এই কৌশলটি প্রধানত বিটকয়েন এবং ক্রিপ্টোকারেন্সিগুলির জন্য 1 মিনিটের সময়সীমার উপর চরম বিতরণ সনাক্তকরণ ব্যবহার করে চ্যান্ডে মম্পটম দোলকের চরমগুলি সনাক্ত করার লক্ষ্য রাখে। তবে, প্যারামিটারগুলি যে কোনও জোড়ার জন্য সামঞ্জস্য করা যেতে পারে।
চ্যান্ডে মোমেন্টম অ্যাসিললেটরের উপর বিস্তৃত গবেষণার পরে, আমি একটি কৌশল তৈরি করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি যা এন্ট্রিগুলি স্নিপ করার জন্য স্বাভাবিক বন্টনের শতাংশের স্তরগুলি ব্যবহার করে। এটি 1 মিনিটের সময়সীমার উপর পরপর দিনগুলিতে সুন্দর মুনাফা তৈরি করতে পারে, শেষ লক্ষ্যটি এই কৌশলটির একটি শক্তিশালী সংস্করণ একটি বটে চলমান এবং কিছু অর্থ মুদ্রণ করা। কৌশলটি শক্তভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে তবে আরও বেশি বাণিজ্য করার জন্য শিথিল করা যেতে পারে, যা একটি উচ্চ নমুনা আকার এবং আরও ভাল শার্প অনুপাত দেয়।
কৌশলটি পরীক্ষা করে দেখায় যে, শেষ কয়েকশ'টি চ্যান্ডে মানের উপর ভিত্তি করে চ্যান্ডে মানটি একটি চরম শতাংশে রয়েছে কিনা - যদি এটি হয় তবে এটি একটি অবস্থান খুলবে।
স্টপ লস বা লাভ নেওয়ার পদ্ধতি এখনো চালু হয়নি, কিন্তু ক্ষতি কমানোর জন্য এবং সম্ভাব্য মুনাফা বাড়ানোর জন্য এটি পরবর্তী পদক্ষেপ হবে।
নিম্নতম সময়সীমায় যে কোন তরল ক্রিপ্টো জোড়া এই কৌশল দিয়ে একটি ভাল ফলাফল অর্জন করবে।
আমাদের কাছে বিনামূল্যে ১৫ এম এবং ১ এইচ কৌশলও আছে।
কৌশলটি প্রথমে চ্যান্ডে মম্পটম অ্যাসিললেটর গণনা করে, যা বর্তমান সময়ের বন্ধ এবং পূর্ববর্তী সময়ের বন্ধের মধ্যে পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে। বিশেষত, এটি আপটাইক পরিবর্তনের যোগফলের তুলনায় ডাউনটাইক পরিবর্তনের যোগফলের অনুপাত গণনা করে মূল্য পরিবর্তনের গতিবেগ পরিমাপ করে।
এটি তারপরে একটি নির্দিষ্ট লুকব্যাক সময়ের (ডিফল্ট 425 সময়কাল) উপর চ্যান্ডের মানগুলি রেকর্ড করে এবং বিভিন্ন শতাংশের স্তরগুলি গণনা করে। যখন বর্তমান চ্যান্ডের মান একটি পূর্বনির্ধারিত চরম শতাংশে পৌঁছে যায় (বিক্রয়ের জন্য ডিফল্ট 1%, বিক্রয়ের জন্য 99%), এটি একটি দীর্ঘ / সংক্ষিপ্ত এন্ট্রি সংকেত ট্রিগার করে। যখন চ্যান্ডের মান স্বাভাবিক শতাংশের স্তরে পৌঁছে যায় (ডিফল্ট 97.5% এবং 2.5%) তখন প্রস্থান সংকেতগুলি ট্রিগার হয়।
এইভাবে, কৌশলটি চ্যান্ডে মানের চরম ব্রেকআউটগুলি ক্যাপচার করতে পারে, এটিকে হঠাৎ প্রবণতা চলার অনুমতি দেয়। এটি দীর্ঘ সময়ের জন্য চ্যান্ডে মানের চরম স্তরে থাকার সময় পুনরাবৃত্তি এন্ট্রিগুলির ঝুঁকি এড়ায়।
ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা স্টপ ব্যবহার, চরম পরামিতি স্বাভাবিককরণ, এবং প্রবণতা সঙ্গে সংকেত ফিল্টার উপর ফোকাস করা উচিত। অতিরিক্ত অপ্টিমাইজেশান পরামিতি এড়িয়ে চলুন।
কৌশলটি বেশ কয়েকটি দিক থেকে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ
ট্রেড প্রতি ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য যুক্তিসঙ্গত স্তরে স্টপ লস/লাভ গ্রহণ যোগ করুন।
বিভিন্ন বাজারের জন্য সংক্ষিপ্ত / দীর্ঘ লুকব্যাকগুলি সামঞ্জস্য করে প্যারামিটারগুলি অনুকূল করুন। ধাপে ধাপে ওয়াক-ফরওয়ার্ড অপ্টিমাইজেশন সর্বোত্তম প্যারামিটারগুলি খুঁজে পেতে পারে।
সামগ্রিক প্রবণতার বিরুদ্ধে মিথ্যা সংকেত অপসারণের জন্য এমএ এর মতো প্রবণতা সূচকগুলির সাথে ফিল্টার শর্ত যুক্ত করুন। কৌশল দৃঢ়তা উন্নত করে।
ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা নির্ধারণের জন্য উচ্চতর TF এবং প্রবেশের জন্য নিম্ন TF ব্যবহার করে একাধিক সময়সীমা একত্রিত করুন।
বিভিন্ন পণ্যের উপর পরামিতি স্থিতিশীলতা পরীক্ষা করুন, আরও জাতের জন্য সামঞ্জস্য করুন।
গতিশীলভাবে পরামিতি এবং ফিল্টার অপ্টিমাইজ করার জন্য মেশিন লার্নিং চালু করুন।
সামগ্রিকভাবে, এটি একটি কৌশল যা ট্রেন্ডিং মুভগুলি ক্যাপচার করতে চ্যান্ডে মোমেন্টাম দোলকের চরম মানগুলি ব্যবহার করে। এর সরল যুক্তি এবং দক্ষ সম্পাদন এটিকে দ্রুত বার্স্ট ট্রেন্ডগুলিতে মূলধন অর্জনের জন্য খুব উপযুক্ত করে তোলে। একই সাথে, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ, অতিরিক্ত অপ্টিমাইজেশান এড়ানো এবং বহু-মাত্রিক অপ্টিমাইজেশান এটিকে বাজার ব্যবস্থায় অভিযোজিত করার জন্য প্রয়োজনীয়। সংক্ষেপে, এটি আরও গবেষণা এবং প্রয়োগের মূল্যবান ট্রেডিং মার্কেট বার্স্টের জন্য একটি কার্যকর পদ্ধতি সরবরাহ করে।
/*backtest start: 2023-10-13 00:00:00 end: 2023-11-12 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 strategy("Chande Minute Swinger", overlay=true) //Chande length = input(9, minval=1) src = close momm = change(src) f1(m) => m >= 0.0 ? m : 0.0 f2(m) => m >= 0.0 ? 0.0 : -m m1 = f1(momm) m2 = f2(momm) sm1 = sum(m1, length) sm2 = sum(m2, length) percent(nom, div) => 100 * nom / div chandeMO = percent(sm1-sm2, sm1+sm2) //Parameters to change lengthLookback = 425 //425 golden number buyPercentile = 1 sellPercentile = 99 linePercentileLow = 2.5 linePercentileHigh = 97.5 buy = percentile_nearest_rank(chandeMO, lengthLookback, buyPercentile) exitBuy= percentile_nearest_rank(chandeMO, lengthLookback, linePercentileHigh) sell = percentile_nearest_rank(chandeMO, lengthLookback, sellPercentile) exitSell = percentile_nearest_rank(chandeMO, lengthLookback, linePercentileLow) chandeMA = sma(chandeMO, 9) //sma for potential other strategies implementing cross / trend //Entry conditions closeLongCondition = chandeMO > exitBuy ? true : false closeShortCondition = chandeMO < exitSell ? true : false longCondition = chandeMO < buy shortCondition = chandeMO > sell if (longCondition) strategy.entry("long", strategy.long) if (shortCondition) strategy.entry("short", strategy.short) //Introducing the closes and a stoploss will minimise loss and bring up the sharpe ratio //Current settings are enabled for maximum potential but big risk //strategy.close("long", when=(closeLongCondition == true)) //strategy.close("short", when=(closeShortCondition == true))