ওরিওন ট্রেডিং কৌশল পরিমাণগত ট্রেডিংয়ের জন্য একাধিক প্রযুক্তিগত সূচককে একীভূত করে। এর লক্ষ্য হ'ল বাজারের শীর্ষ এবং নীচে প্রাথমিকভাবে সনাক্ত করা যাতে ব্যবসায়ীরা সময়মত ক্রয় এবং বিক্রয় সিদ্ধান্ত নিতে পারে। কৌশলটি একটি অনন্য পূর্বাভাস বক্ররেখা প্রক্রিয়া ব্যবহার করে প্রকৃত মূল্য বিপরীত হওয়ার আগে ট্রেডিং সংকেত উত্পন্ন করার চেষ্টা করে।
কৌশলটির মূলটি হল মালিকানাধীন ওরিয়ন সিগন্যাল বক্ররেখা। এই বক্ররেখাটি একটি যৌগিক সংকেত তৈরি করতে এমএসিডি, ডাব্লুপিআর, স্টক, আরএসআই ইত্যাদি সহ একাধিক সূচককে সংশ্লেষণ করে। এটি চূড়ান্ত বক্ররেখা তৈরি করতে সুপার-সমনীকরণের মাধ্যমে প্রক্রিয়াজাত করা হয়।
সমালোচনামূলকভাবে, কার্ভটিতে একটি পূর্বাভাস মডেলও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা কার্ভের ঢালের পরিবর্তনগুলি বিশ্লেষণ করে সম্ভাব্য বিপরীত 1-2 বার এগিয়ে পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করে। যখন পূর্বাভাস কার্ভ প্রকৃত কার্ভ থেকে বিচ্যুত হয়, তখন প্রাথমিক ট্রেডিং সংকেত তৈরি করা যেতে পারে।
অতিরিক্তভাবে, একটি গতির তরঙ্গ সূচক একটি বৃহত্তর সময়সীমার উপর প্রবণতা দিক নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। যখন তরঙ্গের দিক পরিবর্তন হয়, তখন এটি একটি বৃহত্তর ডিগ্রি বিপরীত হতে পারে।
অবশেষে, কৌশলটি যখন সংকেতগুলি ট্রিগার হয় তখন কেনা এবং বিক্রয় পরামর্শ সরবরাহ করে। ব্যবসায়ীরা সিদ্ধান্ত নিতে পারে যে তারা তাদের অনুসরণ করবে কিনা।
একাধিক সূচক সঠিকতা উন্নত করে সূচকগুলির সংমিশ্রণ প্রবণতা এবং স্পট বিপরীততা নিশ্চিত করতে সাহায্য করে, একক সূচক ফাঁদ এড়ানো।
পূর্বাভাস মডেলটি বিপরীতমুখী সতর্কতা প্রদান করে পূর্বাভাস কার্ভ প্রকৃত সংকেতগুলিকে এগিয়ে নিয়ে যেতে পারে, ট্রেডিং সিদ্ধান্তগুলিকে একটি অগ্রগতি প্রদান করে।
গতির তরঙ্গ সামগ্রিক প্রবণতার দিক নির্ধারণ করে উচ্চতর সময়সীমার গতির তরঙ্গ অন্তর্ভুক্ত করা প্রধান প্রবণতার বিরুদ্ধে ট্রেডিং এড়ায়।
কাস্টমাইজযোগ্য পরামিতি বিভিন্ন পণ্যের জন্য উপযুক্ত ব্যবহারকারীরা বিভিন্ন ট্রেডিং পণ্যের বৈশিষ্ট্য অনুসারে সূচক পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করতে পারেন।
পূর্বাভাস মডেল অতিরিক্ত ট্রেডিং হতে পারে পূর্বাভাস মডেলটি মিথ্যা সংকেত তৈরি করতে পারে। অন্ধভাবে এটি অনুসরণ করা অতিরিক্ত ট্রেডিংয়ের দিকে পরিচালিত করতে পারে।
একাধিক পরামিতি সহ কঠিন অপ্টিমাইজেশন অসংখ্য পরামিতির সাথে, সর্বোত্তম সমন্বয় খুঁজে বের করার জন্য বিস্তৃত ডেটা সেট এবং দীর্ঘস্থায়ী পরীক্ষার প্রয়োজন।
সূচকের কার্যকারিতা সতর্কতার সাথে মূল্যায়ন করা প্রয়োজন প্রতিটি সূচকের প্রকৃত বর্ধিত উপকারিতা সাবধানে মূল্যায়ন করা প্রয়োজন যাতে অতিরিক্ততা এড়ানো যায়।
বাস্তব জগতে ট্রেডিং খরচ বিবেচনা করা উচিত ঘন ঘন লেনদেনের ফলে ব্যয় বেশি হয়। ব্যাকটেস্টে বাস্তব জগতের খরচ অন্তর্ভুক্ত করা প্রয়োজন।
পূর্বাভাস মডেল মূল্যায়ন এবং সমন্বয়
ভবিষ্যদ্বাণী সঠিকতা মূল্যায়ন এবং নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করার জন্য পরামিতি অপ্টিমাইজ।
রিডন্ড্যান্স হ্রাস করে মডেলকে সহজ করুন অপ্রয়োজনীয় জটিলতা দূর করার জন্য সূচক কার্যকারিতা মূল্যায়ন এবং মডেল সরলীকরণ গ্রহণ করা।
বিভিন্ন বাজারে স্থিতিশীলতা পরীক্ষা অপ্টিমাইজেশান ফলাফল এবং দৃঢ়তা যাচাই করার জন্য মাল্টি-মার্কেট ব্যাকটেস্ট পরিচালনা করুন।
বাস্তব বিশ্বের খরচ উপর ভিত্তি করে কৌশল সামঞ্জস্য কম ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সির জন্য কৌশল পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করার জন্য ব্যাকটেস্টে বাস্তব বিশ্বের ব্যয় প্রবর্তন করুন।
ওরিওন কৌশলটি একাধিক সূচক এবং একটি অনন্য পূর্বাভাস বক্ররেখা সংমিশ্রণ করে যাতে দ্রুত বাঁকগুলি সনাক্ত করার চেষ্টা করা যায়। এর গুণাবলী রয়েছে তবে স্কেলযোগ্যতাও সীমাবদ্ধ। সতর্ক দৃষ্টিভঙ্গি প্রয়োজন। স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিংয়ে স্থিতিশীল দীর্ঘমেয়াদী লাভ অর্জনের জন্য সংকেত কার্যকারিতা এবং ব্যয় কার্যকারিতার মতো দিকগুলি থেকে অবিচ্ছিন্ন অপ্টিমাইজেশান প্রয়োজন।
/*backtest start: 2023-09-17 00:00:00 end: 2023-09-21 22:00:00 period: 3m basePeriod: 1m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // © OrionAlgo // () /? | () |\| /\ |_ (_, () // //@version=4 version = '2.0' strategy("Orion Algo Strategy v"+version, shorttitle="Orion Algo Strategy v"+version, overlay=false, pyramiding=100) // Getting inputs -------------------------------------------------------------- userAgreement = input(true, title='I understand that Orion Algo cannot be 100% accurate and overall performance will shift with market conditions. While Orion Algo increases my chances of entering better positions, I must use smart trade management. ', type=input.bool,group='User Agreement ─────────────', tooltip='In order to use Orion Algo, you must click the checkbox to acknowledge the user agreement') src = close //smoothing inputs ------------------------------------------------------------- //superSmooth = input(true, title='Super Smooth', inline='Super Smooth', group='Smoothing ─────────────────') superSmooth = true smoothType = 1 superSmoothStrength = input(10, title='Super Smooth',minval = 3, inline='Super Smooth', group='Signal ────────────────────', tooltip='Smooths the signal. Lower values move pivots to the left while increasing noise, higher values move pivots to the right and reduce noise. 8 is a good mix of both') // set to timeframe for decent results? //trendSmoothing = input(30, title='Trend Smooth',minval = 3, group='Smoothing ─────────────────') // set to timeframe for decent results? trendSmoothing = 30 // set to timeframe for decent results? showPrediction = input(false, title='Prediction', group='Signal ────────────────────',inline='prediction') predictionBias = input(0.45, minval = 0.,maxval=1., step=0.05, title='Bias', group='Signal ────────────────────',inline='prediction') showPredictionCurve = input(true, title='Curve', group='Signal ────────────────────',inline='prediction', tooltip='Prediction model that attempts to predict short range reversals (0-2 bars). Adjust Bias to change the prediction curve.') //momentum wave inputs --------------------------------------------------------- showMomentumWave = input(true, 'Momentum Wave', group='Momentum Wave ─────────────', inline='mom') momentumWaveLength = input(3, '', group='Momentum Wave ─────────────', inline='mom', tooltip='Secondary signal that shows medium to large movements based on the input variable. The wave will change depending on the current timeframe.') momentumOutside = input(true, 'Position Outside', group='Momentum Wave ─────────────', inline='mom2', tooltip='Positions the wave outside of the main signal area.') //visuals input----------------------------------------------------------------- useDarkMode = input(true, 'Dark Mode', group='Visuals ───────────────────',inline='Colors') // 0:backgroundlines, 1:signal, 2:bullish, 3:bearish, 4:hiddenbull, 5:hiddenbear, 6:deltav, 7:prediction, 8:predictionbull, 9:predictionbear, 10:dash, 11:mom2 visualMode = input('Pro', 'Mode',options=['Beginner', 'Pro'] ,group='Visuals ───────────────────') dashOn = input(true, "Dashboard", group='Dashboard ─────────────────', inline='dash', tooltip='A dashboard with some usefual stats') dashColor = color.new(#171a27, 100) showPivots = input(true, title='Signal Pivots', group='Pivots ────────────────────',inline='pivots') showPredictionPivots = input(false, title='Prediction Pivots', group='Pivots ────────────────────',inline='pivots') // Functions ------------------------------------------------------------------- f_secureSecurity(_symbol, _res, _src) => security(_symbol, _res, _src,barmerge.gaps_on, lookahead = barmerge.lookahead_on) f_slope(x) => slopePeriod = 1 (x - x[slopePeriod]) / slopePeriod f_superSmooth(inputVal,smoothType) => smoothType==1? (hma(inputVal,superSmoothStrength)) : smoothType==2? (ema((ema((ema(inputVal,3)),3)),superSmoothStrength)): smoothType==3? linreg(inputVal,superSmoothStrength,0) : smoothType==4? (hma(inputVal,superSmoothStrength * momentumWaveLength)) : na f_bias(bias, min, max) => (bias * (max - min) ) + min f_resInMinutes() => _resInMinutes = timeframe.multiplier * ( timeframe.isseconds ? 1. / 60. : timeframe.isminutes ? 1. : timeframe.isdaily ? 1440. : timeframe.isweekly ? 10080. : timeframe.ismonthly ? 43800. : na) f_resFromMinutes(_minutes) => _minutes <= 0.0167 ? "1S" : _minutes <= 0.0834 ? "5S" : _minutes <= 0.2500 ? "15S" : _minutes <= 0.5000 ? "30S" : _minutes <= 1 ? "1": _minutes <= 1440 ? tostring(round(_minutes)) : _minutes <= 43800 ? tostring(round(min(_minutes / 1440, 365))) + "D" : tostring(round(min(_minutes / 43800, 12))) + "M" f_output_signal()=> a = ((ema(close, 12) - ema(close, 26)) - ema((ema(close, 12) - ema(close, 26)), 8))/10 b = wpr(8) c = (100 * ( close + 2*stdev( close, 21) - sma( close, 21 ) ) / ( 4 * stdev( close, 21 ) )) d = (rsi(close - sma(close, 21)[11],8)*2)-100 e = (rsi(fixnan(100 * rma(change(high) > change(low) and change(high) > 0 ? change(high) : 0, 1) / rma(tr, 1)) - fixnan(100 * rma(change(low) > change(high) and change(low) > 0 ? change(low) : 0, 1) / rma(tr, 1)),8)*2)-100 //causes slow down f = rsi((((close-( (sum(volume, 20) - volume)/sum(volume, 20)) + (volume*close/sum(volume, 20)))/((close+( (sum(volume, 20) - volume)/sum(volume, 20)) + (volume*close/sum(volume, 20)))/2)) * 100),8)-100 g = (rsi(sma(highest(high,14)-lowest(low,14)==0.0?0.0:(close-lowest(low,14))/highest(high,14)-lowest(low,14)-0.5,max(1,int(2))),8)*2)-100 //causes slow down avg(a,b,c,d,e,f,g)*2 output_signal = f_output_signal() output_signal := f_superSmooth(output_signal,1) // output_signal2 = plot(f_superSmoothSlow(f_output_signal()), color=color.blue, linewidth=2) //Orion Signal Higher Timeframe / Momentum Wave -------------------------------- f_momentumWave(wavelength,smooth) => currentMinutes = f_resInMinutes() m = currentMinutes * wavelength //multiply current resolution by momentumWaveLength to get higher resolution momentumWaveRes = f_resFromMinutes(m) f_secureSecurity(syminfo.tickerid, momentumWaveRes,f_superSmooth(f_output_signal(),1)) // Plot ------------------------------------------------------------------------ f_color(x) => if userAgreement white = useDarkMode ? #e5e4f4 : #505050ff lightgray = useDarkMode ? #808080 : #909090ff gray = useDarkMode ? #808080 : #505050ff //blue = useDarkMode ? #007EA7 : #007EA7ff blue = useDarkMode ? #2862FFFF : #2862FFFF // 0:backgroundlines, 1:signal, 2:bullish, 3:bearish, 4:hiddenbull, 5:hiddenbear, 6:deltav, 7:prediction, 8:predictionbull, 9:predictionbear, 10:trendbull, 11:trendbear, 12:dash, 13:mom1, 14:mom2 x==0? lightgray : x==1? gray : x==2? white : x==3? blue : x==4? white : x==5? blue : x==6? blue : x==7? blue : x==8? white : x==9? blue : x==10? blue : x==11? blue : na // Lines ----------------------------------------------------------------------- h1 = plot(0, "Mid Band", color=f_color(0),editable=0, transp=80) // Signal ---------------------------------------------------------------------- orionSignal = plot(output_signal, title="Orion Signal Curve", style=plot.style_line,linewidth=1, transp=0, color= f_color(1), offset=0,editable=0) // Momentum Wave --------------------------------------------------------------- momWave = f_momentumWave(momentumWaveLength,1) p_momWave = plot(showMomentumWave? momentumOutside? (momWave/2) -150 : momWave : na, color=f_color(11), linewidth=showMomentumWave and momentumOutside ? 1 : 2, editable =0, transp=50, style=momentumOutside? plot.style_area : plot.style_line, histbase=-200) //two tone color doesnt want to work with this for some reason. // Divergence ------------------------------------------------------------------ osc = output_signal plFound = osc > osc [1] and osc[1] < osc[2] phFound = osc < osc [1] and osc[1] > osc[2] // bullish plot( plFound and visualMode=='Pro'? osc[1] - 10 : na, offset=0, title="Regular Bullish", linewidth=3, color=showPivots ? f_color(2) :na, transp=0, style=plot.style_circles, editable=0 ) plotshape( plFound and visualMode=='Beginner'? osc[1] - 10 : na, offset=0, title="Regular Bullish", size=size.tiny, color=showPivots ? f_color(2) :na, transp=0, style=shape.labelup, text = 'Buy', textcolor= color.black, location=location.absolute, editable=0 ) // bearish plot( phFound and visualMode=='Pro'? osc[1] + 10: na, offset=0, title="Regular Bearish", linewidth=3, color=showPivots ? f_color(3):na, transp=0, style=plot.style_circles, editable=0 ) plotshape( phFound and visualMode=='Beginner'? osc[1] + 10: na, offset=0, title="Regular Bearish", size=size.tiny, color=showPivots ? f_color(3):na, transp=0, style=shape.labeldown, text = 'Sell', textcolor= color.white, location=location.absolute, editable=0 ) // Delta v --------------------------------------------------------------------- slope = f_slope(output_signal)*1.5 // Prediction from Delta v ----------------------------------------------------- output_prediction = f_bias(predictionBias, slope, output_signal) prediction_bullish = output_prediction>output_prediction[1] and output_prediction[1]<output_prediction[2] ?true:false prediction_bearish = output_prediction<output_prediction[1] and output_prediction[1]>output_prediction[2] ?true:false plot(showPrediction and showPredictionCurve?output_prediction:na,title='Prediction Curve', color=f_color(7), editable=0) //prediction bull plot(showPrediction?showPredictionPivots?output_prediction>output_prediction[1] and output_prediction[1]<output_prediction[2]?showPredictionCurve?output_prediction:output_signal:na:na:na, title='Prediction Bullish',color=f_color(8), style=plot.style_circles, linewidth=2, editable=0) //prediction bear plot(showPrediction?showPredictionPivots?output_prediction<output_prediction[1] and output_prediction[1]>output_prediction[2]?showPredictionCurve?output_prediction:output_signal:na:na:na, title='Prediction Bearish', color=f_color(9), style=plot.style_circles, linewidth=2, editable=0) // User Aggreement ------------------------------------------------------------- plotshape(userAgreement==false?0:na,title='Welcome', text='Welcome to Orion Algo! Please double click me to enable signals',textcolor=color.black,color=color.white,offset=0,size=size.huge,style=shape.labeldown,location=location.absolute, transp=0, show_last=1, editable=0) plotshape(userAgreement==false?0:na,title='Welcome', text='Welcome to Orion Algo! Please double click me to enable signals',textcolor=color.black,color=color.white,offset=-100,size=size.huge,style=shape.labeldown,location=location.absolute, transp=0, show_last=1, editable=0) // Alerts ---------------------------------------------------------------------- alertcondition(plFound,title='1. Bullish (Big Dot)', message='Bullish Signal (Big Dot)') alertcondition(phFound,title='2. Bearish (Big Dot)', message='Bearish Signal (Big Dot)') alertcondition(prediction_bullish,title='3. Prediction Bullish (Small Dot)', message='Prediction Bullish Signal (Small Dot)') alertcondition(prediction_bearish,title='4. Prediction Bearish (Small Dot)', message='Prediction Bearish Signal (Small Dot)') // Strategy -------------------------------------------------------------------- i_strategy = input(defval='dca long', title='strategy', options=['simple','dca long']) i_pyramid = input(10, 'pyramid orders') // Simple Strat if (i_strategy == 'simple') longCondition = crossover(output_signal, output_signal[1]) if (longCondition) strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long) shortCondition = crossunder(output_signal, output_signal[1]) if (shortCondition) strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short) // DCA Strat i_percent_exit = input(2.0,'percent exit in profit')/100 i_percent_drop = input(2.0,'percent drop before each entry')/100 var entryPrice = 0.0 var exitPrice = 0.0 var inTrade = false var tradeCount = 0 var moneyInTrade = 0.0 if(output_signal > output_signal[1] and output_signal[1]<=output_signal[2] and i_strategy=='dca long') //if (true) if (inTrade==false) strategy.entry('Long',long=true) entryPrice:=close moneyInTrade:=close exitPrice:=entryPrice + (entryPrice*(i_percent_exit)) inTrade:=true tradeCount := 1 if (inTrade==true and close <= (entryPrice-(entryPrice*(i_percent_drop) ))) //calculate DCA //math is incorrect!!! if (tradeCount <= i_pyramid) tradeCount := tradeCount+1 entryPrice:=close moneyInTrade := moneyInTrade+close exitPrice2 = moneyInTrade / tradeCount exitPrice := exitPrice2 + (exitPrice2 *(i_percent_exit)) strategy.entry('Long',long=true) if(close >= exitPrice and inTrade==true and output_signal <= output_signal[1] and output_signal[1]>=output_signal[2] and i_strategy=='dca long') inTrade:=false strategy.close('Long') // Dashboard ------------------------------------------------------------------- //deltav deltav = slope