রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. এটিআর ফিউশন ট্রেন্ড অপ্টিমাইজেশান মডেল কৌশল

এটিআর ফিউশন ট্রেন্ড অপ্টিমাইজেশান মডেল কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-১১-২৮ ১৭ঃ০৬ঃ২১
ট্যাগঃএটিআরএসএমএটিপিরক্তচাপTRSL

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি এটিআর এবং ফিবোনাচি ওয়েটেড গড়ের উপর ভিত্তি করে একটি উন্নত ট্রেন্ড অনুসরণকারী সিস্টেম। এটি একটি প্রতিক্রিয়াশীল এবং অভিযোজিত ট্রেডিং মডেল তৈরি করতে একাধিক সময়সীমার মধ্যে ফিবোনাচি ওয়েটেড গড়ের সাথে অস্থিরতা বিশ্লেষণকে একত্রিত করে। এর মূল শক্তিটি এটিআর ব্যবহার করে আরও ভাল প্রবণতা ক্যাপচার এবং সুনির্দিষ্ট মুনাফা গ্রহণের জন্য এর গতিশীল ওজন বরাদ্দে রয়েছে।

কৌশল নীতি

কৌশলটি একটি বহু-স্তরযুক্ত প্রযুক্তিগত সূচক পদ্ধতির ব্যবহার করেঃ এটি প্রথমে সত্য পরিসীমা (টিআর) এবং ক্রয় চাপ (বিপি) গণনা করে, তারপরে ফিবোনাচি ক্রমের সময়কালের (8,13,21,34,55) উপর ভিত্তি করে চাপ অনুপাত গণনা করে। একটি ওজনযুক্ত গড় নির্মাণের জন্য বিভিন্ন সময়কালে বিভিন্ন ওজন (5,4,3,2,1) প্রয়োগ করা হয়, যা আরও 3 পিরিয়ডের এসএমএ দ্বারা মসৃণ করা হয়। ট্রেডিং সংকেতগুলি পূর্বনির্ধারিত থ্রেশহোল্ড (58.0 এবং 42.0) সহ এসএমএ ক্রসওভার্স দ্বারা ট্রিগার করা হয় এবং এটিআর ব্যবহার করে একটি চার-পদক্ষেপের মুনাফা গ্রহণের প্রক্রিয়া ডিজাইন করা হয়।

কৌশলগত সুবিধা

  1. বহুমাত্রিক বিশ্লেষণঃ একটি বিস্তৃত বাজার দৃষ্টিভঙ্গির জন্য একাধিক সময়সীমার ডেটা একত্রিত করে
  2. ডায়নামিক অভিযোজনঃ এটিআর এর মাধ্যমে বাজারের অস্থিরতার সাথে অভিযোজন, কৌশল স্থিতিশীলতা বৃদ্ধি
  3. বুদ্ধিমান মুনাফা গ্রহণঃ চার ধাপের মুনাফা প্রক্রিয়া বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে নমনীয়ভাবে সামঞ্জস্য করে
  4. নিয়ন্ত্রিত ঝুঁকিঃ স্পষ্ট প্রবেশ এবং প্রস্থান শর্তাবলী স্বতন্ত্র বিচার ঝুঁকি হ্রাস করে
  5. পদ্ধতিগত অপারেশনঃ স্পষ্ট কৌশল যুক্তি, সহজ পরিমাণ এবং ব্যাকটেস্ট

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. প্যারামিটার সংবেদনশীলতাঃ একাধিক থ্রেশহোল্ড এবং ওজন প্যারামিটারগুলি সাবধানে সামঞ্জস্য করা প্রয়োজন
  2. বিলম্ব ঝুঁকিঃ এসএমএ সমতলতা সংকেত বিলম্ব হতে পারে
  3. বাজার পরিবেশের উপর নির্ভরশীলতাঃ বিভিন্ন বাজারে মিথ্যা সংকেত তৈরি করতে পারে
  4. প্যারামিটার ফিটিংঃ বিভিন্ন বাজারের অবস্থার জন্য প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান প্রয়োজন সমাধানঃ বিভিন্ন বাজারের পর্যায়ে গতিশীল প্যারামিটার সমন্বয় সহ সম্পূর্ণ প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন এবং ব্যাকটেস্টিং সুপারিশ করুন।

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. প্যারামিটার অভিযোজনঃ অভিযোজনযোগ্য প্যারামিটার সমন্বয় প্রক্রিয়া বিকাশ
  2. বাজার ফিল্টারিংঃ বাজার পরিবেশ স্বীকৃতি মডিউল যোগ করুন
  3. সিগন্যাল অপ্টিমাইজেশনঃ সহায়ক নিশ্চিতকরণ সূচক প্রবর্তন করুন
  4. ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের উন্নতিঃ গতিশীল স্টপ লস এবং অবস্থান পরিচালনা যোগ করুন
  5. উত্তোলন নিয়ন্ত্রণঃ সর্বোচ্চ উত্তোলন সীমা বাস্তবায়ন

সংক্ষিপ্তসার

এই কৌশলটি একটি বিস্তৃত প্রবণতা অনুসরণকারী সিস্টেম তৈরির জন্য এটিআর এবং ফিবোনাচি ওজনযুক্ত গড়কে একীভূত করে। এর শক্তিগুলি বহু-মাত্রিক বিশ্লেষণ এবং গতিশীল অভিযোজন ক্ষমতাতে রয়েছে, যখন প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন এবং বাজার পরিবেশ ফিল্টারিংয়ের প্রতি মনোযোগ দিতে হবে। অবিচ্ছিন্ন অপ্টিমাইজেশান এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের উন্নতির মাধ্যমে কৌশলটি বিভিন্ন বাজারের অবস্থার মধ্যে স্থিতিশীল কর্মক্ষমতা বজায় রাখতে পারে।

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
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/
// © PresentTrading

// The Fibonacci ATR Fusion Strategy is an advanced trading methodology that uniquely integrates Fibonacci-based weighted averages with the Average True Range (ATR) to 
// identify and exploit significant market trends. Unlike traditional strategies that rely on single indicators or fixed parameters, this approach leverages multiple timeframes and 
// dynamic volatility measurements to enhance accuracy and adaptability. 

//@version=5
strategy("Fibonacci ATR Fusion - Strategy [presentTrading]", overlay=false, precision=3, commission_value= 0.1, commission_type=strategy.commission.percent, slippage= 1, currency=currency.USD, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 10, initial_capital=10000)

// Calculate True High and True Low
tradingDirection = input.string(title="Trading Direction", defval="Both", options=["Long", "Short", "Both"])

// Trading Condition Thresholds
long_entry_threshold = input.float(58.0, title="Long Entry Threshold")
short_entry_threshold = input.float(42.0, title="Short Entry Threshold")
long_exit_threshold = input.float(42.0, title="Long Exit Threshold")
short_exit_threshold = input.float(58.0, title="Short Exit Threshold")

// Enable or Disable 4-Step Take Profit
useTakeProfit = input.bool(false, title="Enable 4-Step Take Profit")

// Take Profit Levels (as multiples of ATR)
tp1ATR = input.float(3.0, title="Take Profit Level 1 ATR Multiplier")
tp2ATR = input.float(8.0, title="Take Profit Level 2 ATR Multiplier")
tp3ATR = input.float(14.0, title="Take Profit Level 3 ATR Multiplier")

// Take Profit Percentages
tp1_percent = input.float(12.0, title="TP Level 1 Percentage", minval=0.0, maxval=100.0)
tp2_percent = input.float(12.0, title="TP Level 2 Percentage", minval=0.0, maxval=100.0)
tp3_percent = input.float(12.0, title="TP Level 3 Percentage", minval=0.0, maxval=100.0)

true_low = math.min(low, close[1])
true_high = math.max(high, close[1])

// Calculate True Range
true_range = true_high - true_low

// Calculate BP (Buying Pressure)
bp = close - true_low

// Calculate ratios for different periods
calc_ratio(len) =>
    sum_bp = math.sum(bp, len)
    sum_tr = math.sum(true_range, len)
    100 * sum_bp / sum_tr

// Calculate weighted average of different timeframes
weighted_avg = (5 * calc_ratio(8) + 4 * calc_ratio(13) + 3 * calc_ratio(21) + 2 * calc_ratio(34) + calc_ratio(55)) / (5 + 4 + 3 + 2 + 1)
weighted_avg_sma = ta.sma(weighted_avg,3)

// Plot the indicator
plot(weighted_avg, "Fibonacci ATR", color=color.blue, linewidth=2)
plot(weighted_avg_sma, "SMA Fibonacci ATR", color=color.yellow, linewidth=2)

// Define trading conditions
longCondition = ta.crossover(weighted_avg_sma, long_entry_threshold)  // Enter long when weighted average crosses above threshold
shortCondition = ta.crossunder(weighted_avg_sma, short_entry_threshold) // Enter short when weighted average crosses below threshold
longExit = ta.crossunder(weighted_avg_sma, long_exit_threshold)
shortExit = ta.crossover(weighted_avg_sma, short_exit_threshold)


atrPeriod = 14
atrValue = ta.atr(atrPeriod)

if (tradingDirection == "Long" or tradingDirection == "Both")
    if (longCondition)
        strategy.entry("Long", strategy.long)
        // Set Take Profit levels for Long positions
        if useTakeProfit
            tpPrice1 = strategy.position_avg_price + tp1ATR * atrValue
            tpPrice2 = strategy.position_avg_price + tp2ATR * atrValue
            tpPrice3 = strategy.position_avg_price + tp3ATR * atrValue
            // Close partial positions at each Take Profit level
            strategy.exit("TP1 Long", from_entry="Long", qty_percent=tp1_percent, limit=tpPrice1)
            strategy.exit("TP2 Long", from_entry="Long", qty_percent=tp2_percent, limit=tpPrice2)
            strategy.exit("TP3 Long", from_entry="Long", qty_percent=tp3_percent, limit=tpPrice3)
    if (longExit)
        strategy.close("Long")

if (tradingDirection == "Short" or tradingDirection == "Both")
    if (shortCondition)
        strategy.entry("Short", strategy.short)
        // Set Take Profit levels for Short positions
        if useTakeProfit
            tpPrice1 = strategy.position_avg_price - tp1ATR * atrValue
            tpPrice2 = strategy.position_avg_price - tp2ATR * atrValue
            tpPrice3 = strategy.position_avg_price - tp3ATR * atrValue
            // Close partial positions at each Take Profit level
            strategy.exit("TP1 Short", from_entry="Short", qty_percent=tp1_percent, limit=tpPrice1)
            strategy.exit("TP2 Short", from_entry="Short", qty_percent=tp2_percent, limit=tpPrice2)
            strategy.exit("TP3 Short", from_entry="Short", qty_percent=tp3_percent, limit=tpPrice3)
    if (shortExit)
        strategy.close("Short")
সম্পর্কিত
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত