রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. ভিডাব্লুএপি-এটিআর ট্রেন্ড অনুসরণ এবং মূল্য বিপরীত কৌশল

ভিডাব্লুএপি-এটিআর ট্রেন্ড অনুসরণ এবং মূল্য বিপরীত কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০৭-৩০ ১৫ঃ৫০ঃ১৯
ট্যাগঃভিডব্লিউএপিএটিআরডব্লিউএমএTR

img

সারসংক্ষেপ

ভিডাব্লুএপি-এটিআর ট্রেন্ড অনুসরণ এবং মূল্য বিপরীত কৌশল একটি উন্নত ট্রেডিং সিস্টেম যা ভলিউম ওয়েটেড গড় মূল্য (ভিডাব্লুএপি) এবং গড় সত্য পরিসীমা (এটিআর) সূচকগুলিকে একত্রিত করে। এই কৌশলটি গতিশীলভাবে সমন্বিত মূল্য ব্যান্ডের মাধ্যমে মিথ্যা সংকেতগুলি ফিল্টার করে বাজার প্রবণতা এবং সম্ভাব্য মূল্য বিপরীত পয়েন্টগুলি ক্যাপচার করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যার ফলে ট্রেডিংয়ের নির্ভুলতা এবং লাভজনকতা উন্নত হয়। এই পদ্ধতিটি বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে প্রযোজ্য এবং এটি বিশেষত সক্রিয় ব্যবসায়ী এবং বিনিয়োগকারীদের জন্য উপযুক্ত যা প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণের উপরে অতিরিক্ত অন্তর্দৃষ্টি চায়।

কৌশলগত নীতি

ভিডাব্লুএপি-এটিআর কৌশলটির মূল নীতিগুলি নিম্নলিখিত মূল উপাদানগুলির উপর ভিত্তি করেঃ

  1. ভলিউম ওয়েটেড মিডিয়ার প্রাইস (ভিডাব্লুএপি) গণনাঃ কৌশলটি ভিডাব্লুএপি গণনা করতে কাস্টম সময়কাল (যেমন সপ্তাহ, মাস বা বছর) ব্যবহার করে, একটি গুরুত্বপূর্ণ মূল্যের রেফারেন্স পয়েন্ট সরবরাহ করে যা একটি নির্দিষ্ট সময়সীমার মধ্যে গড় ট্রেডিং মূল্যকে প্রতিফলিত করে।

  2. গড় সত্য পরিসীমা (এটিআর) ব্যান্ডঃ কৌশলটি গতিশীল মূল্য ব্যান্ড তৈরি করতে একটি সংশোধিত এটিআর গণনা ব্যবহার করে। এই ব্যান্ডগুলি বাজারের অস্থিরতার সাথে সামঞ্জস্য করে, সম্ভাব্য ট্রেডিং সংকেতগুলির জন্য প্রেক্ষাপট সরবরাহ করে।

  3. সিগন্যাল জেনারেশনঃ যখন দাম এবং ভিডাব্লুএপি এবং এটিআর ব্যান্ডের মধ্যে সম্পর্ক নির্দিষ্ট শর্ত পূরণ করে তখন কৌশলটি কিনতে বা বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন করে। এই পদ্ধতির লক্ষ্য হ'ল এমন পয়েন্টগুলি সনাক্ত করা যেখানে দামের বিপরীত হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।

  4. মাল্টি-পিরিয়ড বিশ্লেষণঃ বিভিন্ন সময়কাল (ট্রেডিং সেশন থেকে বার্ষিক) অন্তর্ভুক্ত করে কৌশলটি বিভিন্ন সময়কাল জুড়ে বাজারের গতিশীলতা ক্যাপচার করতে পারে।

  5. ঝুঁকি ব্যবস্থাপনাঃ কৌশলটি স্টপ-লস পয়েন্টগুলি অন্তর্ভুক্ত করে যা সম্ভাব্য ক্ষতির সীমাবদ্ধতার জন্য এটিআর ব্যান্ডগুলির অবস্থানের উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে সেট করা হয়।

কৌশলগত সুবিধা

  1. উচ্চ অভিযোজনযোগ্যতাঃ ভিডাব্লুএপি এবং এটিআরকে একত্রিত করে কৌশলটি বিভিন্ন বাজারের পরিস্থিতি এবং অস্থিরতার স্তরের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে।

  2. মিথ্যা সংকেত হ্রাসঃ একটি স্বতন্ত্র ফিল্টারিং কৌশল ব্যবহার করে, কৌশলটি কার্যকরভাবে মিথ্যা সংকেত হ্রাস করতে পারে, ব্যবসায়ের গুণমান উন্নত করে।

  3. নমনীয় সময়সীমাঃ একাধিক সময়সীমা বিশ্লেষণের জন্য সমর্থন ব্যবসায়ীদের তাদের পছন্দ এবং বাজারের অবস্থার অনুযায়ী সামঞ্জস্য করতে দেয়।

  4. অন্তর্নির্মিত ঝুঁকি ব্যবস্থাপনাঃ গতিশীল স্টপ-লস সেটিংস প্রতিটি ব্যবসায়ের ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণে সহায়তা করে।

  5. ব্যাপক বাজার দৃষ্টিভঙ্গিঃ ভলিউম ডেটা এবং দামের গতিশীলতা একীভূত করে কৌশলটি আরও বিস্তৃত বাজার অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. অতিরিক্ত অপ্টিমাইজেশান ঝুঁকিঃ পরামিতিগুলির নমনীয়তা অতিরিক্ত অপ্টিমাইজেশনের দিকে পরিচালিত করতে পারে, যা প্রকৃত ট্রেডিংয়ে কৌশলটির পারফরম্যান্সকে প্রভাবিত করে।

  2. বাজারের পরিবর্তনশীল পরিস্থিতি: বাজারের পরিস্থিতিতে ব্যাপক পরিবর্তন হলে কার্যকারিতা বজায় রাখতে কৌশলটি পুনরায় সংশোধন করা প্রয়োজন হতে পারে।

  3. প্রযুক্তিগত নির্ভরতাঃ কৌশলটির সাফল্য মূলত সঠিক তথ্য ইনপুট এবং গণনার উপর নির্ভর করে; প্রযুক্তিগত ব্যর্থতা ভুল ট্রেডিং সংকেত হতে পারে।

  4. স্লিপিং ঝুঁকিঃ অত্যন্ত অস্থির বা কম তরল বাজারে, উল্লেখযোগ্য স্লিপিং ঝুঁকি থাকতে পারে।

  5. মূলধন পরিচালনার চ্যালেঞ্জঃ যদি পজিশনের আকারগুলি সাবধানে পরিচালিত না হয় তবে এটি অত্যধিক ঝুঁকির ঝুঁকির দিকে পরিচালিত করতে পারে।

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. মৌলিক বিশ্লেষণের সমন্বয়ঃ ম্যাক্রোইকনমিক সূচক বা কোম্পানির মৌলিক তথ্য অন্তর্ভুক্ত করা সংকেতগুলির নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করতে পারে।

  2. মেশিন লার্নিং অপ্টিমাইজেশানঃ কৌশলগত পরামিতিগুলিকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে বাজারের পরিবর্তনের সাথে কৌশলটির অভিযোজনযোগ্যতা বাড়িয়ে তুলতে পারে।

  3. আবেগ বিশ্লেষণের একীকরণঃ VIX বা সামাজিক মিডিয়া আবেগ বিশ্লেষণের মতো বাজার আবেগ সূচক যুক্ত করা বাজার বাঁক পয়েন্টগুলি পূর্বাভাস দিতে সহায়তা করতে পারে।

  4. মাল্টি-অ্যাসেট ক্লাস এক্সপেনশনঃ পণ্য বা ক্রিপ্টোকারেন্সির মতো বিভিন্ন সম্পদ শ্রেণীর জন্য কৌশলটি অভিযোজিত করা বৈচিত্র্যের সুযোগ বাড়িয়ে তুলতে পারে।

  5. স্টপ-লস মেকানিজমের উন্নতিঃ স্টপ-লস কৌশল যেমন ট্রেলিং স্টপ বা ভোল্টেবিলিটি-ভিত্তিক ডাইনামিক স্টপ উন্নত করা ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা আরও অনুকূল করতে পারে।

সিদ্ধান্ত

ভিডাব্লুএপি-এটিআর ট্রেন্ড অনুসরণ এবং মূল্য বিপরীত কৌশল একটি জটিল এবং বিস্তৃত ট্রেডিং পদ্ধতির প্রতিনিধিত্ব করে যা উন্নত প্রযুক্তিগত সূচক এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা কৌশলগুলিকে একত্রিত করে। ভিডাব্লুএপি, এটিআর এবং কাস্টম সংকেত ফিল্টারিং প্রক্রিয়াগুলিকে একীভূত করে, কৌশলটি ঝুঁকি পরিচালনার সময় সম্ভাব্য মুনাফা সুযোগগুলি সনাক্ত করার জন্য ব্যবসায়ীদের একটি শক্তিশালী সরঞ্জাম সরবরাহ করার লক্ষ্য রাখে। যদিও কৌশলটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা সরবরাহ করে, ব্যবসায়ীদের এখনও সম্ভাব্য ঝুঁকিগুলির বিষয়ে সতর্ক থাকতে হবে এবং ক্রমাগত পরিবর্তিত বাজারের পরিবেশে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য আরও অপ্টিমাইজেশন বিবেচনা করতে হবে। আর্থিক প্রযুক্তি বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে মেশিন লার্নিং এবং বিগ ডেটা বিশ্লেষণকে এই জাতীয় কৌশলগুলিতে অন্তর্ভুক্ত করা ভবিষ্যতের উন্নয়নের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হয়ে উঠবে, সম্ভাব্যভাবে ট্রেডিং সিদ্ধান্তগুলির নির্ভুলতা এবং দক্ষতা আরও উন্নত করবে।

//@version=5
strategy('Project Thursday v3.2', overlay=true)

// Input variables
length = input(9, title="Length of Calculation")
numATRs1 = input(91, title="Number of ATRs (%)")
numATRs = numATRs1 * 0.01
anchor = input.string(defval='Week', title='External Timeframe', options=['Session', 'Week', 'Month', 'Year'])

MILLIS_IN_DAY = 86400000

// Get the appropriate bar time
dwmBarTime = timeframe.isdwm ? time : time('D')

// Handle cases where there might be no daily bar
if na(dwmBarTime)
    dwmBarTime := nz(dwmBarTime[1])

var periodStart = time - time  // Initialize periodStart to zero

// Helper functions
makeMondayZero(dayOfWeek) =>
    (dayOfWeek + 5) % 7

isMidnight(t) =>
    hour(t) == 0 and minute(t) == 0

isSameDay(t1, t2) =>
    dayofmonth(t1) == dayofmonth(t2) and month(t1) == month(t2) and year(t1) == year(t2)

isOvernight() =>
    not (isMidnight(dwmBarTime) or request.security(syminfo.tickerid, 'D', isSameDay(time, time_close), lookahead=barmerge.lookahead_on))

tradingDayStart(t) =>
    timestamp(year(t), month(t), dayofmonth(t), 0, 0)

numDaysBetween(time1, time2) =>
    diff = math.abs(timestamp('GMT', year(time1), month(time1), dayofmonth(time1), 0, 0) - timestamp('GMT', year(time2), month(time2), dayofmonth(time2), 0, 0))
    diff / MILLIS_IN_DAY

// Determine the trading day
tradingDay = isOvernight() ? tradingDayStart(dwmBarTime + MILLIS_IN_DAY) : tradingDayStart(dwmBarTime)

// Check if a new period has started
isNewPeriod() =>
    isNew = false
    if tradingDay != nz(tradingDay[1])
        if anchor == 'Session'
            isNew := na(tradingDay[1]) or tradingDay > tradingDay[1]
        else if anchor == 'Week'
            isNew := makeMondayZero(dayofweek(periodStart)) + numDaysBetween(periodStart, tradingDay) >= 7
        else if anchor == 'Month'
            isNew := month(periodStart) != month(tradingDay) or year(periodStart) != year(tradingDay)
        else if anchor == 'Year'
            isNew := year(periodStart) != year(tradingDay)
    isNew

// Initialize source variables
src = input(close, title="Source")
src2 = input(close, title="Stop Source")
src3 = input(close, title="Entry Source")
sumSrc = float(na)
sumVol = float(na)

sumSrc := nz(sumSrc[1], 0)
sumVol := nz(sumVol[1], 0)

if isNewPeriod()
    periodStart := tradingDay
    sumSrc := 0.0
    sumVol := 0.0

if not na(src) and not na(volume)
    sumSrc += src * volume
    sumVol += volume

vwapValue = sumSrc / sumVol

atrs = ta.wma(2 * ta.wma(ta.tr, length / 2) - ta.wma(ta.tr, length), math.round(math.sqrt(length))) * numATRs

// Strategy entries
if not na(close[length])
    strategy.entry('Long', strategy.long, stop=src2 + atrs, when=vwapValue < src3)
    strategy.entry('Short', strategy.short, stop=src2 - atrs, when=vwapValue > src3)
সম্পর্কিত
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত