EMA উন্নত সুপার ট্রেন্ড কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি গড় বাস্তব ওঠানামা ATR এবং দামের সাথে তুলনা করে, দামের প্রবণতার দিক নির্ধারণ করে এবং মুভিং এভারেজের সহায়ক সিদ্ধান্তের সাথে মিলিত হয়। অন্যান্য প্রবণতা নির্ধারণের পদ্ধতির তুলনায়, এটি দামের পরিবর্তনের প্রবণতাকে আরও দ্রুত ক্যাপচার করতে পারে, ছোট প্রত্যাহার।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি মূলত নিম্নলিখিত ধাপগুলির মাধ্যমে মূল্য প্রবণতা নির্ধারণ করেঃ
গত N দিনের জন্য গড় প্রকৃত ওঠানামার পরিসীমা ATR গণনা করুন। এখানে উইল্ডারের সংজ্ঞায়িত ATR গণনা পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে, যা বর্তমান বাজারের ওঠানামার পরিস্থিতিকে আরও ভালভাবে প্রতিফলিত করতে পারে।
ATR এবং ATK এর সমন্বয় সহগ অনুসারে উপরের এবং নিচের লাইনগুলি গণনা করা হয়। উপরের লাইন = মূল্য- ((atk গুণ ATR); নিচের লাইন = মূল্য + ((atk গুণ ATR) । যার মধ্যে ATK সাধারণত 2-3 এর মধ্যে সেট করা হয়।
দামের তুলনা করুন এবং ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা নির্ধারণ করুন। দামের উপরে ট্রেডিং লাইন একটি bullish সংকেত; দামের নীচে ট্রেডিং লাইন একটি bearish সংকেত।
ট্রেডিং সিগন্যালের সময়, অতিরিক্ত বা শূন্য করুন। এখানে চলমান গড়ের সাথে সংযুক্ত সংকেতের গুণমান নির্ধারণ করুন।
স্টপ লস স্ট্র্যাটেজি কন্ট্রোল রিস্ক যোগ করুন।
রঙিন পটভূমি ব্যবহার করে কৌশলগত অবস্থা চিহ্নিত করুন, যা বিচারকে সহায়তা করে।
এই কৌশলটি ATR-এর সুবিধাগুলিকে কাজে লাগায়, যা মূল্যের পরিবর্তনের প্রবণতাকে দ্রুত ধরতে পারে এবং নিম্ন প্রত্যাহারের অপারেশন করতে পারে। এটি একটি প্রচলিত প্রবণতা ট্র্যাকিং কৌশল।
কৌশলগত সুবিধা
এই কৌশলটির সুবিধাগুলো হলঃ
দ্রুত প্রতিক্রিয়াশীল মূল্য পরিবর্তন। এটিআর দ্রুত প্রতিক্রিয়াশীল, যা ট্রেন্ড পরিবর্তনকে সময়মতো ধরতে সহায়তা করে।
পিছু হটানো ছোট ৷ উপরের এবং নীচের ট্র্যাকের একটি নির্দিষ্ট বাফার জোন রয়েছে, যা স্টপ ড্যামেজটি আঘাত হানার সম্ভাবনা হ্রাস করতে পারে এবং পিছু হটানো কমিয়ে দেয় ৷
ট্রেডিং সিগন্যাল স্পষ্ট
এটিআর চক্র এবং গুণক বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে।
দৃষ্টিকোণ দৃষ্টিকোণ। গ্রাফিকাল সরঞ্জামগুলি কৌশলগত অবস্থা প্রদর্শন করে, অপারেশনগুলি স্বজ্ঞাত।
সহজেই অপ্টিমাইজ করা যায়। মোবাইল স্টপ লস, ফিল্টার ইত্যাদি মডিউল যুক্ত করে আরও অপ্টিমাইজ করা যায়।
সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি ট্রেডিংয়ের জন্য খুবই কার্যকরী, কারণ এটি প্রবণতা অনুসরণের জন্য উপযুক্ত।
কৌশলগত ঝুঁকি
এই কৌশলটি কিছু ঝুঁকি নিয়েও এসেছেঃ
প্রবণতা বিচার ভুলের ঝুঁকি। দামের অস্থিরতার সময়, ভুল সংকেত দেখা দিতে পারে।
অবসরের পয়েন্ট নির্বাচন ঝুঁকিপূর্ণ ৷ অকাল অবসরের জন্য যুক্তিসঙ্গতভাবে স্টপ পয়েন্ট নির্বাচন করা প্রয়োজন ৷
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের ঝুঁকি। এটিআর চক্র এবং গুণকগুলি পুনরাবৃত্তি পরীক্ষার অপ্টিমাইজেশনের প্রয়োজন, এবং ভুল সেটিংটি কৌশলটির কার্যকারিতা প্রভাবিত করতে পারে।
ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি খুব বেশি ঝুঁকিপূর্ণ। বাজারের তীব্র অস্থিরতার সময় ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি খুব বেশি হতে পারে।
কিছু বাজারে, যেখানে প্রবণতা স্পষ্ট নয়, ফলাফল ভাল নাও হতে পারে।
রিয়েল-ডিস্কের ঝুঁকি ঠিক করা। রিয়েল-ডিস্ক অপারেশনের সময়, স্লাইড পয়েন্ট, প্রিমিয়াম ইত্যাদির জন্য সামঞ্জস্যের অপ্টিমাইজেশন করা দরকার।
পদ্ধতিগত ঝুঁকিঃ এই কৌশলটি এককভাবে নির্ভর করতে পারে না, বরং সামগ্রিক সিস্টেমের ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের বিষয়টি বিবেচনা করা প্রয়োজন।
উপরের ঝুঁকিগুলো নিয়ন্ত্রণের জন্য নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি গ্রহণ করা যেতে পারেঃ
এটিআর প্যারামিটারগুলিকে অপ্টিমাইজ করা, বিচার সঠিকতা উন্নত করা।
মাল্টি টাইম সাইকেল অ্যানালিসিসের সাথে মিলিত হয়ে ট্রেন্ড নির্ধারণ করা।
মুনাফা লক করার জন্য মোবাইল স্টপ লস ব্যবহার করুন এবং প্রত্যাহার কম করুন।
ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি কন্ট্রোল করার জন্য ফিল্টারিং কন্ডিশন ব্যবহার করা হয়েছে।
বিভিন্ন বাজারের জন্য কৌশলগত প্যারামিটারগুলিকে সামঞ্জস্য করুন:
বিভিন্ন জাতের পরীক্ষা করে সেরা ব্যবহারের দৃশ্যকল্প খুঁজে বের করুন।
“অবশ্যই, আমরা আমাদের ব্যবসায়ের ঝুঁকিগুলি নিয়ে চিন্তাভাবনা করতে পারি।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে অপ্টিমাইজ করা যায়ঃ
মিডল লাইন ইত্যাদির পরিমাপকে ফিল্টার করার জন্য, ভুল সংকেত কমাতে। MACD, KDJ ইত্যাদির পরিমাপের সহায়ক বিচার যোগ করা যেতে পারে।
এটিআর প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করুন। এটিআর চক্রের বিভিন্ন প্যারামিটার পরীক্ষা করে সর্বোত্তম মান খুঁজে পেতে পারেন।
গুণিতক পরামিতি অপ্টিমাইজ করুন। বিভিন্ন গুণিতক পরামিতি পরীক্ষা করে সংকেত উত্পন্ন করার সংবেদনশীলতা নির্ধারণ করা যেতে পারে।
মোবাইল স্টপ কৌশল যোগ করুন। এটিআর বা অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে গতিশীল স্টপগুলি প্রত্যাহারকে আরও কমিয়ে আনতে পারে।
মাল্টি টাইম ফ্রেম বিশ্লেষণের সাথে যুক্ত। উচ্চতর সময়কালের সময়কালের পরিমাপ যুক্ত করে, বিরল মিথ্যা সংকেতগুলি ফিল্টার করা যায়।
মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে সিগন্যাল বিচার উন্নত করুন। RNN এর মতো মডেল প্রশিক্ষণ ব্যবহার করে কেনা-বেচা সিগন্যাল মডেল বিচার করুন।
জাতের বৈশিষ্ট্য অনুসারে প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করুন। উদাহরণস্বরূপ, অস্থির স্টকগুলির জন্য এটিআর চক্রটি যথাযথভাবে সংক্ষিপ্ত করা যেতে পারে।
এন্ট্রি পয়েন্ট অপ্টিমাইজ করুন।
সংযোজন ক্ষমতা সূচক। সংযোজন পরিমাণের মতো সহায়ক সংকেত শক্তি নির্ধারণ করুন।
স্টপ স্ট্র্যাটেজি যোগ করুন। ট্রেন্ড এনার্জি ইত্যাদির উপর ভিত্তি করে স্টপ পয়েন্ট নির্ধারণ করুন।
সারসংক্ষেপ
এই সুপার ট্রেন্ড কৌশলটি সামগ্রিকভাবে খুব ব্যবহারিক, দ্রুত প্রতিক্রিয়া, ছোট প্রত্যাহার এবং সহজেই অপ্টিমাইজ করার মতো সুবিধাগুলি রয়েছে, এটি একটি সাধারণ প্রবণতা অনুসরণ কৌশল। তবে ত্রুটিযুক্ত বিচার এবং প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের মতো ঝুঁকিগুলি সম্পর্কেও সতর্কতা অবলম্বন করা দরকার, যা বাস্তব সময়ে পুরোপুরি বিবেচনা করা উচিত। আরও অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে কৌশলটি আরও স্থিতিশীল করা যেতে পারে এবং আরও বেশি বাজারে আরও ভাল আয় করতে পারে।
/*backtest
start: 2023-09-06 00:00:00
end: 2023-10-06 00:00:00
period: 6h
basePeriod: 15m
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/
// © KivancOzbilgic
//@version=4
strategy("SuperTrend STRATEGY", overlay=true)
Periods = input(title="ATR Period", type=input.integer, defval=10)
src = input(hl2, title="Source")
Multiplier = input(title="ATR Multiplier", type=input.float, step=0.1, defval=3.0)
changeATR= input(title="Change ATR Calculation Method ?", type=input.bool, defval=true)
showsignals = input(title="Show Buy/Sell Signals ?", type=input.bool, defval=false)
highlighting = input(title="Highlighter On/Off ?", type=input.bool, defval=true)
barcoloring = input(title="Bar Coloring On/Off ?", type=input.bool, defval=true)
atr2 = sma(tr, Periods)
atr= changeATR ? atr(Periods) : atr2
up=src-(Multiplier*atr)
up1 = nz(up[1],up)
up := close[1] > up1 ? max(up,up1) : up
dn=src+(Multiplier*atr)
dn1 = nz(dn[1], dn)
dn := close[1] < dn1 ? min(dn, dn1) : dn
trend = 1
trend := nz(trend[1], trend)
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend
upPlot = plot(trend == 1 ? up : na, title="Up Trend", style=plot.style_linebr, linewidth=2, color=color.green)
buySignal = trend == 1 and trend[1] == -1
plotshape(buySignal ? up : na, title="UpTrend Begins", location=location.absolute, style=shape.circle, size=size.tiny, color=color.green, transp=0)
plotshape(buySignal and showsignals ? up : na, title="Buy", text="Buy", location=location.absolute, style=shape.labelup, size=size.tiny, color=color.green, textcolor=color.white, transp=0)
dnPlot = plot(trend == 1 ? na : dn, title="Down Trend", style=plot.style_linebr, linewidth=2, color=color.red)
sellSignal = trend == -1 and trend[1] == 1
plotshape(sellSignal ? dn : na, title="DownTrend Begins", location=location.absolute, style=shape.circle, size=size.tiny, color=color.red, transp=0)
plotshape(sellSignal and showsignals ? dn : na, title="Sell", text="Sell", location=location.absolute, style=shape.labeldown, size=size.tiny, color=color.red, textcolor=color.white, transp=0)
mPlot = plot(ohlc4, title="", style=plot.style_circles, linewidth=0)
longFillColor = highlighting ? (trend == 1 ? color.green : color.white) : color.white
shortFillColor = highlighting ? (trend == -1 ? color.red : color.white) : color.white
fill(mPlot, upPlot, title="UpTrend Highligter", color=longFillColor)
fill(mPlot, dnPlot, title="DownTrend Highligter", color=shortFillColor)
FromMonth = input(defval = 9, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear = input(defval = 2018, title = "From Year", minval = 999)
ToMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 999)
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)
window() => true
longCondition = buySignal
if (longCondition)
strategy.entry("BUY", strategy.long, when = window())
shortCondition = sellSignal
if (shortCondition)
strategy.entry("SELL", strategy.short, when = window())
buy1= barssince(buySignal)
sell1 = barssince(sellSignal)
color1 = buy1[1] < sell1[1] ? color.green : buy1[1] > sell1[1] ? color.red : na
barcolor(barcoloring ? color1 : na)
//@version=3
//study(title="3 Moving Average Exponential", shorttitle="3 EMA", overlay=true)
//len1 = input(17, minval=1, title="Fast")
//len2 = input(72, minval=1, title="Medium")
len3 = input(305, minval=1, title="Slow")
//src1 = input(close, title="Source Fast")
//src2 = input(close, title="Source Medium")
src3 = input(close, title="Source Slow")
//out1 = ema(src1, len1)
//out2 = ema(src2, len2)
out3 = ema(src3, len3)
//plot(out1, title="EMA1", color=fuchsia)
//plot(out2, title="EMA2", color=orange)
plot(out3, title="EMA3", color=color.blue)