এই কৌশলটি রৈখিক সংকেত এবং জেড-স্কোর স্বাভাবিকীকরণের উপর ভিত্তি করে একটি পরিমাণগত ট্রেডিং সিস্টেম। এটি দামের ডেটার সাথে আরএসআইয়ের মতো বহিরাগত ভেরিয়েবলগুলিকে একত্রিত করে স্ট্যান্ডার্ডাইজড ট্রেডিং সংকেতগুলি তৈরি করে এবং প্রান্তিক ব্যবহার করে ট্রেডগুলি ট্রিগার করে। কৌশলটি ইনট্রাডে এবং উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং দৃশ্যকল্পের জন্য উপযুক্ত, শক্তিশালী অভিযোজনযোগ্যতা এবং কনফিগারযোগ্যতা সরবরাহ করে।
মূল নীতিগুলির মধ্যে বেশ কয়েকটি মূল পদক্ষেপ অন্তর্ভুক্ত রয়েছেঃ
এটি একটি সুগঠিত এবং যৌক্তিকভাবে কঠোর পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল। এটি রৈখিক সংমিশ্রণ এবং মানকীকরণ প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে একটি শক্তিশালী ট্রেডিং সিগন্যাল সিস্টেম তৈরি করে। কৌশলটি শক্তিশালী কনফিগারিবিলিটি এবং বিস্তৃত ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা সরবরাহ করে তবে পরামিতি অপ্টিমাইজেশন এবং বাজারের অভিযোজনযোগ্যতার প্রতি মনোযোগ প্রয়োজন। প্রস্তাবিত অপ্টিমাইজেশান দিকগুলির মাধ্যমে কৌশলটির স্থিতিশীলতা এবং লাভজনকতা আরও বাড়ানো যেতে পারে।
/*backtest start: 2024-12-29 00:00:00 end: 2025-01-05 00:00:00 period: 15m basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("Linear Signal-Based Strategy", shorttitle = "LSB_V1", overlay=true) // Inputs lookback_period = input.int(14, title="Lookback Period for Moving Averages") signal_alpha = input.float(0.5, title="Signal Weight Alpha (Exogenous Variable)") take_profit_percent = input.float(0.02, title="Take Profit (%)") stop_loss_percent = input.float(0.01, title="Stop Loss (%)") risk_adjustment_factor = input.float(1.5, title="Risk Adjustment Factor") // Fetch Exogenous Variable (Example: RSI as a Proxy) rsi_value = ta.rsi(close, lookback_period) // Linear Signal Calculation linear_signal = signal_alpha * rsi_value + (1 - signal_alpha) * close // Z-Score Normalization for Signal mean_signal = ta.sma(linear_signal, lookback_period) stddev_signal = ta.stdev(linear_signal, lookback_period) z_score_signal = (linear_signal - mean_signal) / stddev_signal // Entry Conditions long_condition = z_score_signal < -risk_adjustment_factor short_condition = z_score_signal > risk_adjustment_factor // Risk Management long_take_profit = close * (1 + take_profit_percent) long_stop_loss = close * (1 - stop_loss_percent) short_take_profit = close * (1 - take_profit_percent) short_stop_loss = close * (1 + stop_loss_percent) // Execute Trades if (long_condition) strategy.entry("Long", strategy.long, qty=1) strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=long_stop_loss, limit=long_take_profit) if (short_condition) strategy.entry("Short", strategy.short, qty=1) strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=short_stop_loss, limit=short_take_profit)