রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. স্ট্যান্ডার্ড লোগারিথমিক রিটার্নের উপর ভিত্তি করে অভিযোজিত গতিশীল ট্রেডিং কৌশল

স্ট্যান্ডার্ড লোগারিথমিক রিটার্নের উপর ভিত্তি করে অভিযোজিত গতিশীল ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-12-27 14:39:32
ট্যাগঃSZIএসএমএএলওজিএসটিডি

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি শির্যায়েভ-ঝৌ সূচক (এসজিআই) এর উপর ভিত্তি করে একটি অভিযোজিত ট্রেডিং সিস্টেম। এটি লোগারিদমিক রিটার্নের মানক স্কোর গণনা করে ওভারকুপ এবং ওভারসোল্ড মার্কেট শর্তগুলি সনাক্ত করে, যার লক্ষ্য হল গড় বিপরীতমুখী সুযোগগুলি ক্যাপচার করা। কৌশলটি সঠিক ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য গতিশীল স্টপ-লস এবং লাভের লক্ষ্যগুলি অন্তর্ভুক্ত করে।

কৌশলগত নীতি

কৌশলটির মূল বিষয় হল লোগারিদমিক রিটার্নের চলমান পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে একটি মানসম্মত সূচক তৈরি করা। নির্দিষ্ট পদক্ষেপগুলি হলঃ

  1. নরমালাইজেশনের জন্য লগারিদমিক রিটার্ন গণনা করুন
  2. 50 পেরিওড উইন্ডো ব্যবহার করে চলমান গড় এবং স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন গণনা করুন
  3. SZI নির্মাণ করুনঃ (লোগারিথমিক রিটার্ন - রোলিং মিডিয়ান) / রোলিং স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন
  4. SZI -2.0 এর নিচে পড়লে দীর্ঘ সংকেত এবং 2.0 এর উপরে পড়লে সংক্ষিপ্ত সংকেত তৈরি করুন
  5. প্রবেশ মূল্যের উপর ভিত্তি করে 2% স্টপ লস এবং 4% লাভের স্তর নির্ধারণ করুন

কৌশলগত সুবিধা

  1. দৃঢ় তাত্ত্বিক ভিত্তিঃ শক্তিশালী পরিসংখ্যানগত সমর্থনের সাথে লগ-ন্যরমাল বিতরণ অনুমানের উপর ভিত্তি করে
  2. উচ্চ অভিযোজনযোগ্যতাঃ রোলিং উইন্ডো গণনা বাজারের অস্থিরতার বৈশিষ্ট্যগুলির পরিবর্তনের সাথে মানিয়ে নেয়
  3. ব্যাপক ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণঃ শতাংশ ভিত্তিক স্টপ-লস কৌশল প্রতিটি ব্যবসায়ের জন্য সঠিক ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ সক্ষম করে
  4. ব্যবহারকারী-বান্ধব ভিজ্যুয়ালাইজেশনঃ চার্টে ট্রেডিং সিগন্যাল এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের স্তরের স্পষ্ট মন্তব্য

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. প্যারামিটার সংবেদনশীলতাঃ রোলিং উইন্ডোর দৈর্ঘ্য এবং থ্রেশহোল্ডের পছন্দ দ্বারা কৌশল কার্যকারিতা উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত হয়
  2. বাজার পরিবেশের উপর নির্ভরশীলতাঃ ট্রেন্ডিং বাজারে প্রায়শই মিথ্যা সংকেত তৈরি করতে পারে
  3. স্লাইপিং প্রভাবঃ অস্থিরতার সময়কালে প্রকৃত কার্যকর মূল্যগুলি আদর্শ স্তর থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে বিচ্যুত হতে পারে
  4. গণনার বিলম্বঃ পরিসংখ্যানগত সূচকগুলির রিয়েল-টাইম গণনার ফলে সংকেত বিলম্ব হতে পারে

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. ডায়নামিক থ্রেশহোল্ডঃ বাজারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে সিগন্যালের থ্রেশহোল্ডগুলি সামঞ্জস্য করার বিষয়টি বিবেচনা করুন
  2. একাধিক সময় ফ্রেমঃ একাধিক সময় ফ্রেম জুড়ে সংকেত নিশ্চিতকরণ প্রক্রিয়া চালু করুন
  3. ভোল্টেবিলিটি ফিল্টারিংঃ অত্যন্ত অস্থিরতার সময় ট্রেডিং স্থগিত বা পজিশনগুলি সামঞ্জস্য করুন
  4. সিগন্যাল নিশ্চিতকরণঃ সিগন্যাল নিশ্চিতকরণের জন্য ভলিউম, গতি এবং অন্যান্য সহায়ক সূচক যুক্ত করুন
  5. পজিশন ম্যানেজমেন্টঃ অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে গতিশীল পজিশন সাইজিং বাস্তবায়ন

সংক্ষিপ্তসার

এটি একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল যা একটি শক্ত পরিসংখ্যানগত ভিত্তিতে নির্মিত, স্ট্যান্ডার্ডাইজড লগারিদমিক রিটার্নের মাধ্যমে দামের অস্থিরতার সুযোগগুলি ক্যাপচার করে। কৌশলটির প্রধান শক্তিগুলি এর অভিযোজনযোগ্যতা এবং বিস্তৃত ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণে রয়েছে, যদিও প্যারামিটার নির্বাচন এবং বাজার পরিবেশের অভিযোজনতে অপ্টিমাইজেশনের জন্য এখনও জায়গা রয়েছে। গতিশীল প্রান্তিক এবং বহু-মাত্রিক সংকেত নিশ্চিতকরণ প্রক্রিয়া প্রবর্তনের মাধ্যমে কৌশলটির স্থায়িত্ব এবং নির্ভরযোগ্যতা আরও বাড়ানো যেতে পারে।

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Jalambi Paul model", overlay=true)

// Define the length for the rolling window
window = input.int(50, title="Window Length", minval=1)
threshold = 2.0 // Fixed threshold value
risk_percentage = input.float(1.0, title="Risk Percentage per Trade", step=0.1) / 100

// Calculate the logarithmic returns
log_return = math.log(close / close[1])

// Calculate the rolling mean and standard deviation
rolling_mean = ta.sma(log_return, window)
rolling_std = ta.stdev(log_return, window)

// Calculate the Shiryaev-Zhou Index (SZI)
SZI = (log_return - rolling_mean) / rolling_std

// Generate signals based on the fixed threshold
long_signal = SZI < -threshold
short_signal = SZI > threshold

// Plot the signals on the main chart (overlay on price)
plotshape(series=long_signal, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, title="Buy Signal", text="BUY", offset=-1)
plotshape(series=short_signal, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="Sell Signal", text="SELL", offset=-1)

// Strategy logic: Buy when SZI crosses below the negative threshold, Sell when it crosses above the positive threshold
if (long_signal)
    strategy.entry("Buy", strategy.long, comment="Long Entry")
    
if (short_signal)
    strategy.entry("Sell", strategy.short, comment="Short Entry")

// Calculate the stop loss and take profit levels based on the percentage of risk
stop_loss_pct = input.float(2.0, title="Stop Loss (%)") / 100
take_profit_pct = input.float(4.0, title="Take Profit (%)") / 100

// Set the stop loss and take profit levels based on the entry price
strategy.exit("Take Profit / Stop Loss", "Buy", stop=close * (1 - stop_loss_pct), limit=close * (1 + take_profit_pct))
strategy.exit("Take Profit / Stop Loss", "Sell", stop=close * (1 + stop_loss_pct), limit=close * (1 - take_profit_pct))

// Plot the stop loss and take profit levels for visualization (optional)
plot(stop_loss_pct != 0 ? close * (1 - stop_loss_pct) : na, color=color.red, linewidth=1, title="Stop Loss Level")
plot(take_profit_pct != 0 ? close * (1 + take_profit_pct) : na, color=color.green, linewidth=1, title="Take Profit Level")
সম্পর্কিত
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত