রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক চলমান গড় ক্রসওভার পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০৬-২১ ১৭ঃ৫৯ঃ০৬
ট্যাগঃএমএএসএমএএমএল

সারসংক্ষেপ

এই নিবন্ধটি একটি মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক চলমান গড় ক্রসওভার পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল প্রবর্তন করে। কৌশলটি মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক ট্রেডিং সিদ্ধান্তগুলির অনুকরণ করতে স্বল্পমেয়াদী এবং দীর্ঘমেয়াদী সহজ চলমান গড় (এসএমএ) এর ক্রসওভার ব্যবহার করে। স্বল্পমেয়াদী এবং দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের ক্রসওভার বিশ্লেষণ করে কৌশলটি ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত তৈরি করে এবং ট্রেডিং প্ল্যাটফর্মে সংশ্লিষ্ট ট্রেডিং অপারেশনগুলি সম্পাদন করে। এই পদ্ধতিটি ঐতিহ্যগত প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণকে আধুনিক মেশিন লার্নিং ধারণাগুলির সাথে একত্রিত করে, ব্যবসায়ীদের একটি সহজ তবে কার্যকর পরিমাণগত ট্রেডিং সরঞ্জাম সরবরাহ করে।

কৌশল নীতি

এই কৌশলটির মূল নীতি দুটি চলমান গড়ের ক্রসওভারের উপর ভিত্তি করেঃ

স্বল্পমেয়াদী চলমান গড় (শর্ট এমএ): ডিফল্টরূপে, এটি একটি 9-অবধি সহজ চলমান গড় ব্যবহার করে।
দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড় (লং এমএ): ডিফল্টরূপে, এটি একটি 21-পরিসরের সহজ চলমান গড় ব্যবহার করে।

ট্রেডিং সিগন্যাল উৎপাদনের যুক্তি নিম্নরূপঃ

ক্রয় সংকেতঃ যখন স্বল্পমেয়াদী চলমান গড় দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের উপরে অতিক্রম করে তখন ট্রিগার হয়।
বিক্রয় সংকেতঃ যখন স্বল্পমেয়াদী চলমান গড় দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের নীচে অতিক্রম করে তখন এটি সক্রিয় হয়।

কৌশলটি পাইন স্ক্রিপ্ট ভাষা ব্যবহার করে ট্রেডিংভিউ প্ল্যাটফর্মে বাস্তবায়িত হয়। প্রধান ফাংশনগুলির মধ্যে রয়েছেঃ

সংক্ষিপ্ত ও দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের গণনা এবং গ্রাফিং।
চলমান গড় ক্রসওভারের উপর ভিত্তি করে ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত তৈরি করা।
চার্টে ক্রয় এবং বিক্রয় পয়েন্ট চিহ্নিত করা, ক্রয় সংকেতগুলির জন্য সবুজ উপরের তীরগুলি এবং বিক্রয় সংকেতগুলির জন্য লাল নীচের তীরগুলি ব্যবহার করে।
ক্রয় বা বিক্রয় সংকেত ঘটলে ব্যবহারকারীদের অবহিত করার জন্য ট্রেড সতর্কতা সেটআপ করা।

কৌশলগত সুবিধা

সরলতাঃ চলমান গড় ক্রসওভার কৌশল একটি ক্লাসিকাল প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ পদ্ধতি যা সহজেই বোঝা এবং বাস্তবায়ন করা যায়।
ট্রেন্ড অনুসরণঃ এই কৌশলটি কার্যকরভাবে বাজারের প্রবণতা ক্যাপচার করে এবং ট্রেন্ডিং বাজারে ভাল পারফর্ম করে।
অটোমেটেড এক্সিকিউশনঃ ট্রেডিং ভিউ প্ল্যাটফর্মে কৌশলটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে কার্যকর করা যেতে পারে, যা মানুষের হস্তক্ষেপ এবং মানসিক ব্যবসায়ের প্রভাবকে হ্রাস করে।
ভিজ্যুয়াল ফিডব্যাকঃ ক্রয়/বিক্রয় পয়েন্ট চিহ্নিত করে এবং চার্টে চলমান গড় আঁকিয়ে ব্যবসায়ীরা কৌশলটির কার্যকারিতা চাক্ষুষভাবে বুঝতে পারে।
নমনীয়তাঃ ব্যবহারকারীরা ব্যক্তিগত পছন্দ এবং বাজারের বৈশিষ্ট্য অনুযায়ী স্বল্পমেয়াদী এবং দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের সময়কাল সামঞ্জস্য করতে পারেন।
রিয়েল-টাইম অ্যালার্টঃ ট্রেড অ্যালার্ট ফাংশন ব্যবসায়ীদের সময়মত বাজারের সুযোগগুলি কাজে লাগাতে সহায়তা করে।
মেশিন লার্নিং সিমুলেশনঃ যদিও এটি একটি সহজ কৌশল, এটি মেশিন লার্নিংয়ের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াটি সিমুলেট করে, আরও জটিল অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের ভিত্তি স্থাপন করে।
বিস্তৃত প্রয়োগযোগ্যতাঃ কৌশলটি বিভিন্ন আর্থিক যন্ত্র এবং সময়সীমার জন্য প্রয়োগ করা যেতে পারে, যা বিস্তৃত প্রয়োগযোগ্যতা প্রদর্শন করে।

কৌশলগত ঝুঁকি

বিলম্বঃ চলমান গড়গুলি স্বতন্ত্রভাবে বিলম্বিত সূচক, যা বাজারের পাল্টা পয়েন্টের কাছাকাছি মিথ্যা সংকেত হতে পারে।
অস্থির বাজারগুলিতে দুর্বল পারফরম্যান্সঃ পাশের বা অস্থির বাজারগুলিতে, কৌশলটি প্রায়শই মিথ্যা সংকেত তৈরি করতে পারে, যা ওভারট্রেডিং এবং ক্ষতির দিকে পরিচালিত করে।
স্টপ-লস মেকানিজমের অভাবঃ এই কৌশলটিতে স্টপ-লস সেটিং অন্তর্ভুক্ত নেই, যা বাজারের চরম অস্থিরতার সময় উল্লেখযোগ্য ক্ষতির কারণ হতে পারে।
ঐতিহাসিক তথ্যের উপর অত্যধিক নির্ভরতাঃ কৌশলটি অনুমান করে যে ভবিষ্যতে ঐতিহাসিক নিদর্শনগুলি পুনরাবৃত্তি হবে, কিন্তু বাজারের পরিস্থিতি পরিবর্তন হতে পারে।
পরামিতি সংবেদনশীলতাঃ কৌশল কর্মক্ষমতা চলমান গড় সময়ের পছন্দ সংবেদনশীল, বিভিন্ন পরামিতি সম্ভাব্যভাবে উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন ফলাফল হতে পারে।
মৌলিক কারণগুলি উপেক্ষা করাঃ বিশুদ্ধ প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ পদ্ধতিগুলি গুরুত্বপূর্ণ মৌলিক এবং ম্যাক্রোইকোনমিক কারণগুলি উপেক্ষা করতে পারে।
ট্রেডিং খরচঃ ঘন ঘন ট্রেডিং উচ্চ লেনদেনের খরচ হতে পারে, যা কৌশলটির সামগ্রিক রিটার্নকে প্রভাবিত করে।
ওভারফিটিং ঝুঁকিঃ প্যারামিটারগুলি অপ্টিমাইজ করার সময় ওভারফিটিংয়ের ঝুঁকি রয়েছে, যা লাইভ ট্রেডিংয়ে খারাপ পারফরম্যান্সের দিকে পরিচালিত করতে পারে।

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

স্টপ-লস এবং টেক-লাভ প্রবর্তন করুনঃ ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ এবং লাভের লক করার জন্য যুক্তিসঙ্গত স্টপ-লস এবং টেক-লাভের মাত্রা নির্ধারণ করুন।
ফিল্টার যোগ করুনঃ মিথ্যা সংকেত হ্রাস করার জন্য ফিল্টার হিসাবে অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচক (যেমন RSI, MACD) একত্রিত করুন।
গতিশীল পরামিতি সমন্বয়ঃ বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে অভিযোজিত করার জন্য বাজারের অস্থিরতার ভিত্তিতে গতিশীল গড় সময়ের গতিশীল সমন্বয়।
ভোল্টেবিলিটি সূচক অন্তর্ভুক্ত করুনঃ পজিশনের আকার এবং স্টপ লস স্তরগুলি সামঞ্জস্য করার জন্য ATR এর মতো ভোল্টেবিলিটি সূচক ব্যবহার করুন।
মাল্টি-টাইমফ্রেম বিশ্লেষণঃ ট্রেডিং সিদ্ধান্তের নির্ভুলতা উন্নত করতে দীর্ঘ সময়সীমার বিশ্লেষণ অন্তর্ভুক্ত করুন।
মৌলিক বিশ্লেষণ অন্তর্ভুক্ত করুনঃ ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তগুলি অনুকূল করতে অর্থনৈতিক তথ্য প্রকাশ এবং কোম্পানির উপার্জন প্রতিবেদনগুলির মতো মৌলিক কারণগুলিকে একীভূত করুন।
মেশিন লার্নিং অপ্টিমাইজেশনঃ প্যারামিটার নির্বাচন এবং সংকেত উত্পাদন অপ্টিমাইজ করার জন্য বাস্তব মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম (যেমন সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন, র্যান্ডম ফরেস্ট) ব্যবহার করুন।
ব্যাকটেস্টিং এবং অপ্টিমাইজেশানঃ ব্যাপক historicalতিহাসিক ডেটা ব্যাকটেস্টিং পরিচালনা করুন এবং কৌশলটির দৃust়তা মূল্যায়নের জন্য মন্টে কার্লো সিমুলেশনের মতো পদ্ধতি ব্যবহার করুন।
অর্থ ব্যবস্থাপনাঃ কেলি মানদণ্ড বা স্থির ভগ্নাংশ ঝুঁকি মডেলের মতো আরও পরিশীলিত অর্থ ব্যবস্থাপনা কৌশল বাস্তবায়ন করুন।
মনোভাব বিশ্লেষণঃ ট্রেডিং সিদ্ধান্ত উন্নত করার জন্য সামাজিক মিডিয়া মনোভাব বিশ্লেষণের মতো বাজারের মনোভাবের ডেটা একীভূত করুন।

সিদ্ধান্ত

মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক মুভিং এভারেজ ক্রসওভার পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল ব্যবসায়ীদের একটি সহজ কিন্তু কার্যকর স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং পদ্ধতি সরবরাহ করে। মেশিন লার্নিংয়ের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াটি সিমুলেট করে, এই কৌশলটি বাজারের প্রবণতা ক্যাপচার করতে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে বাণিজ্য সম্পাদন করতে পারে। যদিও অন্তর্নিহিত ঝুঁকি রয়েছে, যেমন লেগ এবং অস্থির বাজারে দুর্বল পারফরম্যান্স, সঠিক ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা এবং অবিচ্ছিন্ন অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে কৌশলটির পারফরম্যান্স উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করা যেতে পারে।

ভবিষ্যতের অপ্টিমাইজেশান দিকগুলি আরও প্রযুক্তিগত সূচক, গতিশীল পরামিতি সমন্বয়, মাল্টি-টাইমফ্রেম বিশ্লেষণ এবং বাস্তব মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রবর্তন সহ কৌশলটির অভিযোজনযোগ্যতা এবং দৃust়তা উন্নত করার দিকে মনোনিবেশ করা উচিত। উপরন্তু, মৌলিক বিশ্লেষণ এবং বাজার আবেগ ফ্যাক্টরগুলি অন্তর্ভুক্ত করা কৌশলটিকে বাজার পরিস্থিতি আরও ব্যাপকভাবে মূল্যায়ন করতে সহায়তা করতে পারে।

সংক্ষেপে, মেশিন লার্নিং ধারণাগুলির উপর ভিত্তি করে এই পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশলটি ব্যবসায়ীদের একটি ভাল সূচনা পয়েন্ট সরবরাহ করে। এটি সর্বদা আরও বুদ্ধিমান এবং দক্ষ ট্রেডিং সিস্টেম অর্জনের জন্য ক্রমাগত উন্নতি এবং বিকাশ করা যেতে পারে।

/*backtest
start: 2023-06-15 00:00:00
end: 2024-06-20 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/
// © yashumani
//@version=5
strategy("ML Based Trading Strategy", overlay=true)

// Define input parameters
shortPeriod = input.int(9, title="Short MA Period")
longPeriod = input.int(21, title="Long MA Period")

// Calculate moving averages
shortMA = ta.sma(close, shortPeriod)
longMA = ta.sma(close, longPeriod)

// Simulated "machine learning" decision based on moving averages crossover
longCondition = ta.crossover(shortMA, longMA)
shortCondition = ta.crossunder(shortMA, longMA)

// Plot moving averages
plot(shortMA, color=color.blue, title="Short MA")
plot(longMA, color=color.red, title="Long MA")

// Buy signal
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

// Sell signal
if (shortCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

// Plot buy/sell indicators on chart
plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Buy")
plotshape(series=shortCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Sell")

// Define and plot order indicators
plotarrow(series=longCondition ? 1 : shortCondition ? -1 : na, colorup=color.green, colordown=color.red, offset=-1)

// Alerts
if (longCondition)
    alert("Buy signal triggered", alert.freq_once_per_bar)

if (shortCondition)
    alert("Sell signal triggered", alert.freq_once_per_bar)

সম্পর্কিত

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত