ডুয়াল মুভিং এভারেজ গোল্ডেন ক্রস কুইন্টেটিভ স্ট্র্যাটেজি একটি প্রযুক্তিগত সূচক ভিত্তিক পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল। এটি বিভিন্ন সময়ের দুটি চলমান গড় গণনা করে বাজার প্রবণতা নির্ধারণ করে এবং কম ঝুঁকিপূর্ণ ট্রেডিং সক্ষম করে। যখন স্বল্প-মেয়াদী চলমান গড় দীর্ঘ-মেয়াদী চলমান গড়ের উপরে অতিক্রম করে, তখন লং যাওয়ার জন্য একটি সোনার ক্রস সংকেত উত্পন্ন হয়। যখন স্বল্পতম চলমান গড়টি দীর্ঘতমের নীচে অতিক্রম করে, তখন শর্ট যাওয়ার জন্য একটি ডেথ ক্রস সংকেত উত্পন্ন হয়। এই কৌশলটি মিথ্যা বিরতি এড়াতে মূল্য চ্যানেল সূচকগুলিও অন্তর্ভুক্ত করে।
ডাবল মুভিং এভারেজ গোল্ডেন ক্রস পরিমাণগত কৌশলটি চলমান গড় তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে। চলমান গড়গুলি কার্যকরভাবে বাজার গোলমাল ফিল্টার করতে পারে এবং দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা দিক নির্দেশ করতে পারে। যখন স্বল্প-মেয়াদী চলমান গড় দীর্ঘ-মেয়াদী চলমান গড়ের উপরে অতিক্রম করে, এটি বাজারের একটি উপরের বিপরীতমুখী ইঙ্গিত দেয় এবং এটি একটি ক্রয় সংকেত। যখন স্বল্পতম চলমান গড়টি দীর্ঘতমের নীচে অতিক্রম করে, এটি একটি নেমে যাওয়ার বিপরীতমুখী ইঙ্গিত দেয় এবং এটি একটি বিক্রয় সংকেত। এই কৌশলটি চলমান গড়ের দুটি গ্রুপ সেট করে - প্রথমটি হল 2-দিনের এবং 3-দিনের চলমান গড়, এবং দ্বিতীয়টি হল 420 দিনের চলমান গড়। যখন 2-দিনের ক্রয় গড়টি 3-দিনের চলমান গড়ের উপরে অতিক্রম করে, এবং এটি নীচে অতিক্রম করে তখন একটি বিক্রয় সংকেত তৈরি হয়। 420 দিনের চলমান গড়টি স্বল্পমেয়াদী pullbacks এড়াতে দীর্ঘমেয়াদী
কৌশল কোডের মূল যুক্তি হলঃ
বিশেষ নীতিগুলি হল:
এটি স্বল্পমেয়াদী সমন্বয়গুলির পরে দ্বিগুণ চলমান গড় ক্রসিং সহ টার্নিং পয়েন্টগুলি নির্ধারণ করে এবং ভুল ট্রেডগুলি এড়ানোর জন্য প্যারামিটার ফিল্টার সেট করে প্রবণতা বিপরীত হওয়ার সুযোগগুলি ধরতে পারে। এই কৌশলটি তুলনামূলকভাবে উচ্চ মুনাফা ফ্যাক্টর সহ স্বল্পমেয়াদী সমন্বয়গুলির পরে প্রবণতা বিপরীত হওয়ার সুযোগগুলি কার্যকরভাবে ক্যাপচার করতে পারে।
ডাবল মুভিং এভারেজ গোল্ডেন ক্রস কোয়ান্টিটেটিভ স্ট্র্যাটেজিতে নিম্নলিখিত সুবিধা রয়েছেঃ
ডাবল মুভিং এভারেজ গোল্ডেন ক্রস কোয়ান্টিটেটিভ স্ট্র্যাটেজিতে নিম্নলিখিত ঝুঁকি রয়েছেঃ
ঝুঁকি কমাতে নিম্নলিখিত পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারেঃ
ডাবল মুভিং এভারেজ গোল্ডেন ক্রস কোয়ান্টিটেটিভ স্ট্র্যাটেজি নিম্নলিখিত দিকগুলিতেও অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন: সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় নির্বাচন করতে চলমান গড় এবং চ্যানেল সূচক পরামিতি সামঞ্জস্য করুন। জেনেটিক অ্যালগরিদম অপ্টিমাইজেশান সহায়তা করতে পারে।
সময় নির্বাচন: বিভিন্ন পণ্যের বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে সবচেয়ে উপযুক্ত চলমান গড় পরামিতিগুলি নির্বাচন করুন। উদাহরণস্বরূপ, আগ্রহের সাথে সম্পর্কিত পণ্যগুলির জন্য স্বল্প-মেয়াদী চলমান গড়গুলি সেট করুন।
স্টপ লস স্ট্র্যাটেজি অপ্টিমাইজেশন: পুলব্যাক স্টপ এড়াতে গতিশীল স্টপ, ট্রেলিং স্টপ ইত্যাদি সেট করুন।
দিকনির্দেশক ট্রেডিং অপ্টিমাইজেশান: ট্রেন্ড ইন্ডিকেটর অন্তর্ভুক্ত করা এবং ট্রেন্ড অনুসরণকারী অপারেশন গ্রহণ করা যাতে কাউন্টারট্রেন্ড ট্রেডিং প্রতিরোধ করা যায়।
মেশিন লার্নিং সংমিশ্রণ: সিগন্যালের গুণমান এবং প্রবেশের সময় নির্ধারণে সহায়তা করার জন্য LSTM, RNN এবং অন্যান্য গভীর শেখার মডেল ব্যবহার করুন।
ডুয়াল মুভিং এভারেজ গোল্ডেন ক্রস পরিমাণগত কৌশলটি মুভিং এভারেজ ক্রসওভারের সহজ নীতির মাধ্যমে স্বল্পমেয়াদী মূল্য প্রবণতা নির্ধারণ করে। চ্যানেল সূচকগুলি কার্যকরভাবে মিথ্যা সংকেতগুলি ফিল্টার করে। কৌশলটির সরল লজিক রয়েছে এবং এটি বাস্তবায়ন করা সহজ। লাইভ ট্রেডিংয়ে তুলনামূলকভাবে ভাল পারফরম্যান্সের সাথে নমনীয় পরামিতি সামঞ্জস্য সম্ভব। এটি একটি প্রস্তাবিত পরিমাণগত কৌশল যা পরামিতি অপ্টিমাইজেশন, স্টপ লস অপ্টিমাইজেশন, মেশিন লার্নিং এবং আরও অনেক কিছুর মাধ্যমে আরও ভাল পারফরম্যান্স অর্জনের জন্য আপগ্রেড করা যেতে পারে। কৌশলটি ক্রিপ্টোকারেন্সি এবং স্টকগুলির মতো পণ্য জুড়ে অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের জন্য উপযুক্ত।
/*backtest start: 2023-12-24 00:00:00 end: 2023-12-25 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 // Indicator420 by SeaSide420 strategy("Indicator420 strategy", overlay=true) q=input(title="HullMA",defval=420) z=input(title="HullMA cross",defval=3) a=input(title="VWMA",defval=14) rvwma=vwma(close,round(a)) rvwma2=vwma(close,round(a*2)) rvwma3=vwma(close,round(a*3)) n2ma=2*wma(close,round(z/2)) nma=wma(close,z) diff=n2ma-nma sqn=round(sqrt(z)) n2ma1=2*wma(close[1],round(z/2)) nma1=wma(close[1],z) diff1=n2ma1-nma1 sqn1=round(sqrt(z)) n2ma2=2*wma(close[2],round(q/2)) nma2=wma(close[2],q) diff2=n2ma2-nma2 sqn2=round(sqrt(q)) n1=wma(diff,sqn) n2=wma(diff1,sqn) n3=wma(diff2,sqn) b=n1>n2?red:lime c=n1>n2?green:red d=n3>rvwma3?red:green e=rvwma2>rvwma3?green:red f=n1>n2?red:green //plot(rvwma3, color=e, linewidth=1) plot(cross(rvwma, rvwma2) ? rvwma : na, style = line,color=e, linewidth = 1) plot(cross(n1, n2) ? n1 : na, style = line,color=b, linewidth = 3) plot(cross(n1, n2) ? n1 : na, style = circles,color=c, linewidth = 4) closelong = n1<n2 if (closelong) strategy.close("Long") closeshort = n1>n2 if (closeshort) strategy.close("Short") longCondition = n1>n2 and strategy.opentrades<1 and n1<rvwma3 if (longCondition) strategy.entry("Long",strategy.long) shortCondition = n1<n2 and strategy.opentrades<1 and n1>rvwma3 if (shortCondition) strategy.entry("Short",strategy.short)