রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

অ্যাডাপ্টিভ মমেন্টম মার্টিনগেল ট্রেডিং সিস্টেম

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৫-০১-০৬ ১১ঃ১১ঃ১২
ট্যাগঃএসএমএসিএনএনGAN

কৌশল ওভারভিউ

এই কৌশলটি একটি সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং সিস্টেম যা অভিযোজিত গতি এবং মার্টিনগেল পজিশন ম্যানেজমেন্টকে একত্রিত করে। এটি বাজার বিশ্লেষণের জন্য একাধিক প্রযুক্তিগত সূচক ব্যবহার করে, যার মধ্যে রয়েছে অটো এনকোডার মসৃণকরণ, সিএনএন-সিমুলেটেড গতি বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন এবং অস্থিরতা ভিত্তিক ট্রেড সিগন্যাল ফিল্টারিং। সিস্টেমটি স্থির লাভ এবং স্টপ-লস স্তরের মাধ্যমে ঝুঁকি এবং পুরষ্কারের মধ্যে ভারসাম্য বজায় রেখে মার্টিনগেল পদ্ধতি ব্যবহার করে গতিশীলভাবে অবস্থান আকারগুলি সামঞ্জস্য করে।

কৌশলগত নীতি

কৌশলটি তিনটি মূল মডিউল নিয়ে কাজ করেঃ

ডেটা প্রিপ্রসেসিং মডিউল - অটো এনকোডার-এর মতো দামের মসৃণতা অর্জন এবং বাজার গোলমাল ফিল্টার করতে এসএমএ ব্যবহার করে।
সিগন্যাল জেনারেশন মডিউল - দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের সাথে দামের পার্থক্য গণনা করে সিএনএন বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন অনুকরণ করে, উচ্চ সম্ভাব্যতার ট্রেডিং সুযোগগুলি স্ক্রিন করার জন্য অস্থিরতার প্রান্তিকের সাথে মিলিত।
পজিশন ম্যানেজমেন্ট মডিউল - মার্টিনগেল স্টাইলের পজিশন সমন্বয় বাস্তবায়ন করে, ধারাবাহিক ক্ষতির পরে পজিশনের আকার আনুপাতিকভাবে বৃদ্ধি করে এবং লাভের পরে বেসলাইনটিতে ফিরে আসে।

কৌশলগত সুবিধা

সিগন্যাল জেনারেশন নির্ভরযোগ্যতা - একাধিক প্রযুক্তিগত সূচক এবং অস্থিরতা ফিল্টারিংয়ের মাধ্যমে ট্রেডিং সিগন্যালের গুণমান উন্নত করে।
'সর্বাত্মক ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা' - লাভ গ্রহণ, স্টপ লস এবং সর্বোচ্চ পজিশন সীমা সহ একাধিক সুরক্ষা ব্যবস্থা রয়েছে।
শক্তিশালী অভিযোজনযোগ্যতা - বাজারের অবস্থার উপর ভিত্তি করে ট্রেডিং কৌশলকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করে।
স্পষ্ট অপারেশনাল লজিক - সুনির্দিষ্ট প্রবেশ এবং প্রস্থান শর্তগুলি ব্যাকটেস্টিং এবং অপ্টিমাইজেশানকে সহজ করে তোলে।

কৌশলগত ঝুঁকি

মার্টিনগেল ঝুঁকি - ধারাবাহিক ক্ষতির ফলে দ্রুত অবস্থানের বৃদ্ধি হতে পারে, যার জন্য কঠোর সর্বোচ্চ অবস্থানের নিয়ন্ত্রণ প্রয়োজন।
প্রবণতা বিপরীত ঝুঁকি - চরম বাজারের অস্থিরতার সময় গতি সংকেত ব্যর্থ হতে পারে।
পরামিতি সংবেদনশীলতা - একাধিক মূল পরামিতি কৌশল কর্মক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে।

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

সিগন্যাল বর্ধন - সিগন্যাল নির্ভুলতা উন্নত করতে মেশিন লার্নিং মডেল অন্তর্ভুক্ত করুন।
ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের উন্নতি - ড্রাউনডাউন নিয়ন্ত্রণ এবং পজিশনের সময়কালের সীমা যোগ করা।
অভিযোজিত পরামিতি - কৌশল স্থিতিশীলতা উন্নত করার জন্য পরামিতি অভিযোজন প্রক্রিয়া বিকাশ।
মাল্টি-অ্যাসেট অ্যাডাপ্টেশন - মাল্টি-অ্যাসেট ট্রেডিংয়ের জন্য কৌশল প্রয়োগযোগ্যতা প্রসারিত করুন।

সংক্ষিপ্তসার

এই কৌশলটি আধুনিক পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশলগুলিকে ক্লাসিকাল মার্টিঙ্গেল পদ্ধতির সাথে একত্রিত করে একটি তত্ত্বগত ভিত্তি এবং ব্যবহারিকতা উভয়ই সহ একটি ট্রেডিং সিস্টেম তৈরি করে। যদিও কিছু ঝুঁকি বিদ্যমান, সঠিক পরামিতি সেটিং এবং কঠোর ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের মাধ্যমে কৌশলটি ক্রিপ্টোকারেন্সি বাজারে স্থিতিশীল রিটার্ন অর্জনের প্রতিশ্রুতি দেখায়।

/*backtest
start: 2024-12-06 00:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Adaptive Crypto Trading Strategy with Martingale", shorttitle = "ACTS_w_MG_V1",overlay=true)

// Inputs
smoothing_length = input.int(14, title="Smoothing Length (Autoencoder)")
momentum_window = input.int(21, title="Momentum Window (CNN)")
volatility_threshold = input.float(0.02, title="Volatility Threshold (GAN Simulation)")
take_profit = input.float(0.05, title="Take Profit (%)")
stop_loss = input.float(0.02, title="Stop Loss (%)")

// Martingale Inputs
base_lot_size = input.float(1, title="Base Lot Size")  // Initial trade size
multiplier = input.float(2, title="Martingale Multiplier")  // Lot size multiplier after a loss
max_lot_size = input.float(2, title="Maximum Lot Size")  // Cap on lot size
var float lot_size = base_lot_size  // Initialize the lot size

// Step 1: Data Smoothing (Autoencoder)
smoothed_price = ta.sma(close, smoothing_length)

// Step 2: Feature Extraction (Momentum - CNN Simulation)
momentum = ta.sma(close, momentum_window) - close
volatility = ta.stdev(close, momentum_window)

// Step 3: Entry Conditions (GAN-Inspired Pattern Detection)
long_condition = (momentum > 0 and volatility > volatility_threshold)
short_condition = (momentum < 0 and volatility > volatility_threshold)

// Martingale Logic
if (strategy.closedtrades > 0)
    if (strategy.closedtrades.profit(strategy.closedtrades - 1) < 0)
        lot_size := math.min(lot_size * multiplier, max_lot_size)  // Increase lot size after a loss, but cap it
    else
        lot_size := base_lot_size  // Reset lot size after a win or on the first trade

// Step 4: Take Profit and Stop Loss Management
long_take_profit = close * (1 + take_profit)
long_stop_loss = close * (1 - stop_loss)
short_take_profit = close * (1 - take_profit)
short_stop_loss = close * (1 + stop_loss)

// Execute Trades
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=lot_size, stop=long_stop_loss, limit=long_take_profit)

if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=lot_size, stop=short_stop_loss, limit=short_take_profit)

সম্পর্কিত

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত