মাল্টি টাইমফ্রেম স্টোকাস্টিক ক্রসওভার কৌশল
লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১০-২৪ 14:44:00ট্যাগঃ
সারসংক্ষেপ
মাল্টি টাইমফ্রেম স্টোকাস্টিক ক্রসওভার কৌশলটি একটি সাধারণ প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল। এটি বিভিন্ন সময়সীমার (যেমন দৈনিক, সাপ্তাহিক, মাসিক ইত্যাদি) জুড়ে স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন মান গণনা করে, একাধিক কে এবং ডি লাইন তৈরি করে, চলমান গড় তৈরি করতে এই লাইনগুলির গড় নেয় এবং দ্রুত লাইনটি ধীর লাইনের উপরে অতিক্রম করলে দীর্ঘ এবং দ্রুত লাইনটি ধীর লাইনের নীচে অতিক্রম করলে সংক্ষিপ্ত হয়। একাধিক সময়সীমার জুড়ে স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন লাইনগুলি একত্রিত করে, এই কৌশলটি কার্যকরভাবে বাজার গোলমাল ফিল্টার করতে পারে এবং প্রভাবশালী প্রবণতা ক্যাপচার করতে পারে।
কৌশলগত যুক্তি
এই কৌশলটির মূল যুক্তি হ'ল একাধিক সময়সীমার মধ্যে স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন গণনা করা এবং তারপরে ট্রেডিং সংকেত উত্পন্ন করার জন্য গড় নেওয়া।
প্রথমত, কৌশলটি দৈনিক, সাপ্তাহিক এবং মাসিক সময়সীমার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ 5 টি গ্রুপের বিভিন্ন পরামিতির অধীনে স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশনগুলির K মান গণনা করেঃ
smoothK = input(55)
SMAsmoothK = input(13)
k = sma(stoch(price, high, low, smoothK), SMAsmoothK)
smoothK1 = input(89)
SMAsmoothK1 = input(8)
k1 = sma(stoch(price, high, low, smoothK1), SMAsmoothK1)
...
smoothK4 = input(377)
SMAsmoothK4 = input(2)
k4 = sma(stoch(price, high, low, smoothK4), SMAsmoothK4)
তারপর এটি যথাক্রমে বিভিন্ন পরামিতির সাথে D রেখা গণনা করেঃ
smoothD = input(34)
d = sma(k, smoothD)
...
smoothD4 = input(233)
d4 = sma(k4, smoothD4)
এরপরে, এটি দ্রুত রেখা কাভজি এবং ধীর রেখা ড্যাভজি পেতে কে এবং ডি রেখাগুলির গড় গণনা করেঃ
Kavg = avg(k,k1,k2,k3,k4)
Davg = avg(d,d1,d2,d3,d4)
অবশেষে, এটি দীর্ঘ হয় যখন কাভগ ড্যাভগের উপরে অতিক্রম করে, এবং যখন কাভগ ড্যাভগের নীচে অতিক্রম করে তখন এটি সংক্ষিপ্ত হয়ঃ
long = crossover(Kavg, Davg)
short = crossunder(Kavg, Davg)
একাধিক সময়সীমার মধ্যে স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন লাইন একত্রিত করে, এই কৌশলটি বৃহত্তর সময়সীমার বাজারের গোলমাল ফিল্টার করতে পারে এবং প্রভাবশালী প্রবণতা দিকটি ক্যাপচার করতে পারে।
সুবিধা
- গোলমাল ফিল্টার এবং ট্রেন্ড ক্যাপচার করার জন্য একাধিক সময়সীমার উপর স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন পূর্বাভাস ক্ষমতা ব্যবহার করে
- সময়সীমার পরামিতিগুলিকে সামঞ্জস্য করে মুলতুবি সময়সীমা সামঞ্জস্য করার নমনীয়তা
- স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন নিজেই নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি শক্তিশালী প্রবণতা রয়েছে
- চলমান গড় ক্রসওভার একক ভুয়া ব্রেকওভারের দ্বারা বিভ্রান্ত হওয়া এড়ায়
- আরও স্থিতিশীলতার জন্য চলমান গড় সময়ের অপ্টিমাইজ করা সহজ
ঝুঁকি এবং সমাধান
- একাধিক টাইমফ্রেম চলন্ত গড় ক্রসওভার অনেক মিথ্যা সংকেত উৎপন্ন করতে পারে, চলন্ত গড় সময়ের অপ্টিমাইজ
- স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন অস্থির গতি থেকে ত্রুটির জন্য প্রবণ, ফিল্টার যুক্ত করার বিষয়টি বিবেচনা করুন
- নির্দিষ্ট সময়সীমা বাজারের পরিবর্তনের সাথে মানিয়ে নিতে পারে না, অভিযোজনমূলক সময়সীমা গ্রহণ করে
- দীর্ঘ সময় ধরে হোল্ডিংয়ের ঝুঁকি শীর্ষ এবং নীচের দিকে ছুটে যায়, মুনাফা লক করার জন্য ট্রেলিং স্টপ ব্যবহার করে
- কেবলমাত্র কেডিজে সূচকের উপর নির্ভরতা সীমাবদ্ধ, অন্যান্য সূচকের সাথে একত্রিত করুন
সমাধান:
-
মিথ্যা ব্রেকআউট সংকেত এড়াতে ফিল্টার যোগ করুন
-
বাজারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে অভিযোজনমূলক সময়কাল ব্যবহার করুন
-
সময়মত ট্রেড থেকে বেরিয়ে আসার জন্য ট্রেলিং স্টপ ব্যবহার করুন
-
সর্বোত্তম ভারসাম্যের জন্য চলমান গড় সময়ের অপ্টিমাইজ করুন
-
স্থিতিশীলতা বাড়াতে আরও সূচক অন্তর্ভুক্ত করুন
উন্নতির সুযোগ
এই কৌশল নিম্নলিখিত ক্ষেত্রে আরও উন্নত করা যেতে পারেঃ
-
সিগন্যালের গুণমান উন্নত করার জন্য ম্যাকডি, বোলিংজার ব্যান্ডের মতো অন্যান্য সূচক সংকেত অন্তর্ভুক্ত করুন
-
বিপরীত প্রবণতা ট্রেড এড়ানোর জন্য এসএমএ দিক, এডিএক্স এর মতো প্রবণতা ফিল্টার যুক্ত করুন
-
বাজারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে অভিযোজনমূলক সময়কাল ব্যবহার করুন
-
ট্রেড থেকে বেরিয়ে আসার জন্য কৌশল পরামিতিগুলির উপর ভিত্তি করে ট্রেলিং স্টপগুলি বাস্তবায়ন করুন
-
সর্বোত্তম পরামিতিগুলির জন্য দ্রুত এবং ধীর চলমান গড় সময়ের অপ্টিমাইজ করুন
-
স্বল্পমেয়াদী গোলমাল থেকে মিথ্যা সংকেত এড়ানোর জন্য এন্ট্রি ফিল্টার যোগ করুন
-
চলমান গড়ের ক্রসওভারের পর পরীক্ষার ব্রেকআউট এন্ট্রি
-
বিভিন্ন প্রস্থান কৌশলগুলি মূল্যায়ন করুন যেমন চ্যান্ডেলিয়ার প্রস্থান প্রস্থানগুলিকে অনুকূল করতে
সিদ্ধান্ত
মাল্টি টাইমফ্রেম স্টোকাস্টিক ক্রসওভার কৌশলটি স্টোকাস্টিক সূচকের প্রবণতা অনুসরণ করার ক্ষমতা এবং চলমান গড় কৌশলগুলির স্থিতিশীলতাকে একত্রিত করে। সংকেত তৈরির জন্য মাল্টি-পেরিওড স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন কে এবং ডি লাইনের গড় গ্রহণ করে, এটি বিভিন্ন সময়সীমার মধ্যে স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন পূর্বাভাস ক্ষমতা কার্যকরভাবে ব্যবহার করে, বাজার গোলমাল ফিল্টার করে এবং প্রভাবশালী প্রবণতা ক্যাপচার করে। এই কৌশলটির প্যারামিটার টিউনিং এবং ফিল্টার, স্টপ ইত্যাদির মতো আরও উন্নতির জন্য জায়গা রয়েছে। সামগ্রিকভাবে, এটি একাধিক প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলির শক্তি একীভূত করে এবং এটি একটি দক্ষ প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল যা অন্বেষণ এবং অনুকূলিতকরণের যোগ্য।
/*backtest
start: 2023-09-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy(title="Slow Stochastic Multi K&D Average Crossover Strategy", overlay=false, pyramiding=0, calc_on_order_fills=true, initial_capital=100000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, currency="USD", default_qty_value=100)
price = input(close)
///////////////////////////////
smoothK = input(55)
SMAsmoothK = input(13)
k = sma(stoch(price, high, low, smoothK), SMAsmoothK)
smoothD = input(34)
d = sma(k, smoothD)
///////////////////////////
smoothK1 = input(89)
SMAsmoothK1 = input(8)
k1 = sma(stoch(price, high, low, smoothK1), SMAsmoothK1)
smoothD1 = input(55)
d1 = sma(k1, smoothD1)
//////////////////////////////////////
smoothK2 = input(144)
SMAsmoothK2 = input(5)
k2 = sma(stoch(price, high, low, smoothK2), SMAsmoothK2)
smoothD2 = input(89)
d2 = sma(k2, smoothD2)
/////////////////////////////////////
smoothK3 = input(233)
SMAsmoothK3 = input(3)
k3 = sma(stoch(price, high, low, smoothK3), SMAsmoothK3)
smoothD3 = input(144)
d3 = sma(k3, smoothD3)
////////////////////////////////////////////////
smoothK4 = input(377)
SMAsmoothK4 = input(2)
k4 = sma(stoch(price, high, low, smoothK4), SMAsmoothK4)
smoothD4 = input(233)
d4 = sma(k4, smoothD4)
/////////////////////////////////////////////////
Kavg = avg(k,k1,k2,k3,k4, k4)
plot(Kavg, color=green)
Davg = avg(d,d1,d2,d3,d4, d4)
plot(Davg, color=red)
///////////////////////////////////////
hline(50, color=gray)
long = crossover(Kavg, Davg)// and d < 50
short = crossunder(Kavg, Davg)// and d > 50
last_long = long ? time : nz(last_long[1])
last_short = short ? time : nz(last_short[1])
long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_signal)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_signal)
//len1 = input(3)
//closelong = d[1] < k[len1]
//closeshort = d[1] > k[len1]
//strategy.close("Long", when=closelong)
//strategy.close("Short", when=closeshort)
- বোলিংজার ব্যান্ড ফিটিং কৌশল
- ষাঁড় এবং ভালুক শক্তি ব্যাকটেস্ট কৌশল
- চলমান গড় ক্রসওভার কৌশল
- স্টোকাস্টিক মম্পটম ব্রেকআউট কৌশল
- কুলামাগি ব্রেকআউট ভি২ কৌশল
- ক্যামেরিলা চ্যানেলের উপর ভিত্তি করে ব্রেকআউট কৌশল
- প্রবণতার সাথে চলমান গড় ক্রসওভার কৌশল
- মাসিক ট্রেন্ড ব্রেকআউট কৌশল
- ডিএমএ ভোলাটিলিটি ইনডেক্স কৌশল
- কৌশল অনুসরণ করে একটি প্রবণতা
- চলমান গড় ট্র্যাকিং ট্রেডিং কৌশল
- এসএমএ ক্রসিং আরএসআই গোল্ডেন ক্রস ডেথ ক্রস ট্রেডিং কৌশল
- সুপারট্রেন্ড কৌশল অনুসরণ করা
- প্রবণতা বিপরীতমুখী উদ্বায়ীতা সমন্বয় কৌশল
- প্রগতিশীল লাভের কৌশল
- দ্বৈত অবস্থানের অগ্রগতি কৌশল
- ক্রয় নিম্নে বিক্রয় শিখর কৌশল অনুসরণ প্রবণতা
- মুভিং এভারেজ ক্রসওভার এবং এমএসিডি সংমিশ্রণ কৌশল
- কৌশল অনুসরণ করে গতিশীল গড় ক্রসওভার ট্রেন্ড
- চলমান গড় ক্রসওভারের উপর ভিত্তি করে কৌশল অনুসরণ করে প্রবণতা