ড্রাই ওয়েভ অ্যাক্টিভেটর কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি শুষ্ক তরঙ্গ সূচকের উপর ভিত্তি করে একটি সহজ প্রবণতা ট্র্যাকিং অপারেশন সম্পাদন করে। যখন দামের সমাপ্তিটি উর্ধ্বমুখী হয়, তখন এটি বেশি হয় এবং যখন দামের সমাপ্তিটি নিম্নমুখী হয় তখন এটি খালি হয়। এটি একটি সাধারণ প্রবণতা ট্র্যাকিং কৌশল।
কৌশল নীতি
একটি নির্দিষ্ট সময়ের সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন দামের ওজনের চলমান গড় গণনা করে, উপরের এবং নীচের রেলগুলি পাওয়া যায়।
যখন ক্লোজ-আউট প্রাইস ওপরে থাকে, তখন একাধিক অপারেশন করা হয়।
বন্ধের মূল্য নিম্নগতির নিচে থাকলে, কমান্ড অপারেশন করুন।
সমতল অবস্থানের সংকেত হল দামের বন্ধের জন্য বিপরীতভাবে উর্ধ্বগামী বা নিম্নগামী হওয়া।
আপনি পছন্দসই সময় থেকে শুরু করতে পারেন এবং ডিফল্টরূপে পুরো চক্রটি ব্যবহার করতে পারেন
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
শুষ্ক তরঙ্গের সূচক প্যারামিটারগুলি সহজ এবং বাস্তবায়ন করা সহজ।
ট্রেডিং সিগন্যালের একটি সুনির্দিষ্ট ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি করে।
নীতি কার্যকর হওয়ার সময়সীমার মধ্যে নমনীয়তা থাকতে পারে
এই কৌশলগুলি সহজ, সুস্পষ্ট এবং সহজে বোঝা যায়।
ট্রেন্ডিং মার্কেটের সাথে কাজ করে।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এটি একটি নিখরচায় কৌশল, যার ফলে সীমাহীন ক্ষতির ঝুঁকি রয়েছে।
ভুল প্যারামিটারগুলি প্রায়শই কৌশলগুলিকে পুনরায় প্রবেশের ক্ষতি করতে পারে।
“আমি মনে করি, এই ধরনের ঘটনা ঘটার পর, আমাদেরকে আরও বেশি সতর্ক হতে হবে।
কেবলমাত্র সূচকের উপর ভিত্তি করে, ফিল্টারিং বাড়ানো উচিত যাতে অকার্যকর না হয়।
অপ্টিমাইজেশান দিক
প্যারামিটার সমন্বয় অপ্টিমাইজ করুন, ত্রুটিযুক্ত সংকেত হ্রাস করুন।
ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণে রাখার জন্য মোবাইল স্টপ লস বাড়ানো।
ইএমএ-এর মতো সূচকগুলি বড় শহর এবং প্রবেশের সময় নির্ধারণ করে।
ট্রেডিং ভলিউমের সাথে মিলে, ভোল্টেজ ভুয়া ব্রেকডাউন এড়াতে।
সময়সীমার ফিল্টার যুক্ত করুন, যাতে কৌশলটি ছোট করা যায়।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি শুষ্ক তরঙ্গ চ্যানেলের মাধ্যমে সহজ প্রবণতা ট্র্যাকিং সম্পন্ন করে, তবে সূচক লজিক, প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ ইত্যাদি আরও শক্তিশালী করে তোলে।
/*backtest
start: 2022-09-10 00:00:00
end: 2023-09-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © starbolt
//@version=5
strategy('Gann HiLo Activator Strategy', overlay=true, pyramiding=0, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=20, initial_capital=1000, process_orders_on_close=true)
len = input.int(3, 'Length', step=1, minval=1)
displace = input.int(1, 'Offset', step=1, minval=0)
from_start = input(false, 'Begin from start?')
backtest_year = input(2017, 'From Year')
backtest_month = input.int(01, 'From Month', minval=1, maxval=12, step=1)
backtest_day = input.int(01, 'From Day', minval=1, maxval=31, step=1)
start_time = from_start ? 0 : timestamp(backtest_year, backtest_month, backtest_day, 00, 00)
float hilo = na
hi = ta.sma(high, len)
lo = ta.sma(low, len)
hilo := close > hi[displace] ? 1 : close < lo[displace] ? -1 : hilo[1]
ghla = hilo == -1 ? hi[displace] : lo[displace]
color = hilo == -1 ? color.red : color.green
buyCondition = hilo == 1 and hilo[1] == -1
sellCondition = hilo == -1 and hilo[1] == 1
if buyCondition and time >= start_time
strategy.entry('Long', strategy.long)
if sellCondition and time >= start_time
strategy.entry('Short', strategy.short)
plot(ghla, color=color, style=plot.style_cross)