রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা বিপরীত কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৩-১১-১৩ ১০ঃ৫১ঃ৩৫
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা বিপরীত কৌশল একটি যান্ত্রিক ট্রেডিং সিস্টেম যা প্রবণতা অনুসরণ এবং স্বল্পমেয়াদী বিপরীতগুলিকে একত্রিত করে। এটি একটি চ্যানেল তৈরি করতে 7 দিনের উচ্চ এবং নিম্ন এবং দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতার দিক নির্ধারণের জন্য 200 দিনের চলমান গড় ব্যবহার করে। একটি ষাঁড় বাজারে, এটি ডাইপগুলিতে কিনে এবং আপট্রেন্ডগুলিতে বিক্রি করে। একটি ভালুক বাজারে, এটি সমাবেশগুলিতে বিক্রি করে এবং ডাইপগুলিতে কিনে।

কৌশলগত যুক্তি

কৌশলটি মূলত নিম্নলিখিত নীতিগুলির উপর ভিত্তি করেঃ

গত সপ্তাহের উত্থান-পতন মূল্যায়নের জন্য ৭ দিনের উচ্চ-নিম্ন ব্যবহার করুন।
২০০ দিনের চলমান গড় দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতার দিক নির্ধারণ করে।
যখন মূল্য 7 দিনের সর্বনিম্ন স্তরের নিচে ভেঙে যায় এবং 200 দিনের চলমান গড়ের উপরে থাকে, তখন একটি ক্রয় সংকেত উৎপন্ন হয়। এটি স্বল্পমেয়াদী নিম্নমুখী সংশোধনের সমাপ্তির ইঙ্গিত দেয় এবং প্রবণতা আপগ্রেডের বিপরীত হতে পারে।
যখন মূল্য 7 দিনের সর্বোচ্চের উপরে ভেঙে যায় এবং 200 দিনের চলমান গড়ের নীচে থাকে, তখন একটি বিক্রয় সংকেত উৎপন্ন হয়। এটি স্বল্পমেয়াদী আপসাইড সংশোধনের সমাপ্তি নির্দেশ করে এবং প্রবণতা নেমে যেতে পারে।
ট্রেড প্রতি ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করতে 2x ATR স্টপ লস ব্যবহার করুন।

মূল বিষয়টি হ'ল স্বল্পমেয়াদী এবং দীর্ঘমেয়াদী উভয় সময়সীমা বিবেচনা করা। 7-দিনের চ্যানেল সাম্প্রতিক মূল্যের ক্রিয়াকলাপকে বিচার করে এবং 200-দিনের এমএ বহু-মাসের প্রবণতাকে বিচার করে। যখন উভয়ই একই দিক নির্দেশ করে তখনই ট্রেডিং সংকেত উত্পন্ন হয়। এটি স্বল্পমেয়াদী সংশোধন থেকে মিথ্যা সংকেত এড়ায়।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির প্রধান সুবিধাগুলো হল:

মূল্য এবং চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে সহজ এবং পরিষ্কার সংকেত। বাস্তবায়ন করা সহজ।
স্বল্প ও দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা বিবেচনা করে, কার্যকরভাবে শব্দ ফিল্টার করে।
প্রবণতা অনুসরণ এবং গড় বিপরীতের সমন্বয় আয়কে মসৃণ করে।
এটিআর স্টপ লস ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে, সর্বোচ্চ ড্রাউনডাউন কম।
শেয়ার, ফরেক্স, ক্রিপ্টো বাজার জুড়ে প্রযোজ্য।
উচ্চ এবং নিম্ন ফ্রিকোয়েন্সিতে কাজ করতে পারে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

প্রধান ঝুঁকিগুলি হলঃ

শক্তিশালী ট্রেন্ডিং মার্কেটে বড় ট্রেন্ড মিস করতে পারে।
স্টপ লস প্রায়ই অস্থির বাজারে সক্রিয় হতে পারে।
অপ্রয়োজনীয় প্যারামিটারগুলি অত্যধিক ট্রেডিংয়ের দিকে পরিচালিত করতে পারে।
অকার্যকর স্বল্প ও দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা পরিমাপ খুব বেশি সংকেত ফিল্টার করতে পারে।
নমুনা তথ্যের অভাবে মডেলের ব্যর্থতা।

মূল ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা কৌশলঃ

যুক্তিসঙ্গত স্টপ লস এবং ট্রেড ফ্রিকোয়েন্সির জন্য পরামিতিগুলি অপ্টিমাইজ করুন।
বাজারে এবং সময়সীমা জুড়ে শক্তিশালী ব্যাকটেস্টিং।
একক কৌশল ঝুঁকি হ্রাস করার জন্য পোর্টফোলিও বৈচিত্র্য।
ট্রেড প্রতি ক্ষতি সীমাবদ্ধ করার জন্য এক্সপেনশিয়াল স্টপ লস।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

এই কৌশল উন্নত করা যেতে পারেঃ

স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা মেট্রিক্সের জন্য চ্যানেলের দৈর্ঘ্য অপ্টিমাইজ করুন।
দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা মেট্রিক্সের জন্য এমএ দৈর্ঘ্য অপ্টিমাইজ করুন।
অন্য স্টপ লস টেকনিক ব্যবহার করে দেখুন, যেমন শতাংশ, ট্রেইলিং।
ভলিউম শর্ত যোগ করুন। প্রবণতা বিপরীত প্রায়ই ভলিউম বৃদ্ধি দেখতে।
মেশিন লার্নিং স্বল্প ও দীর্ঘমেয়াদী সর্বোত্তম পরামিতি খুঁজে পেতে।
মৌলিক এবং অনুভূতি উপর ভিত্তি করে গতিশীল প্রস্থান নিয়ম।
এক্সপোনেন্সিয়াল বা লাভ লকিং অ্যালগরিদমের জন্য স্টপ লস অপ্টিমাইজ করুন।

প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন এবং সংমিশ্রণগুলি রিটার্ন এবং ঝুঁকি মেট্রিক্সকে আরও উন্নত করতে পারে।

সংক্ষিপ্তসার

দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা বিপরীত কৌশল প্রবণতা অনুসরণ এবং গড় বিপরীত উভয় একত্রিত করে। স্বল্পমেয়াদী এবং দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা উভয়ই বিচার করে, এটি প্রবণতা বিপরীত পয়েন্টগুলিতে সংকেত উত্পন্ন করে। খাঁটি প্রবণতা বা গড় বিপরীত কৌশলগুলির তুলনায়, এটি বাজার গোলমাল ফিল্টার করে এবং স্থিতিশীল রিটার্ন এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ অর্জন করে। সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি বাজারের দৃষ্টিভঙ্গি সহ আলগো ব্যবসায়ীদের উপযুক্ত এবং পরিমাণগত পোর্টফোলিওগুলির জন্য স্থিতিশীল পারফরম্যান্স সরবরাহ করে। চলমান অপ্টিমাইজেশন এবং ঝুঁকি পরিচালনার সাথে, ঝুঁকি-রিটার্নের আরও উন্নতি সম্ভব।

/*backtest
start: 2023-11-05 00:00:00
end: 2023-11-12 00:00:00
period: 45m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © racer8
//@version=4
// This Algo Strategy Has Only 3 rules and 62% Win Rate (Youtube) 

strategy("Trend Bounce", overlay=true)

nn = input(7,"Channel Length")
hi = highest(high,nn)
lo = lowest(low,nn)
n2 = input(200,"Ma Length")
ma = sma(close,n2)

if close>ma and close<lo[1]
    strategy.entry("Buy",strategy.long)
if close>hi[1]
    strategy.close("Buy") 
    
if close<ma and close>hi[1]
    strategy.entry("Sell",strategy.short)
if close<lo[1]
    strategy.close("Sell")


plot(hi,"high",color=color.aqua)
plot(lo,"low",color=color.aqua)
plot(ma,"sma",color=color.yellow)       

//-----------------------------------------Stop Loss-------------------------------------------------------

atr = sma(tr,10)[1]
bought = strategy.position_size[0] > strategy.position_size[1]
sold = strategy.position_size[0] < strategy.position_size[1]
slm = input(2.0,"ATR Stop Loss",minval=0)
StopPrice_Long  = strategy.position_avg_price - slm*atr              // determines stop loss's price 
StopPrice_Short  = strategy.position_avg_price + slm*atr              // determines stop loss's price 
FixedStopPrice_Long = valuewhen(bought,StopPrice_Long,0)                  // stores original StopPrice  
FixedStopPrice_Short = valuewhen(sold,StopPrice_Short,0)                  // stores original StopPrice  
plot(FixedStopPrice_Long,"ATR Stop Loss Long",color=color.blue,linewidth=1,style=plot.style_cross)
plot(FixedStopPrice_Short,"ATR Stop Loss Short",color=color.red,linewidth=1,style=plot.style_cross)
if strategy.position_size > 0
    strategy.exit(id="Stop", stop=FixedStopPrice_Long)    // commands stop loss order to exit!
if strategy.position_size < 0
    strategy.exit(id="Stop", stop=FixedStopPrice_Short)    // commands stop loss order to exit!

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত