
কোয়ান্টাম ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, আমরা প্রায়শই একটি মূল সমস্যার মুখোমুখি হইঃ একটি একক প্রযুক্তিগত সূচক বাজারের গোলমালের মধ্যে ভুয়া সংকেত তৈরি করতে পারে, যার ফলে ঘন ঘন স্টপ লস এবং তহবিল প্রত্যাহার হয়। সুতরাং, কীভাবে এমন একটি ট্রেডিং সিস্টেম তৈরি করা যায় যা প্রবণতা ধরে এবং গোলমালকে কার্যকরভাবে ফিল্টার করে?
আজকে আমরা যে গাউস চ্যানেলের একাধিক ফিল্টারিং কৌশল বিশ্লেষণ করেছি তা চারটি ভিন্ন মাত্রার প্রযুক্তিগত সূচককে চতুরভাবে একত্রিত করে আমাদেরকে একটি সমাধান প্রদান করেছে যা গভীরভাবে অধ্যয়ন করার যোগ্য।
1. গাউসিয়ান চ্যানেল - ট্রেন্ড সনাক্তকরণের কেন্দ্রবিন্দু
কৌশলটির ভিত্তি হল একটি ৪-স্তরের গসপোলার ফিল্টার, যা ১৪৪টি চক্রের একটি নমুনা উইন্ডো ব্যবহার করে। প্রচলিত মুভিং এভারেজের বিপরীতে, গসপোলার ফিল্টারগুলি গণিতের মডেলিংয়ের মাধ্যমে বাজারের বেশিরভাগ শব্দকে সরিয়ে দেয়, যখন দামের পরিবর্তনের জন্য সংবেদনশীল থাকে।
কী প্যারামিটার সেটিংঃ
২. কিজুন-সেন লাইন (১৩০ চক্র) - মধ্য ও দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা নিশ্চিত
কিজুন-সেন লাইনটি প্রবণতা ফিল্টার হিসাবে ব্যবহৃত হয়, যা ঐতিহ্যগত ২৬ টি চক্রের পরিবর্তে ১৩০ টি চক্রের। এই সমন্বয়টি কী বোঝায়?
দীর্ঘতর চক্রের সেটিংঃ
৩. ভিএপিআই সূচক - লেনদেনের পরিমাণ এবং মূল্য বিশ্লেষণ
ভলিউম অ্যাডজাস্টেড প্রাইস ইন্ডিকেটর (VAPI) লেনদেনের পরিমাণ এবং দামের পরিবর্তনের সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে বাজারের অংশগ্রহণকারীদের আসল উদ্দেশ্য নির্ধারণ করে। VAPI > 0 হলে সমর্থন বেশি, < 0 হলে সমর্থন খালি।
৪. ATR গতিশীল ক্ষতি - ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা
১১-চক্রের ATR-এর ৪.৫ গুণ ব্যবহার করা হয়েছে, যা বাজারের অস্থিরতা বিবেচনা করে এবং বাজারের শব্দ দ্বারা প্ররোচিত খুব ঘনিষ্ঠ স্টপ এড়াতে সাহায্য করে।
এই কৌশলটির সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশ হল এর অনন্য অর্থ ব্যবস্থাপনা পদ্ধতিঃ
ডিসপোজেবল লজিকঃ
কেন এইভাবে ডিজাইন করা হয়েছে?
১. প্রবেশের ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ
২. পজিশনের ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা
৩. সিগন্যাল ফিল্টারিং চারটি প্রযুক্তিগত সূচক একই সাথে নিশ্চিত করেছে যে ভুয়া সংকেতের সম্ভাবনা অনেকটাই কমেছে।
মূল সুবিধাঃ
সম্ভাব্য সীমাবদ্ধতাঃ
১. জাত নির্বাচন প্রধান মুদ্রা জোড়া, শেয়ার ইন্ডেক্স ফিউচার ইত্যাদির মতো প্রবণতাযুক্ত জাতগুলিকে অগ্রাধিকার দিন
২. প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন এটি সুপারিশ করা হয় যে নির্দিষ্ট ট্রেডিং জাতের ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে পুনরাবৃত্তির অপ্টিমাইজেশন করা হবে, বিশেষত নিম্নলিখিত বিষয়গুলিতে মনোযোগ দেওয়া হবেঃ
৩. বাজার পরিস্থিতির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া স্পষ্টতই অস্থির বাজারে, আপনি স্থগিত কৌশল বা প্যারামিটার সেটিং সামঞ্জস্য বিবেচনা করতে পারেন।
এই কৌশলটির মূল্য শুধু প্রযুক্তিগত দিক দিয়ে নয়, বরং এর মধ্যে যে পদ্ধতিগত চিন্তাভাবনা রয়েছে তা থেকেও বেশিঃ
কোয়ান্টাম ট্রেডারদের জন্য, এই কৌশলটি একটি দুর্দান্ত ফ্রেমওয়ার্ক রেফারেন্স সরবরাহ করে। মূল বিষয়টি প্যারামিটারগুলি অনুসরণ করা নয়, বরং এর নকশাটি বোঝা এবং আপনার ট্রেডিং জাত এবং ঝুঁকি পছন্দ অনুসারে যথাযথভাবে সামঞ্জস্য করা।
মনে রাখবেন, সেরা কৌশলটি সবচেয়ে জটিল নয়, বরং আপনার ট্রেডিং স্টাইল এবং বাজারের পরিবেশের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত।
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-04-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT","balance":500000}]
*/
// @version=6
strategy("Gaussian Channel Strategy – GC + Kijun (120) + VAPI Gate + ATR(4.5x) + 75/25 TP-TRAIL + Extra %TP",
overlay=true)
// =============================
// ======= INPUTS ==============
// =============================
N_poles = input.int(4, "Gaussian Poles", minval=1, maxval=9)
per = input.int(144, "Sampling Period", minval=2)
mult = input.float(1.414, "Filtered TR Multiplier", step=0.001)
src = input.source(hlc3, "Source")
modeLag = input.bool(false, "Reduced Lag Mode")
modeFast = input.bool(false, "Fast Response Mode")
kijunLen = input.int(130, "Kijun-Sen Period")
vapiLen = input.int(10, "VAPI Length")
vapiThresh= input.float(0.0, "VAPI Threshold (0 = zero line)")
atrLen = input.int(11, "ATR Length (RMA)")
slATRmul = input.float(4.5, "SL = ATR ×", step=0.1)
rr_fixed = input.float(3.5, "Fixed TP RR (Leg A)", step=0.1)
allocA = input.float(75, "Allocation %: Fixed TP Leg", minval=1, maxval=99)
riskPct = input.float(3.0, "Risk % of Equity per Trade", step=0.1, minval=0.1, maxval=10)
tpEnable = input.bool(true, "Enable Extra % Take Profit")
tpPctLong = input.float(10.0, "Extra Long TP % of Entry", step=0.1, minval=0)
tpPctShort = input.float(10.0, "Extra Short TP % of Entry", step=0.1, minval=0)
// =============================
// ===== CORE COMPONENTS =======
// =============================
atr = ta.rma(ta.tr(true), atrLen)
donchian_avg(len) => (ta.highest(high, len) + ta.lowest(low, len)) / 2.0
kijun = donchian_avg(kijunLen)
// --- VAPI_LB (LazyBear) ---
rs(x, len) => ta.cum(x) - nz(ta.cum(x)[len])
v_x = (2*close - high - low) / math.max(high - low, syminfo.mintick)
v_tva = rs(volume * v_x, vapiLen)
v_tv = rs(volume, vapiLen)
v_va = 100 * (v_tva / v_tv)
// =============================
// ===== Gaussian Channel ======
// =============================
f_filt9x(_a, _s, _i) =>
int _m2 = 0, int _m3 = 0, int _m4 = 0, int _m5 = 0, int _m6 = 0,
int _m7 = 0, int _m8 = 0, int _m9 = 0, float _f = 0.0, _x = (1 - _a)
_m2 := _i == 9 ? 36 : _i == 8 ? 28 : _i == 7 ? 21 : _i == 6 ? 15 : _i == 5 ? 10 : _i == 4 ? 6 : _i == 3 ? 3 : _i == 2 ? 1 : 0
_m3 := _i == 9 ? 84 : _i == 8 ? 56 : _i == 7 ? 35 : _i == 6 ? 20 : _i == 5 ? 10 : _i == 4 ? 4 : _i == 3 ? 1 : 0
_m4 := _i == 9 ? 126 : _i == 8 ? 70 : _i == 7 ? 35 : _i == 6 ? 15 : _i == 5 ? 5 : _i == 4 ? 1 : 0
_m5 := _i == 9 ? 126 : _i == 8 ? 56 : _i == 7 ? 21 : _i == 6 ? 6 : _i == 5 ? 1 : 0
_m6 := _i == 9 ? 84 : _i == 8 ? 28 : _i == 7 ? 7 : _i == 6 ? 1 : 0
_m7 := _i == 9 ? 36 : _i == 8 ? 8 : _i == 7 ? 1 : 0
_m8 := _i == 9 ? 9 : _i == 8 ? 1 : 0
_m9 := _i == 9 ? 1 : 0
_f := math.pow(_a, _i) * nz(_s) +
_i * _x * nz(_f[1]) - (_i >= 2 ?
_m2 * math.pow(_x, 2) * nz(_f[2]) : 0) + (_i >= 3 ?
_m3 * math.pow(_x, 3) * nz(_f[3]) : 0) - (_i >= 4 ?
_m4 * math.pow(_x, 4) * nz(_f[4]) : 0) + (_i >= 5 ?
_m5 * math.pow(_x, 5) * nz(_f[5]) : 0) - (_i >= 6 ?
_m6 * math.pow(_x, 6) * nz(_f[6]) : 0) + (_i >= 7 ?
_m7 * math.pow(_x, 7) * nz(_f[7]) : 0) - (_i >= 8 ?
_m8 * math.pow(_x, 8) * nz(_f[8]) : 0) + (_i == 9 ?
_m9 * math.pow(_x, 9) * nz(_f[9]) : 0)
f_pole(_a, _s, _i) =>
_f1 = f_filt9x(_a, _s, 1), _f2 = (_i >= 2 ? f_filt9x(_a, _s, 2) : 0), _f3 = (_i >= 3 ? f_filt9x(_a, _s, 3) : 0)
_f4 = (_i >= 4 ? f_filt9x(_a, _s, 4) : 0), _f5 = (_i >= 5 ? f_filt9x(_a, _s, 5) : 0), _f6 = (_i >= 6 ? f_filt9x(_a, _s, 6) : 0)
_f7 = (_i >= 7 ? f_filt9x(_a, _s, 7) : 0), _f8 = (_i >= 8 ? f_filt9x(_a, _s, 8) : 0), _f9 = (_i == 9 ? f_filt9x(_a, _s, 9) : 0)
_fn = _i == 1 ? _f1 : _i == 2 ? _f2 : _i == 3 ? _f3 : _i == 4 ? _f4 : _i == 5 ? _f5 : _i == 6 ? _f6 : _i == 7 ? _f7 : _i == 8 ? _f8 : _i == 9 ? _f9 : na
[_fn, _f1]
beta = (1 - math.cos(4*math.asin(1)/per)) / (math.pow(1.414, 2/N_poles) - 1)
alpha = - beta + math.sqrt(math.pow(beta, 2) + 2*beta)
lag = (per - 1) / (2.0 * N_poles)
srcdata = modeLag ? src + (src - nz(src[lag])) : src
tr_raw = ta.tr(true)
trdata = modeLag ? tr_raw + (tr_raw - nz(tr_raw[lag])) : tr_raw
[filt_n, filt_1] = f_pole(alpha, srcdata, N_poles)
[filt_n_tr, filt_1_tr] = f_pole(alpha, trdata, N_poles)
filt = modeFast ? (filt_n + filt_1)/2.0 : filt_n
filttr = modeFast ? (filt_n_tr + filt_1_tr)/2.0 : filt_n_tr
hband = filt + filttr * mult
lband = filt - filttr * mult
// =============================
// ===== Signals & Filters =====
// =============================
doLong = close > filt and close > kijun and v_va > vapiThresh
doShort = close < filt and close < kijun and v_va < -vapiThresh
// =============================
// ===== Position Sizing =======
// =============================
riskValue = strategy.equity * (riskPct/100.0)
slDist = atr * slATRmul
qtyTotal = slDist > 0 ? riskValue / slDist : 0.0
qtyA = qtyTotal * (allocA/100.0)
qtyB = qtyTotal * ((100 - allocA)/100.0)
// =============================
// ===== Order Execution =======
// =============================
var float trailStopL = na
var float trailStopS = na
inLong = strategy.position_size > 0
inShort = strategy.position_size < 0
entryPx = strategy.position_avg_price
// Entries
if doLong and not inLong and strategy.position_size <= 0
strategy.order("L-A", strategy.long, qty=qtyA)
strategy.order("L-B", strategy.long, qty=qtyB)
trailStopL := na
if doShort and not inShort and strategy.position_size >= 0
strategy.order("S-A", strategy.short, qty=qtyA)
strategy.order("S-B", strategy.short, qty=qtyB)
trailStopS := na
// LONG management
if inLong
slL = entryPx - slDist
tpA = entryPx + rr_fixed * slDist
// Leg A: 固定RR止盈 + 止损
strategy.exit("TP/SL-LA", from_entry="L-A", limit=tpA, stop=slL)
// Leg B: 追踪止损
trailStopL := na(trailStopL[1]) or strategy.position_size[1] <= 0 ? slL : math.max(trailStopL[1], close - slDist)
strategy.exit("Trail-LB", from_entry="L-B", stop=trailStopL)
// 额外百分比止盈
if tpEnable and high >= entryPx * (1 + tpPctLong/100.0)
strategy.close("L-A", comment="ExtraTP")
strategy.close("L-B", comment="ExtraTP")
// SHORT management
if inShort
slS = entryPx + slDist
tpA = entryPx - rr_fixed * slDist
// Leg A: 固定RR止盈 + 止损
strategy.exit("TP/SL-SA", from_entry="S-A", limit=tpA, stop=slS)
// Leg B: 追踪止损
trailStopS := na(trailStopS[1]) or strategy.position_size[1] >= 0 ? slS : math.min(trailStopS[1], close + slDist)
strategy.exit("Trail-SB", from_entry="S-B", stop=trailStopS)
// 额外百分比止盈
if tpEnable and low <= entryPx * (1 - tpPctShort/100.0)
strategy.close("S-A", comment="ExtraTP")
strategy.close("S-B", comment="ExtraTP")
// =============================
// ===== 图表绘制 ==============
// =============================
fcolor = filt > nz(filt[1]) ? color.new(color.lime, 0) : filt < nz(filt[1]) ? color.new(color.red, 0) : color.new(color.gray, 0)
plotFilter = plot(filt, title="GC Filter", color=fcolor, linewidth=2)
plotH = plot(hband, title="GC High Band", color=fcolor)
plotL = plot(lband, title="GC Low Band", color=fcolor)
fill(plotH, plotL, color=color.new(fcolor, 80))
plot(kijun, "Kijun-Sen", color=color.new(color.maroon, 0))
// 信号标记
plotshape(doLong, title="Long Setup", style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.lime, 0), size=size.tiny, text="ENTRY L")
plotshape(doShort, title="Short Setup", style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.fuchsia, 0), size=size.tiny, text="ENTRY S")