ক্রয়ের ক্ষেত্রে মুভিং এভারেজ ব্রেকআউট কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটির মূল ধারণাগুলি হ’ল স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা বিপরীত হওয়ার সুযোগগুলি ধরার জন্য স্বল্পমেয়াদী গড়ের উপরে বিপরীত হওয়ার সময় ক্রয় করা।
কৌশল নীতি
- সংজ্ঞায়িত ক্রয়-বিক্রয় শর্তঃ যখন নিম্ন পয়েন্টের দাম নিম্নমুখী স্বল্পমেয়াদী এসএমএ গড়কে অতিক্রম করে
- ক্রয় সংকেতঃ যখন শর্ত থাকে, তখন বেশি কিনুন
- EXIT: ডিফল্ট 20 K লাইন পরে প্লেইন
বিশেষ করে, এই কৌশলটি একটি ক্রস-বিক্রয় সংকেত হিসাবে গণনা করে, নিম্ন মূল্যের সাথে SMA গড় লাইন, যার দৈর্ঘ্য মসৃণতা। যখন নিম্ন মূল্য SMA গড় লাইন থেকে উপরের দিকে পড়ে যায়, তখন একটি ক্রয় সংকেত তৈরি করা হয়। তারপরে 20 কে লাইনের পরে একটি শর্তহীন সমতল পজিশন বন্ধ করা হয়।
এই কৌশলটি স্বল্পমেয়াদী বিপরীতমুখী সুযোগগুলি ধরার চেষ্টা করে। যখন দামগুলি একটি নির্দিষ্ট স্তরে নেমে আসে, স্বল্পমেয়াদী এসএমএগুলি সমর্থন সরবরাহ করে, বহুপক্ষীয় শক্তিগুলি আবার প্রাধান্য পেতে পারে এবং দামগুলি পুনরায় উত্থিত হতে পারে। এই সময়ে ক্রয়গুলি একটি বিপরীতমুখী মুনাফা অর্জন করতে পারে।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
- কৌশলগত ধারণা সহজ, স্বজ্ঞাত, সহজেই বোঝা যায় এবং প্রারম্ভিকদের জন্য উপযুক্ত
- স্বল্পমেয়াদী গড়রেখার সহায়ক প্রভাব ব্যবহার করে, একটি বিপরীতমুখী সুযোগকে ধরার সম্ভাবনা রয়েছে
- কোন নির্দিষ্ট জাত বাছাই করার প্রয়োজন নেই, বিভিন্ন বাজারে ব্যাপকভাবে প্রয়োগ করা যায়
- গড় রেখা প্যারামিটার নমনীয়ভাবে সামঞ্জস্য করতে পারে বিভিন্ন সময়কালের জন্য
- স্টপ লস সুস্পষ্ট, একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণযোগ্য
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
- বিপরীতমুখী ব্যর্থতার ঝুঁকি দাম গড় লাইন অতিক্রম করার পরে পুনরুদ্ধারের পরিবর্তে পতন অব্যাহত রাখতে পারে
- ঘন ঘন ক্ষতির ঝুঁকি। ঘন ঘন ক্ষতির কারণে ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন
- প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন ঝুঁকি। বিভিন্ন জাত এবং চক্রের জন্য প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করা দরকার, অন্যথায় এটি কার্যকর হতে পারে না
- লেনদেনের খরচ ঝুঁকি।
স্টপ লস কৌশল অপ্টিমাইজ করা, প্রবণতা ফিল্টারিং চালু করা, যথাযথভাবে পোজ হোল্ডিং শিথিল করা ইত্যাদির মাধ্যমে উপরের ঝুঁকিগুলি হ্রাস করা যেতে পারে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
- স্টপ-অফ পদ্ধতিগুলিকে অপ্টিমাইজ করা হয়েছে যাতে দামের রিয়েল-টাইম পরিবর্তনগুলি ট্র্যাক করা যায় এবং নির্দিষ্ট স্টপ-অফ ক্যাপগুলিকে পূর্বনির্ধারিত করা যায় না
- ট্রেডিংয়ের সময় ট্রেডিংয়ের প্রবণতা বাড়ান, ট্রেডিংয়ের সময় ট্রেডিংয়ের প্রবণতা বাড়ান, ট্রেডিংয়ের সময় ট্রেডিংয়ের প্রবণতা বাড়ান।
- পুনরায় ভর্তির সুযোগ বাড়ানোর কথা ভাবছেন, রিবাউন্ডের সময় একাধিকবার ঝুঁকি নিচ্ছেন
- বিভিন্ন সমান্তরাল প্যারামিটারগুলির প্রভাব পরীক্ষা করে এবং সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে বের করে
- বিভিন্ন জাতের প্যারামিটারগুলির কার্যকারিতা মূল্যায়ন করুন এবং প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন সিস্টেম তৈরি করুন
- স্টপ-লস-বারের প্রভাবের তুলনা করুন এবং স্টপ-লস কৌশলটি অপ্টিমাইজ করুন
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি একটি সহজ স্বল্পমেয়াদী বিপরীতমুখী কৌশল, যা ক্রয়ের সময় হিসাবে সমান্তরাল বিরতির রূপটি গ্রহণ করে। এর সুবিধাগুলি হ’ল এটি সহজেই পরিচালনা করা যায় এবং এটি ব্যাপকভাবে প্রয়োগ করা যায়। এর অসুবিধাগুলি হ’ল এটি সহজেই বন্ধ হয়ে যায় এবং বিপরীতমুখী ব্যর্থতার ঝুঁকি রয়েছে। স্ট্রিক্ট স্টপ লস দ্বারা একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করা যায়, তারপরে কৌশল নিয়মটি অপ্টিমাইজ করা যায়, ট্রেন্ড বিচার এবং পুনরায় প্রবেশের ক্ষেত্রে উন্নতি করা যায়, ঝুঁকি হ্রাস করা এবং কার্যকারিতা বাড়ানো যায়।
//@version=3
strategy(title="Buy The Dip", shorttitle="BTFD", overlay=true)
dipness = input(title="Dipness",defval=2)
smoothness = input(title="Smoothing",defval=10,minval=0)
lookforward = input(title="Exit After This Many Bars", defval=20)
thedip = low - (atr(20) * dipness)
thedipsma = sma(thedip,smoothness)
buyCondition = crossunder(low,thedipsma)
if (buyCondition)
strategy.entry("long", strategy.long)
strategy.close("long",when=buyCondition[20])
plot(thedipsma)