্যাশ ভারসাম্য অবস্থার সনাক্তকরণের মাধ্যমে উচ্চ-সম্ভাব্যতার ব্যবসায়ের সুযোগগুলি সন্ধান করার জন্য। এই কৌশলটি এই মূল মানসিকতার উপর ভিত্তি করে যে আর্থিক বাজারগুলি বিভিন্ন অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে একটি গেমিং প্রক্রিয়া। এই অংশগ্রহণকারীদের আচরণগত প্যাটার্ন এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রবণতা বিশ্লেষণ করে বাজারের সম্ভাব্য গতিপথের পূর্বাভাস দেওয়া যায়। কৌশলটি স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং লজিক ব্যবহার করে, গতিশীল ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা সিস্টেমের সাথে মিলিত হয়, যা খুচরা বিক্রেতা আতঙ্ক, তহবিলের প্রবাহ এবং তরলতা ফাঁদ দ্বারা সৃষ্ট বাজারের অকার্যকর অবস্থা ক্যাপচার করার উদ্দেশ্যে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি বাজারের চারটি মূল মাত্রা বিশ্লেষণ করে, যা একটি বহুমুখী গেম থিওরি বিশ্লেষণ কাঠামো ব্যবহার করেঃ
গোষ্ঠীগত আচরণ পরীক্ষাকৌশলঃ আরএসআই সূচক ব্যবহার করে (ডিফল্ট 14 চক্র) এবং লেনদেনের বিশ্লেষণের সাথে মিলিত হয় যাতে বাজারে ভীতি বা লোভী আচরণ সনাক্ত করা যায়। যখন আরএসআই 70 এর বেশি হয় এবং লেনদেনের পরিমাণ তার 20 চক্রের চলমান গড়ের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি হয় (ডিফল্ট 2 গুণ) তখন সিস্টেমটি খুচরা বিক্রেতাদের ভীতিজনক ক্রয় হিসাবে চিহ্নিত করে; যখন আরএসআই 30 এর নীচে থাকে এবং একই সাথে লেনদেনের অস্বাভাবিকতা থাকে তখন খুচরা বিক্রেতাদের ভীতিজনক বিক্রয় হিসাবে চিহ্নিত করা হয়। এই চরম পরিস্থিতিগুলি সাধারণত বাজারের সম্ভাব্য বিপরীত হওয়ার ইঙ্গিত দেয়।
তরলতা ফাঁদ বিশ্লেষণকৌশলঃ সাম্প্রতিক উচ্চ-নিম্ন (ডিফল্ট 50 চক্র) স্ক্যান করে, সম্ভাব্য “স্টপ লস হান্ট” অঞ্চলগুলি সন্ধান করে। যখন দাম সাম্প্রতিক উচ্চতা অতিক্রম করে তবে তারপরে উচ্চতার নীচে বন্ধ হয়, এবং লেনদেনের পরিমাণ বৃদ্ধি পায়, তখন সিস্টেমটি মনে করে যে লেনদেনের তরলতা ফাঁদ হতে পারে; এবং বিপরীতভাবে। এই ফাঁদগুলি সাধারণত বড় সংস্থাগুলি দ্বারা স্থাপন করা হয়, যার উদ্দেশ্য হ’ল বিক্রেতাদের ট্রিগার করা।
বিশ্লেষণের জন্য সংস্থার তহবিল: অস্বাভাবিকভাবে বড় লেনদেনের পরিমাণ (ডিফল্ট গড়ের 2.5 গুণ) এবং ক্রমবর্ধমান / বন্টন সূচক (এ / ডি লাইন) পর্যবেক্ষণ করে প্রতিষ্ঠানের ক্রিয়াকলাপ ট্র্যাক করুন। এ / ডি লাইনটি তার 21 চক্রের চলমান গড়ের চেয়ে বেশি এবং বড় লেনদেনের সাথে সংগৃহীত প্রতিষ্ঠান ক্রমবর্ধমান আচরণ হিসাবে চিহ্নিত করা হয়; বিপরীতভাবে বন্টন আচরণ হিসাবে। এছাড়াও, কৌশলটি স্মার্ট মানি সূচক ব্যবহার করে (((ক্লোজ-ওপেন মূল্য) / ((উচ্চতম মূল্য-নিম্নতম মূল্য)*স্মার্ট ফান্ডের দিকনির্দেশনা নিশ্চিত করতে।
নাশ সমীকরণ গণনাকৌশলটি মূল্যের উপর ভিত্তি করে 100 চক্রের চলমান গড় এবং স্ট্যান্ডার্ড ডিভার্জেন্সের উপর ভিত্তি করে, একটি পরিসংখ্যানগত অর্থে “সমতুল্যতা” গণনা করে। যখন দাম এই সমতুল্যতার মধ্যে থাকে, তখন বাজারকে স্থিতিশীল অবস্থায় বিবেচনা করা হয়; যখন দাম সমতুল্যতা থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে বিচ্যুত হয়, তখন এটি অত্যধিক ক্রয় বা বিক্রয় হিসাবে বিবেচিত হয়, সমতুল্যতা ফিরে আসার সম্ভাবনা রয়েছে।
উপরের চারটি মাত্রা বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে, কৌশলটি তিনটি ধরণের লেনদেনের সংকেত তৈরি করেঃ
- বিপরীতমুখী সংকেত: যখন খুচরা বিক্রেতাদের একটি গ্রুপ বিক্রয় ঘটে, তখন একটি ক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়; বিপরীতে বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়।
- গতি সংকেত: যখন দাম নাশ সমতুল্য ব্যান্ডের নীচে থাকে এবং স্মার্ট মানি সূচকটি ইতিবাচক হয় এবং খুচরা বিক্রেতাদের দ্বারা ক্রয় করা হয় না, তখন একটি ক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়; বিপরীতভাবে একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়।
- সমতা প্রত্যাবর্তন সংকেত: যখন দাম নাশ সমতুল্য বন্ডের নিচে থাকে এবং উর্ধ্বমুখী প্রবণতা দেখা দেয় (যখন সমাপ্তির দাম পূর্ববর্তী চক্রের চেয়ে বেশি) এবং একই সাথে গড়ের চেয়ে বেশি লেনদেন হয়, তখন একটি কেনার সংকেত উত্পন্ন হয়; বিপরীতভাবে একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়।
চূড়ান্ত ডাব্লুবিওপি ট্রেডিং সিদ্ধান্তগুলি এই তিনটি ধরণের সংকেতকে একত্রিত করে এবং মিনিম্যাক্স নীতির উপর ভিত্তি করে একটি গতিশীল পজিশন ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমের মাধ্যমে ঝুঁকির এক্সপোজারকে সামঞ্জস্য করে।
কৌশলগত সুবিধা
সমন্বিত বহু-মাত্রিক বাজার তথ্যকৌশলটি কেবলমাত্র মূল্য এবং লেনদেনের পরিমাণের মতো মৌলিক প্রযুক্তিগত সূচকগুলির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে না, তবে বাজার অংশগ্রহণকারীদের আচরণগত প্যাটার্ন, প্রাতিষ্ঠানিক তহবিলের প্রবাহ, তরলতা ফাঁদ এবং পরিসংখ্যানগত ভারসাম্য ইত্যাদির মতো একাধিক কারণকে অন্তর্ভুক্ত করে বাজার সম্পর্কে আরও বিস্তৃত ধারণা সরবরাহ করে।
বিভিন্ন বাজারের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়াগেম থিওরি ফ্রেমওয়ার্কের মাধ্যমে, কৌশলগুলি বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে স্বতঃস্ফূর্তভাবে সামঞ্জস্য করতে সক্ষম হয়। ন্যাশ ভারসাম্য অঞ্চলের মধ্যে, কৌশলগুলি একটি রক্ষণশীল অবস্থান গ্রহণ করে; যখন প্রাতিষ্ঠানিক কার্যকলাপ সনাক্ত করা হয়, তখন কৌশলগুলি আরও আগ্রাসী হয়; যখন খুচরা আতঙ্কের সময় কৌশলগুলি বিপরীতমুখী অপারেশন করে।
গতিশীল ঝুঁকি ব্যবস্থাপনাকৌশলটি একটি সম্পূর্ণ ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা নিয়ে গঠিত, যার মধ্যে রয়েছে স্বয়ংক্রিয় স্টপ লস (ডিফল্ট 2%) এবং টার্গেট লাভ (ডিফল্ট 5%) এবং বাজারের অবস্থার উপর ভিত্তি করে গতিশীল পজিশন অ্যাডজাস্টমেন্ট, যা মিনাম্যাক্স নীতি অনুসারে, মূলধন রক্ষা করার সময় রিটার্নকে অনুকূল করে তোলে।
ভিজ্যুয়ালাইজড সিদ্ধান্ত সমর্থননীতিমালাঃ নীতিমালা একটি সমৃদ্ধ ভিজ্যুয়াল উপাদান প্রদান করে, যার মধ্যে রয়েছে ন্যাশ ভারসাম্য ব্যান্ড, ব্যাকগ্রাউন্ড কালার ইন্ডিকেটর (লাল হল গ্রুপ কেনা, সবুজ হল গ্রুপ বিক্রি, নীল হল এজেন্সি কার্যকলাপ) এবং সংকেত চিহ্নিতকরণ। একই সাথে, দুটি ইনফরমেশন প্যানেল গেমপ্লে স্ট্যাটাস এবং ফিডব্যাক পারফরম্যান্স ডেটা প্রদর্শন করে।
সম্পূর্ণ পর্যালোচনা ফ্রেমওয়ার্ক
কৌশলগত ঝুঁকি
পরামিতি সংবেদনশীলতাকৌশলটির কার্যকারিতা বিভিন্ন পরামিতিগুলির সঠিক সেটিংয়ের উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল। RSI চক্র, লেনদেনের গুণিতক প্রান্তিক, তরলতা প্রত্যাবর্তন সময়, ন্যাশ ভারসাম্য বিচ্যুতি ইত্যাদির মতো পরামিতিগুলি বিভিন্ন বাজার এবং সময় ফ্রেমের সাথে সামঞ্জস্য করতে হবে। অনুপযুক্ত পরামিতি সেটিংটি অত্যধিক ভুল সংকেত বা গুরুত্বপূর্ণ ব্যবসায়ের সুযোগগুলি মিস করতে পারে।
বাজারের গোলমাল: স্বল্প সময়ের ফ্রেমে (যেমন মিনিট স্তর) বাজারের গোলমাল গ্রুপের আচরণ এবং তরলতা ফাঁদগুলির ভুল বোঝাবুঝির কারণ হতে পারে। এই কৌশলটি স্বল্প সময়ের ওঠানামা ফিল্টার করার জন্য মধ্যম থেকে দীর্ঘ সময়ের ফ্রেমে যেমন H1 (ঘন্টা) থেকে D1 (দিনের রেখা) এর জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত।
অতিরিক্ত লেনদেনের ঝুঁকিযেহেতু কৌশলটি তিনটি ধরণের সংকেত উত্সকে একত্রিত করে, তাই কিছু বাজার অবস্থার অধীনে অতিরিক্ত ট্রেডিং সংকেত তৈরি হতে পারে, যার ফলে অতিরিক্ত লেনদেন এবং চার্জের ক্ষয় ঘটে। সংকেত ফিল্টারিং ব্যবস্থা যেমন সংকেত নিশ্চিতকরণ সময়কাল বা শক্তি হ্রাস করার পরামর্শ দেওয়া হয়েছে।
সিস্টেমিক ঝুঁকি প্রকাশ: কৌশলটি মূলত প্রযুক্তিগত সূচক এবং আচরণ বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে, ম্যাক্রো ইকোনমিক ইভেন্ট, নীতি পরিবর্তন বা বড় খবরের মতো সিস্টেমিক ঝুঁকির কারণগুলির সাথে অভিযোজনযোগ্যতার অভাব রয়েছে। বড় বাজার ইভেন্টের সময় কৌশলটি ঝুঁকিটি সঠিকভাবে মূল্যায়ন করতে পারে না এবং বড় ক্ষতির সম্মুখীন হতে পারে।
রেটেড এবং রিয়েল ডিস্কের মধ্যে পার্থক্যপুনর্বিবেচনার ফলাফলের মধ্যে ভবিষ্যদ্বাণী বা ঐতিহাসিক তথ্যের সাথে অত্যধিক মিলের সমস্যা থাকতে পারে। রিয়েল-টাইম লেনদেনের মধ্যে স্লাইডিং, লিকুইডিটির অভাব বা সম্পাদন বিলম্বের মতো কারণগুলি পুনর্বিবেচনার মধ্যে প্রতিফলিত হতে পারে না।
অপ্টিমাইজেশান দিক
মেশিন লার্নিং: মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রবর্তন করা হয়েছে যাতে প্যারামিটার নির্বাচন এবং সংকেত উত্পাদন প্রক্রিয়াটি অপ্টিমাইজ করা যায়। তত্ত্বাবধানে শেখার বা রিফ্রেশ লার্নিং পদ্ধতির মাধ্যমে, বিভিন্ন বাজার পরিবেশের উপর ভিত্তি করে প্যারামিটারগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করা যায়, কৌশলগুলির অভিযোজনযোগ্যতা এবং স্থিতিশীলতা বাড়ানো যায়।
মাল্টি-পিস অ্যানালিটিক্স ইন্টিগ্রেশনকৌশলটিতে একাধিক টাইম ফ্রেম বিশ্লেষণ যুক্ত করুন, উদাহরণস্বরূপ, একই সাথে দিবালোক, 4 ঘন্টা এবং 1 ঘন্টা স্তরের সংকেতগুলি বিবেচনা করুন, কেবলমাত্র একাধিক টাইম ফ্রেম সংকেত একমত হলেই লেনদেন করুন, ভুল সংকেত হ্রাস করুন এবং লেনদেনের সাফল্যের হার বাড়ান।
অস্থিরতার হার সমন্বয় ব্যবস্থা: বাজারের অস্থিরতার গতিশীলতার উপর ভিত্তি করে স্টপ লস লেভেল, টার্গেট প্রফিট রেট এবং পজিশনের আকার সামঞ্জস্য করুন। উচ্চ অস্থিরতার পরিবেশে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ কঠোর করুন, নিম্ন অস্থিরতার পরিবেশে বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য প্যারামিটারগুলিকে কিছুটা শিথিল করুন।
মৌলিক তথ্য সংহতকরণ: ম্যাক্রো ইকোনমিক সূচক, বাজার সংবেদন সূচক বা সংবাদ সংবেদন বিশ্লেষণকে সিদ্ধান্ত গ্রহণের কাঠামোর মধ্যে অন্তর্ভুক্ত করা, প্রযুক্তিগত এবং আচরণগত কারণগুলির পাশাপাশি মৌলিক কারণগুলি বিবেচনা করে একটি আরও বিস্তৃত লেনদেন ব্যবস্থা তৈরি করা।
স্বনির্ধারিত ফিল্টার: একটি স্বনির্ধারিত সংকেত ফিল্টারিং সিস্টেম তৈরি করা, যা ঐতিহাসিক সংকেতের পারফরম্যান্সের উপর ভিত্তি করে গতিশীল সংকেত থ্রেশহোল্ডগুলিকে সামঞ্জস্য করে, কম সম্ভাব্যতার ব্যবসায়ের সুযোগগুলিকে ফিল্টার করে এবং উচ্চ সম্ভাব্যতার ব্যবসায়ের উপর সম্পদকে কেন্দ্রীভূত করে, যার ফলে সামগ্রিক লাভজনকতা এবং মূলধনের দক্ষতা বৃদ্ধি পায়।
ন্যাশ ভারসাম্যের উন্নতি: নাশ সমীকরণ গণনা পদ্ধতির অপ্টিমাইজেশন, একটি অ-রৈখিক পরিসংখ্যানগত মডেল প্রবর্তন করা বা সমীকরণ ব্যান্ডউইথের স্বনির্ধারণকে বিবেচনা করা, সমীকরণ বিচারকে আরও সঠিক করে তোলা, বিশেষত বাজারের রূপান্তর সময় বা উচ্চ অস্থিরতার সময়।
সারসংক্ষেপ
মাল্টি-ডিসিপ্লিনারি গেম থিওরি ট্রেডিং কৌশলটি ক্লাসিক গেম থিওরি নীতিগুলিকে আধুনিক পরিমাণগত বিশ্লেষণ প্রযুক্তির সাথে একত্রিত করে ব্যবসায়ীদের জন্য একটি অনন্য বাজার বিশ্লেষণ কাঠামো সরবরাহ করে। এই কৌশলটি খুচরা আচরণ, প্রাতিষ্ঠানিক ক্রিয়াকলাপ, তরলতা ফাঁদ এবং পরিসংখ্যানগত ভারসাম্যের অবস্থা একসাথে পর্যবেক্ষণ করে বিশৃঙ্খল বাজারে আদেশ খুঁজে পেতে এবং বাজারের অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে গেম থেকে সুবিধা অর্জন করার চেষ্টা করে।
কৌশলটির মূল সুবিধা হ’ল এর বহুমাত্রিক বিশ্লেষণ ক্ষমতা এবং গতিশীল ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা সিস্টেম যা এটিকে বিভিন্ন বাজার পরিবেশের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে এবং তুলনামূলকভাবে স্থিতিশীল ঝুঁকি সমন্বয় রিটার্ন সরবরাহ করতে সক্ষম করে। যাইহোক, কৌশলটির জটিলতা এছাড়াও প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের চ্যালেঞ্জ এবং সম্ভাব্য ওভারফিট ঝুঁকি নিয়ে আসে।
এই কৌশলটি প্রয়োগ করতে ইচ্ছুক ব্যবসায়ীদের জন্য, প্রথমে বিভিন্ন বাজার এবং সময় ফ্রেমে পর্যাপ্ত প্রতিক্রিয়া জানানো, নির্দিষ্ট ট্রেডিং জাতের বৈশিষ্ট্য অনুসারে প্যারামিটারগুলিকে সামঞ্জস্য করা এবং এই নিবন্ধে প্রস্তাবিত অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনাগুলি প্রবর্তন করার পরামর্শ দেওয়া হয়। এছাড়াও, এই কৌশলটি একটি বৃহত্তর ট্রেডিং সিস্টেমের অংশ হিসাবে এবং একক সিদ্ধান্তের ভিত্তিতে নয়, সম্ভবত আরও ভাল ফলাফল অর্জন করতে পারে।
ক্রমাগত উন্নতি এবং অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে, ডাব্লুবিপিও ট্রেডিং কৌশলগুলি ব্যবসায়ীদের সরঞ্জাম বাক্সে একটি শক্তিশালী অস্ত্র হয়ে উঠতে পারে, যা জটিল এবং পরিবর্তনশীল আর্থিক বাজারে একটি টেকসই প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা অর্জনে সহায়তা করে।
/*backtest
start: 2024-08-21 02:40:00
end: 2025-08-03 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
args: [["v_input_int_2",5],["v_input_int_3",5]]
*/
//@version=5
strategy("Game Theory Trading Strategy", overlay=true, initial_capital=10000, pyramiding=3, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// ===========================
// INPUTS - User Settings
// ===========================
// Herd Behavior Parameters
grp1 = "Herd Behavior Analysis"
rsi_length = input.int(14, "RSI Period", group=grp1)
volume_ma_length = input.int(5, "Volume MA Period", group=grp1)
herd_threshold = input.float(2.0, "Herd Behavior Threshold", step=0.1, group=grp1)
// Liquidity Traps
grp2 = "Liquidity Analysis"
liquidity_lookback = input.int(5, "Liquidity Scan Period", group=grp2)
// Institutional Flow
grp3 = "Institutional Flow Detection"
inst_volume_mult = input.float(2.5, "Institutional Volume Multiplier", step=0.1, group=grp3)
inst_ma_length = input.int(5, "Institutional MA Period", group=grp3)
// Nash Equilibrium
grp4 = "Nash Equilibrium"
nash_period = input.int(4, "Nash Equilibrium Period", group=grp4)
nash_deviation = input.float(0.02, "Equilibrium Deviation Rate", step=0.001, group=grp4)
// Risk Management
grp5 = "Risk Management"
use_sl = input.bool(true, "Use Stop Loss", group=grp5)
sl_percent = input.float(2.0, "Stop Loss %", step=0.1, group=grp5)
use_tp = input.bool(true, "Use Take Profit", group=grp5)
tp_percent = input.float(5.0, "Take Profit %", step=0.1, group=grp5)
// ===========================
// CALCULATIONS
// ===========================
// 1. HERD BEHAVIOR DETECTION
// Is RSI at extreme levels?
rsi = ta.rsi(close, rsi_length)
rsi_extreme_high = rsi > 70
rsi_extreme_low = rsi < 30
// Is volume normal?
volume_ma = ta.sma(volume, volume_ma_length)
volume_spike = volume > volume_ma * herd_threshold
// Momentum calculation
momentum = close - close[5]
momentum_ma = ta.sma(momentum, 5)
// Herd behavior score
herd_buying = rsi_extreme_high and volume_spike and momentum > momentum_ma
herd_selling = rsi_extreme_low and volume_spike and momentum < momentum_ma
// 2. LIQUIDITY TRAPS
// Find highest/lowest levels in the last X bars
recent_high = ta.highest(high, liquidity_lookback)
recent_low = ta.lowest(low, liquidity_lookback)
// 心理价位计算（多层级但简单）
round_level_up = close > 100 ? math.round(close / 100) * 100 + 100 : math.round(close / 10) * 10 + 10
round_level_down = close > 100 ? math.round(close / 100) * 100 - 100 : math.round(close / 10) * 10 - 10
// 是否接近心理价位（简单距离判断）
near_psych_up = math.abs(high - round_level_up) / close < 0.01
near_psych_down = math.abs(low - round_level_down) / close < 0.01
// 改进的流动性陷阱检测（保持原逻辑，增加心理价位强化）
liquidity_trap_up = high > recent_high[1] and close < recent_high[1] and volume_spike and near_psych_up
liquidity_trap_down = low < recent_low[1] and close > recent_low[1] and volume_spike and near_psych_down
// 3. INSTITUTIONAL FLOW ANALYSIS
// Large volume trades
institutional_volume = volume > volume_ma * inst_volume_mult
// Accumulation/Distribution
ad = ta.cum(((close - low) - (high - close)) / (high - low) * volume)
ad_ma = ta.sma(ad, inst_ma_length)
accumulation = ad > ad_ma and institutional_volume
distribution = ad < ad_ma and institutional_volume
// Smart Money Index-like
smart_money = (close - open) / (high - low) * volume
smart_money_ma = ta.sma(smart_money, 5)
smart_money_positive = smart_money > smart_money_ma
// 4. NASH EQUILIBRIUM LEVELS
// Price equilibrium zones
price_mean = ta.sma(close, nash_period)
price_std = ta.stdev(close, nash_period)
upper_nash = price_mean + price_std * nash_deviation
lower_nash = price_mean - price_std * nash_deviation
// Is price near Nash equilibrium?
near_nash_equilibrium = close > lower_nash and close < upper_nash
above_nash = close > upper_nash
below_nash = close < lower_nash
// 5. GAME THEORY SIGNALS
// Contrarian signals (opposite to the majority)
contrarian_buy = herd_selling and (accumulation or liquidity_trap_down)
contrarian_sell = herd_buying and (distribution or liquidity_trap_up)
// Momentum signals (trend following but with smart money)
momentum_buy = below_nash and smart_money_positive and not herd_buying
momentum_sell = above_nash and not smart_money_positive and not herd_selling
// Nash equilibrium reversion signals
nash_reversion_buy = below_nash and close > close[1] and volume > volume_ma
nash_reversion_sell = above_nash and close < close[1] and volume > volume_ma
// Main signals
long_signal = contrarian_buy or momentum_buy or nash_reversion_buy
short_signal = contrarian_sell or momentum_sell or nash_reversion_sell
// ===========================
// POSITION MANAGEMENT
// ===========================
// Position size (Game theory minimax principle)
position_size = 1.0
if near_nash_equilibrium
position_size := 0.5 // Lower position size near Nash equilibrium
else if institutional_volume
position_size := 1.5 // Higher position size with institutional flow
// ===========================
// STRATEGY IMPLEMENTATION
// ===========================
// Long positions
if long_signal and strategy.position_size <= 0
strategy.entry("GT Long", strategy.long, qty=position_size)
if use_sl
strategy.exit("Long SL/TP", "GT Long",
stop=close * (1 - sl_percent/100),
limit=use_tp ? close * (1 + tp_percent/100) : na)
// Short positions (only for hedge)
if short_signal and strategy.position_size >= 0
strategy.entry("GT Short", strategy.short, qty=position_size)
if use_sl
strategy.exit("Short SL/TP", "GT Short",
stop=close * (1 + sl_percent/100),
limit=use_tp ? close * (1 - tp_percent/100) : na)
// ===========================
// VISUALIZATION
// ===========================
// Nash Equilibrium Bands
plot(price_mean, "Nash Equilibrium", color=color.orange, linewidth=2)
plot(upper_nash, "Upper Nash", color=color.red, linewidth=1, style=plot.style_line)
plot(lower_nash, "Lower Nash", color=color.green, linewidth=1, style=plot.style_line)
// Background colors
bgcolor(herd_buying ? color.new(color.red, 90) : na, title="Herd Buying")
bgcolor(herd_selling ? color.new(color.green, 90) : na, title="Herd Selling")
bgcolor(institutional_volume ? color.new(color.blue, 95) : na, title="Institutional Volume")
// Signal markers
plotshape(contrarian_buy, "Contrarian Buy", shape.triangleup, location.belowbar, color.green, size=size.small)
plotshape(contrarian_sell, "Contrarian Sell", shape.triangledown, location.abovebar, color.red, size=size.small)
plotshape(liquidity_trap_up, "Liquidity Trap Up", shape.xcross, location.abovebar, color.red, size=size.tiny)
plotshape(liquidity_trap_down, "Liquidity Trap Down", shape.xcross, location.belowbar, color.green, size=size.tiny)