মূল্য কর্ম নীতির উপর ভিত্তি করে প্রবণতা সনাক্তকরণ কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটির মূল ধারণাটি হ’ল বর্তমান প্রবণতার দিকনির্দেশের মূল্যায়ন করা এবং চলমান গড়ের উপায়ে ফলাফলকে মসৃণ করা। উচ্চতা বন্ধ হওয়ার সাথে সাথে এটি একটি উত্থান প্রবণতা হিসাবে বিচার করা হয় এবং নিম্নতা বন্ধ হওয়ার সাথে সাথে এটি একটি পতন প্রবণতা হিসাবে বিচার করা হয়। এই কৌশলটি যে কোনও ডিজিটাল সম্পদের জন্য প্রযোজ্য যা একটি নির্দিষ্ট তরলতা রয়েছে, প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে আরও ভাল প্রভাব অর্জন করা যায়।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি এম মিনিট লাইন ব্যবহার করে, এবং এটিকে উচ্চ-নিম্নের সাথে বন্ধের দামের অবস্থানের সাথে সম্পর্কিত করে সিদ্ধান্ত নেয় যে এম মিনিট K লাইনটি উচ্চ-বন্ধের ধরণের ((ক্লোজিং দাম উচ্চতার কাছাকাছি), নিম্ন-বন্ধের ধরণের ((ক্লোজিং দাম নিম্নের কাছাকাছি) বা সাধারণ ধরণের ((ক্লোজিং দাম মাঝের কাছাকাছি)) ।
বিশেষ করে, প্রথম গণনা হল delt = high - close, অর্থাৎ উচ্চ বিন্দু এবং বন্ধ মূল্যের পার্থক্য, এবং height = high - low, অর্থাৎ উচ্চ-নিম্ন পার্থক্য। যদি delt > height *2⁄3, উচ্চ বন্ধ টাইপ হিসাবে বিচার করা হয়, যদি delt < height/3, নিম্ন বন্ধ টাইপ হিসাবে বিচার করা হয়, অন্যথায় সাধারণ টাইপ।
তারপর সাম্প্রতিক N-রুট K-রেখার মধ্যে, উচ্চ-প্রান্তিক, নিম্ন-প্রান্তিক এবং সাধারণের সংখ্যা গণনা করুন, তাদের অনুপাত গণনা করুন, এবং EMA মসৃণকরণ দিয়ে তিনটি রেখা উত্থান, পতন এবং মধ্যম করুন। Rise রেখাটি উচ্চ-প্রান্তিক K-রেখার অনুপাত, পতন রেখাটি নিম্ন-প্রান্তিক K-রেখার অনুপাত, মধ্যম রেখাটি সাধারণ K-রেখার অনুপাত।
যখন উত্থান বক্ররেখা পতন বক্ররেখা অতিক্রম করে, তখন উচ্চ-প্রান্তের K-রেখা বৃদ্ধি শুরু হয়, এবং এটি একটি উত্থান প্রবণতা হিসাবে বিবেচিত হয়। যখন পতন বক্ররেখার নীচে উত্থান বক্ররেখা অতিক্রম করে, তখন নিম্ন-প্রান্তের K-রেখা বৃদ্ধি শুরু হয়, এবং এটি একটি পতন প্রবণতা হিসাবে বিবেচিত হয়।
কৌশলগত সুবিধা
ট্রেন্ডিং এর উপর ভিত্তি করে দামের গতিবিধি নির্ধারণের এই কৌশলটির নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি রয়েছেঃ
এই নীতিগুলি পরিষ্কার এবং সহজেই বোঝা যায়।
কোন সূচকের উপর নির্ভর না করে, ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনাটি মূলত মূল্যের নিজস্ব বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে নির্ধারণ করা হয়।
কনফিগারযোগ্য প্যারামিটার কম, প্রধানত N এবং EMA মসৃণ প্যারামিটার, সহজেই অপ্টিমাইজ করা যায়।
এটি শেয়ার, ফরেক্স, ক্রিপ্টোকারেন্সি ইত্যাদির মতো যে কোনও তরল ডিজিটাল সম্পদের জন্য ব্যাপকভাবে প্রযোজ্য।
“এটি একটি ভাল প্রতিক্রিয়া, এবং ঝুঁকি কঠোরভাবে নিয়ন্ত্রণ করা যেতে পারে।
প্রবণতা রেখা, প্রতিরোধের সমর্থন ইত্যাদির সাথে প্রযুক্তিগত পদ্ধতিগুলি আরও অনুকূলিতকরণ করা যেতে পারে।
একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণে স্টপ লস কৌশল কনফিগার করা যায়।
কৌশলগত ঝুঁকি
যদিও এই কৌশলটির কিছু সুবিধা রয়েছে, তবে এর ঝুঁকিও রয়েছেঃ
যখন বাজার অস্থির অবস্থায় থাকে, তখন K-লাইন প্রকারের ঘন ঘন স্যুইচ করা হয়, যা মিথ্যা সংকেত তৈরি করতে পারে।
ভুল N এবং EMA প্যারামিটার সেট করলে, মিসড ট্র্যাফিক বা অতিরিক্ত ইলেকট্রিক সিগন্যাল হতে পারে।
K-লাইন টাইপের উপর ভিত্তি করে ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা নির্ধারণ করার সময়, একটি নির্দিষ্ট পিছিয়ে পড়া রয়েছে।
ত্রিভুজ, পতাকা ইত্যাদির মতো সাধারণ ঘন্টার মধ্যে চিত্রগুলিকে কার্যকরভাবে ফিল্টার করতে না পারলে, বিপরীত দিকের বিপর্যয়ের ঝুঁকি থাকতে পারে।
এই কৌশলটি ট্রেন্ড ট্র্যাকিংয়ের অন্তর্ভুক্ত এবং এটি বিপরীতমুখী সুযোগকে কার্যকরভাবে ধরতে পারে না।
ক্ষতির ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস সহ কাজ করা প্রয়োজন, অন্যথায় একক ক্ষতির পরিমাণ বেশি হতে পারে।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
ঝুঁকি হ্রাস এবং মুনাফার ফ্যাক্টর বাড়ানোর জন্য, এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ
বাজারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে এন এবং ইএমএ মসৃণকরণের প্যারামিটারগুলিকে এট্রির মতো অস্থিরতার সূচকগুলির সাথে একত্রিত করুন, যাতে অস্থির বাজারগুলি অত্যধিক অকার্যকর সংকেত তৈরি না করে।
ভলিউম নির্দেশক বিচার বৃদ্ধি করুন, ভলিউম ছাড়ের ক্ষেত্রে ফিল্টার মিথ্যা ব্রেকআপ।
প্রবণতা লাইন এবং মূল সমর্থনকারী প্রতিরোধের সাথে মিলিত হয়ে প্রবণতার দিকনির্দেশনা এবং ব্রেকথ্রু সত্যতা নির্ধারণ করুন।
একক সময়কালের ভুল বিচার এড়াতে একাধিক সময়কালের বিচার যুক্ত করুন।
একটি বিপরীতমুখী মোড সনাক্তকরণ মডিউল যুক্ত করা হয়েছে, যখন উল্লেখযোগ্য বিপরীতমুখী সংকেত উপস্থিত হয় তখন সময়মতো বিপরীতভাবে অবস্থান খোলার জন্য।
বাজারের অস্থিরতা এবং ঝুঁকি পছন্দ অনুযায়ী স্টপ লস সেট করে স্টপ লস কৌশলটি অপ্টিমাইজ করুন।
ট্র্যাকিং স্টপ, মুভিং স্টপ ইত্যাদি ফাংশন যুক্ত করা হয়েছে মুনাফা লক করতে, মুনাফা রিটার্ন প্রতিরোধ করতে।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি প্রবণতা দিকের উপর ভিত্তি করে মূল্যের গতিবিধি নির্ধারণ করে, নীতিটি পরিষ্কার, ভাল পরিমাপের প্রভাব রয়েছে, এটি ডিজিটাল সম্পদ ব্যবসায়ের জন্য ব্যাপকভাবে প্রযোজ্য। তবে কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে, ঝুঁকি হ্রাস করার জন্য স্টপ লস এবং অপ্টিমাইজেশনের সাথে মিলিত হওয়া দরকার। সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি পরিমাণগত ব্যবসায়ের জন্য একটি সহজ ব্যবহারিক চিন্তাভাবনা সরবরাহ করে, যা শেখার জন্য উপযুক্ত। ক্রমাগত অপ্টিমাইজেশন এবং সমন্বয় দ্বারা স্থিতিশীল অতিরিক্ত আয় পাওয়ার আশা করা যায়।
/*backtest
start: 2023-08-20 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("trend detect", overlay=false)
lenght = input(34)
ema_smooth = input(5)
delt = high - close
height = high - low
color_plot=black
state=0
if delt > height/3*2
state := 1
color_plot := red
else
if delt > height/3
state := 2
color_plot := blue
else
state := 3
color_plot := green
//plot(state, color=color_plot, style=histogram)
percOfType(len, state_for_count) =>
num = 0
for i=1 to len
if state[i]==state_for_count
num := num+1
num/len*100
rise = ema(percOfType(lenght, 3), ema_smooth)
fall = ema(percOfType(lenght, 1), ema_smooth)
plot(rise, color = green)
plot(ema(percOfType(lenght, 2), ema_smooth), color = blue)
plot(fall, color = red)
plot(10, color=black)
plot(60, color=black)
longCondition = crossover(rise, fall)
if (longCondition)
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
shortCondition = crossunder(rise, fall)
if (shortCondition)
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)