মুভিং এভারেজ ইচিমোকু ক্রসওভার কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
সমান্তরাল ক্রস কৌশলটি একটি সাধারণ ট্রেডিং কৌশল। এই কৌশলটি সমান্তরালের গোল্ডেন ফর্ক ড্যাড ফর্ক নীতিটি ব্যবহার করে, ইচিমোকু ক্লাউড চার্ট সূচক এবং এসএমএ মসৃণ চলমান গড়ের সাথে মিলিত হয়ে একটি সম্পূর্ণ ট্রেডিং সিস্টেম গঠন করে। এই কৌশলটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্টক খোলার পজিশন অপারেশন করতে পারে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি মূলত ইচিমোকু সূচকের ট্রান্সফার লাইন এবং বেঞ্চমার্ক লাইনের তুলনা এবং এসএমএর স্বল্প ও দীর্ঘমেয়াদী মুভিং এভারেজ লাইনের ক্রসিংয়ের মাধ্যমে শেয়ার কেনাবেচা করার সিদ্ধান্ত নেয়।
বিশেষ করে, কোডটি Ichimoku সূচকের রূপান্তর লাইন, বেসলাইন, লিড লাইন 1 এবং লিড লাইন 2 সংজ্ঞায়িত করে। দীর্ঘমেয়াদী SMA চলমান গড় লাইন ma1 এবং স্বল্পমেয়াদী SMA চলমান গড় লাইন ma2 সংজ্ঞায়িত করে।
কেনার সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময়, একই সাথে বেঞ্চমার্ক থেকে নিচে ট্রান্সফর্ম লাইন এবং দীর্ঘমেয়াদী গড়ের চেয়ে কম স্বল্পমেয়াদী গড়ের শর্ত পূরণ করতে হবে, অর্থাৎ গড় লাইন ফর্ক ঘটে।
বিক্রির সিদ্ধান্তের সময়, একই সাথে বেঞ্চলাইন থেকে বেশি টার্নওভার লাইন এবং দীর্ঘমেয়াদী গড় গড়ের চেয়ে বেশি স্বল্পমেয়াদী গড়ের শর্ত পূরণ করতে হবে, অর্থাৎ গড়রেখার ডেডফোর্ক ঘটে।
এছাড়াও, কোডটি কিছু সহায়ক শর্তগুলি সংজ্ঞায়িত করে, যেমন বন্ধের দাম পূর্বের দিনের চেয়ে বেশি বলে সিদ্ধান্ত নেওয়া এবং গড়ের মানকে বিভক্ত করে গড়ের স্লাইডটি নির্ধারণ করার জন্য একটি মান দ্বারা বিভক্ত করা। এটি গড়ের ক্রসগুলির শক্তি এবং দিক নির্ধারণ করতে পারে।
কৌশলগত শক্তি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটি বেশ কয়েকটি প্রযুক্তিগত সূচককে একত্রিত করে, যা বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে আরও ভাল ধারণা দেয়, নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি সহঃ
ইচিমোকু মেঘের চার্ট নিজেই প্রবণতার বিচার করে, এসএমএ গড়ের সাথে মিলিত হয়ে প্রবণতার বিচার আরও শক্তিশালী করে তোলে।
এসএমএ গড় লাইন নিজেই মূল্য প্রবণতা এবং শক্তি নির্ণয় করতে পারে, দ্রুত গড় লাইন ক্রস ধীর গড় লাইন ক্রয়-বিক্রয় পয়েন্ট নির্ণয় করতে পারে।
এই সিদ্ধান্তের ফলে বারবার পজিশন খোলার অপ্রয়োজনীয়তা এড়ানো যায়।
গড়রেখার স্লাইডের গণনা গড়রেখার ক্রসিং শক্তির বিচার বাড়ায় এবং মিথ্যা ক্রসিং ফিল্টার করতে পারে।
সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি প্রবণতা নির্ণয়ের জন্য আরও নির্ভুল, অপ্রয়োজনীয় লেনদেন হ্রাস করতে পারে এবং কিছু অপ্টিমাইজেশনের জন্য জায়গা রয়েছে।
কৌশলগত ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির কিছু ঝুঁকিও রয়েছেঃ
ইচিমোকু এবং এসএমএ গড় উভয়ই দামের পরিবর্তনের সময়মত প্রতিফলন করতে পারে না।
এই ধরনের সিদ্ধান্তের ফলে কৌশলগত জটিলতা বাড়ে এবং ভুল হওয়ার সম্ভাবনাও বৃদ্ধি পায়।
এই কৌশলটি শুধুমাত্র প্রযুক্তিগত সূচকগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, যা গুরুত্বপূর্ণ খবরের প্রভাবকে মূল্যায়ন করতে পারে না।
এই কৌশলটিতে কোন স্টপ লস কন্ডিশন নেই, যার ফলে ক্ষতির প্রসার ঘটার ঝুঁকি রয়েছে।
এই কৌশলটি বিশেষ পরিস্থিতির জন্য নয়, যেমনঃ সমষ্টিগত পরিস্থিতি।
ভুল প্যারামিটার সেট করাও নীতির কার্যকারিতা প্রভাবিত করতে পারে।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকেও উন্নত করা যেতে পারেঃ
স্টপ লস কন্ডিশন সেট করুন, যাতে ক্ষতির পরিমাণ বাড়লে স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্টপ লস করা যায়।
প্রধান সংবাদ বিষয়ক বিচার বৃদ্ধি এবং প্রধান সংবাদ বিষয়ক প্রভাব এড়ানো।
বিশেষ পরিস্থিতির বিচার করার জন্য, যেমন ট্রেডিং ব্যাপ্তি বাড়ানো বা প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করা।
প্যারামিটার সমন্বয় পরীক্ষা অপ্টিমাইজেশান, সর্বোত্তম প্যারামিটার খুঁজুন
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যুক্ত করুন, এআই ব্যবহার করে প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন এবং বাজার বিচার করুন।
“আমি মনে করি, এই ধরনের ঘটনা ঘটার আগে আমাদেরকে আরও সতর্ক হতে হবে।
এর সাথে আরও কিছু মৌলিক সূচক যেমন লেনদেনের পরিমাণের পরিবর্তন যুক্ত করা হয়েছে।
সারসংক্ষেপ
সামগ্রিকভাবে বলা যায়, এই সমান্তরাল ক্রস কৌশলটি ইচিমোকু সূচক এবং এসএমএ চলমান গড়ের সুবিধাগুলিকে সংহত করে একটি সম্পূর্ণ স্টক ট্রেডিং কৌশল তৈরি করে। এই কৌশলটি প্রবণতা নির্ধারণের শক্তিশালী ক্ষমতা রয়েছে, যা কার্যকরভাবে প্রবণতা সুযোগগুলি ক্যাপচার করতে পারে। তবে কিছু সমস্যা রয়েছে, যেমন বিলম্বিত, জটিলতা, স্টপ লস এবং অন্যান্য। এটি কৌশলটিকে অপ্টিমাইজ করার জন্য প্রচুর জায়গা দেয়।
/*backtest
start: 2023-09-15 00:00:00
end: 2023-10-15 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
// strategy("Ichimoku+SMAsmoothed", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, calc_on_order_fills= true, calc_on_every_tick=true, pyramiding=0)
//
conversionPeriods = input(9, minval=1, title="Conversion Line Periods"),
basePeriods = input(26, minval=1, title="Base Line Periods")
laggingSpan2Periods = input(52, minval=1, title="Lagging Span 2 Periods"),
displacement = input(26, minval=1, title="Displacement")
SMA1=input(title="SMA LONG",defval=21)
SMA2=input(title="SMA SHORT",defval=19)
p=ohlc4[1]
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)
//plot(conversionLine, color=#0496ff, title="Conversion Line")
//plot(baseLine, color=#991515, title="Base Line")
//plot(close, offset = -displacement, color=#459915, title="Lagging Span")
//p1 = plot(leadLine1, offset = displacement, color=green,
// title="Lead 1")
//p2 = plot(leadLine2, offset = displacement, color=red,
// title="Lead 2")
//fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? green : red)
ma1=sma(p, SMA1)
ma2=sma(p, SMA2)
p_a = ma1*2
p_b = ma1
p_c = p_a - p_b
p_d = p_c/24
p_e = ma2*2
p_f = ma2
p_g = p_e - p_f
p_h = p_g/24
closelong = ohlc4<ohlc4[SMA1] and ohlc4<ohlc4[1]// and leadLine1<leadLine2 and p_h<p_d
if (closelong)
strategy.close("Long")
closeshort = ohlc4>ohlc4[SMA1] and ohlc4>ohlc4[1]// and leadLine1>leadLine2 and p_h>p_d
if (closeshort)
strategy.close("Short")
longCondition = ohlc4>ohlc4[1] and leadLine1>leadLine2 and p_h>p_d
if (longCondition)
strategy.entry("Long",strategy.long)
shortCondition = ohlc4<ohlc4[1] and leadLine1<leadLine2 and p_h<p_d
if (shortCondition)
strategy.entry("Short",strategy.short)