রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

ইচিমোকু ক্লাউড স্থানীয় প্রবণতা সনাক্তকরণ কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০৩-১৯ ১৫ঃ১০ঃ৫৯
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি ইচিমোকু ক্লাউড সূচকের সাথে মিলিত একটি ট্রেডিং কৌশল। এটি বর্তমান বাজারের প্রবণতা নির্ধারণের জন্য ইচিমোকু ক্লাউড সূচক থেকে রূপান্তর লাইন, বেস লাইন, কুমো ক্লাউড এবং লেগিং স্প্যান ব্যবহার করে এবং স্টপ-লস স্তর সেট করতে এবং পার্শ্ববর্তী বাজারগুলি সনাক্ত করতে 1.618 এবং 0.618 ফিবোনাচি অনুপাতকে অন্তর্ভুক্ত করে। অতিরিক্তভাবে, কৌশলটি মিথ্যা সংকেতগুলি ফিল্টার করতে দুটি অতিরিক্ত মাঝারি লাইন প্রবর্তন করে।

কৌশল নীতি

ইচিমোকু ক্লাউড সূচকটি চারটি উপাদান নিয়ে গঠিতঃ রূপান্তর লাইন, বেস লাইন, কুমো ক্লাউড এবং লেগিং স্প্যান। রূপান্তর লাইন এবং বেস লাইন বিভিন্ন সময়ের মধ্যে সর্বোচ্চ উচ্চ এবং সর্বনিম্ন নিম্নের গড় ব্যবহার করে গণনা করা হয়। কুমো ক্লাউডটি বেস লাইনটি ২ 26 টি পিরিয়ড এগিয়ে নিয়ে যায় এবং লেগিং স্প্যানটি ২ 26 টি পিরিয়ড পিছনে সরানো বন্ধের মূল্য।

এই কৌশলটির জন্য দীর্ঘ প্রবেশের শর্তগুলি নিম্নরূপঃ

লেগিং স্প্যান মেঘের উপরে
রূপান্তর রেখা বেস রেখার চেয়ে বড়
ক্লোজিং মূল্য 1.618 স্টপ লস স্তরের উপরে
০.৬১৮ লাইনটি ০.৬১৮ স্টপ-লস স্তরের উপরে রয়েছে
ক্লোজিং মূল্য মেঘের উপরে

সংক্ষিপ্ত প্রবেশের শর্ত দীর্ঘ প্রবেশের শর্তের বিপরীত।

স্টপ-লস স্তরগুলি 1.618 এবং 0.618 ফিবোনাচি অনুপাত ব্যবহার করে সেট করা হয়। দীর্ঘ অবস্থানের জন্য, স্টপ-লস মেঘের উপরের প্রান্ত বিয়োগ 1.618 বার উপরের এবং নীচের প্রান্তগুলির মধ্যে দূরত্ব। সংক্ষিপ্ত অবস্থানের জন্য, এটি বিপরীত। 0.618 লাইনটি পার্শ্ববর্তী বাজারগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। যখন মেঘটি সবুজ হয় এবং 0.618 লাইনটি 1.618 স্টপ-লস স্তরের নীচে থাকে, তখন বাজারটি পার্শ্ববর্তী অবস্থায় বলে মনে করা হয়।

ইচিমোকু ক্লাউড সূচক ছাড়াও, কৌশলটি মিথ্যা সংকেতগুলি আরও ফিল্টার করার জন্য দুটি মাঝারি লাইন প্রবর্তন করে। মাঝারি লাইনগুলি বিভিন্ন সময়ের মধ্যে সর্বোচ্চ উচ্চ এবং সর্বনিম্ন নিম্নের গড় ব্যবহার করে গণনা করা হয়।

সুবিধা বিশ্লেষণ

মূল্য এবং প্রবণতা উভয়ই ব্যবহার করে, কৌশলটি বর্তমান বাজারের প্রবণতা আরও ভালভাবে সনাক্ত করতে পারে।
স্টপ-লস লেভেলকে গতিশীলভাবে সেট করার জন্য ফিবোনাচি রেসিও চালু করা ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণযোগ্য করে তোলে।
০.৬১৮ রেখা কার্যকরভাবে পার্শ্ববর্তী বাজার চিহ্নিত করতে পারে এবং ব্যাপ্তি বাজারে ঘন ঘন প্রবেশ এড়াতে পারে।
দুটি অতিরিক্ত মিড-লাইন আরও মিথ্যা সংকেতগুলি ফিল্টার করতে পারে এবং সংকেতের গুণমান উন্নত করতে পারে।
পরামিতিগুলি সামঞ্জস্যযোগ্য, যা কৌশলটিকে বিভিন্ন বাজার এবং সময়সীমার জন্য উপযুক্ত করে তোলে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

চরম বাজারের পরিস্থিতিতে, যেমন শক্তিশালী আপট্রেন্ড বা ডাউনট্রেন্ড, প্রবণতা সূচকগুলি ব্যর্থ হতে পারে, যা বিকৃত সংকেতগুলির দিকে পরিচালিত করে।
স্টপ লস স্তরটি মেঘের দূরত্বের উপর ভিত্তি করে। যখন মেঘটি খুব পাতলা হয়, তখন এর ফলে স্টপ লস প্রবেশ মূল্যের খুব কাছে হতে পারে।
স্টপ লস এবং ০.৬১৮ লাইন ব্যবহার করে সাইডওয়েস মার্কেটের বিচার করার পদ্ধতির তত্ত্বগত সমর্থন নেই এবং এটি সমস্ত মার্কেটে প্রযোজ্য নাও হতে পারে।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান বাস্তব বাজারে অতিরিক্ত ফিটিং এবং দুর্বল পারফরম্যান্সের দিকে পরিচালিত করতে পারে।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

সিগন্যালের মান আরও উন্নত করার জন্য আরো প্রবণতা নিশ্চিতকরণ সূচক যেমন চলমান গড়, এমএসিডি ইত্যাদি প্রবর্তন করার কথা বিবেচনা করুন।
স্টপ-লস লেভেল নির্ধারণে আরও বেশি কারণ যেমন ATR এবং অস্থিরতা বিবেচনা করা যেতে পারে, যাতে তারা আরও গতিশীল এবং ব্যক্তিগতকৃত হয়।
পার্শ্ববর্তী বাজারগুলি চিহ্নিত করার জন্য, ADX প্রবণতা শক্তি সূচক হিসাবে অন্যান্য পদ্ধতি চেষ্টা করা যেতে পারে।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের জন্য জেনেটিক অ্যালগরিদমের মতো মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে এবং অতিরিক্ত ফিটিং এড়ানোর জন্য নমুনার বাইরে পরীক্ষা করা উচিত।
কৌশলটির দৃঢ়তা ও নির্ভরযোগ্যতা বাড়ানোর জন্য কেলি মানদণ্ড এবং স্থায়ী ঝুঁকির মতো পজিশন সাইজিং এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ মডিউল যুক্ত করা যেতে পারে।

সিদ্ধান্ত

এই কৌশলটি উদ্ভাবনীভাবে ইচিমোকু ক্লাউড সূচককে ফিবোনাচি অনুপাতের সাথে একত্রিত করে একটি সম্পূর্ণ প্রবণতা সনাক্তকরণ এবং ট্রেডিং সিস্টেম গঠন করে। ফিল্টারিংয়ের জন্য অতিরিক্ত মধ্য-রেখা প্রবর্তন করা সিগন্যালের গুণমানকে কিছু পরিমাণে উন্নত করতে পারে। কৌশলটির সুবিধাটি হ'ল এটি ট্রেন্ডিং এবং ব্যাপ্তি বাজারের অবস্থার সাথে ভালভাবে খাপ খাইয়ে নেওয়ার ক্ষমতা এবং গতিশীল স্টপ-লসগুলির মাধ্যমে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করতে পারে। তবে কৌশলটির কিছু ত্রুটিও রয়েছে, যেমন তাত্ত্বিক সহায়তার অভাব এবং প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনে সম্ভাব্য ওভারফিট। ভবিষ্যতে, কৌশলটি আরও সূচক প্রবর্তন, স্টপ-লসগুলি অনুকূলীকরণ এবং অবস্থান নির্ধারণ এবং প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে উন্নত করা যেতে পারে। সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটির একটি উদ্ভাবনী পদ্ধতি রয়েছে এবং এটি উল্লেখ করার মতো, তবে ব্যবহারিক প্রয়োগের জন্য আরও পরীক্ষা এবং অপ্টিমাইজেশনের প্রয়োজন।

/*backtest
start: 2023-03-13 00:00:00
end: 2024-03-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © manoharbauskar

//@version=5
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © manoharbauskar

//@version=5
strategy("Advanced_Ichimoku_Cloud_Strategy", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)
conversionPeriods = input.int(9, minval=1, title="Conversion Line Length")
basePeriods = input.int(26, minval=1, title="Base Line Length")
laggingSpanPeriods = input.int(52, minval=1, title="Leading Span B Length")
pivotPeriods1 = input.int(17,minval = 1,title = "PPL1")
pivotPeriods2 = input.int(39,minval = 1,title = "PPL2")
displacement = input.int(26, minval=1, title="Lagging Span")
donchian(len) => math.avg(ta.lowest(len), ta.highest(len))
conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
midLine1 = donchian(pivotPeriods1)
midLine2 = donchian(pivotPeriods2)
midLine3 = donchian(laggingSpanPeriods)
leadLine1 = math.avg(conversionLine, baseLine, midLine1)
leadLine2 = math.avg(midLine2 , midLine3)


plot(conversionLine, color=#2962FF, title="Conversion Line")
plot(baseLine, color=#B71C1C, title="Base Line")

plot(close, offset = -displacement + 1, color=color.yellow, title="Lagging Span")
p1 = plot(leadLine1, offset = displacement - 1, color=#A5D6A7,
	 title="Leading Span A")
p2 = plot(leadLine2, offset = displacement - 1, color=#EF9A9A,
	 title="Leading Span B")
   
plot(leadLine1 > leadLine2 ? leadLine1 : leadLine2, offset = displacement - 1, title = "Kumo Cloud Upper Line", display = display.none) 
plot(leadLine1 < leadLine2 ? leadLine1 : leadLine2, offset = displacement - 1, title = "Kumo Cloud Lower Line", display = display.none) 
fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? color.rgb(67, 160, 71, 90) : color.rgb(244, 67, 54, 90))

//stoploss calculating
mult1 = input.float(1.618, "Mult1")
mult2 = input.float(0.618, "Mult2")
stoploss1 = leadLine1 - (leadLine1 - leadLine2)*mult1
stoploss2 = leadLine1 - (leadLine1 - leadLine2)*mult2
plot(stoploss1,"Sl", color = color.fuchsia, linewidth = 2, style = plot.style_line, offset = displacement - 1)
plot(stoploss2,"S2", color = color.lime, linewidth = 2, style = plot.style_line, offset = displacement - 1)

longCondition = leadLine1 > leadLine2 
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

shortCondition = leadLine1 < leadLine2
if (shortCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত