এটি একটি প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল যা চলমান গড় ক্রসওভারের উপর ভিত্তি করে, স্টপ লস / লাভ গ্রহণ পরিচালনা এবং লিভারেজ প্রভাবের সাথে মিলিত, একাধিক বাজারে প্রবণতা সনাক্ত করতে এবং মুনাফা সর্বাধিকীকরণের লক্ষ্যে।
কৌশলটি দ্রুত এবং ধীর চলমান গড়ের ক্রসওভারকে ট্রেডিং সংকেত হিসাবে ব্যবহার করে। যখন দ্রুত এমএ ধীর এমএ এর উপরে অতিক্রম করে তখন এটি দীর্ঘ হয় এবং যখন দ্রুত এমএ ধীর এমএ এর নীচে অতিক্রম করে তখন এটি সংক্ষিপ্ত হয়।
ক্ষুদ্র প্রবণতা থেকে গোলমাল ট্রেড ফিল্টার করার জন্য, এটি একটি প্রবণতা ফিল্টার হিসাবে 200 দিনের এমএ ব্যবহার করে। যখন মূল্য 200 দিনের এমএ এর উপরে বা নীচে থাকে তখনই ট্রেড সংকেত তৈরি করা হয়।
কৌশলটি ব্যাপ্তি ট্রেডিং স্টপ ব্যবহার করে। প্রবেশের পরে, স্থির শতাংশ স্টপ লস এবং লাভের স্তরগুলি সেট করা হয়, যেমন 1% স্টপ লস এবং 1% লাভ নিন। যখন দাম স্টপ লস বা লাভ গ্রহণ করে তখন অবস্থানগুলি বন্ধ হয়ে যাবে।
ট্রেডিং মুনাফা বাড়ানোর জন্য লিভারেজ এফেক্ট ব্যবহার করা হয়। বিভিন্ন বাজারের বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে, উপযুক্ত লিভারেজ অনুপাত নির্বাচন করা যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ 10x।
একটি সুবিধা হল এটি ক্রিপ্টো, স্টক এবং ফিউচার সহ একাধিক বাজারে প্রবণতা সনাক্ত করতে পারে, যা কৌশলটিকে ব্যাপকভাবে প্রয়োগযোগ্য করে তোলে।
দ্রুত / ধীর এমএ ক্রসওভার এবং প্রবণতা ফিল্টার ব্যবহার করে প্রবণতার দিকটি আরও ভালভাবে সনাক্ত করা যায় এবং প্রবণতা বাজারে ভাল জয়ের হার অর্জন করা যায়।
রেঞ্জ ট্রেডিং স্টপগুলি সহ্যযোগ্য পরিসরের মধ্যে একক ট্রেড ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করতে সহায়তা করে, কৌশলটির স্থিতিশীল চলার অনুমতি দেয়।
লিভারেজ এফেক্ট ট্রেডিং মুনাফা বাড়ায়, কৌশল প্রান্তের পূর্ণ ব্যবহার করে।
বিভিন্ন ব্যাকগ্রাউন্ড রঙের ভিজ্যুয়াল ইন্টারফেস ডিজাইন টুল/বিয়ার মার্কেটের জন্য স্বজ্ঞাত মার্কেট অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।
কৌশলটি প্রবণতা অনুসরণ করে, তাই অস্থির, পরিসীমা-সীমাবদ্ধ বাজারগুলিতে নিম্ন ফল দিতে পারে। অবস্থান আকার নিয়ন্ত্রণ করা উচিত।
স্থির শতাংশ স্টপ লস/টেক প্রফিট স্টপ আউট হওয়ার ঝুঁকি বহন করে। নির্দিষ্ট বাজারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে স্তরগুলি সামঞ্জস্য করা উচিত।
লিভারেজ পজিশনের আকার এবং ঝুঁকি বাড়িয়ে তোলে। অত্যধিক ক্ষতি এড়াতে লিভারেজ অনুপাত নিয়ন্ত্রণ করা উচিত।
চলমান গড়ের বিলম্বিত প্রকৃতির কারণে ট্রেডিং সিগন্যাল বিলম্বিত হতে পারে।
বিভিন্ন পরামিতি সমন্বয় পরীক্ষা করুন এবং সর্বোত্তম দ্রুত / ধীর এমএ দৈর্ঘ্য নির্বাচন করুন।
সঠিকতা উন্নত করার জন্য ফিল্টার সংকেত হিসাবে অন্যান্য সূচক বা মডেল অন্তর্ভুক্ত করুন, যেমন ATR স্টপ, RSI ইত্যাদি।
ট্রেন্ড ক্যাপচার করার ক্ষমতা আরও বাড়ানোর জন্য ADX এর মতো অন্যান্য ট্রেন্ড সনাক্তকরণ সরঞ্জামগুলি গবেষণা করুন।
মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করে কৌশলগত সংকেতগুলি অপ্টিমাইজ করুন এবং আরও কার্যকর প্রবেশ / প্রস্থান পয়েন্টগুলি সন্ধান করুন।
আরও যুক্তিসঙ্গত স্টপ লসের জন্য অস্থিরতা এবং বাজারের অবস্থার উপর ভিত্তি করে গতিশীল স্টপ লস / লাভ গ্রহণ বিবেচনা করুন।
কৌশলটি একটি পদ্ধতিগত প্রবণতা-পরবর্তী পদ্ধতির ব্যবহার করে এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ এবং মুনাফা বৃদ্ধি করতে স্টপ / লাভ গ্রহণ এবং লিভারেজ ব্যবহার করে। এটি স্থিতিশীল আলফার সম্ভাবনা সহ বাজার জুড়ে ব্যাপকভাবে প্রযোজ্য। দীর্ঘমেয়াদী সাফল্যের জন্য প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ এবং কৌশল পুনরাবৃত্তির প্রতি এখনও মনোযোগ দেওয়া উচিত।
/*backtest
start: 2023-09-10 00:00:00
