রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

গারম্যান-ক্লাস ভোলটাইলিটি ডায়নামিক ট্র্যাকিং কৌশল সহ অভিযোজিত ভিডাব্লুএপি ব্যান্ড

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-১২-২০ 14:51:00
ট্যাগঃভিডব্লিউএপিজি কে ভিএসটিডিএমএভিডব্লিউএমএ

সারসংক্ষেপ

এটি ভলিউম ওয়েটেড এভারেজ প্রাইস (ভিডাব্লুএপি) এবং গারম্যান-ক্লাস ভোলাটিলিটি (জিকেভি) এর উপর ভিত্তি করে একটি অভিযোজিত ট্রেডিং কৌশল। কৌশলটি বুদ্ধিমান বাজার প্রবণতা ট্র্যাকিং অর্জনের জন্য ভল্যাটিলিটির মাধ্যমে ভিডাব্লুএপি স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন ব্যান্ডগুলিকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করে। এটি যখন দাম উপরের ব্যান্ডের উপরে ভঙ্গ করে তখন দীর্ঘ অবস্থানগুলি খোলে এবং নিম্ন ব্যান্ডের নীচে ভঙ্গ করার সময় অবস্থানগুলি বন্ধ করে, উচ্চতর অস্থিরতা উচ্চতর ব্রেকআউট থ্রেশহোল্ড এবং কম অস্থিরতা কম থ্রেশহোল্ডের দিকে পরিচালিত করে।

কৌশল নীতি

কৌশলটির মূলটি ভিডাব্লুএপিকে জিকেভি অস্থিরতার সাথে একত্রিত করে। এটি প্রথমে দামের পিভট হিসাবে ভিডাব্লুএপি গণনা করে, তারপরে বন্ধের দামের স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি ব্যবহার করে ব্যান্ড তৈরি করে। মূলটি হ'ল অস্থিরতার গণনার জন্য জিকেভি সূত্র ব্যবহার করা, যা চারটি মূল্য পয়েন্ট (খোলা, উচ্চ, নিম্ন, বন্ধ) বিবেচনা করে এবং traditionalতিহ্যবাহী অস্থিরতার পরিমাপের চেয়ে আরও নির্ভুল। অস্থিরতা গতিশীলভাবে ব্যান্ড প্রস্থ সামঞ্জস্য করে - যখন অস্থিরতা বৃদ্ধি পায়, তখন ব্যান্ডগুলি প্রশস্ত হয়, ব্রেকআউট থ্রেশহোল্ডগুলি বাড়ায়; যখন অস্থিরতা হ্রাস পায়, তখন ব্যান্ডগুলি সংকীর্ণ হয়, ব্রেকআউট থ্রেশহোল্ডগুলি হ্রাস করে। এই অভিযোজনশীল প্রক্রিয়া কার্যকরভাবে মিথ্যা ব্রেকআউটগুলি এড়ায়।

কৌশলগত সুবিধা

আরও নির্ভরযোগ্য সংকেতগুলির জন্য ভলিউম-মূল্য সম্পর্ক এবং অস্থিরতার বৈশিষ্ট্যগুলি একত্রিত করে
ব্যান্ডউইথের অভিযোজিত সমন্বয় গোলমালের হস্তক্ষেপ হ্রাস করে
আরও সঠিক বাজার মাইক্রোস্ট্রাকচার ক্যাপচারের জন্য GKV অস্থিরতা ব্যবহার করে
সহজ এবং পরিষ্কার গণনা লজিক, বাস্তবায়ন এবং বজায় রাখা সহজ
শক্তিশালী সার্বজনীনতার সাথে বিভিন্ন বাজারের পরিবেশের জন্য উপযুক্ত

কৌশলগত ঝুঁকি

বিভিন্ন বাজারে ঘন ঘন ট্রেড করতে পারে, খরচ বাড়ায়
VWAP-এর দৈর্ঘ্য এবং অস্থিরতার সময়কালে সংবেদনশীল
দ্রুত প্রবণতা বিপরীত প্রতিক্রিয়া ধীর প্রতিক্রিয়া হতে পারে
উচ্চ মানের প্রয়োজনীয়তার সাথে রিয়েল-টাইম মার্কেট ডেটা প্রয়োজন ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের পরামর্শঃ

যুক্তিসঙ্গত স্টপ-লস স্তর নির্ধারণ করুন
বিভিন্ন বাজারের জন্য পরামিতি অপ্টিমাইজ করুন
প্রবণতা নিশ্চিতকরণ সূচক যোগ করুন
কন্ট্রোল পজিশনের আকার নির্ধারণ

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

সিগন্যাল নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করতে মাল্টি-টাইমফ্রেম বিশ্লেষণ চালু করুন
ব্রেকআউট বৈধতা নিশ্চিত করতে ভলিউম বিশ্লেষণ মাত্রা যোগ করুন
অস্থিরতা গণনার পদ্ধতি অপ্টিমাইজ করুন, EWMA প্রবর্তন বিবেচনা করুন
প্রবণতা শক্তি ফিল্টার যোগ করুন
ডায়নামিক স্টপ-লস মেকানিজম যুক্ত করার কথা বিবেচনা করুন এই অপ্টিমাইজেশানগুলি কৌশল স্থিতিশীলতা এবং রিটার্ন মান উন্নত করতে পারে।

সংক্ষিপ্তসার

কৌশলটি ভিডাব্লুএপি এবং জিকেভি অস্থিরতার উদ্ভাবনী সংমিশ্রণের মাধ্যমে গতিশীল বাজার ট্র্যাকিং অর্জন করে। এর অভিযোজনযোগ্য প্রকৃতি বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে স্থিতিশীল পারফরম্যান্সকে সক্ষম করে। যদিও কিছু সম্ভাব্য ঝুঁকি রয়েছে, কৌশলটি সঠিক ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ এবং অবিচ্ছিন্ন অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে ভাল প্রয়োগের সম্ভাবনা দেখায়।

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-18 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Adaptive VWAP Bands with Garman Klass Volatility", overlay=true)

// Inputs
length = input.int(25, title="Volatility Length")
vwapLength = input.int(14, title="VWAP Length")
vol_multiplier = input.float(1,title="Volatility Multiplier")

// Function to calculate Garman-Klass Volatility
var float sum_gkv = na
if na(sum_gkv)
    sum_gkv := 0.0

sum_gkv := 0.0
for i = 0 to length - 1
    sum_gkv := sum_gkv + 0.5 * math.pow(math.log(high[i]/low[i]), 2) - (2*math.log(2)-1) * math.pow(math.log(close[i]/open[i]), 2)

gcv = math.sqrt(sum_gkv / length)

// VWAP calculation
vwap = ta.vwma(close, vwapLength)

// Standard deviation for VWAP bands
vwapStdDev = ta.stdev(close, vwapLength)

// Adaptive multiplier based on GCV
multiplier = (gcv / ta.sma(gcv, length)) * vol_multiplier

// Upper and lower bands
upperBand = vwap + (vwapStdDev * multiplier)
lowerBand = vwap - (vwapStdDev * multiplier)

// Plotting VWAP and bands
plot(vwap, title="VWAP", color=color.blue, linewidth=2)
plot(upperBand, title="Upper Band", color=color.green, linewidth=1)
plot(lowerBand, title="Lower Band", color=color.red, linewidth=1)

var barColor = color.black

// Strategy: Enter long above upper band, go to cash below lower band
if (close > upperBand)
    barColor := color.green
    strategy.entry("Long", strategy.long)
else if (close < lowerBand)
    barColor := color.fuchsia
    strategy.close("Long")

barcolor(barColor)

সম্পর্কিত

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত