ডাবল ইএমএ স্প্রেড ব্রেকআউট কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১০-২৫ ১২ঃ৪৩ঃ৫৯
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

ডুয়াল ইএমএ স্প্রেড ব্রেকআউট কৌশলটি একটি প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল। এটি বিভিন্ন সময়ের সাথে দুটি ইএমএ লাইন ব্যবহার করে এবং যখন প্রবণতার দিকটি ধরার জন্য দুটি ইএমএর মধ্যে যথেষ্ট বড় স্প্রেড থাকে তখন এটি ব্যবসা করে। এই কৌশলটি শক্তিশালী প্রবণতা প্রবণতা সহ বাজারে ভাল কাজ করে।

কৌশলগত যুক্তি

কৌশলটি ট্রেড সিগন্যালের জন্য একটি দ্রুত EMA (স্বল্প সময়ের EMA) এবং একটি ধীর EMA (দীর্ঘ সময়ের EMA) ব্যবহার করে। নির্দিষ্ট যুক্তি হলঃ

দ্রুত EMA এবং ধীর EMA গণনা করুন।
যখন দ্রুত EMA ধীর EMA এর উপরে অতিক্রম করে, এবং দুটি EMA এর মধ্যে পার্থক্য একটি প্রান্তিক সীমা অতিক্রম করে, দীর্ঘ যান।
যখন দ্রুত EMA ধীর EMA এর নিচে অতিক্রম করে, এবং দুটি EMA এর মধ্যে পার্থক্য একটি প্রান্তিক সীমা অতিক্রম করে, শর্ট যান।
যখন দাম দ্রুত EMA এর নিচে ফিরে আসে, লং পজিশন বন্ধ করুন।
যখন দাম দ্রুত EMA এর উপরে ফিরে আসে, শর্ট পজিশন বন্ধ করুন।

এইভাবে, এটি প্রবণতার দিক নির্ধারণের জন্য ইএমএগুলির মসৃণতা এবং সঠিক প্রবেশের সময় নির্ধারণের জন্য ইএমএ স্প্রেড ব্রেকআউট ব্যবহার করে। স্প্রেড যত বড়, প্রবণতা তত শক্তিশালী, এবং বাণিজ্য করার বৃহত্তর সুযোগ।

সুবিধা

ট্রেডিংয়ের জন্য EMA-র প্রকৃতি অনুসরণ করে প্রবণতা ব্যবহার করে
EMA স্প্রেড ব্রেকআউট ব্যাপ্তি সময়ের সময় মিথ্যা সংকেত ফিল্টার করতে সাহায্য করে
বিভিন্ন ইএমএ কম্বো ব্যবহার ট্রেন্ড ট্রেডিংয়ে হুইপসা হ্রাস করে
সঠিকভাবে সেটআপ করলে ট্রেন্ডিং মার্কেটে ভালো আয় করতে পারে।

ঝুঁকি

ইএমএগুলি মূল্য পরিবর্তনের প্রতিক্রিয়াতে বিলম্ব করে, পরিবর্তনের পয়েন্টগুলি মিস করতে পারে
নিম্ন প্রবণতা বাজারে কম কার্যকর
ঝামেলাপূর্ণ বাজারগুলোতে থামতে থাকে
ভুল EMA পরামিতি অতিরিক্ত মিথ্যা সংকেত সৃষ্টি করতে পারে

ইএমএ, স্প্রেড থ্রেশহোল্ড এবং স্টপ লস প্লাসমেন্টের মাধ্যমে ঝুঁকি হ্রাস করা যায়।

উন্নতির সুযোগ

দ্রুত এবং ধীর EMA সময়কাল অপ্টিমাইজ করুন
বিভিন্ন EMA স্প্রেড প্রান্তিক মান পরীক্ষা করুন
স্টপ লস কৌশল উন্নত করা
অন্যান্য ফিল্টারিং সংকেত যোগ করুন
সর্বোত্তম সেটিংস খুঁজে পেতে প্যারামিটার টিউনিং

সংক্ষিপ্তসার

ডুয়াল ইএমএ স্প্রেড ব্রেকআউট কৌশল একটি কার্যকর কিন্তু সহজ প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল। এটি প্রবণতা বাজারে সুন্দরভাবে লাভ করতে পারে তবে সঠিক পরামিতিগুলির প্রয়োজন। অপ্টিমাইজেশন এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার সাথে এটি তার শক্তির সম্পূর্ণ ব্যবহার করতে পারে। গবেষণা এবং প্রয়োগ করার জন্য একটি মূল্যবান প্রবণতা কৌশল।

/*backtest
start: 2023-09-24 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("2-EMA Strategy", overlay=true, initial_capital=100, currency="USD", default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)

diffMinimum = input(0.95, step=0.01)

small_ema = input(13, title="Small EMA")
long_ema = input(26, title="Long EMA")

ema1 = ema(close, small_ema)
ema2 = ema(close, long_ema)


orderCondition = ema1 > ema2?((ema1/ema2)*100)-100 > diffMinimum:((ema2/ema1)*100)-100 > diffMinimum

longCondition = close > ema1 and ema1 > ema2
if (longCondition and orderCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

shortCondition = close < ema1 and ema1 < ema2
if (shortCondition and orderCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    
strategy.close("Short", when=close > ema1)
strategy.close("Long", when=close < ema1)
    
plot(ema(close, small_ema), title="EMA 1", color=green, transp=0, linewidth=2)
plot(ema(close, long_ema), title="EMA 2", color=orange, transp=0, linewidth=2)

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত