এই কৌশলটি দ্বৈত স্তরের সুপারট্রেন্ড চ্যানেল তৈরি করে এবং যখন দাম চ্যানেলগুলি ভেঙে যায় তখন ট্রেডিং সংকেত উত্পন্ন করে। এটি অভিযোজিত প্রভাবের জন্য দামের অস্থিরতা ব্যবহার করে চ্যানেলের প্রস্থও সামঞ্জস্য করে। এটি প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশলগুলির অন্তর্গত।
মূল্যের স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন এবং অস্থিরতা ATR গণনা করুন, চ্যানেলের প্রস্থ সামঞ্জস্য করতে অস্থিরতা ব্যবহার করুন।
ডাবল-লেয়ার সুপার ট্রেন্ড চ্যানেল তৈরি করুন, অভ্যন্তরীণ স্তর আরও সংবেদনশীল এবং বাইরের স্তর আরও স্থিতিশীল।
যখন দাম অভ্যন্তরীণ বা বাহ্যিক চ্যানেল ভেঙে যায় তখন ক্রয় / বিক্রয় সংকেত তৈরি করুন।
ডাবল চ্যানেলের কাঠামো কিছু ভুয়া ব্রেকআউট ফিল্টার করতে সাহায্য করে।
এটিআর ভোল্টেবিলিটি চ্যানেলের প্রস্থকে অভিযোজিত করে, যখন অভিযোজিত প্রভাবের জন্য ভোল্টেবিলিটি বৃদ্ধি পায় তখন আরও প্রশস্ত হয়।
সুপারট্রেন্ড চ্যানেলগুলি প্রবণতা ট্র্যাকিংয়ে সহজ এবং কার্যকর।
ডাবল চ্যানেল ভুয়া ব্রেকআউট ফিল্টার করে এবং সিগন্যালের গুণমান উন্নত করে।
ভোল্টেবিলিটি অ্যাডাপ্টিভ অ্যাডজাস্টমেন্ট চ্যানেলগুলিকে বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে উপযুক্ত করে তোলে।
সহজ প্যারামিটার টিউনিং দিয়ে বাস্তবায়ন করা সহজ।
ভিজ্যুয়ালাইজড চ্যানেল এবং ব্রেকআউট স্বজ্ঞাত ট্রেডিং সিগন্যাল গঠন করে।
ব্রেকআউট সিগন্যাল ভুল সিগন্যাল তৈরি করতে পারে যার ফলে অপ্রয়োজনীয় ক্ষতি হতে পারে।
এটি প্রবণতার দিকনির্দেশনা নির্ধারণ করতে ব্যর্থ হয়, বিপরীত প্রবণতার ট্রেডিংয়ের ঝুঁকি।
অভিযোজনমূলক সমন্বয় খুব সংবেদনশীল হতে পারে, অতিরিক্ত সমন্বয় সহ।
অনুপযুক্ত প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান অতিরিক্ত ফিটিংয়ের দিকে পরিচালিত করে।
কৌশল অনুসরণকারী একটি প্রবণতা হিসাবে, এটি পরিসীমা-সীমাবদ্ধ বাজারে লড়াই করে।
পরীক্ষার পরামিতিগুলি অনুকূলিতকরণ প্রভাবের উপর প্রভাব ফেলে।
প্রধান প্রবণতা নির্ধারণের জন্য এমএ অন্তর্ভুক্ত করুন।
ভুয়া ভ্রমন এড়ানোর জন্য ব্রেকআউট নিশ্চিতকরণ অপ্টিমাইজ করুন।
ট্রেড প্রতি হারের সীমাতে স্টপ লস যোগ করুন।
ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সিতে চ্যানেল টিউনিং মূল্যায়ন করুন।
মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে গতিশীলভাবে পরামিতি অপ্টিমাইজ করুন।
এই কৌশলটি মূল্যের প্রবণতা ক্যাপচার করতে অভিযোজিত ডাবল সুপারট্রেন্ড চ্যানেলগুলি ব্যবহার করে। এটি প্রবণতা ট্র্যাকিংয়ে সহজ এবং স্বজ্ঞাত। তবে ঝুঁকিগুলির মধ্যে মিথ্যা ব্রেকআউট এবং ভুল প্রবণতা দিক অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। আরও পরামিতি টিউনিং এবং সম্পূরক প্রক্রিয়া কৌশল কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে, এটিকে একটি শক্তিশালী প্রবণতা অনুসরণকারী সিস্টেম করে তোলে।
/*backtest
start: 2023-08-20 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("SuperTrend Cloud Strategy", shorttitle="SuperTrend Cloud Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, initial_capital = 1000)
//Inputs
multi = input(title="Multiplier", type=input.float, step=0.1, defval=3, minval=1)
period = input(title="Period", type=input.integer, step=1, defval=10, minval=1)
SelfAdjust = input(title="Self-Adjusting", type=input.bool, defval = false)
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// BACKTESTING RANGE
// From Date Inputs
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2019, title = "From Year", minval = 1970)
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2020, title = "To Year", minval = 1970)
// Calculate start/end date and time condition
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = true
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
dev = stdev(close, period)
stdDev = (dev / close) * 100 + 1
MultDev = SelfAdjust ? multi * stdDev : multi
up_lev1 = hl2 - MultDev * atr(period)
dn_lev1 = hl2 + MultDev * atr(period)
up_lev2 = hl2 - (MultDev * 2 * atr(period))
dn_lev2 = hl2 + (MultDev * 2 * atr(period))
up_trend1 = 0.0
up_trend1 := close[1] > up_trend1[1] ? max(up_lev1, up_trend1[1]) : up_lev1
up_trend2 = 0.0
up_trend2 := close[1] > up_trend2[1] ? max(up_lev2, up_trend2[1]) : up_lev2
down_trend1 = 0.0
down_trend1 := close[1] < down_trend1[1] ? min(dn_lev1, down_trend1[1]) : dn_lev1
down_trend2 = 0.0
down_trend2 := close[1] < down_trend2[1] ? min(dn_lev2, down_trend2[1]) : dn_lev2
trend1 = 0
trend1 := close > down_trend1[1] ? 1: close < up_trend1[1] ? -1 : nz(trend1[1], 1)
trend2 = 0
trend2 := close > down_trend2[1] ? 1: close < up_trend2[1] ? -1 : nz(trend2[1], 1)
st_line1 = trend1 == 1 ? up_trend1 : down_trend1
st_line2 = trend2 == 1 ? up_trend2 : down_trend2
// Plotting
plot1 = plot(st_line1, color = trend1 == 1 ? color.green : color.red , style = plot.style_line, linewidth = 1, title = "SuperTrend 1")
plot2 = plot(st_line2, color = trend2 == 1 ? color.green : color.red , style = plot.style_line, linewidth = 1, title = "SuperTrend 2")
fill(plot1, plot2, color = color.aqua, title = "Cloud")
buy = crossover(close, st_line1) and close > st_line2 or crossover(close, st_line2) and close > st_line1
sell = crossunder(close, st_line1) and close < st_line2 or crossunder(close, st_line2) and close < st_line1
if(buy and time_cond)
strategy.entry("long", long = true , comment="long")
if (close < st_line1 and time_cond or close < st_line2 and time_cond)
strategy.close("long")
if (not time_cond)
strategy.close_all()