এটি একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল যা বিল উইলিয়ামস
কৌশলটি প্রথমে উইলিয়ামস ফ্র্যাক্টালগুলি গণনা করে তা নির্ধারণ করতে যে বর্তমান ফ্র্যাক্টালটি বাড়ছে বা কমছে কিনা। যদি এটি একটি ক্রমবর্ধমান ফ্র্যাক্টাল হয় তবে এটি বিশ্বাস করা হয় যে বর্তমান প্রবণতা আপগ্রেড। যদি এটি একটি হ্রাসপ্রাপ্ত ফ্র্যাক্টাল হয় তবে এটি বিশ্বাস করা হয় যে বর্তমান প্রবণতা ডাউনগ্রেড।
এটি তারপর ফ্রেক্টাল পয়েন্টগুলির উপর ভিত্তি করে ZZ সূচক
এই ধরনের সংমিশ্রণের মাধ্যমে, প্রবণতার পরিবর্তনগুলি সময়মতো ধরতে এবং প্রবণতা অনুসরণকারী লেনদেন বাস্তবায়ন করা সম্ভব।
এই কৌশল দুটি ভিন্ন প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ পদ্ধতি - উইলিয়ামস ফ্র্যাক্টাল এবং জেডজেড সূচকগুলিকে একত্রিত করে - আরও বেশি ট্রেডিং সুযোগ উন্মোচন করতে।
এটি বাজারের প্রবণতার পালা পয়েন্টকে সময়মতো বিচার করতে পারে এবং মূল প্রবণতা দিকটি ধরার জন্য ভাল স্টপ লস / লাভ গ্রহণের মানদণ্ড রয়েছে। উপরন্তু, ZZ সূচকটি অপ্রয়োজনীয় ক্ষতি এড়াতে কিছু মিথ্যা ব্রেকআউট ফিল্টার করতে পারে।
সাধারণভাবে, এই কৌশলটি ঝুঁকি এবং রিটার্নের ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য প্রবণতা বিচার এবং নির্দিষ্ট এন্ট্রি পয়েন্ট নির্বাচন উভয়ই বিবেচনা করে।
এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় ঝুঁকি হ'ল ফ্রেক্টাল রায় এবং জেডজেড সূচক ভুল ট্রেডিং সংকেত জারি করতে পারে, যা অপ্রয়োজনীয় ক্ষতির দিকে পরিচালিত করে। উদাহরণস্বরূপ, প্রতিরোধের রেখাটি ভেঙে যাওয়ার পরে, দামগুলি দ্রুত ফিরে আসতে পারে, আপট্রেন্ড বজায় রাখতে অক্ষম।
এছাড়াও, ফ্রেক্টাল গণনা করার পদ্ধতিটি যদি সময়সীমাটি ভুলভাবে সেট করা হয় তবে ভুল মূল্যায়নের দিকে পরিচালিত করতে পারে। সময়সীমাটি খুব কম সেট করা মিথ্যা ব্রেকআউটের সম্ভাবনা বাড়ায়।
এই ঝুঁকিগুলি কমাতে, ফ্র্যাক্টালগুলির গণনার পরামিতিগুলি যথাযথভাবে সামঞ্জস্য করুন এবং ভুল সংকেতগুলি হ্রাস করার জন্য ফিল্টারিং শর্তগুলি বাড়ান। এছাড়াও, একক বাণিজ্য ক্ষতির আকার নিয়ন্ত্রণ করতে বৃহত্তর স্টপ লস সেট করুন।
এই কৌশল নিম্নলিখিত দিকগুলির মধ্যে আরও অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ
কিছু মিথ্যা ব্রেকআউট এড়াতে এমএসিডি বা বলিংজার ব্যান্ডের মতো গতির সূচক ফিল্টার যুক্ত করুন।
ফ্র্যাক্টাল প্যারামিটার সেটিংস অপ্টিমাইজ করুন এবং উচ্চ এবং নিম্ন হিসাব সামঞ্জস্য করুন এবং আরো সঠিক প্রবণতা রায় পেতে সময়সীমা সংক্ষিপ্ত করুন।
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম বাড়িয়ে ট্রেন্ডের নির্ভুলতা বিচার করতে এবং মানুষের সীমাবদ্ধতা এড়াতে।
বাজারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে অভিযোজিত স্টপ লস প্রক্রিয়া যোগ করুন।
সামগ্রিক প্যারামিটার সেটিংসের অপ্টিমাইজেশান করতে গভীর শেখার অ্যালগরিদম ব্যবহার করুন।
উইলিয়ামস-ফ্র্যাক্টাল তত্ত্ব এবং জেডজেড সূচক দক্ষতার সাথে একত্রিত করে, এই কৌশলটি বাজারের প্রবণতার পরিবর্তনগুলি সময়মত সনাক্তকরণ এবং ক্যাপচার অর্জন করে। এটি উচ্চ জয় হার বজায় রাখে এবং দীর্ঘমেয়াদী অতিরিক্ত রিটার্ন পাওয়ার আশা করে। পরবর্তী পদক্ষেপটি আরও ফিল্টার এবং এআই ক্ষমতা প্রবর্তন করে কৌশল স্থিতিশীলতা এবং রিটার্ন হার আরও উন্নত করার আশা করা হচ্ছে।
/*backtest start: 2023-12-01 00:00:00 end: 2023-12-31 23:59:59 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 strategy(title = "robotrading ZZ-8 fractals", shorttitle = "ZZ-8", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, initial_capital = 100, default_qty_value = 100, commission_value = 0.1) //Settings needlong = input(true, defval = true, title = "Long") needshort = input(false, defval = true, title = "Short") filterBW = input(false, title="filter Bill Williams Fractals") showll = input(true, title = "Show levels") showff = input(true, title = "Show fractals (repaint!)") showdd = input(true, title = "Show dots (repaint!)") showbg = input(false, title = "Show background") showlb = input(false, title = "Show drawdown") startTime = input(defval = timestamp("01 Jan 2000 00:00 +0000"), title = "Start Time", type = input.time, inline = "time1") finalTime = input(defval = timestamp("31 Dec 2099 23:59 +0000"), title = "Final Time", type = input.time, inline = "time1") //Variables loss = 0.0 maxloss = 0.0 equity = 0.0 truetime = true //Fractals isRegularFractal(mode) => ret = mode == 1 ? high[4] < high[3] and high[3] < high[2] and high[2] > high[1] and high[1] > high[0] : mode == -1 ? low[4] > low[3] and low[3] > low[2] and low[2] < low[1] and low[1] < low[0] : false isBWFractal(mode) => ret = mode == 1 ? high[4] < high[2] and high[3] <= high[2] and high[2] >= high[1] and high[2] > high[0] : mode == -1 ? low[4] > low[2] and low[3] >= low[2] and low[2] <= low[1] and low[2] < low[0] : false filteredtopf = filterBW ? isRegularFractal(1) : isBWFractal(1) filteredbotf = filterBW ? isRegularFractal(-1) : isBWFractal(-1) //Triangles plotshape(filteredtopf and showff, title='Filtered Top Fractals', style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color= color.red, offset=-2) plotshape(filteredbotf and showff, title='Filtered Bottom Fractals', style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color= color.lime, offset=-2) //Levels hh = 0.0 ll = 0.0 hh := filteredtopf ? high[2] : hh[1] ll := filteredbotf ? low[2] : ll[1] //Trend trend = 0 trend := high >= hh[1] ? 1 : low <= ll[1] ? -1 : trend[1] //Lines hcol = showll and hh == hh[1] and close < hh ? color.lime : na lcol = showll and ll == ll[1] and close > ll ? color.red : na plot(hh, color = hcol) plot(ll, color = lcol) //Dots // var line hline = na // if hh != hh[1] and showdd // hline := line.new(bar_index - 0, hh[0], bar_index - 2, hh[0], xloc = xloc.bar_index, extend = extend.none, style = line.style_dotted, color = color.lime, width = 1) // var line lline = na // if ll != ll[1] and showdd // lline := line.new(bar_index - 0, ll[0] - syminfo.mintick, bar_index - 2, ll[0] - syminfo.mintick, xloc = xloc.bar_index, extend = extend.none, style = line.style_dotted, color = color.red, width = 1) //Background bgcol = showbg == false ? na : trend == 1 ? color.lime : trend == -1 ? color.red : na bgcolor(bgcol, transp = 80) //Orders if hh > 0 and needlong strategy.entry("Long", strategy.long, na, stop = hh, when = needlong and truetime) strategy.exit("Exit Long", "Long", stop = ll, when = needshort == false) if ll > 0 and startTime strategy.entry("Short", strategy.short, na, stop = ll, when = needshort and truetime) strategy.exit("Exit Short", "Short", stop = hh, when = needlong == false) if time > finalTime strategy.close_all() strategy.cancel("Long") strategy.cancel("Short") if showlb //Drawdown max = 0.0 max := max(strategy.equity, nz(max[1])) dd = (strategy.equity / max - 1) * 100 min = 100.0 min := min(dd, nz(min[1])) //Max loss size equity := strategy.position_size != strategy.position_size[1] ? strategy.equity : equity[1] loss := equity < equity[1] ? ((equity / equity[1]) - 1) * 100 : 0 maxloss := min(nz(maxloss[1]), loss) //Label min := round(min * 100) / 100 maxloss := round(maxloss * 100) / 100 labeltext = "Drawdown: " + tostring(min) + "%" + "\nMax.loss " + tostring(maxloss) + "%" var label la = na label.delete(la) tc = min > -100 ? color.white : color.red osx = timenow + round(change(time)*50) osy = highest(100) la := label.new(x = osx, y = osy, text = labeltext, xloc = xloc.bar_time, yloc = yloc.price, color = color.black, style = label.style_labelup, textcolor = tc)