স্লাইডিং এভারেজ ক্যাপচার কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি স্লাইডিং এভারেজ টেকনোলজিকে প্রধান ট্রেডিং সিগন্যাল হিসাবে ব্যবহার করে, হেকন ক্যানিফোড সূচকটি বাজারের প্রবণতা বিপরীতকরণ সনাক্ত করে এবং স্বল্পমেয়াদী মূল্য গতিশীলতা ক্যাপচার করার কৌশলটি ব্যবহার করে। কৌশলটি গুস্তাভো ব্রানুর হেকন ইউনিফর্ম কৌশলটি অপ্টিমাইজ করে, ভারী রঙের বৈশিষ্ট্যটি সরিয়ে, একটি লেগ-ফ্রি সিগন্যাল আউটপুট অর্জন করে।
কৌশল নীতি
হেক্কেন সমাপ্তি মূল্য গণনা করুন nAMAn, মূল্যের মূল লাইন হিসাবে
হাইকেন ক্লোজিং প্রাইসের দ্রুত চলমান গড় fma এবং ধীর চলমান গড়sma গণনা করুন।
যখন fma উপরে sma পরা একটি কিনতে সংকেত উত্পন্ন; যখন fma নীচে sma পরা একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন।
এই কৌশলটি রিয়েল-টাইম ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরি করতে সক্ষম, যা রিটার্নিং ডেটাকে ভুল করে না।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
হেইকেন ক্যানভাস ইনডিকেটরের সাথে মিলিত, এটি বাজারের প্রবণতার বিপরীত দিকটি আরও সঠিকভাবে নির্ধারণ করতে পারে।
ডাবল গড় সমন্বয় প্রয়োগ করে, যা কার্যকরভাবে মিথ্যা ব্রেকআউটগুলি ফিল্টার করতে পারে।
লেগ-ফ্রি সিগন্যাল আউটপুট, রিয়েল-ডিস্ক পারফরম্যান্স নির্ভরযোগ্য।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান নমনীয়, বিভিন্ন জাতের জন্য সামঞ্জস্য করা যেতে পারে।
এই কৌশলটি সহজ, সুস্পষ্ট এবং সহজেই বোঝা যায়।
এটি একটি সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং কৌশল হিসাবে কনফিগার করা যেতে পারে, যা মানুষের দ্বারা পরিচালিত ঝুঁকি হ্রাস করে।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
হেইকেন মিডল লাইন দামের অস্থিরতার জন্য ভাল কাজ করেনি।
এই ধরনের ট্রেডিং কৌশলগুলি অনেক বেশি ভুয়া সংকেত তৈরি করতে পারে।
গড় প্যারামিটারটি ভুলভাবে সেট করা থাকলে ট্রেন্ড মিস করা বা রিটার্ন বাড়ানো হতে পারে।
লিকুইডের লেনদেনের খরচ আছে, যা নিট মুনাফার উপর কিছু প্রভাব ফেলবে।
একক লোকসান নিয়ন্ত্রণে কঠোর স্টপ লস পদ্ধতি প্রয়োজন।
মেশিন ট্রেডিং কৌশলগুলি প্রত্যাহারের ঝুঁকি নিয়ে আসে এবং তহবিল পরিচালনার জন্য একটি ভাল দক্ষতা প্রয়োজন।
সংশ্লিষ্ট ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ব্যবস্থাঃ
ভোল্টেবিলিটি ইন্ডিকেটরের সাথে মিলিত হয়ে, কম্পন অঞ্চল এড়িয়ে চলুন।
ট্রেডিং সিগন্যালের গুণমান নিশ্চিত করার জন্য ফিল্টারিং শর্ত যুক্ত করা হয়েছে।
প্যারামিটার টেস্ট অপ্টিমাইজেশন, উপযুক্ত গড় লাইন সমন্বয় নির্বাচন করুন।
ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি পরিবর্তন করুন এবং লেনদেনের খরচ কমানো।
একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য যুক্তিসঙ্গত স্টপ লস সেট করুন।
তহবিল ব্যবস্থাপনা অপ্টিমাইজ করুন, পজিশনের আকার কঠোরভাবে নিয়ন্ত্রণ করুন।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
সংকেতের গুণমান উন্নত করার জন্য দ্বি-সমান-রেখার প্যারামিটার সমন্বয় অপ্টিমাইজ করুন।
ট্রেন্ড ফিল্টার যুক্ত করুন এবং অস্থিরতা এড়িয়ে চলুন।
প্রবণতা নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য সমন্বিত ট্রান্সফর্মেশন সূচক।
ডায়নামিক স্টপ লস এবং ট্র্যাকিং স্টপস সেট করুন, মুনাফা সংগ্রহের জন্য অনুকূলিতকরণ করুন
ক্যাপিটাল ম্যানেজমেন্ট মডিউল সংহত করুন, পজিশনের আকার নিয়ন্ত্রণ করুন
এটি সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয় করার জন্য একটি অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং মডিউল যোগ করা হয়েছে।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি হাইকান একরৈখিক প্রবণতা বিচার এবং দ্বি-একরৈখিক সমন্বয় ফিল্টারিং প্রযুক্তিকে একত্রিত করে, একটি সহজ ব্যবহারিক স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা ট্র্যাকিং কৌশল অর্জন করে। কৌশল সংকেতগুলি রিয়েল-টাইমে নির্ভরযোগ্য, রিয়েল-টাইমে ভাল পারফরম্যান্স তৈরি করে। প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, বায়ু নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা সেট আপ এবং অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং মডিউল এক্সটেনশনের মাধ্যমে এটি একটি নির্ভরযোগ্য সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং কৌশল হিসাবে অনুকূলিত করা যেতে পারে।
/*backtest
start: 2022-10-25 00:00:00
end: 2023-10-31 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
//Heikin/Kaufman by Gustavo v5
// strategy('Heikin Ashi EMA v5 no repaint ', shorttitle='Heikin Ashi EMA v5 no repaint', overlay=true, max_bars_back=500, default_qty_value=1000, initial_capital=100000, currency=currency.EUR)
// Settings - H/K
res1 = input.timeframe(title='Heikin Ashi EMA Time Frame', defval='D')
test = input(0, 'Heikin Ashi EMA Shift')
sloma = input(20, 'Slow EMA Period')
nAMA = hlc3
//Kaufman MA
Length = input.int(5, minval=1)
xPrice = input(hlc3)
xvnoise = math.abs(xPrice - xPrice[1])
Fastend = input.float(2.5, step=.5)
Slowend = input(20)
nfastend = 2 / (Fastend + 1)
nslowend = 2 / (Slowend + 1)
nsignal = math.abs(xPrice - xPrice[Length])
nnoise = math.sum(xvnoise, Length)
nefratio = nnoise != 0 ? nsignal / nnoise : 0
nsmooth = math.pow(nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend, 2)
nAMAn = nz(nAMA[1]) + nsmooth * (xPrice - nz(nAMA[1]))
//Heikin Ashi Open/Close Price
ha_t = ticker.heikinashi(syminfo.tickerid)
ha_close = request.security(ha_t, timeframe.period, nAMAn)
mha_close = request.security(ha_t, res1, hlc3)
//Moving Average
fma = ta.ema(mha_close[test], 1)
sma = ta.ema(ha_close, sloma)
plot(fma, title='MA', color=color.new(color.black, 0), linewidth=2, style=plot.style_line)
plot(sma, title='SMA', color=color.new(color.red, 0), linewidth=2, style=plot.style_line)
//Strategy
golong = ta.crossover(fma, sma)
goshort = ta.crossunder(fma, sma)
strategy.entry('Buy', strategy.long, when=golong)
strategy.entry('Sell', strategy.short,when=goshort)