রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. সুগম বিচ্যুতির উপর ভিত্তি করে কৌশল অনুসরণ করে প্রবণতা

সুগম বিচ্যুতির উপর ভিত্তি করে কৌশল অনুসরণ করে প্রবণতা

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০২-২০ ১১ঃ১৫ঃ৫৪
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি প্রবণতা নির্ধারণের জন্য স্বল্পমেয়াদী উচ্চ-নিম্ন এবং স্বল্পমেয়াদী এবং দীর্ঘমেয়াদী গড় ব্যয়ের মধ্যে বিচ্যুতি ব্যবহার করে। এটি প্রবণতা উদ্ভূত হলে উল্লেখযোগ্য মুনাফা বজায় রেখে সংহতকরণের সময় ছোট ক্ষতি হ্রাস করার জন্য পূর্ববর্তী এবং পরবর্তী মসৃণকরণ গড় ফাংশনগুলি প্রসারিত করে স্বল্পমেয়াদী সংবেদনশীলতা বৃদ্ধি এবং একীকরণের ব্যয় হ্রাস করার লক্ষ্যে।

কৌশলগত নীতি

  1. স্বল্পমেয়াদী খরচ গণনা করুন: সাম্প্রতিক স্বল্পমেয়াদী মোমবাতিগুলির সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মূল্য গণনা করতে ta.highest এবং ta.lowest ফাংশন ব্যবহার করুন এবং স্বল্পমেয়াদী খরচ হিসাবে গড় গ্রহণ করুন

  2. দীর্ঘমেয়াদী খরচ গণনা করুন: দীর্ঘমেয়াদী খরচ হিসাবে সাম্প্রতিক দীর্ঘমেয়াদী মোমবাতিগুলির বন্ধের মূল্যের সহজ চলমান গড় গণনা করতে ta.sma ফাংশনটি ব্যবহার করুন

  3. বিচ্যুতি গণনা করুনঃ স্বল্পমেয়াদী খরচ থেকে দীর্ঘমেয়াদী খরচ বিয়োগ করুন

  4. মসৃণ বিচ্যুতিঃ সাধারণ চলমান গড়ের জন্য ta.sma ব্যবহার করে ভুল মূল্যায়ন হ্রাস করার জন্য বিচ্যুতি মসৃণ করুন

  5. প্রবণতা নির্ধারণ করুনঃ যদি সুগম হওয়া বিচ্যুতিটি প্রান্তিকের চেয়ে বড় হয়, তবে এটিকে একটি উত্থান প্রবণতা হিসাবে বিচার করুন। যদি নেতিবাচক প্রান্তিকের চেয়ে কম হয়, তবে এটিকে একটি নিম্নমুখী প্রবণতা হিসাবে বিচার করুন।

  6. এন্ট্রি এবং আউটপুটঃ আপট্রেন্ড ট্র্যাকিংয়ের সময় লং এবং ডাউনট্রেন্ড ট্র্যাকিংয়ের সময় শর্ট।

সুবিধা বিশ্লেষণ

  1. স্বল্পমেয়াদী সুযোগগুলি দ্রুত ধরার জন্য স্বল্পমেয়াদী সংবেদনশীলতা বৃদ্ধি করা
  2. মসৃণ প্রক্রিয়াকরণ ভুল বিচার করার সম্ভাবনা হ্রাস করে
  3. চ্যানেল সেটিং অপ্রয়োজনীয় খোলার অবস্থান হ্রাস করে
  4. প্রবণতা ঘনিষ্ঠভাবে অনুসরণ সময়মত স্টপ লস এবং মুনাফা গ্রহণের অনুমতি দেয়

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

  1. স্বল্পমেয়াদী ফোকাস সহজে ফাঁদে পড়া হতে পারে, স্টপ লস পরিসীমা যথাযথভাবে প্রসারিত করা প্রয়োজন
  2. পরামিতিগুলির পুনরাবৃত্তি পরীক্ষার প্রয়োজন, স্বল্পমেয়াদী, দীর্ঘমেয়াদী দিনগুলির অনুপযুক্ত সেটিংস এবং বিচ্যুতি মসৃণকরণ পরামিতিগুলি অতিরিক্ত সংবেদনশীলতা বা ধীর গতিতে হতে পারে
  3. চ্যানেলের ব্যাপ্তি যুক্তিসঙ্গতভাবে সেট করা প্রয়োজন, খুব বড় বা ছোট উভয় সমস্যা হতে পারে
  4. অস্থির পার্শ্ববর্তী বাজারের সময় পুনরাবৃত্তিকৃত খোলার পজিশনে আটকে থাকার সম্ভাবনা

ঝুঁকি সমাধানঃ

  1. ফাঁদ এড়াতে যথাযথভাবে স্টপ লস পরিসীমা বাড়ান
  2. সংবেদনশীলতা এবং ভুল মূল্যায়নের হার ভারসাম্য বজায় রাখতে প্যারামিটার সেটিংস অপ্টিমাইজ করুন
  3. চ্যানেল প্যারামিটার পরীক্ষা এবং অপ্টিমাইজ
  4. অস্থিরতার সময় অপ্রয়োজনীয় খোলা পজিশন এড়ানোর জন্য ফিল্টারিং শর্ত যোগ করুন

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. স্বল্পমেয়াদী উচ্চ-নিম্ন পয়েন্টগুলি অনুকূল করুন, যেমন পিএ বা ওজনযুক্ত গড়ের মতো মসৃণ স্বল্পমেয়াদী ব্যয় গণনা করা
  2. দীর্ঘমেয়াদী খরচ গণনার বিভিন্ন পদ্ধতি পরীক্ষা করুন
  3. বিভিন্ন বিচ্যুতি মসৃণকরণ অ্যালগরিদম চেষ্টা করুন
  4. চ্যানেল প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করুন
  5. ব্রেকআউট, ভলিউম বৃদ্ধি ইত্যাদির মতো খোলার ফিল্টার যুক্ত করুন।
  6. বিপরীতমুখী ট্রেডিং সুযোগ যোগ করুন

সংক্ষিপ্তসার

সামগ্রিকভাবে এটি একটি খুব সহজ এবং সরাসরি প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল। চলমান গড়ের মতো সাধারণ সূচকগুলির তুলনায়, স্বল্প ও দীর্ঘমেয়াদী ব্যয়ের মধ্যে বিচ্যুতি গণনা করে এটি প্রবণতা পরিবর্তনগুলি দ্রুত বিচার করতে পারে। এদিকে, মসৃণকরণ প্রক্রিয়াকরণ প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনে আরও নমনীয়তা সরবরাহ করে, মসৃণকরণ পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করে সংবেদনশীলতা এবং ভুল বিচার হারকে ভারসাম্যপূর্ণ করার অনুমতি দেয়। সংক্ষেপে, এই কৌশলটির নমনীয়তা, প্রত্যক্ষতা এবং উচ্চ কাস্টমাইজযোগ্যতার মতো বৈশিষ্ট্য রয়েছে। এটি আরও গভীর অনুসন্ধানের যোগ্য একটি প্রতিশ্রুতিশীল কৌশল। প্যারামিটারগুলি অনুকূলিতকরণ অব্যাহত রেখে এবং সহায়ক বিচার শর্ত যুক্ত করে কৌশলটির পারফরম্যান্সকে আরও উন্নত করার সম্ভাবনা রয়েছে।

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © dead0001ing1

//@version=5
strategy("Trend-Following Indicator", overlay=true)

// 設置參數
shortTerm = input(5, "Short Term")
longTerm = input(20, "Long Term")
smooth = input(5, "Smoothing")
threshold = input(0, "Threshold")

// 計算短期成本
shortH = ta.highest(high, shortTerm)
shortL = ta.lowest(low, shortTerm)
shortCost = (shortH + shortL) / 2

// 計算長期成本
longCost = ta.sma(close, longTerm)

// 計算均差
deviation = shortCost - longCost

// 平滑均差
smoothedDeviation = ta.sma(deviation, smooth)

// 判斷順勢
isTrendingUp = smoothedDeviation > threshold
isTrendingDown = smoothedDeviation < -threshold

// 顯示順勢信號
plotshape(isTrendingUp, title="Trending Up", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Up", size=size.small)
plotshape(isTrendingDown, title="Trending Down", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Down", size=size.small)

// 定義進出場策略
if isTrendingUp
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    strategy.close("Long", when=isTrendingDown)
if isTrendingDown
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.close("Short", when=isTrendingUp)
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত