শক্তিশালী ট্রেন্ড ব্রেকআউট কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মূল্য গণনা করে, একটি ট্রেন তৈরি করে এবং যখন দামটি ট্রেনের উপরে উঠে যায় তখন এটি আরও বেশি করে এবং যখন দামটি ট্রেনের নিচে পড়ে তখন প্যাসিং করে। এই কৌশলটি প্রবণতার শক্তিশালী পর্যায়ে ধরা পড়ে এবং প্রবণতাটি ভেঙে যাওয়ার সময় প্রবেশের সময় নির্ধারণ করে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি প্রথমে গত ২০টি K লাইনের সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মূল্য গণনা করে, যার ফলে একটি উপ-রেখা এবং একটি নিম্ন-রেখা তৈরি হয়। বর্তমান K লাইনের সমাপ্তি মূল্য যখন উপ-রেখার চেয়ে বেশি হয়, তখন অতিরিক্ত করা হয়; যখন দামটি নিম্ন-রেখায় পড়ে যায়, তখন প্লেইন স্টপ করা হয়।
বিশেষত, কৌশলটি সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন ফাংশন দ্বারা সর্বশেষ 20 টি কে লাইনের সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মূল্য গণনা করে, পরিসীমা তৈরি করে। তারপরে বিচার করুন যে বর্তমান কে লাইনের সমাপ্তির দামটি উপরের ট্রেলের চেয়ে বেশি কিনা, যদি তা হয় তবে আরও বেশি করুন; যদি দামটি নীচের ট্রেল থেকে পড়ে যায় তবে প্লেইন পজিশন বন্ধ করুন।
এই কৌশলটি প্রবণতা বিরতির উপর নির্ভর করে প্রবেশের সময় নির্ধারণ করে এবং এটি প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশলগুলির মধ্যে একটি। এটি কেবলমাত্র প্রবণতা বৈশিষ্ট্যযুক্ত জাতের জন্য প্রযোজ্য।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির সুবিধাগুলো হলঃ
এই কৌশলগুলি সহজ, সুস্পষ্ট এবং সহজেই বোঝা যায়।
প্রবণতা ব্রেকআপের মাধ্যমে প্রবেশের সময় নির্ণয় করা যায় এবং প্রবণতার শক্তিশালী পর্যায়কে ধরা যায়।
মোবাইল স্টপ ব্যবহার করে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করা যায় এবং একক ক্ষতির পরিমাণকে কার্যকরভাবে সীমাবদ্ধ করা যায়।
এই প্রবণতা প্রচলিত প্রজাতির জন্য প্রযোজ্য।
কাস্টমাইজড প্যারামিটার, চক্রের দৈর্ঘ্য এবং স্টপ লস।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত ঝুঁকিগুলিও বহন করেঃ
এই প্রবণতা পাল্টাতে পারে, এবং এর ফলে মৃত্যুও হতে পারে।
স্টপ লস পজিশনের সূত্রপাত হতে পারে এক মুহুর্তের বড় ধরনের মূল্যবৃদ্ধির কারণে।
ট্রেন্ড পরিবর্তনের সময়, একাধিক ছোট স্টপওভার হতে পারে।
“আমি মনে করি, আমরা যদি এই প্রবণতা থেকে উপকৃত না হই, তাহলে আমরা আর কিছু করতে পারবো না।
প্যারামিটার সেটিং এর ভুল ব্যবহারের ফলে খুব সংবেদনশীল বা মন্থর হতে পারে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে উন্নত করা যেতে পারেঃ
প্রবণতা নির্ধারণের জন্য পরিমাপক যোগ করা, প্রবণতা বিপরীত হওয়ার সময় আরও কিছু করা এড়ানো। যেমন প্রবণতা নির্ধারণের জন্য MACD এর মতো পরিমাপক যোগ করা।
মোবাইল স্টপ কৌশলটি অপ্টিমাইজ করুন, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য আরও যুক্তিসঙ্গত। উদাহরণস্বরূপ, দামের সাথে চলমান মোবাইল স্টপ ব্যবহার করুন।
নিম্নমুখী প্রবণতার মধ্যেও আপনি আপনার পজিশন খালি করে লাভবান হতে পারেন।
পরামিতি পরীক্ষা অপ্টিমাইজেশান, সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে পেতে।
অটোমেটিক প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান ফাংশন যুক্ত করা হয়েছে, যা বাজারের অবস্থার উপর ভিত্তি করে প্যারামিটারগুলিকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করে।
একাধিক সময়কালের মধ্যে কৌশলগত বিচার করুন, যাতে একটি একক সময়কালের দ্বারা বিভ্রান্ত না হন।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটির সামগ্রিক ধারণাটি পরিষ্কার এবং সহজেই বোঝা যায়, প্রবণতাটি প্রবেশের সময় নির্ধারণের জন্য প্রবণতা বিরতি ব্যবহার করে, প্রবণতার শক্তিশালী পর্যায়টি ক্যাপচার করতে পারে। একই সাথে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য মোবাইল স্টপ লস ব্যবহার করা হয়। তবে এই কৌশলটিতে কিছু ঝুঁকিও রয়েছে, যেমন প্রবণতা নির্ধারণের অযৌক্তিকতা, স্টপ লস বিভাজন ইত্যাদি সমস্যা। আমরা প্রবণতা বিচার, স্টপ লস কৌশল, খালি মাথা কৌশল ইত্যাদির ক্ষেত্রে উন্নতি করতে পারি, যাতে কৌশলটি আরও বিস্তৃত এবং স্থিতিশীল হয়।
/*backtest
start: 2023-10-22 00:00:00
end: 2023-10-24 17:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Donchian Wicks Strategy - Long Only with Customizable Donchian Exit and Stop Loss", "DWS", overlay = true)
// INPUTS
iLength = input(20, "Length", minval = 1)
stopLossPercent = input(1.0, "Stop Loss Percentage", type=input.float) / 100
// SETTING
float up = na
up := close > open ? high : nz(up[1])
float down = na
down := close < open ? low : nz(down[1])
highest = highest(up, iLength)
lowest = lowest(down, iLength)
// PLOT
p1 = plot(highest, "Highest", color.black, 2)
p2 = plot(lowest, "Lowest", color.black, 2)
fill(p1, p2, color.new(color.navy, 90), title="Range")
// ENTRY SIGNALS
wickDown = low < lowest
// STRATEGY IMPLEMENTATION
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = wickDown)
strategy.exit("Sell at Donchian High", from_entry="Buy", limit=highest)
// Customizable Stop Loss
stopLossLevel = close * (1 - stopLossPercent)
strategy.exit("Stop Loss", from_entry="Buy", stop=stopLossLevel)