end: 2023-10-10 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Bozz Strategy
// Developed for Godstime
// Version 1.1
// 11/28/2021
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//@version=4
// strategy("Bozz Strategy", "", true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, margin_long=0, margin_short=0)
// ----------------------------- Inputs ------------------------------------- //
source_ma_type = input("EMA", "Source MA Type", options=["SMA", "EMA"])
source_ma_length = input(50, "Source MA Length")
fast_ma_length = input(20, "Fast MA Length")
slow_ma_length = input(50, "Slow MA Length")
use_trend_filter = input(true, "Trend Filter")
trend_filter_ma_type = input("EMA", "Trend Filter MA Type", options=["SMA", "EMA"])
trend_filter_ma_length = input(200, "Trend Filter MA Period")
show_mas = input(true, "Show MAs")
swing_trading_mode = input(false, "Swing Trading")
// -------------------------- Calculations ---------------------------------- //
fast_ma = ema(close, fast_ma_length)
slow_ma = ema(close, slow_ma_length)
source_ma = source_ma_type == "EMA"? ema(close, source_ma_length):
sma(close, source_ma_length)
trend_filter_ma = trend_filter_ma_type == "EMA"? ema(close, trend_filter_ma_length):
sma(close, trend_filter_ma_length)
// --------------------------- Conditions ----------------------------------- //
uptrend = not use_trend_filter or close > trend_filter_ma
buy_cond = crossover(fast_ma, slow_ma) and uptrend
downtrend = not use_trend_filter or close < trend_filter_ma
sell_cond = crossunder(fast_ma, slow_ma) and downtrend
// ---------------------------- Plotting ------------------------------------ //
bgcolor(use_trend_filter and downtrend? color.red: use_trend_filter? color.green: na)
plot(show_mas? fast_ma: na, "Fast MA", color.green)
plot(show_mas? slow_ma: na, "Slow MA", color.red)
plot(show_mas? source_ma: na, "Source MA", color.purple)
plot(show_mas? trend_filter_ma: na, "Trend Filter MA", color.blue)
// ---------------------------- Trading ------------------------------------ //
// Inputs
sl_perc = input(1.0, "Stop Loss (in %)", group="Backtest Control")/100
tp_perc = input(1.0, "Take Profit (in %)", group="Backtest Control")/100
leverage = input(10, "Leverage", maxval=100, group="Backtest Control")
bt_start_time = input(timestamp("2021 01 01"), "Backtest Start Time", input.time, group="Backtest Control")
bt_end_time = input(timestamp("2021 12 31"), "Backtest End Time", input.time, group="Backtest Control")
// Trading Window
in_trading_window = true
trade_qty = (strategy.equity * leverage) / close
// Long Side
strategy.entry("Long Entry", strategy.long, when=buy_cond and in_trading_window)
long_tp = strategy.position_avg_price * (1 + tp_perc)
long_sl = strategy.position_avg_price * (1 - sl_perc)
if not swing_trading_mode
strategy.exit("Long Exit", "Long Entry", limit=long_tp, stop=long_sl)
// Short Side
strategy.entry("Short Entry", strategy.short, when=sell_cond and in_trading_window)
short_tp = strategy.position_avg_price * (1 - tp_perc)
short_sl = strategy.position_avg_price * (1 + sl_perc)
if not swing_trading_mode
strategy.exit("Short Exit", "Short Entry", limit=short_tp, stop=short_sl)
// End of trading window close
strategy.close_all(when=not in_trading_window)