রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

হাইব্রিড বিনোমিয়াল জেড-স্কোর পরিমাণগত কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০৫-২৮ ১৭ঃ৩৮ঃ০৮
ট্যাগঃএসএমএবি বি

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি বিভিন্ন বাজার ব্যবস্থার সনাক্তকরণের জন্য দ্বিপদী বন্টন মডেল এবং রিগ্রেশন বিশ্লেষণকে একত্রিত করে একটি হাইব্রিড পরিমাণগত বিশ্লেষণ পদ্ধতি ব্যবহার করে। কৌশলটি প্রথমে সহজ চলমান গড় (এসএমএ) এবং বলিংজার ব্যান্ড (বিবি) সূচকগুলি গণনা করে, তারপরে ঐতিহাসিক রিটার্নের গড় এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির উপর ভিত্তি করে জেড-স্কোর গণনা করে। যখন জেড-স্কোরটি নীচের প্রান্তিকের নীচে থাকে এবং দামটি নীচের ব্যান্ডের নীচে থাকে, তখন কৌশলটি একটি দীর্ঘ অবস্থানে প্রবেশ করে; যখন জেড-স্কোরটি উপরের প্রান্তিকের উপরে থাকে এবং দামটি উপরের ব্যান্ডের উপরে থাকে, তখন কৌশলটি অবস্থানটি বন্ধ করে দেয়।

কৌশল নীতি

এই কৌশলটির মূল নীতি হ'ল historicalতিহাসিক রিটার্নের বিতরণের তুলনায় বর্তমান রিটার্নের অবস্থান পরিমাপ করতে জেড-স্কোর ব্যবহার করা। জেড-স্কোর গণনার সূত্রটি হ'লঃ (বর্তমান রিটার্ন - historicalতিহাসিক রিটার্ন গড়) / historicalতিহাসিক রিটার্ন স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি। একটি উচ্চতর জেড-স্কোর ইঙ্গিত দেয় যে বর্তমান রিটার্ন আরও চরম এবং অতিরিক্ত ক্রয়ের সম্ভাবনা বেশি; একটি নিম্ন জেড-স্কোর ইঙ্গিত করে যে বর্তমান রিটার্ন আরও চরম এবং অতিরিক্ত বিক্রয়ের সম্ভাবনা বেশি। একই সাথে, কৌশলটি বোলিংজার ব্যান্ডস সূচককেও অন্তর্ভুক্ত করে, উভয় ব্যান্ডের উপরে বা নীচে দামের ব্রেকআউটকে একটি মাধ্যমিক নিশ্চিতকরণ হিসাবে ব্যবহার করে। কৌশলটি কেবল তখনই ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে যখন জেড-স্কোর এবং বোলিংজার ব্যান্ডগুলি একই সাথে মিথ্যা অবস্থার মুখোমুখি হয়। এই সংমিশ্রণটি কার্যকরভাবে সংকেতগুলির ঘটনা হ্রাস করতে পারে।

কৌশলগত সুবিধা

পরিমাণগত বিশ্লেষণঃ কৌশলটি সম্পূর্ণরূপে পরিমাণগত সূচকগুলির উপর ভিত্তি করে, সহজেই বাস্তবায়নযোগ্য এবং ব্যাকটেস্টযোগ্য সুস্পষ্ট নিয়ম সহ।
ডাবল কনফার্মেশনঃ কৌশলটি Z- স্কোর এবং বোলিংজার ব্যান্ড উভয় সূচক ব্যবহার করে, সংকেত নির্ভুলতা উন্নত করার জন্য একটি দ্বৈত ফিল্টারিং প্রক্রিয়া গঠন করে।
পরিসংখ্যানগত ভিত্তিঃ জেড-স্কোরটি পরিসংখ্যানের স্বাভাবিক বন্টন তত্ত্ব থেকে উদ্ভূত, একটি শক্ত তাত্ত্বিক ভিত্তি সহ এবং বর্তমান রিটার্নের চূড়ান্ত পরিমাপ করতে পারে।
প্যারামিটার নমনীয়তাঃ ব্যবহারকারীরা তাদের প্রয়োজন অনুসারে এসএমএ সময়কাল, বোলিংজার ব্যান্ডস মাল্টিপ্লায়ার এবং জেড-স্কোর থ্রেশহোল্ডের মতো প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করতে পারেন, বিভিন্ন বাজারে নমনীয়ভাবে মানিয়ে নিতে পারেন।

কৌশলগত ঝুঁকি

পরামিতি সংবেদনশীলতাঃ বিভিন্ন পরামিতি সেটিং কৌশল কর্মক্ষমতা উল্লেখযোগ্য পার্থক্য হতে পারে, ব্যাপক পরামিতি অপ্টিমাইজেশান এবং স্থিতিশীলতা পরীক্ষা প্রয়োজন।
প্রবণতা ঝুঁকিঃ যখন বাজার শক্তিশালী প্রবণতা প্রদর্শন করে, Z- স্কোর দীর্ঘ সময়ের জন্য চরম অঞ্চলে থাকতে পারে, যার ফলে বিরল বা সম্পূর্ণ অনুপস্থিত কৌশল সংকেত।
অতিরিক্ত ফিটিং ঝুঁকিঃ যদি কৌশল পরামিতিগুলি অতিরিক্ত অনুকূলিত হয় তবে এটি অতিরিক্ত ফিটিং এবং নমুনার বাইরে খারাপ পারফরম্যান্সের দিকে পরিচালিত করতে পারে।
ব্ল্যাক সোয়ান ঝুঁকিঃ চরম বাজারের অবস্থার অধীনে, ঐতিহাসিক পরিসংখ্যানগত নিদর্শন ব্যর্থ হতে পারে, কৌশলটি উল্লেখযোগ্য ড্রাউন ঝুঁকিতে প্রকাশ করে।

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

ডায়নামিক প্যারামিটারঃ অভিযোজনযোগ্যতা উন্নত করার জন্য বাজারের অস্থিরতা এবং প্রবণতা শক্তির মতো সূচকগুলির উপর ভিত্তি করে ডায়নামিকভাবে Z- স্কোরের থ্রেশহোল্ড এবং বোলিংজার ব্যান্ডের গুণক সামঞ্জস্য করার বিষয়টি বিবেচনা করুন।
প্রবণতা ফিল্টারিংঃ শক্তিশালী প্রবণতার সময় অত্যধিক অবৈধ সংকেত এড়ানোর জন্য বিদ্যমান ব্যবস্থার উপরে MA ক্রসওভার বা DMI এর মতো প্রবণতা নির্ধারণের সূচকগুলি overlay।
পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশানঃ এই কৌশলটি অন্যান্য পরিমাণগত কৌশলগুলির সাথে একত্রিত করুন (যেমন গতি, গড় বিপরীত, ইত্যাদি) তাদের নিজ নিজ শক্তি এবং স্থিতিশীলতা উন্নত করতে।
স্টপ-লস এবং টেক-প্রফিটঃ ট্রেডিং প্রতি ঝুঁকি এক্সপোজার নিয়ন্ত্রণ এবং ঝুঁকি সমন্বিত রিটার্ন উন্নত করার জন্য যুক্তিসঙ্গত স্টপ-লস এবং টেক-প্রফিট প্রক্রিয়া প্রবর্তন করুন।

সংক্ষিপ্তসার

হাইব্রিড বাইনোমিয়াল জেড-স্কোর পরিমাণগত কৌশল হল পরিসংখ্যানগত নীতির উপর ভিত্তি করে একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল, বর্তমান রিটার্নগুলিকে ঐতিহাসিক রিটার্নগুলির বিতরণের সাথে তুলনা করে সম্ভাব্য ওভারকুপ এবং ওভারসোল্ড সুযোগগুলি চিহ্নিত করে। উপরন্তু, কৌশলটি দ্বিতীয় নিশ্চিতকরণের জন্য বোলিংজার ব্যান্ড সূচক ব্যবহার করে, সংকেতের নির্ভরযোগ্যতা বাড়ায়। কৌশল নিয়মগুলি স্পষ্ট এবং বাস্তবায়ন এবং অনুকূলিতকরণের জন্য সহজ, তবে এটি পরামিতি সংবেদনশীলতা, প্রবণতা ঝুঁকি, ওভারফিট ঝুঁকি ইত্যাদির মতো চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয়। ভবিষ্যতে, কৌশলটি গতিশীল পরামিতি, প্রবণতা ফিল্টারিং, পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশন, স্টপ-লস এবং লাভ গ্রহণের প্রক্রিয়া ইত্যাদির ক্ষেত্রে অনুকূলিতকরণযোগ্যতা এবং স্থিতিশীলতা উন্নত করতে পারে। সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি আরও পরিমাণগত ট্রেডিংয়ের জন্য একটি সহজ তবে কার্যকর পদ্ধতি সরবরাহ করে, যা অনুসন্ধান

/*backtest
start: 2023-05-22 00:00:00
end: 2024-05-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Estratégia Híbrida Quantitativa", overlay=true)

// Definição de parâmetros
sma_length = input.int(20, title="Período da SMA")
threshold_high = input.float(1.5, title="Threshold Alto")
threshold_low = input.float(-1.5, title="Threshold Baixo")
lookback_period = input.int(252, title="Período de Retorno Histórico (dias)")

// Funções auxiliares
f_sma(source, length) =>
    ta.sma(source, length)

f_bollinger_band(source, length, mult) =>
    basis = ta.sma(source, length)
    dev = mult * ta.stdev(source, length)
    [basis + dev, basis - dev]

// Cálculo dos indicadores
sma = f_sma(close, sma_length)
[upper_band, lower_band] = f_bollinger_band(close, sma_length, 2)

// Regime de Mercado: Binomial
retornos = ta.change(close, 1)
media_retornos = ta.sma(retornos, lookback_period)
desvio_padrao_retornos = ta.stdev(retornos, lookback_period)

// Indicador de Regime: Z-Score
z_score = (retornos - media_retornos) / desvio_padrao_retornos

// Sinal de Compra e Venda
sinal_compra = z_score < threshold_low and close < lower_band
sinal_venda = z_score > threshold_high and close > upper_band

// Execução de Ordem
if (sinal_compra)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (sinal_venda)
    strategy.close("Long")

// Plotagem dos Indicadores
plot(sma, title="SMA", color=color.blue)
plot(upper_band, title="Upper Bollinger Band", color=color.red)
plot(lower_band, title="Lower Bollinger Band", color=color.green)
hline(threshold_high, "Threshold Alto", color=color.red, linestyle=hline.style_dashed)
hline(threshold_low, "Threshold Baixo", color=color.green, linestyle=hline.style_dashed)
plot(z_score, title="Z-Score", color=color.purple)

সম্পর্কিত

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত