রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. ডায়নামিক সান্তা ক্লাউস রিগ্রেশন কৌশল

ডায়নামিক সান্তা ক্লাউস রিগ্রেশন কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-01-12 14:00:00
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

ডায়নামিক সান্তা ক্লাউস রিগ্রেশন কৌশল একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল যা মূল্য এবং বার সূচকের মধ্যে গতিশীল রিগ্রেশন সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে সম্ভাব্য প্রবেশ এবং প্রস্থান পয়েন্টগুলি সনাক্ত করে। এই কৌশলটি দামের রিগ্রেশন ট্রেন্ড লাইনটি প্লট করার জন্য একটি গতিশীলভাবে সামঞ্জস্যযোগ্য চলমান গড় প্যারামিটার ব্যবহার করে। রিগ্রেশন লাইনের দিক বিশ্লেষণ করে, এটি অবস্থান প্রবেশ বা প্রস্থান কিনা তা নির্ধারণ করে।

নীতিমালা

এই কৌশলটির মূলটি হ'ল মূল্য এবং বার সূচকের মধ্যে রৈখিক রিগ্রেশন সম্পর্ক গণনা করা। এটি প্রথমে সহজ চলমান গড় এবং দৈর্ঘ্যের স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি এন গণনা করে। তারপরে নমুনা সম্পর্কিত সহগ এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি অনুপাতের উপর ভিত্তি করে এটি রিগ্রেশন রেখার ঢাল কে এবং ছেদ b পায়। এর ফলে একটি গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করা রৈখিক রিগ্রেশন সমীকরণ হয়ঃ

y = kx + b

যেখানে x হল বার ইনডেক্স, এবং y হল মূল্য।

রিগ্রেশন লাইনের বর্তমান এবং পূর্ববর্তী মানগুলির মধ্যে মাত্রা সম্পর্ক অনুসারে, প্রবণতা দিক নির্ধারিত হয়। যদি রিগ্রেশন লাইনটি বাড়ছে এবং বন্ধের মূল্য খোলার মূল্য এবং পূর্ববর্তী মুহুর্তের সর্বোচ্চ মূল্যের চেয়ে বেশি হয় তবে একটি ক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়। যদি রিগ্রেশন লাইনটি পড়ে এবং বন্ধের মূল্য খোলার মূল্য এবং পূর্ববর্তী মুহুর্তের সর্বনিম্ন মূল্যের চেয়ে কম হয় তবে একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়।

সুবিধা

  1. এন মান সামঞ্জস্য করে বিভিন্ন চক্রের মূল্য পরিবর্তনের সাথে মানিয়ে নিতে পারে এমন গতিশীল পরামিতি সেটিংস
  2. রিগ্রেশন সম্পর্ক সময়ের কারণগুলির প্রভাব বিবেচনা করে এবং দামের প্রবণতা আরও ভালভাবে প্রতিফলিত করে
  3. একাধিক শর্ত বিচারের সমন্বয় ট্রেডিং সংকেত উৎপন্ন করে এবং বিভ্রান্তি এড়ায়
  4. দামের পুনর্বিবেচনার প্রবণতা স্পষ্ট এবং সহজেই পড়া যায়

ঝুঁকি এবং সমাধান

  1. ভুল N মান সেটিং রিগ্রেশন লাইন খুব মসৃণ বা সংবেদনশীল হতে পারে

    • সমাধানঃ সর্বোত্তম ভারসাম্য খুঁজে পেতে এন মান সামঞ্জস্য করুন

  2. স্বল্পমেয়াদী মূল্যের অস্থিরতা, রিগ্রেশন সম্পর্কের বিচার ব্যর্থ

    • সমাধানঃ প্রবেশের পয়েন্টগুলি ফিল্টার করতে অন্যান্য সূচকগুলির সাথে একত্রিত করুন

  3. রিং অনুপাত শুধুমাত্র সময় এক বিন্দু বিবেচনা করে এবং স্থানীয় চরম মিস করতে পারেন

    • সমাধানঃ ভুল বিচার এড়াতে যথাযথভাবে ফাঁকা সময় নির্ধারণ করুন

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. ডায়নামিক আউটপুট মেকানিজম বৃদ্ধি এবং রিগ্রেশন সম্পর্ক উপর ভিত্তি করে স্টপ লস পয়েন্ট সামঞ্জস্য
  2. ত্রুটিপূর্ণ লেনদেন হ্রাস করার জন্য সিগন্যাল যাচাইয়ের জন্য ট্রেডিং ভলিউম এবং অন্যান্য সূচক একত্রিত করা
  3. মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্যারামিটারগুলি অনুকূলিতকরণ এবং বৃহত্তর বাজারের পরিবেশে মানিয়ে নিতে
  4. কৌশল কার্যকারিতা একটি আরো স্বজ্ঞাত প্রদর্শন জন্য গ্রাফিকাল প্রদর্শন যোগ করুন

সিদ্ধান্ত

ডায়নামিক সান্তা ক্লাউস রিগ্রেশন কৌশল একটি নমনীয়, স্বজ্ঞাত এবং সামঞ্জস্যযোগ্য পরিমাণগত ট্রেডিং সিস্টেম বাস্তবায়নের জন্য মূল্য এবং সময়ের মধ্যে গতিশীল রিগ্রেশন সম্পর্ক ব্যবহার করে। এই কৌশলটির যুক্তি পরিষ্কার এবং সহজেই বোঝা যায়। প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে এটি বিভিন্ন ট্রেডিং পণ্য এবং চক্রগুলিতে প্রয়োগ করা যেতে পারে। এই কৌশলটির উদ্ভাবনটি একটি গতিশীল মডেল প্রতিষ্ঠার জন্য সময় ফ্যাক্টরগুলির প্রবর্তনে রয়েছে, যা রায়গুলিকে আরও ট্রেন্ডিং করে তোলে। সংক্ষেপে, এই কৌশলটি পরিমাণগত ট্রেডিংয়ের জন্য একটি মূল্যবান নমুনা সরবরাহ করে।

/*backtest
start: 2023-01-05 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
// Creator - TradeAI
strategy('Moving Santa Claus Strategy | TradeAI', overlay=true)

// Set the length of the moving average
length = input(64)

// Calculate the moving averages and standard deviations
x = bar_index
y = close
x_ = ta.sma(x, length)
y_ = ta.sma(y, length)
mx = ta.stdev(x, length)
my = ta.stdev(y, length)
c = ta.correlation(x, y, length)
slope = c * (my / mx)

// Calculate the parameters of the regression line
inter = y_ - slope * x_
reg = x * slope + inter

// Set the line color based on whether EMA is moving up or down
var color lineColor = na
if (reg > reg[1] and (close > open and close > high[1]))
    lineColor := color.new(#d8f7ff, 0)
if (reg < reg[1] and (close < open and close < low[1]))
    lineColor := color.new(#ff383b, 0)

// Plot the EMA line with different thicknesses
plot(reg, color=lineColor, title="EMA")

var color lineColorrr = na
if (reg > reg[1] and (close > open and close > high[1]))
    lineColorrr := color.new(#d8f7ff, 77)
if (reg < reg[1] and (close < open and close < low[1]))
    lineColorrr := color.new(#ff383b, 77)
plot(reg, color=lineColorrr, title="EMA", linewidth=5)

var color lineColorr = na
if (reg > reg[1] and (close > open and close > high[1]))
    lineColorr := color.new(#d8f7ff, 93)
if (reg < reg[1] and (close < open and close < low[1]))
    lineColorr := color.new(#ff383b, 93)
plot(reg, color=lineColorr, title="EMA", linewidth=10)

var color lineColorrrr = na
if (reg > reg[1] and (close > open and close > high[1]))
    lineColorrrr := color.new(#d8f7ff, 97)
if (reg < reg[1] and (close < open and close < low[1]))
    lineColorrrr := color.new(#ff383b, 97)
plot(reg, color=lineColorr, title="EMA", linewidth=15)

var color lineColorrrrr = na
if (reg > reg[1] and (close > open and close > high[1]))
    lineColorrrrr := color.new(#d8f7ff, 99)
if (reg < reg[1] and (close < open and close < low[1]))
    lineColorrrrr := color.new(#ff383b, 99)
plot(reg, color=lineColorr, title="EMA", linewidth=20)

// Implement trading strategy based on EMA direction
if reg > reg[1] and (close > open and close > high[1])
    strategy.entry('buy', strategy.long)

if reg < reg[1] and (close < open and close < low[1])
    strategy.close('buy')
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত