রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

কৌশল অনুসরণ করে গতিশীল প্রবণতা

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১২-১১ 15:43:42
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটির মূল ধারণাটি হ'ল ট্রেন্ডটি যখন উপরে যায় তখন কেনা এবং ট্রেন্ডটি নেমে গেলে বিক্রি করে বাজারের প্রবণতাকে গতিশীলভাবে ট্র্যাক করা। এটি প্রবণতার দিক নির্ধারণের জন্য একাধিক প্রযুক্তিগত সূচককে একত্রিত করে, যেমন রৈখিক রিগ্রেশন, সংশোধিত হাল মুভিং গড় ইত্যাদি।

কৌশলগত যুক্তি

এই কৌশলটি প্রবণতা দিক নির্ধারণের জন্য বিভিন্ন প্রযুক্তিগত সূচক ব্যবহার করে। প্রথমে, এটি বন্ধের সহজ চলমান গড় এবং একটি ইনপুট প্যারামিটারের উপর ভিত্তি করে উপরের এবং নীচের সীমা সহ একটি মূল্য চ্যানেল গণনা করে। তারপরে, এটি পরিবর্তিত হাল্ল মুভিং গড় গণনা করে, যা প্রবণতা চিত্রিত করতে আরও ভাল বলে মনে করা হয়। এছাড়াও, রৈখিক রিগ্রেশন সূচকও গণনা করা হয়। এটি পরিবর্তিত এইচএমএ রৈখিক রিগ্রেশন লাইনের উপরে অতিক্রম করার সময় ক্রয় সংকেত উত্পন্ন করে এবং নীচে অতিক্রম করার সময় বিক্রয় সংকেত দেয়। এটি প্রবণতার পরিবর্তনগুলিকে গতিশীলভাবে ট্র্যাক করার অনুমতি দেয়।

মিথ্যা সংকেত হ্রাস করার জন্য, কৌশলটিতে বেশ কয়েকটি ফিল্টার অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যেমন এটি একটি ডাউনট্রেন্ডে রয়েছে কিনা তা নির্ধারণ করতে ইএমএ ব্যবহার করা এবং আরএসআই বিচ্ছিন্নতা পরীক্ষা করার জন্য একটি উইন্ডোযুক্ত সূচক। এই ফিল্টারগুলি অস্থির, পার্শ্ববর্তী বাজারের সময় ট্রেড করা এড়াতে সহায়তা করে।

এন্ট্রি এবং প্রস্থানগুলির জন্য, কৌশলটি সর্বশেষ উন্মুক্ত অবস্থানের মূল্য রেকর্ড করে এবং লাভ এবং স্টপ লস শতাংশ সেট করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি সর্বশেষ দীর্ঘ এন্ট্রি মূল্য 100 হয় তবে এটি লাভের লক্ষ্যমাত্রা 102 এবং স্টপ লসের দাম 95 ডলারে সেট করতে পারে। এটি প্রবণতার গতিশীল ট্র্যাকিং অর্জন করে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশল নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি আছেঃ

  1. গতিশীলভাবে ট্রেন্ডের পরিবর্তনগুলি অনুসরণ করা দীর্ঘমেয়াদী দিকনির্দেশের গতিগুলি মসৃণভাবে ধরতে পারে।
  2. একাধিক ফিল্টার ব্যবহার করা গোলমাল হ্রাস করে এবং অস্থির বাজারের সময় অত্যধিক ট্রেডিং এড়ায়।
  3. স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্টপ লস এবং লাভের মাত্রা সামঞ্জস্য করা ট্রেন্ড অনুসরণ করে।
  4. স্বয়ংক্রিয়ভাবে সর্বোত্তম সমন্বয় খুঁজে পেতে প্যারামিটারগুলি ব্যাকটেস্টিংয়ের মাধ্যমে অনুকূলিত করা যেতে পারে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির সাথে কিছু ঝুঁকিও রয়েছেঃ

  1. তবে প্রবণতা বিপরীতমুখী হলে এটি সম্পূর্ণরূপে এড়ানো সম্ভব নয়, যা প্রবণতা বিপরীতমুখী হলে বৃহত্তর ভাসমান ক্ষতির কারণ হতে পারে।
  2. অনুপযুক্ত প্যারামিটার সেটিংসের ফলে খারাপ কৌশল কর্মক্ষমতা হতে পারে। সেরা প্যারামিটার খুঁজে পেতে অপ্টিমাইজেশান প্রয়োজন।
  3. দীর্ঘ তথ্য প্রক্রিয়াকরণের সময় সংকেত বিলম্ব হতে পারে। সূচক গণনা যতটা সম্ভব বাস্তব সময় হতে অপ্টিমাইজ করা প্রয়োজন।

ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য, কেউ স্টপ লস সেট করতে পারে, টেলিং স্টপ বা মুনাফা লক করার জন্য বিকল্পগুলি ব্যবহার করতে পারে। এছাড়াও, নির্ভরযোগ্য পরিসীমা খুঁজে পেতে প্যারামিটার সংমিশ্রণের বিস্তৃত পরীক্ষা করা প্রয়োজন। অবশেষে, সময়মত সংকেত নিশ্চিত করার জন্য সূচকগুলির সম্পাদনের সময় পর্যবেক্ষণ করা উচিত।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

এই কৌশল নিম্নলিখিত দিকগুলিতে উন্নত করা যেতে পারেঃ

  1. প্রবণতা নির্ধারণের জন্য আরো নির্ভরযোগ্য উপায় খুঁজে পেতে আরো সূচকগুলির সমন্বয় পরীক্ষা করুন।
  2. সর্বোত্তম পরামিতি খুঁজে পেতে প্যারামিটার পরিসীমা সামঞ্জস্য করুন।
  3. শব্দ হ্রাস এবং বিলম্বের মধ্যে ভারসাম্য খুঁজে পেতে সিগন্যাল ফিল্টার অপ্টিমাইজ করুন।
  4. স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্রেডিং নিয়ম তৈরি করতে মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করুন।

অপ্টিমাইজেশান চলাকালীন, সিগন্যালের গুণমান এবং স্থিতিশীলতা মূল্যায়নের জন্য ব্যাকটেস্টিং এবং কাগজ ট্রেডিং ব্যাপকভাবে ব্যবহার করা উচিত। লাইভ ট্রেডিংয়ে শুধুমাত্র ভালভাবে যাচাইকৃত অপ্টিমাইজেশনগুলি প্রয়োগ করা উচিত।

সিদ্ধান্ত

সামগ্রিকভাবে এটি একটি শালীন প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল। এটি প্রবণতা পরিমাপ করার জন্য একাধিক সূচক ব্যবহার করে, মিথ্যা সংকেত হ্রাস করার জন্য ফিল্টার সেট আপ করে এবং প্রবণতা অনুসরণ করতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্টপ এবং লক্ষ্যগুলি সামঞ্জস্য করতে পারে। সঠিক পরামিতি টিউনিং সহ, এটি মসৃণভাবে মাঝারি থেকে দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা ধরতে পারে। পরবর্তী পদক্ষেপগুলি সর্বোত্তম পরামিতিগুলি খুঁজে পাওয়া এবং কৌশলটি যাচাই এবং উন্নত করা চালিয়ে যাওয়া হবে।


/*backtest
start: 2023-12-03 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
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/
// © RafaelZioni

//@version=4
strategy(title = " BTC 15 min", overlay = true, pyramiding=1,initial_capital = 10000, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 20, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.075)
strat_dir_input = input(title="Strategy Direction", defval="all", options=["long", "short", "all"])
strat_dir_value = strat_dir_input == "long" ? strategy.direction.long : strat_dir_input == "short" ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)
price = close
length8 = input(30,title = 'length of channel')
upmult = input(title = 'upper percent',type=input.float, step=0.1, defval=5)
lowmult = input(title = 'lower percent',type=input.float, step=0.1, defval=5)

basis = sma(close, length8)

vup = upmult * price / 100
vlow = lowmult * price / 100

upper = basis + vup
lower = basis - vlow
plot(basis, color=color.red)


//
fastLength = input(3, title="Fast filter length ", minval=1)
slowLength = input(21,title="Slow filter length",  minval=1)
source=close
v1=ema(source,fastLength)
v2=ema(source,slowLength)
//

leng=1
p1=close[1]

len55 = 10
//taken from https://www.tradingview.com/script/Ql1FjjfX-security-free-MTF-example-JD/
HTF = input("1D", type=input.resolution)
ti = change( time(HTF) ) != 0
T_c = fixnan( ti ? close : na )

vrsi = rsi(cum(change(T_c) * volume), leng)
pp=wma(vrsi,len55)

d=(vrsi[1]-pp[1])
len100 = 10
x=ema(d,len100)
//
zx=x/-1
col=zx > 0? color.lime : color.orange

//

tf10 = input("1", title = "Timeframe", type = input.resolution, options = ["1", "5", "15", "30", "60","120", "240","360","720", "D", "W"])

length = input(50, title = "Period", type = input.integer)
shift = input(1, title = "Shift", type = input.integer)

hma(_src, _length)=>
    wma((2 * wma(_src, _length / 2)) - wma(_src, _length), round(sqrt(_length)))
    
hma3(_src, _length)=>
    p = length/2
    wma(wma(close,p/3)*3 - wma(close,p/2) - wma(close,p),p)

b =security(syminfo.tickerid, tf10, hma3(close[1], length)[shift])
//plot(a,color=color.gray)
//plot(b,color=color.yellow)
close_price = close[0]
len = input(25)

linear_reg = linreg(close_price, len, 0)




buy=crossover(linear_reg, b) 
sell=crossunder(linear_reg, b) or crossunder(close[1],upper)
//

src2=low
src3=high
Min =input(15)
leni = timeframe.isintraday and timeframe.multiplier >= 1 ? 
   Min / timeframe.multiplier * 7 : 
   timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ? 
   60 / timeframe.multiplier * 24 * 7 : 7

l1 = wma(src2,leni)
h1 = wma(src3,leni)
//
m=(h1+l1)/2
//
len5 = 100

src5=m

//
multi = 2

mean = ema(src5, len5)  
stddev = multi * stdev(src5, len5)  
b5 = mean + stddev
s5 = mean - stddev


var bool long = na
var bool short = na

long :=crossover(src5, s5) 
short :=  crossunder(src5, b5)

var float last_open_long = na
var float last_open_short = na

last_open_long := long ? close : nz(last_open_long[1])
last_open_short := short ? close : nz(last_open_short[1])


entry_value =last_open_long
entry_value1=last_open_short

r=100
//
highb = highest(entry_value1, r)  
lowb = lowest(entry_value, r)  
d5 = highb - lowb  
me = (highb + lowb) / 2  
h4 = highb - d5 * 0.236  
c3 = highb - d5 * 0.382  
c4 = highb - d5 * 0.618  
l4 = highb - d5 * 0.764  
//
col2 = close >= me ? color.lime : color.red
       
p5 = plot(upper, color=col2)
p2 = plot(lower, color=col2)
fill(p5, p2,color=col2)
// Conditions

longCond = bool(na)
shortCond = bool(na)
longCond := crossover(zx,0) or buy 
shortCond := sell

// Count your long short conditions for more control with Pyramiding

sectionLongs = 0
sectionLongs := nz(sectionLongs[1])
sectionShorts = 0
sectionShorts := nz(sectionShorts[1])

if longCond
    sectionLongs := sectionLongs + 1
    sectionShorts := 0
    sectionShorts

if shortCond
    sectionLongs := 0
    sectionShorts := sectionShorts + 1
    sectionShorts

// Pyramiding

pyrl = 1


// These check to see your signal and cross references it against the pyramiding settings above

longCondition = longCond and sectionLongs <= pyrl
shortCondition = shortCond and sectionShorts <= pyrl

// Get the price of the last opened long or short

last_open_longCondition = float(na)
last_open_shortCondition = float(na)
last_open_longCondition := longCondition ? open : nz(last_open_longCondition[1])
last_open_shortCondition := shortCondition ? open : nz(last_open_shortCondition[1])

// Check if your last postion was a long or a short

last_longCondition = float(na)
last_shortCondition = float(na)
last_longCondition := longCondition ? time : nz(last_longCondition[1])
last_shortCondition := shortCondition ? time : nz(last_shortCondition[1])

in_longCondition = last_longCondition > last_shortCondition
in_shortCondition = last_shortCondition > last_longCondition

// Take profit

isTPl = true
//isTPs = input(false, "Take Profit Short")
tp = input(2, "Exit Profit %", type=input.float)
long_tp = isTPl and crossover(high, (1 + tp / 100) * last_open_longCondition) and longCondition == 0 and in_longCondition == 1
//short_tp = isTPs and crossunder(low, (1 - tp / 100) * last_open_shortCondition) and 
   //shortCondition == 0 and in_shortCondition == 1

// Stop Loss

isSLl = input(true,"buy Loss Long")
//isSLs = input(false, "buy Loss Short")
sl = 0.0
sl := input(5, " rebuy %", type=input.float)
long_sl = isSLl and crossunder(low, (1 - sl / 100) * last_open_longCondition) and 
   longCondition == 0 and in_longCondition == 1
//short_sl = isSLs and crossover(high, (1 + sl / 100) * last_open_shortCondition) and 
   //shortCondition == 0 and in_shortCondition == 1

//
// Conditions

longCond5 = bool(na)
shortCond5 = bool(na)
longCond5 := longCondition
shortCond5 := long_tp

// 

sectionLongs5 = 0
sectionLongs5 := nz(sectionLongs5[1])
sectionShorts5 = 0
sectionShorts5 := nz(sectionShorts5[1])

if longCond5
    sectionLongs5 := sectionLongs5 + 1
    sectionShorts5 := 0
    sectionShorts5

if shortCond5
    sectionLongs5 := 0
    sectionShorts5 := sectionShorts5 + 1
    sectionShorts5

// 

pyr5 = 1


longCondition5 = longCond5 and sectionLongs5 <= pyr5
shortCondition5 = shortCond5 and sectionShorts5 <= pyr5

// Get the price of the last opened long or short

last_open_longCondition5 = float(na)
last_open_shortCondition5 = float(na)
last_open_longCondition5 := longCondition5 ? open : nz(last_open_longCondition5[1])
last_open_shortCondition5 := shortCondition5 ? open : nz(last_open_shortCondition5[1])

last_longCondition5 = float(na)
last_shortCondition5 = float(na)
last_longCondition5 := longCondition5 ? time : nz(last_longCondition5[1])
last_shortCondition5 := shortCondition5 ? time : nz(last_shortCondition5[1])

in_longCondition5 = last_longCondition5 > last_shortCondition5
in_shortCondition5 = last_shortCondition5 > last_longCondition5
//
filter=input(true)
g(v, p) => round(v * (pow(10, p))) / pow(10, p)
risk     = input(100)
leverage = input(1)
c = g((strategy.equity * leverage / open) * (risk / 100), 4)

//
l =(v1 > v2 or filter == false ) and longCondition or long_sl
//
//l = longCondition or long_sl
s=shortCondition5  
if l 
    strategy.entry("buy", strategy.long,c)
if s 
    strategy.entry("sell", strategy.short,c)


per(pcnt) =>
    strategy.position_size != 0 ? round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss=input(title=" stop loss", defval=5, minval=0.01)
los = per(stoploss)
q1=input(title=" qty_percent1", defval=50, minval=1)
q2=input(title=" qty_percent2", defval=50, minval=1)

tp10=input(title=" Take profit1", defval=1, minval=0.01)
tp20=input(title=" Take profit2", defval=2, minval=0.01)

strategy.exit("x1", qty_percent = q1, profit = per(tp10), loss = los)
strategy.exit("x2", qty_percent = q2, profit = per(tp20), loss = los)


আরো