ডুয়াল রিভার্সন ব্যালেন্স কৌশল একটি সমন্বয় কৌশল যা বিপরীত কৌশল এবং পরীক্ষামূলক মোড বিভাজন (ইএমডি) ফিল্টারিং উভয়ই ব্যবহার করে। এটি প্রথমে 123 বিপরীত সিস্টেম ব্যবহার করে ট্রেডিং সংকেত উত্পন্ন করে, তারপরে ইএমডি ফিল্টারিংয়ের সাথে সংকেতগুলি প্রক্রিয়া করে এবং অবশেষে প্রবেশ এবং প্রস্থান নিশ্চিত করতে উভয় থেকে সংকেতগুলি একত্রিত করে। এই সংকর পদ্ধতিটি জয়ের হার উন্নত করতে পারে।
123 বিপরীতমুখী সিস্টেমটি উলফ জেনসেনের
ইএমডি একটি অভিযোজিত ডেটা বিশ্লেষণ পদ্ধতি। এটি কার্যকরভাবে বিভিন্ন ফ্রিকোয়েন্সি উপাদানগুলিতে ডেটা বিভাজন করতে পারে এবং দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা বের করতে পারে। এখানে আমরা দামের ফ্রিকোয়েন্সি উপাদানগুলির উপর ভিত্তি করে ট্রেডিং সংকেত উত্পন্ন করতে দৈর্ঘ্য 20 এ, ডেল্টা 0.5 এ এবং ভগ্নাংশ 0.1 এ সেট করি।
ডুয়াল রিভার্সন ব্যালেন্স কৌশলটি 123 বিপরীত সিস্টেম এবং ইএমডি উভয় থেকে ট্রেডিং সংকেতগুলিকে একত্রিত করে। এটি কেবলমাত্র যখন উভয় সিস্টেমের সংকেতগুলি একমত হয় তখনই এন্ট্রিগুলি নিশ্চিত করে। এই সংকর পদ্ধতিটি জয়ের হারকে উন্নত করে।
ডুয়াল রিভার্সন ব্যালেন্স কৌশল বিপরীতমুখী কৌশল এবং ডিজিটাল সিগন্যাল প্রসেসিং কৌশল উভয় থেকে সুবিধাগুলি ব্যবহার করে। বিপরীতমুখী সিস্টেম স্বল্পমেয়াদী বিপরীতমুখী সুযোগগুলি ক্যাপচার করে যখন ইএমডি ফিল্টারগুলি দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা ধারণ করে। উভয় সিস্টেম একসাথে ব্যবহার করে স্থিতিশীলতা উন্নত করতে পারে।
এটি অযাচিত whipsaws এড়াতে 123 প্যাটার্ন প্রবর্তন করে। এবং সঠিকভাবে কনফিগার করা EMD পরামিতি কিছু শব্দ ফিল্টার করতে সাহায্য করে। এই সমস্ত কারণ উচ্চতর বিজয় হার অবদান।
এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় ঝুঁকি বিপরীত ব্যর্থতা থেকে আসে। যদিও 123 প্যাটার্ন এই ধরনের সম্ভাবনা হ্রাস করে, বিপরীত ট্রেডিংয়ের অনিশ্চয়তা উচ্চ থাকে। এছাড়াও, ইএমডি পদ্ধতি চরম অস্থির বাজারের সময় ভেঙে যেতে পারে।
এই ধরনের ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য, বিপরীত সিস্টেমের পরামিতিগুলি আরও নির্ভরযোগ্য সংকেত উত্পাদন করতে সামঞ্জস্য করা যেতে পারে। আরও ভাল ফিল্টারিং কর্মক্ষমতা অর্জনের জন্য EMD এর পরিবর্তে বিভিন্ন ফিল্টারিং পদ্ধতিও পরীক্ষা করা যেতে পারে। উপরন্তু, ক্ষতি সীমাবদ্ধ করার জন্য ছোট অবস্থান আকার বজায় রাখা প্রয়োজন।
কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলিতে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ
অনুকূল খুঁজে পেতে বিপরীত সিস্টেমের জন্য বিভিন্ন পরামিতি সেট পরীক্ষা
বিভিন্ন ডিজিটাল ফিল্টারিং পদ্ধতি চেষ্টা করুন, যেমন, ওয়েভলেট ট্রান্সফর্ম, হিলবার্ট ট্রান্সফর্ম ইত্যাদি।
একক ট্রেড লস নিয়ন্ত্রণে স্টপ লস যোগ করুন
উচ্চতর দিকনির্দেশক নির্ভুলতা নিশ্চিত করার জন্য অন্যান্য সূচক অন্তর্ভুক্ত করুন
পজিশনের আকারের মতো অর্থ পরিচালনার মডেলগুলি অপ্টিমাইজ করুন
দ্বৈত বিপরীত ভারসাম্য কৌশল বিপরীত কৌশল এবং ডিজিটাল সংকেত প্রক্রিয়াকরণ কৌশলগুলির শক্তি একত্রিত করে। যথাযথ পরামিতি টিউনিং এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের সাথে এটি স্থিতিশীল ট্রেডিং কর্মক্ষমতা তৈরি করে। কৌশলটি অত্যন্ত প্রসারিত এবং সুপারিশযোগ্য।
/*backtest start: 2023-11-14 00:00:00 end: 2023-12-14 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 //////////////////////////////////////////////////////////// // Copyright by HPotter v1.0 30/06/2020 // 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 // The related article is copyrighted material from Stocks & Commodities Mar 2010 // // 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 Empirical(Length,Delta,Fraction) => pos = 0 xBandpassFilter = 0.0 xPeak = 0.0 xValley =0.0 xPrice = hl2 beta = cos(3.1415 * (360 / Length) / 180) gamma = 1 / cos(3.1415 * (720 * Delta / Length) / 180) alpha = gamma - sqrt(gamma * gamma - 1) xBandpassFilter := 0.5 * (1 - alpha) * (xPrice - xPrice[2]) + beta * (1 + alpha) * nz(xBandpassFilter[1]) - alpha * nz(xBandpassFilter[2]) xMean = sma(xBandpassFilter, 2 * Length) xPeak := iff (xBandpassFilter[1] > xBandpassFilter and xBandpassFilter[1] > xBandpassFilter[2], xBandpassFilter[1], nz(xPeak[1])) xValley := iff (xBandpassFilter[1] < xBandpassFilter and xBandpassFilter[1] < xBandpassFilter[2], xBandpassFilter[1], nz(xValley[1])) xAvrPeak = sma(xPeak, 50) xAvrValley = sma(xValley, 50) nAvrPeak = Fraction * xAvrPeak nAvrValley = Fraction * xAvrValley pos := iff(xMean > nAvrPeak and xMean > nAvrValley, 1, iff(xMean < nAvrPeak and xMean < nAvrValley, -1, nz(pos[1], 0))) pos strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Empirical Mode Decomposition", shorttitle="Combo", overlay = true) Length = input(14, minval=1) KSmoothing = input(1, minval=1) DLength = input(3, minval=1) Level = input(50, minval=1) //------------------------- LengthEMD = input(20, minval=1) Delta = input(0.5) Fraction = input(0.1) reverse = input(false, title="Trade reverse") posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) posEmpirical = Empirical(LengthEMD,Delta,Fraction) pos = iff(posReversal123 == 1 and posEmpirical == 1 , 1, iff(posReversal123 == -1 and posEmpirical == -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 )