ডাবল ডিপ রিভার্সাল ব্রেকআউট সিস্টেম পরিমাণগত ট্রেডিংয়ে বিপরীতমুখী এবং প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশলগুলির উপাদানগুলিকে একত্রিত করে। এটি পূর্ববর্তী বন্ধের দামের তুলনায় ধারাবাহিক ডাউন দিনগুলি সনাক্ত করে ক্রয় সংকেত উত্পন্ন করে এবং যখন দামটি টি 3 চলমান গড় রেখার উপরে অতিক্রম করে তখন বিক্রয় সংকেত দেয়, ঝুঁকি পরিচালনা করার সময় লাভজনক ব্যবসায়ের অনুমতি দেয়।
সিস্টেমটি দুটি উপাদান নিয়ে গঠিতঃ
এটি গত N দিনের মধ্যে বন্ধের দামের পরিবর্তনগুলি পর্যবেক্ষণ করে। যদি আজকের বন্ধটি গতকালের তুলনায় বেশি হয় এবং গতকাল আগের দিনের তুলনায় কম হয় তবে এটি পরপর দুটি ডাউন দিনকে সংকেত দেয় এবং একটি ক্রয় সংকেত ট্রিগার করে। এটি স্টোচ সূচকটিও ব্যবহার করে - যখন আজকের স্টোচ দ্রুত লাইনটি ধীর লাইনের চেয়ে কম হয়, এটি ক্রয় সংকেতের বৈধতা আরও নিশ্চিত করে।
টি 3 লাইনটি একটি বিশেষ সূত্র ব্যবহার করে এক্সপোনেনশিয়াল চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে গণনা করা হয়। প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করে, এটি দামের পরিবর্তনের জন্য চলমান গড়ের সংবেদনশীলতা নিয়ন্ত্রণ করে। যখন দাম টি 3 লাইনের উপরে অতিক্রম করে তখন একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়।
সিস্টেমটি উপরের দুটি সংকেতকে একত্রিত করে, প্রকৃত ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে যখন 123 বিপরীত ক্রয় সংকেত এবং T3 বিক্রয় সংকেত একসাথে ঘটে।
ঝুঁকি মোকাবেলায়, নিম্নলিখিতগুলি করা যেতে পারেঃ
কৌশলটি বিভিন্ন দিক থেকে উন্নত করা যেতে পারে:
সিগন্যাল বৈধতা নিশ্চিত করতে ফিল্টার যোগ করুন
ভুয়া লেনদেন এড়াতে ভলিউম ব্রেকআউটের মতো অতিরিক্ত সূচক ফিল্টার হিসাবে যুক্ত করা যেতে পারে।
বাজারের পরিবর্তনের জন্য পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করুন
বিভিন্ন প্যারামিটার সমন্বয় ব্যাকটেস্ট করুন এবং সর্বোচ্চ রিটার্ন প্রদানকারী সেট নির্বাচন করুন। গতিশীল প্যারামিটার টিউনিংও ব্যবহার করা যেতে পারে।
অভিযোজিত অপ্টিমাইজেশনের জন্য মেশিন লার্নিং অন্তর্ভুক্ত করুন
বড় বড় ঐতিহাসিক ডেটা সেট সংগ্রহ করুন, অনুকূল প্রবেশ/প্রস্থান পয়েন্ট পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য এমএল মডেলগুলি প্রশিক্ষণ দিন এবং গতিশীলভাবে পরামিতিগুলি অনুকূল করুন।
বিভিন্ন যন্ত্রের জন্য পৃথকভাবে পরামিতি অপ্টিমাইজ করুন
যন্ত্রগুলির বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য রয়েছে, তাই তাদের সর্বোত্তম পরামিতিগুলিও পৃথক। প্রত্যেকে স্বতন্ত্রভাবে ব্যাকটেস্ট এবং সুরের পরামিতিগুলি।
ডাবল ডিপ রিভার্সাল ব্রেকআউট সিস্টেমটি প্রবণতা অনুসরণ এবং বিপরীত ট্রেডিংয়ের সমন্বয় সাধন করে। এটি ড্রপগুলির পরে সর্বনিম্ন সময়ে কেনার এবং চলমান গড় ব্যবহার করে প্রবণতা থেকে লাভ নিশ্চিত করার অনুমতি দেয়। বিপরীত এবং প্রবণতা সংকেতগুলির কার্যকর সংমিশ্রণ লাভের লকিংয়ের সময় বিপরীত সুযোগগুলিকে মূলধন করে। কিছু ঝুঁকি সত্ত্বেও, কৌশলটি বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য পরামিতি অপ্টিমাইজেশন, ফিল্টার ইত্যাদি যোগ করে উন্নত করা যেতে পারে। এটি পরিমাণগত ট্রেডিংয়ের জন্য কার্যকর অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করে এবং আরও উন্নতির যোগ্য।
/*backtest start: 2023-09-26 00:00:00 end: 2023-10-26 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 //////////////////////////////////////////////////////////// // Copyright by HPotter v1.0 16/09/2021 // This is combo strategies for get a cumulative signal. // // First strategy // This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The // Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies. // The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close // during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50. // The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price // during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50. // // Second strategy // This indicator plots the moving average described in the January, 1998 issue // of S&C, p.57, "Smoothing Techniques for More Accurate Signals", by Tim Tillson. // This indicator plots T3 moving average presented in Figure 4 in the article. // T3 indicator is a moving average which is calculated according to formula: // T3(n) = GD(GD(GD(n))), // where GD - generalized DEMA (Double EMA) and calculating according to this: // GD(n,v) = EMA(n) * (1+v)-EMA(EMA(n)) * v, // where "v" is volume factor, which determines how hot the moving average’s response // to linear trends will be. The author advises to use v=0.7. // When v = 0, GD = EMA, and when v = 1, GD = DEMA. In between, GD is a less aggressive // version of DEMA. By using a value for v less than1, trader cure the multiple DEMA // overshoot problem but at the cost of accepting some additional phase delay. // In filter theory terminology, T3 is a six-pole nonlinear Kalman filter. Kalman // filters are ones that use the error — in this case, (time series - EMA(n)) — // to correct themselves. In the realm of technical analysis, these are called adaptive // moving averages; they track the time series more aggres-sively when it is making large // moves. Tim Tillson is a software project manager at Hewlett-Packard, with degrees in // mathematics and computer science. He has privately traded options and equities for 15 years. // // WARNING: // - For purpose educate only // - This script to change bars colors. //////////////////////////////////////////////////////////// Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) => vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing) vSlow = sma(vFast, DLength) pos = 0.0 pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1, iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0))) pos T3A(Length, b) => pos = 0.0 xPrice = close xe1 = ema(xPrice, Length) xe2 = ema(xe1, Length) xe3 = ema(xe2, Length) xe4 = ema(xe3, Length) xe5 = ema(xe4, Length) xe6 = ema(xe5, Length) c1 = -b*b*b c2 = 3*b*b+3*b*b*b c3 = -6*b*b-3*b-3*b*b*b c4 = 1+3*b+b*b*b+3*b*b nT3Average = c1 * xe6 + c2 * xe5 + c3 * xe4 + c4 * xe3 pos:= iff(nT3Average > close, -1, iff(nT3Average < close, 1, nz(pos[1], 0))) pos strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & T3 Averages", shorttitle="Combo", overlay = true) line1 = input(true, "---- 123 Reversal ----") Length = input(14, minval=1) KSmoothing = input(1, minval=1) DLength = input(3, minval=1) Level = input(50, minval=1) //------------------------- line2 = input(true, "---- T3 Averages ----") LengthT3 = input(5, minval=1) b = input(0.7, minval=0.01,step=0.01) reverse = input(false, title="Trade reverse") posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) posT3A = T3A(LengthT3, b) pos = iff(posReversal123 == 1 and posT3A == 1 , 1, iff(posReversal123 == -1 and posT3A == -1, -1, 0)) possig = iff(reverse and pos == 1, -1, iff(reverse and pos == -1 , 1, pos)) if (possig == 1 ) strategy.entry("Long", strategy.long) if (possig == -1 ) strategy.entry("Short", strategy.short) if (possig == 0) strategy.close_all() barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )