ডাবল মুভিং এভারেজ গোল্ডেন ক্রস এবং ডেথ ক্রস কৌশল
ChaoZhang
এই কৌশলটি দুটি ভিন্ন সময়ের চলমান গড় গণনা করে এবং তাদের গোল্ডেন ফর্কের উপর ভিত্তি করে একটি কেনা এবং বিক্রি সংকেত গঠন করে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি প্রথমে ব্যবহারকারীকে চলমান গড়ের ধরন এবং দৈর্ঘ্য বেছে নিতে দেয়। ধরনগুলির মধ্যে রয়েছে এসএমএ, ইএমএ, ভিডাব্লুএমএ ইত্যাদি। দৈর্ঘ্য গড়ের সময়কাল নির্ধারণ করে।
তারপরে ব্যবহারকারীর পছন্দ অনুসারে দুটি চলমান গড় গণনা করা হয়। যদি দ্রুত লাইনটি নীচে থেকে ধীর লাইনটি অতিক্রম করে এবং গোল্ডেন ফর্ক গঠন করে তবে এটি একটি কেনার সংকেত দেয়। যদি দ্রুত লাইনটি নীচে থেকে ধীর লাইনটি অতিক্রম করে এবং একটি মৃত ফর্ক গঠন করে তবে এটি একটি বিক্রয় সংকেত দেয়।
এইভাবে, যখন স্বল্পমেয়াদী গড় মূল্য দীর্ঘমেয়াদী গড় মূল্যের চেয়ে বেশি হয়, তখন বাজারটি উত্থানের প্রবণতা হিসাবে বিবেচিত হয় এবং কেনা উচিত। যখন স্বল্পমেয়াদী মূল্য দীর্ঘমেয়াদী মূল্যের চেয়ে কম হয়, তখন বাজারটি পতনের প্রবণতা হিসাবে বিবেচিত হয় এবং বিক্রি করা উচিত।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
- এই কৌশলটি সহজ, সুস্পষ্ট এবং সহজেই বোঝা যায়।
- মুভিং এভারেজ বাজার শব্দকে ফিল্টার করে এবং ট্রেন্ড সনাক্ত করে।
- বিভিন্ন জাতের এবং সময়কালের সাথে সামঞ্জস্য রেখে চলমান গড়ের ধরণ এবং প্যারামিটারগুলির নমনীয় পছন্দ
- এটি বিভিন্ন সূচক সমন্বয় দ্বারা অপ্টিমাইজ করা সহজ।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
- মার্কেট যখন অস্থির হয়, তখন বারবার ভুল সংকেত আসতে পারে।
- ভুল প্যারামিটার নির্বাচন করলে কৌশলটি খারাপভাবে কাজ করতে পারে।
- সিগন্যাল বিলম্বিত হয়, তাই সঠিক সময়ে টার্নিং পয়েন্ট ধরা যায় না।
- এই ঘটনার পর থেকে, বাংলাদেশের জনসংখ্যা বৃদ্ধির প্রবণতা ক্রমশই বাড়ছে।
ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য, প্যারামিটারগুলি যথাযথভাবে অনুকূলিতকরণ করা যেতে পারে, অন্যান্য সূচকগুলির সংমিশ্রণ সংকেত তৈরি করতে পারে, এবং স্টপ লস স্টপ সেট করতে পারে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
- বিভিন্ন ধরণের এবং দৈর্ঘ্যের পরামিতি পরীক্ষা করে, সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে বের করুন।
- অন্যান্য সূচক ফিল্টার করুন, যেমন পরিমাণ সূচক, প্রবণতা সূচক ইত্যাদি।
- স্টপ-ড্যামেজ-স্টপ-ব্রেক লজিক যুক্ত করুন এবং প্রত্যাহার হ্রাস করুন।
- প্রবণতা নির্ণয়কারী সূচকগুলির সাথে মিলিত হয়ে, অনুপযুক্ত ট্রেডিং পরিবেশ এড়ানো যায়।
- পজিশন ম্যানেজমেন্ট, ঝুঁকি বাজেট ইত্যাদির মতো তহবিল পরিচালনার কৌশলগুলি অনুকূলিত করুন।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটির সামগ্রিক ধারণাটি সহজ এবং পরিষ্কার, দ্বি-সমতুল্য গণনা করে ট্রেডিং সংকেত তৈরি করা হয়, বাজারের পরিবেশের উপর নির্ভর করে প্যারামিটারগুলিকে নমনীয়ভাবে সামঞ্জস্য করা যায়, এবং অন্যান্য কৌশল সমন্বয়কে অপ্টিমাইজ করা যায়, তবে বাজারের ঝড়ের ঝুঁকি প্রতিরোধে এবং তহবিল পরিচালনার জন্য যুক্তিসঙ্গতভাবে যত্ন নেওয়া প্রয়োজন। সামগ্রিকভাবে এটি একটি বিবেচনাযোগ্য বিকল্প।
/*backtest
start: 2023-09-09 00:00:00
end: 2023-09-13 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy(title = "Noro's MAs Tests", shorttitle = "MAs tests", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100.0, pyramiding=0)
len = input(30, defval = 30, minval = 2, maxval = 1000, title = "MA length")
type = input(1, defval = 1, minval = 1, maxval = 7, title = "Type")
src = input(close, defval = close, title = "Source")
//DEMA
dema = 2 * ema(src, len) - ema(ema(close, len), len)
//TEMA
xPrice = close
xEMA1 = ema(src, len)
xEMA2 = ema(xEMA1, len)
xEMA3 = ema(xEMA2, len)
tema = 3 * xEMA1 - 3 * xEMA2 + xEMA3
//KAMA
xvnoise = abs(src - src[1])
nfastend = 0.20
nslowend = 0.05
nsignal = abs(src - src[len])
nnoise = sum(xvnoise, len)
nefratio = iff(nnoise != 0, nsignal / nnoise, 0)
nsmooth = pow(nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend, 2)
kama = nz(kama[1]) + nsmooth * (src - nz(kama[1]))
//PriceChannel
lasthigh = highest(src, len)
lastlow = lowest(src, len)
center = (lasthigh + lastlow) / 2
ma = type == 1 ? sma(src, len) : type == 2 ? ema(src, len) : type == 3 ? vwma(src, len) : type == 4 ? dema : type == 5 ? tema : type == 6 ? kama : type == 7 ? center : 0
plot(ma, color = blue, linewidth = 3, transp = 0)
trend = low > ma ? 1 : high < ma ? -1 : trend[1]
longCondition = trend == 1 and trend[1] == -1
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
shortCondition = trend == -1 and trend[1] == 1
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)