রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. ট্রেডিং কৌশল অনুসরণ করে অভিযোজিত পরিসীমা উদ্বায়ীতা প্রবণতা

ট্রেডিং কৌশল অনুসরণ করে অভিযোজিত পরিসীমা উদ্বায়ীতা প্রবণতা

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-১১-২৮ ১৭ঃ২৪ঃ৩০
ট্যাগঃডব্লিউপিআরআরএসআইএসএমএএটিআরপ্রবণতা

img

সারসংক্ষেপ

এটি একটি অভিযোজিত প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল যা অস্থিরতা এবং উইলিয়ামস শতাংশ পরিসীমা সূচকগুলিকে একত্রিত করে। কৌশলটি মূল্যের পরিসীমা এবং কাস্টম কাউন্টারগুলি গণনা করে প্রবণতা নির্ধারণ সংবেদনশীলতা সামঞ্জস্য করে, বিভিন্ন বাজারের অবস্থার মধ্যে আরও ভাল অভিযোজনযোগ্যতা অর্জন করে। মূল প্রক্রিয়াটি হ'ল বাজারের প্রবণতা রূপান্তর পয়েন্টগুলি আরও সঠিকভাবে ক্যাপচার করার জন্য দামের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে উইলিয়ামস সূচক পরামিতিগুলিকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করা।

কৌশলগত নীতি

কৌশলটি একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে মূল্যের পরিসীমা এবং এর চলমান গড় (AvgRange) গণনা করে শুরু হয়। গড় অস্থিরতার পরিসরের সাথে রিয়েল-টাইম মূল্য পরিবর্তনগুলির তুলনা করে, এটি উল্লেখযোগ্য অস্থিরতার ফ্রিকোয়েন্সি রেকর্ড করতে দুটি কাউন্টার (ট্রুকাউন্ট এবং ট্রুকাউন্ট 2) স্থাপন করে। এই কাউন্টারগুলি ডায়নামিকভাবে উইলিয়ামস সূচক গণনার পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করতে ব্যবহৃত হয়, যা কৌশলটিকে বাজারের অস্থিরতার অবস্থার উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে তার সংবেদনশীলতা সামঞ্জস্য করতে দেয়। যখন সামঞ্জস্যকৃত উইলিয়ামস সূচক মানগুলি পূর্বনির্ধারিত থ্রেশহোল্ডগুলি অতিক্রম করে তখন ক্রয় বা বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়।

কৌশলগত সুবিধা

  1. শক্তিশালী অভিযোজনযোগ্যতা - কৌশলটি বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে স্থিতিশীল পারফরম্যান্স বজায় রাখে
  2. বিস্তৃত ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ - অন্তর্নির্মিত ঝুঁকি পরামিতি ব্যবসায়ীদের ঝুঁকি পছন্দ উপর ভিত্তি করে কৌশল আক্রমণাত্মকতা সমন্বয় করতে পারবেন
  3. পরিষ্কার সংকেত - মিথ্যা সংকেত এড়ানোর জন্য পরিষ্কার বিরতি সংকেত প্রক্রিয়া ব্যবহার করে
  4. ভাল স্কেলেবিলিটি - কৌশলগত কাঠামো অপ্টিমাইজেশনের জন্য অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচকগুলির সংহতকরণের অনুমতি দেয়
  5. উচ্চ কম্পিউটেশনাল দক্ষতা - রিয়েল-টাইম ট্রেডিংয়ের জন্য উপযুক্ত সহজ এবং দক্ষ গণনার পদ্ধতি ব্যবহার করে

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. প্যারামিটার সংবেদনশীলতা - ASClength এবং RISK প্যারামিটারগুলির পছন্দ কৌশল কর্মক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে
  2. বাজার পরিবেশের উপর নির্ভরশীলতা - দোলনশীল বাজারে অত্যধিক ট্রেডিং সংকেত তৈরি করতে পারে
  3. লেটেন্সি - চলমান গড়ের ব্যবহার প্রবেশ এবং প্রস্থান বিলম্বের কারণ হতে পারে
  4. 'ফাল্গু ইব্রেকস' - উচ্চ অস্থিরতার সময়কালে মিথ্যা সংকেত দেখা দিতে পারে ঝুঁকি হ্রাস করার জন্য ব্যাকটেস্টিং এবং অন্যান্য নিশ্চিতকরণ সূচকগুলির সাথে সংযুক্ত করে পরামিতিগুলিকে অনুকূল করার পরামর্শ দিন।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. ভলিউম সূচক অন্তর্ভুক্ত করুন - ভলিউম বিশ্লেষণের মাধ্যমে প্রবণতা পরিবর্তনের বৈধতা নিশ্চিত করুন
  2. কাউন্টার লজিক অপ্টিমাইজ করুন - বাজারের অস্থিরতা মূল্যায়নের জন্য আরো জটিল পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করুন
  3. স্টপ লস মেকানিজম যোগ করুন - ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য ডায়নামিক স্টপ লস বাস্তবায়নের পরামর্শ দিন
  4. বাজার পরিবেশ ফিল্টারিং - অনুপযুক্ত অবস্থার মধ্যে ট্রেডিং এড়ানোর জন্য বাজার অবস্থার মূল্যায়ন মডিউল যোগ করুন
  5. প্যারামিটার অভিযোজন - কৌশল অভিযোজনযোগ্যতা উন্নত করার জন্য প্যারামিটার স্বয়ংক্রিয় অপ্টিমাইজেশান প্রক্রিয়া বিকাশ

সংক্ষিপ্তসার

এই উদ্ভাবনী কৌশলটি অস্থিরতা বিশ্লেষণ এবং প্রবণতা অনুসরণকে একত্রিত করে, অভিযোজনশীল প্রক্রিয়াগুলির মাধ্যমে কৌশল স্থিতিশীলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করে। যদিও অন্তর্নিহিত ঝুঁকি রয়েছে, কৌশলটি সঠিক পরামিতি সেটিং এবং অপ্টিমাইজেশান বাস্তবায়নের মাধ্যমে বিভিন্ন বাজারের অবস্থার মধ্যে স্থিতিশীল কর্মক্ষমতা বজায় রাখতে পারে। কৌশল কাঠামো আরও সম্প্রসারণ এবং অপ্টিমাইজেশনের অনুমতি দেয়, ভাল বিকাশের সম্ভাবনা দেখায়।

/*backtest
start: 2024-10-28 00:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("ASCTrend", shorttitle="ASCTrend", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

eternalfg = input(false, title="eternal 確定")
eternal = eternalfg ? 1 : 0
ASClength = input.int(title="ASC Length", minval=4, defval=10)
RISK = input.int(title="RISK", minval=0, defval=3)

// Custom sum function
customSum(source, length) =>
    sum = 0.0
    for i = 0 to length - 1
        sum := sum + source[i]
    sum

x1 = 67 + RISK
x2 = 33 - RISK
Range = ta.highest(ASClength) - ta.lowest(ASClength)
AvgRange = ta.sma(Range, ASClength)
CountFg = math.abs(open - close) >= AvgRange * 2.0 ? 1 : 0
TrueCount = customSum(CountFg, ASClength)
CountFg2 = math.abs(close[3] - close) >= AvgRange * 4.6 ? 1 : 0
TrueCount2 = customSum(CountFg2, ASClength - 3)
wpr3RR = ta.wpr(3 + RISK + RISK)
wpr3 = ta.wpr(3)
wpr4 = ta.wpr(4)
WprAbs = 100 + (TrueCount2 > 0 ? wpr4 : TrueCount > 0 ? wpr3 : wpr3RR)
ASC_Trend = 0
ASC_Trend := WprAbs[eternal] < x2[eternal] ? -1 : WprAbs[eternal] > x1[eternal] ? 1 : ASC_Trend[1]

if (ta.crossover(ASC_Trend, 0))
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (ta.crossunder(ASC_Trend, 0))
    strategy.entry("Short", strategy.short)

plotshape(ta.crossover(ASC_Trend, 0), location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small, text="B", textcolor=color.white)
plotshape(ta.crossunder(ASC_Trend, 0), location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small, text="S", textcolor=color.white)

alertcondition(ta.crossover(ASC_Trend, 0), title="ASC_Trend UP", message="ASC_Trend UP")
alertcondition(ta.crossunder(ASC_Trend, 0), title="ASC_Trend Down", message="ASC_Trend Down")
সম্পর্কিত
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত