রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. কৌশল অনুসরণ করে মাল্টি-মার্কেট অ্যাডাপ্টিভ মাল্টি-ইন্ডিক্টর ট্রেন্ড

কৌশল অনুসরণ করে মাল্টি-মার্কেট অ্যাডাপ্টিভ মাল্টি-ইন্ডিক্টর ট্রেন্ড

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-১২-১২ ১৫ঃ২৩ঃ২৮
ট্যাগঃসিএমএফডিপিওROCডব্লিউএমএএটিআর

img

সারসংক্ষেপ

এটি একাধিক প্রযুক্তিগত সূচকগুলির উপর ভিত্তি করে একটি অভিযোজিত প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিভিন্ন বাজারের বৈশিষ্ট্য অনুসারে পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করে। কৌশলটি বাজারের প্রবণতা ক্যাপচার করতে চৈকিন মানি ফ্লো (সিএমএফ), ডিট্রেন্ড প্রাইস অ্যাসিললেটর (ডিপিও) এবং কোপক কার্ভকে একত্রিত করে, বিভিন্ন বাজারের বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য অস্থিরতা সমন্বয় ফ্যাক্টর সহ। এটিতে একটি বিস্তৃত অবস্থান পরিচালনা এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা বাজারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে ডায়নামিকভাবে ব্যবসায়ের আকার সামঞ্জস্য করে।

কৌশলগত নীতি

কৌশলটির মূল যুক্তি হল একাধিক সূচক সহযোগিতার মাধ্যমে প্রবণতার দিকনির্দেশনা এবং ট্রেডিংয়ের সময় নিশ্চিত করাঃ

  1. নগদ প্রবাহ পরিমাপ এবং বাজারের আবেগ বিচার করতে সিএমএফ সূচক ব্যবহার করে
  2. দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা প্রভাব দূর করতে এবং মাঝারি-স্বল্পমেয়াদী মূল্য ওঠানামা উপর ফোকাস করতে ডিপিও নিয়োগ করে
  3. ট্রেন্ড টার্নিং পয়েন্টগুলি ক্যাপচার করার জন্য সংশোধিত কপোক সূচক গ্রহণ করে
  4. শুধুমাত্র যখন তিনটি সূচক নিশ্চিত হয় তখনই ট্রেডিং সিগন্যাল উৎপন্ন করে
  5. এটিআর ব্যবহার করে স্টপ লস এবং টেক লাভের মাত্রা গতিশীলভাবে গণনা করে
  6. স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিভিন্ন বাজার বৈশিষ্ট্য (স্টক, ফরেক্স, ফিউচার) উপর ভিত্তি করে লিভারেজ এবং অস্থিরতা পরামিতি সামঞ্জস্য করে

কৌশলগত সুবিধা

  1. একাধিক সূচক ক্রস-ভ্যালিডেশন কার্যকরভাবে মিথ্যা সংকেত ফিল্টার করে
  2. বিভিন্ন বাজারের পরিবেশের জন্য উপযুক্ত শক্তিশালী অভিযোজনযোগ্যতা
  3. অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে গতিশীল অবস্থানের আকারের সাথে বিস্তৃত অবস্থান পরিচালনার ব্যবস্থা
  4. এই পয়েন্টগুলি হ্রাস করা হবে যদি এই পয়েন্টগুলি হ্রাস করা হয়।
  5. ঝুঁকির বৈচিত্র্যের জন্য একাধিক যন্ত্রের ব্যবসায়ের সমর্থন করে
  6. স্পষ্ট ট্রেডিং লজিক যা বজায় রাখা এবং অপ্টিমাইজ করা সহজ

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. দ্রুত গতির বাজারে মাল্টিপল ইন্ডিকেটর সিস্টেমের বিলম্ব হতে পারে
  2. প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান ওভারফিটিং হতে পারে
  3. বাজার ব্যবস্থার পরিবর্তনের সময় মিথ্যা সংকেত দেখা দিতে পারে
  4. স্টপ-লস সেটিংগুলি ঘন ঘন স্টপ হতে পারে
  5. ট্রেডিং খরচ কৌশল রিটার্ন প্রভাবিত করবে ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার জন্য সুপারিশঃ
  • নিয়মিত প্যারামিটার বৈধতা পরীক্ষা
  • রিয়েল-টাইম অবস্থান পর্যবেক্ষণ
  • সঠিক লিভারেজ নিয়ন্ত্রণ
  • সর্বাধিক ব্যবহারের সীমা

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. বিভিন্ন অস্থিরতার পরিবেশে বিভিন্ন প্যারামিটার সেট ব্যবহার করার জন্য বাজারের অস্থিরতা রাষ্ট্র বিচার প্রবর্তন করুন
  2. কৌশলগত অভিযোজনযোগ্যতা উন্নত করতে আরও বাজার বৈশিষ্ট্যযুক্ত সনাক্তকরণ সূচক যুক্ত করুন
  3. স্টপ-লস এবং লাভ নেওয়ার প্রক্রিয়াগুলি অনুকূল করুন, ট্রেলিং স্টপগুলি বাস্তবায়নের বিষয়টি বিবেচনা করুন
  4. পর্যায়ক্রমিক সমন্বয় জন্য স্বয়ংক্রিয় পরামিতি অপ্টিমাইজেশন সিস্টেম বিকাশ
  5. ট্রেডিং খরচ বিশ্লেষণ মডিউল যোগ করুন
  6. ঝুঁকি সতর্কতা ব্যবস্থা বাস্তবায়ন

সংক্ষিপ্তসার

এই কৌশলটি একটি বিস্তৃত প্রবণতা অনুসরণকারী সিস্টেম যা একাধিক সূচক এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ প্রক্রিয়াগুলির মাধ্যমে রিটার্ন এবং ঝুঁকিকে ভারসাম্য করে। কৌশলটির অপ্টিমাইজেশনের জন্য উল্লেখযোগ্য জায়গা সহ শক্তিশালী প্রসারণযোগ্যতা রয়েছে। লাইভ ট্রেডিংয়ে ছোট স্কেলে শুরু করার পরামর্শ দেওয়া হয়, ধীরে ধীরে ট্রেডিংয়ের আকার বাড়ানো হয়, যখন ক্রমাগত কৌশল পারফরম্যান্স পর্যবেক্ষণ করা হয় এবং সময়মত পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করা হয়।

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Multi-Market Adaptive Trading Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)

// Input parameters
i_market_type = input.string("Crypto", "Market Type", options=["Forex", "Crypto", "Futures"])
i_risk_percent = input.float(1, "Risk Per Trade (%)", minval=0.1, maxval=100, step=0.1)
i_volatility_adjustment = input.float(1.0, "Volatility Adjustment", minval=0.1, maxval=5.0, step=0.1)
i_max_position_size = input.float(5.0, "Max Position Size (%)", minval=1.0, maxval=100.0, step=1.0)
i_max_open_trades = input.int(3, "Max Open Trades", minval=1, maxval=10)

// Indicator Parameters
i_cmf_length = input.int(20, "CMF Length", minval=1)
i_dpo_length = input.int(21, "DPO Length", minval=1)
i_coppock_short = input.int(11, "Coppock Short ROC", minval=1)
i_coppock_long = input.int(14, "Coppock Long ROC", minval=1)
i_coppock_wma = input.int(10, "Coppock WMA", minval=1)
i_atr_length = input.int(14, "ATR Length", minval=1)

// Market-specific Adjustments
volatility_factor = i_market_type == "Forex" ? 0.1 : i_market_type == "Futures" ? 1.5 : 1.0
volatility_factor *= i_volatility_adjustment
leverage = i_market_type == "Forex" ? 100.0 : i_market_type == "Futures" ? 20.0 : 3.0

// Calculate Indicators
mf_multiplier = ((close - low) - (high - close)) / (high - low)
mf_volume = mf_multiplier * volume
cmf = ta.sma(mf_volume, i_cmf_length) / ta.sma(volume, i_cmf_length)

dpo_offset = math.floor(i_dpo_length / 2) + 1
dpo = close - ta.sma(close, i_dpo_length)[dpo_offset]

roc1 = ta.roc(close, i_coppock_short)
roc2 = ta.roc(close, i_coppock_long)
coppock = ta.wma(roc1 + roc2, i_coppock_wma)

atr = ta.atr(i_atr_length)

// Define Entry Conditions
long_condition = cmf > 0 and dpo > 0 and coppock > 0 and ta.crossover(coppock, 0)
short_condition = cmf < 0 and dpo < 0 and coppock < 0 and ta.crossunder(coppock, 0)

// Calculate Position Size
account_size = strategy.equity
risk_amount = math.min(account_size * (i_risk_percent / 100), account_size * (i_max_position_size / 100))
position_size = (risk_amount / (atr * volatility_factor)) * leverage

// Execute Trades
if (long_condition and strategy.opentrades < i_max_open_trades)
    sl_price = close - (atr * 2 * volatility_factor)
    tp_price = close + (atr * 3 * volatility_factor)
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=position_size)
    strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=sl_price, limit=tp_price)

if (short_condition and strategy.opentrades < i_max_open_trades)
    sl_price = close + (atr * 2 * volatility_factor)
    tp_price = close - (atr * 3 * volatility_factor)
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=position_size)
    strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=sl_price, limit=tp_price)

// Plot Indicators
plot(cmf, color=color.blue, title="CMF")
plot(dpo, color=color.green, title="DPO")
plot(coppock, color=color.red, title="Coppock")
hline(0, "Zero Line", color=color.gray)

// Alerts
alertcondition(long_condition, title="Long Entry", message="Potential Long Entry Signal")
alertcondition(short_condition, title="Short Entry", message="Potential Short Entry Signal")

// // Performance reporting
// if barstate.islastconfirmedhistory
//     label.new(bar_index, high, text="Strategy Performance:\nTotal Trades: " + str.tostring(strategy.closedtrades) + 
//               "\nWin Rate: " + str.tostring(strategy.wintrades / strategy.closedtrades * 100, "#.##") + "%" +
//               "\nProfit Factor: " + str.tostring(strategy.grossprofit / strategy.grossloss, "#.##"))
সম্পর্কিত
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত