দ্বিমুখী চলমান গড় প্রত্যাবর্তন ট্রেডিং কৌশল


সৃষ্টির তারিখ: 2024-01-15 12:15:14 অবশেষে সংশোধন করুন: 2024-01-15 12:15:14
অনুলিপি: 0 ক্লিকের সংখ্যা: 342

দ্বিমুখী চলমান গড় প্রত্যাবর্তন ট্রেডিং কৌশল

ওভারভিউ

বাইডাইরেকশনাল মুভিং এভারেজ রিভার্সন ট্রেডিং কৌশল হল একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল যা দামের গড় রিভার্সন নীতি ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে। এই কৌশলটি একাধিক গ্রুপের চলমান গড় স্থাপন করে দামের বিপরীতমুখী সুযোগগুলি ধরার জন্য, গড়ের কাছ থেকে কিছুটা বিচ্যুতির পরে খেলায় প্রবেশ করে এবং গড়ের দিকে ফিরে আসার জন্য অপেক্ষা করে।

কৌশল নীতি

এই কৌশলটি মূলত মূল্যের গড় প্রত্যাবর্তন তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে। এটি বিশ্বাস করে যে দাম সর্বদা একটি গড় মানের ঘূর্ণনকে ঘিরে থাকে, যখন দাম গড় মান থেকে গুরুতরভাবে বিচ্যুত হয় তখন গড়ের দিকে ফিরে যাওয়ার সম্ভাবনা বেশি থাকে। বিশেষত, এই কৌশলটি একই সাথে তিনটি গড় লাইন সেট করেঃ খোলার গড় লাইন, খোলার গড় লাইন এবং সীমাবদ্ধ গড় লাইন। যখন দাম খোলার গড় লাইনটি স্পর্শ করে, তখন প্রতিযোগিতামূলক ওভার বা শূন্য পজিশন খোলা হয়। যখন দাম খোলার গড় লাইনটি স্পর্শ করে, তখন পূর্ববর্তী পজিশনটি সমতল করা হয়। অবশেষে, যদি দাম কোনও প্রত্যাবর্তন না করে চলতে থাকে তবে সীমাবদ্ধ গড় লাইনটি ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করতে পারে।

কোড লজিকের দিক থেকে দেখা যায় যে, ওপেন পজিশনের গড়রেখাটি লম্বা লাইন এবং সংক্ষিপ্ত লাইন দ্বারা বিভক্ত। দামের সাথে তাদের মধ্যে বিচ্যুতির মাত্রা পজিশনের আকার নির্ধারণ করে। এছাড়াও, পজিশনের গড়রেখাটি একটি পৃথক গড়রেখা যা পজিশনের সময় নির্ধারণের জন্য ব্যবহৃত হয়। যখন দাম এই গড়রেখায় চলে যায় তখন পজিশনটি সমতল করা হয়।

সামর্থ্য বিশ্লেষণ

দ্বি-মুখী সমান্তরাল প্রত্যাবর্তন কৌশলটির প্রধান সুবিধাগুলি হলঃ

  1. প্রবণতা বজায় রাখার জন্য মূল্যের বিপরীতমুখীতা ধরা
  2. সীমিত ক্ষতির মাধ্যমে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ
  3. কাস্টমাইজযোগ্য প্যারামিটার সমন্বয়, অভিযোজ্য
  4. সহজেই বোঝা যায় এবং প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করা যায়

এই কৌশলটি কম ওঠানামা, দামের ওঠানামার ছোট পরিসরের জাতের জন্য প্রযোজ্য, বিশেষত যে জাতগুলি পুনরুদ্ধারের পর্যায়ে প্রবেশ করে। এটি মূল্যের অস্থায়ী বিপর্যয়ের সুযোগকে কার্যকরভাবে ক্যাপচার করতে পারে। একই সাথে, এর ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থাগুলিও বেশ পরিপূর্ণ, এমনকি যদি দাম ফিরে না আসে তবে ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করতে পারে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

কিন্তু এই দুই দিকের সমান্তরাল প্রত্যাবর্তনের কিছু ঝুঁকি রয়েছেঃ

  1. এই কৌশলটি যখন দামের তীব্রতা দেখা দেয়, তখন পজিশন খোলার ধারাবাহিকতা শেষ পর্যন্ত পজিশনে ভেঙে যেতে পারে।
  2. দামের অস্থিরতা খুব বড় ঝুঁকি। যদি দামের অস্থিরতা খুব বড় হয়, তবে পজিশনটি সীমাবদ্ধ ক্ষতিতে পৌঁছতে পারে এবং বাধ্যতামূলকভাবে পজিশনটি বন্ধ করা যেতে পারে।
  3. প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান ঝুঁকি। এই কৌশলটির প্যারামিটার সেট করা তার লাভজনকতার উপর গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব ফেলে। যদি প্যারামিটারগুলি ভুলভাবে সেট করা হয় তবে লাভের সম্ভাবনা ব্যাপকভাবে হ্রাস পাবে।

উপরোক্ত ঝুঁকির জন্য, নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে অপ্টিমাইজেশন করা যেতে পারেঃ

  1. পজিশন খোলার ক্ষেত্রে আরও কঠোর ব্যবস্থা
  2. পজিশনের আকার যথাযথভাবে কমানো এবং পজিশন খোলার ঝুঁকি এড়ানো
  3. সমান্তরাল চক্র, সমান্তরাল লাইন প্যারামিটার ইত্যাদির জন্য অপ্টিমাইজ করুন

অপ্টিমাইজেশান দিক

এই কৌশলটি আরও অনেক উন্নতি করতে পারে, বিশেষ করে নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকেঃ

  1. ট্রেন্ডিং পরিস্থিতিতে ধাক্কা-ধাক্কা ও পতন প্রতিরোধে পজিশন খোলার শর্ত যুক্তিবিজ্ঞান বাড়ানো
  2. দামের ব্যাপক অস্থিরতার ঝুঁকি রোধে পজিশন হ্রাসের লজিক যুক্ত করুন
  3. বিভিন্ন ধরণের গড়রেখার সূচক ব্যবহার করে একটি ভাল প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজুন
  4. মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে প্যারামিটারগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে অপ্টিমাইজ করুন
  5. স্বয়ংক্রিয় স্টপ লস কৌশল যুক্ত করুন এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করুন

সারসংক্ষেপ

দ্বি-মুখী গড়রেখা প্রত্যাবর্তন ট্রেডিং কৌশলটি মুভিং গড়রেখার থেকে দামের বিচ্যুতির পরে প্রত্যাবর্তনের সুযোগগুলি ক্যাপচার করে মুনাফা অর্জন করে। এটি কার্যকরভাবে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে এবং প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে আরও ভাল রিটার্ন অর্জন করতে পারে। যদিও এই কৌশলটির কিছু ঝুঁকিও রয়েছে, তবে এটি পজিশন খোলার লজিককে উন্নত করে, পজিশন আকার হ্রাস করে এবং অন্যান্য পদ্ধতির মাধ্যমে নিয়ন্ত্রণ করা যেতে পারে। এই কৌশলটি সহজেই বোঝা যায় এবং এটি আরও গবেষণা এবং অপ্টিমাইজেশনের জন্য পরিমাণযুক্ত ব্যবসায়ীদের জন্য উপযুক্ত।

কৌশল সোর্স কোড
/*backtest
start: 2023-12-15 00:00:00
end: 2024-01-14 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title = "hamster-bot MRS 2", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, initial_capital = 100, default_qty_value = 30, pyramiding = 1, commission_value = 0.1, backtest_fill_limits_assumption = 1)
info_options = "Options"

on_close = input(false, title = "Entry on close", inline=info_options, group=info_options)
OFFS = input.int(0, minval = 0, maxval = 1, title = "| Offset View", inline=info_options, group=info_options)
trade_offset = input.int(0, minval = 0, maxval = 1, title = "Trade", inline=info_options, group=info_options)
use_kalman_filter = input.bool(false, title="Use Kalman filter", group=info_options)

//MA Opening
info_opening = "MA Opening Long"
maopeningtyp_l = input.string("SMA", title="Type", options=["SMA", "EMA", "TEMA", "DEMA", "ZLEMA", "WMA", "Hma", "Thma", "Ehma", "H", "L", "DMA"], title = "", inline=info_opening, group=info_opening)
maopeningsrc_l = input.source(ohlc4, title = "", inline=info_opening, group=info_opening)
maopeninglen_l = input.int(3, minval = 1, title = "", inline=info_opening, group=info_opening)
long1on    = input(true, title = "", inline = "long1")
long1shift = input.float(0.96, step = 0.005, title = "Long", inline = "long1")
long1lot   = input.int(10, minval = 0, maxval = 10000, step = 10, title = "Lot 1", inline = "long1")

info_opening_s = "MA Opening Short"
maopeningtyp_s = input.string("SMA", title="Type", options=["SMA", "EMA", "TEMA", "DEMA", "ZLEMA", "WMA", "Hma", "Thma", "Ehma", "H", "L", "DMA"], title = "", inline=info_opening_s, group=info_opening_s)
maopeningsrc_s = input.source(ohlc4, title = "", inline=info_opening_s, group=info_opening_s)
maopeninglen_s = input.int(3, minval = 1, title = "", inline=info_opening_s, group=info_opening_s)
short1on    = input(true, title = "", inline = "short1")
short1shift = input.float(1.04, step = 0.005, title = "short", inline = "short1")
short1lot   = input.int(10, minval = 0, maxval = 10000, step = 10, title = "Lot 1", inline = "short1")


//MA Closing
info_closing = "MA Closing"
maclosingtyp = input.string("SMA", title="Type", options=["SMA", "EMA", "TEMA", "DEMA", "ZLEMA", "WMA", "Hma", "Thma", "Ehma", "H", "L", "DMA"], title = "", inline=info_closing, group=info_closing)
maclosingsrc = input.source(ohlc4, title = "", inline=info_closing, group=info_closing)
maclosinglen = input.int(3, minval = 1, maxval = 200, title = "", inline=info_closing, group=info_closing)
maclosingmul = input.float(1, step = 0.005, title = "mul", inline=info_closing, group=info_closing)

startTime = input(timestamp("01 Jan 2010 00:00 +0000"), "Start date", inline = "period")
finalTime = input(timestamp("31 Dec 2030 23:59 +0000"), "Final date", inline = "period")

HMA(_src, _length) =>  ta.wma(2 * ta.wma(_src, _length / 2) - ta.wma(_src, _length), math.round(math.sqrt(_length)))
EHMA(_src, _length) =>  ta.ema(2 * ta.ema(_src, _length / 2) - ta.ema(_src, _length), math.round(math.sqrt(_length)))
THMA(_src, _length) =>  ta.wma(ta.wma(_src,_length / 3) * 3 - ta.wma(_src, _length / 2) - ta.wma(_src, _length), _length)
tema(sec, length)=>
    tema1= ta.ema(sec, length)
    tema2= ta.ema(tema1, length)
    tema3= ta.ema(tema2, length)
    tema_r = 3*tema1-3*tema2+tema3
donchian(len) => math.avg(ta.lowest(len), ta.highest(len))
ATR_func(_src, _len)=>
    atrLow = low - ta.atr(_len)
    trailAtrLow = atrLow
    trailAtrLow := na(trailAtrLow[1]) ? trailAtrLow : atrLow >= trailAtrLow[1] ? atrLow : trailAtrLow[1]
    supportHit = _src <= trailAtrLow
    trailAtrLow := supportHit ? atrLow : trailAtrLow
    trailAtrLow
f_dema(src, len)=>
    EMA1 = ta.ema(src, len)
    EMA2 = ta.ema(EMA1, len)
    DEMA = (2*EMA1)-EMA2
f_zlema(src, period) =>
    lag = math.round((period - 1) / 2)
    ema_data = src + (src - src[lag])
    zl= ta.ema(ema_data, period)
f_kalman_filter(src) =>
    float value1= na
    float value2 = na
    value1 := 0.2 * (src - src[1]) + 0.8 * nz(value1[1])
    value2 := 0.1 * (ta.tr) + 0.8 * nz(value2[1])
    lambda = math.abs(value1 / value2)
    alpha = (-math.pow(lambda, 2) + math.sqrt(math.pow(lambda, 4) + 16 * math.pow(lambda, 2)))/8
    value3 = float(na)
    value3 := alpha * src + (1 - alpha) * nz(value3[1])
//SWITCH
ma_func(modeSwitch, src, len, use_k_f=true) =>
      modeSwitch == "SMA"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.sma(src, len))  : ta.sma(src, len) :
      modeSwitch == "RMA"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.rma(src, len))  : ta.rma(src, len) :
      modeSwitch == "EMA"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.ema(src, len))  : ta.ema(src, len) :
      modeSwitch == "TEMA"  ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(tema(src, len))    : tema(src, len):
      modeSwitch == "DEMA"  ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(f_dema(src, len))  : f_dema(src, len):
      modeSwitch == "ZLEMA" ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(f_zlema(src, len)) : f_zlema(src, len):
      modeSwitch == "WMA"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.wma(src, len))  : ta.wma(src, len):
      modeSwitch == "VWMA"  ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.vwma(src, len)) : ta.vwma(src, len):
      modeSwitch == "Hma"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(HMA(src, len))     : HMA(src, len):
      modeSwitch == "Ehma"  ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(EHMA(src, len))    : EHMA(src, len):
      modeSwitch == "Thma"  ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(THMA(src, len/2))  : THMA(src, len/2):
      modeSwitch == "ATR"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ATR_func(src, len)): ATR_func(src, len) :
      modeSwitch == "L"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.lowest(len)): ta.lowest(len) :
      modeSwitch == "H"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.highest(len)): ta.highest(len) :
      modeSwitch == "DMA"   ? donchian(len) : na

//Var
sum = 0.0
maopening_l = 0.0
maopening_s = 0.0
maclosing = 0.0
pos = strategy.position_size
p = 0.0
p := pos == 0 ? (strategy.equity / 100) / close : p[1]
truetime = true
loss = 0.0
maxloss = 0.0
equity = 0.0

//MA Opening
maopening_l := ma_func(maopeningtyp_l, maopeningsrc_l, maopeninglen_l)
maopening_s := ma_func(maopeningtyp_s, maopeningsrc_s, maopeninglen_s)

//MA Closing
maclosing := ma_func(maclosingtyp, maclosingsrc, maclosinglen) * maclosingmul

long1 = long1on == false ? 0 : long1shift == 0 ? 0 : long1lot == 0 ? 0 : maopening_l == 0 ? 0 : maopening_l * long1shift
short1 = short1on == false ? 0 : short1shift == 0 ? 0 : short1lot == 0 ? 0 : maopening_s == 0 ? 0 : maopening_s * short1shift
//Colors
long1col = long1 == 0 ? na : color.green
short1col = short1 == 0 ? na : color.red
//Lines
// plot(maopening_l, offset = OFFS, color = color.new(color.green, 50))
// plot(maopening_s, offset = OFFS, color = color.new(color.red, 50))
plot(maclosing, offset = OFFS, color = color.fuchsia)
long1line = long1 == 0 ? close : long1
short1line = short1 == 0 ? close : short1
plot(long1line, offset = OFFS, color = long1col)
plot(short1line, offset = OFFS, color = short1col)

//Lots
lotlong1 = p * long1lot
lotshort1 = p * short1lot

//Entry
if truetime
    //Long
    sum := 0
    strategy.entry("L", strategy.long, lotlong1, limit = on_close ? na : long1, when = long1 > 0 and pos <= sum and (on_close ? close <= long1[trade_offset] : true))
    sum := lotlong1

    //Short
    sum := 0
    pos := -1 * pos
    strategy.entry("S", strategy.short, lotshort1, limit = on_close ? na : short1, when = short1 > 0 and pos <= sum and (on_close ? close >= short1[trade_offset] : true))
    sum := lotshort1

strategy.exit("Exit", na, limit = maclosing)
if time > finalTime
    strategy.close_all()