চলমান গড় ট্র্যাকিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১০-২০ ১৭ঃ০২ঃ৫২
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

চলমান গড় ট্র্যাকিং কৌশলটি সহজ চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে একটি প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল। এটি মূল্যের প্রবণতা দিক নির্ধারণের জন্য 200 দিনের সহজ চলমান গড় ব্যবহার করে। যখন মূল্য চলমান গড়ের উপরে অতিক্রম করে, এটি দীর্ঘ যায়। যখন মূল্য চলমান গড়ের নীচে অতিক্রম করে, এটি সংক্ষিপ্ত যায়। এই কৌশলটি মুনাফার প্রবণতা অনুসরণ করে।

কৌশলগত যুক্তি

কৌশলটি নিম্নলিখিত নীতিগুলির উপর ভিত্তি করেঃ

দামের প্রবণতা নির্ধারণের জন্য 200 দিনের সহজ চলমান গড় (স্লো এমএ) ব্যবহার করুন।
যখন বন্ধের মূল্য (বন্ধ) slowMA এর উপরে অতিক্রম করে, তখন এটি একটি ঊর্ধ্বমুখী প্রবণতার ইঙ্গিত দেয়, তাই লম্বা যান।
যখন বন্ধের মূল্য (বন্ধ) slowMA এর নিচে অতিক্রম করে, এটি একটি নিম্নমুখী প্রবণতার ইঙ্গিত দেয়, তাই শর্ট করুন।
সর্বশেষ দীর্ঘ এবং সংক্ষিপ্ত এন্ট্রি সময় রেকর্ড করতে last_long এবং last_short ভেরিয়েবল ব্যবহার করুন।
ক্রসওভার ফাংশন ব্যবহার করুন ট্রেড সিগন্যাল তৈরি করতে last_long এবং last_short এর মধ্যে ক্রসওভার সনাক্ত করতে।
ব্যাকটেস্টের সময়, লং সিগন্যাল (long_signal) পাওয়ার সময় লং যান এবং শর্ট সিগন্যাল (short_signal) পাওয়ার সময় শর্ট যান।

এই কৌশলটি গড় গতির দিকনির্দেশনা অনুসরণ করে ট্রেন্ডটি অনুসরণ করে এবং যখন এমএ ক্রসওভার ঘটে তখন ট্রেন্ড থেকে মুনাফা অর্জনের জন্য বিপরীত ট্রেড করে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির নিম্নলিখিত সুবিধা রয়েছে:

কৌশলগত যুক্তি সহজ এবং বোঝা এবং বাস্তবায়ন করা সহজ।
দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড় শব্দকে ফিল্টার করে এবং প্রধান প্রবণতাকে লক করে দেয়।
সময়মত রিভার্স ট্রেডগুলি প্রবণতা বিপরীতের আশেপাশে উল্লেখযোগ্য দামের ওঠানামা ক্যাপচার করতে পারে।
এটি কেবলমাত্র একটি সূচক ব্যবহার করে, একাধিক সূচকের জটিলতা এড়ায়।
মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই প্রবেশ ও প্রস্থানের সুস্পষ্ট নিয়ম।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এছাড়াও কিছু ঝুঁকি আছেঃ

দীর্ঘমেয়াদী এমএ স্বল্পমেয়াদী সংশোধনগুলির প্রতি সংবেদনশীল নয়, স্বল্পমেয়াদী সুযোগগুলি মিস করে।
বিপরীতমুখী ক্ষতির সাথে প্রধান প্রবণতা বিপরীতমুখী চিহ্নিত করার দুর্বল ক্ষমতা।
কোন স্টপ লস মেকানিজম নেই, যার ফলে বড় পরিমাণে টাকা তোলা হয়।
নির্দিষ্ট পরামিতিগুলি বিভিন্ন পণ্য এবং বাজারের পরিবেশে দুর্বল অভিযোজনযোগ্যতা রয়েছে।
ব্যাকটেস্টের ঝুঁকি বেশি, কারণ কৌশলটি শুধুমাত্র ঐতিহাসিক তথ্যের উপর পরীক্ষা করা হয়।

নিম্নলিখিত অপ্টিমাইজেশানগুলির মাধ্যমে ঝুঁকিগুলি মোকাবেলা করা যেতে পারেঃ

স্বল্পমেয়াদী প্রবণতাও ধরতে স্বল্পমেয়াদী এমএ যোগ করুন।
ভলিউম ফিল্টার যোগ করুন মিথ্যা ব্রেকআউট সংকেত এড়াতে.
প্রবণতা বিপরীত চিহ্নিতকরণ উন্নত করতে প্রবণতা অনুসরণকারী সূচক যোগ করুন।
একক ট্রেড ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য গতিশীল স্টপ লস যোগ করুন।
অভিযোজনযোগ্যতা উন্নত করতে প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান পদ্ধতি ব্যবহার করুন।
বিভিন্ন বাজার পরিবেশে স্থিতিশীলতা পরীক্ষা।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলিতে আরও অনুকূলিত করা যেতে পারেঃ

সর্বোত্তম প্যারামিটার খুঁজে পেতে ওয়াক ফরওয়ার্ড বিশ্লেষণের মতো পদ্ধতি ব্যবহার করে এমএ সময়ের প্যারামিটারটি অনুকূল করুন।
দীর্ঘ ও স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা উভয়ই ট্র্যাক করার জন্য একটি স্বল্পমেয়াদী এমএ যোগ করুন।
প্রবণতা বিপরীত চিহ্নিতকরণ উন্নত করতে MACD এর মতো প্রবণতা সূচক অন্তর্ভুক্ত করুন।
একক ট্রেড লস নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস মেকানিজম যুক্ত করুন।
বিভিন্ন পণ্য এবং সময়সীমার উপর স্থিতিশীলতা পরীক্ষা।
প্যারামিটার অ্যাডাপ্টিভ অপ্টিমাইজেশনের জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করুন।

সিদ্ধান্ত

চলমান গড় ট্র্যাকিং কৌশলটি একটি সহজ এবং ব্যবহারিক প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল। এটির একটি পরিষ্কার যুক্তি রয়েছে এবং প্রবণতা ক্যাপচার করার জন্য এটি বাস্তবায়ন করা সহজ। তবে এটিতে স্বল্পমেয়াদী সংশোধন এবং দুর্বল ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের মতো কিছু দুর্বলতাও রয়েছে। আমরা কৌশলটিকে আরও শক্তিশালী, আরও ভাল প্যারামিটারাইজড এবং আরও শক্তিশালী ঝুঁকি পরিচালনার জন্য একাধিক দিক থেকে অনুকূল করতে পারি। সামগ্রিকভাবে, চলমান গড় ট্র্যাকিং কৌশলটির ভাল অ্যাপ্লিকেশন মান রয়েছে এবং পরিমাণগত ব্যবসায়ের একটি গুরুত্বপূর্ণ ট্রেন্ড ট্রেডিং ধারণা।

/*backtest
start: 2023-09-19 00:00:00
end: 2023-10-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("MA X 200 BF", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)

/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2012, "Backtest Start Year") 
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)

testPeriod() => true

///////////// MA 200 /////////////
slowMA = sma(close, input(200))

/////////////// Strategy ///////////////
long = close > slowMA
short = close < slowMA

last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])

long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)

/////////////// Execution /////////////// 
if testPeriod()
    strategy.entry("Long Entry",  strategy.long, when=long_signal)
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short, when=short_signal)
    strategy.exit("Long Ex", "Long Entry")
    strategy.exit("Short Ex", "Short Entry")

/////////////// Plotting /////////////// 
plot(slowMA, color = long ? color.lime : color.red, linewidth=2)
bgcolor(strategy.position_size > 0 ? color.lime : strategy.position_size < 0 ? color.red : color.white, transp=80)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=30)

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত