চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে গতির ক্যাপচার কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৩-১১-০১ ১৫ঃ৫৫ঃ৫১
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি মূল ট্রেডিং সংকেত হিসাবে চলমান গড় ব্যবহার করে, ট্রেন্ড বিপরীত সনাক্ত করার জন্য হেইকিন-আশির সাথে মিলিত হয়, যার লক্ষ্য স্বল্পমেয়াদী মূল্য গতি ধরে রাখা। এটি নন-ল্যাগিং সংকেত উত্পন্ন করার জন্য পুনরায় পেইন্টিং ফাংশন অপসারণ করে গুস্তাভো ব্রামাওয়ের হেইকিন আশি এমএ কৌশল থেকে অনুকূলিত।

কৌশলগত যুক্তি

হেকিন-আশি বন্ধের মূল্য গণনা করুন।
NAMAn এর উপর ভিত্তি করে দ্রুত চলমান গড় fma এবং ধীর চলমান গড় sma গণনা করুন।
যখন এফএমএ এসএমএ অতিক্রম করে তখন ক্রয় সংকেত তৈরি করুন এবং যখন এফএমএ এসএমএ অতিক্রম করে তখন বিক্রয় সংকেত।
রিয়েল-টাইম ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরি করতে এবং ব্যাকটেস্টিং পক্ষপাত এড়াতে এই কৌশলটিতে পুনরায় পেইন্টিং সরিয়ে ফেলা হয়।

সুবিধা বিশ্লেষণ

হেইকিন-আশি ট্রেন্ড বিপরীত পয়েন্টগুলিকে আরও সঠিকভাবে নির্ধারণ করতে সহায়তা করে।
এমএ ক্রসওভার কার্যকরভাবে মিথ্যা সংকেত ফিল্টার করে।
সিগন্যাল উৎপাদনে কোন বিলম্ব নিশ্চিত করে নির্ভরযোগ্য লাইভ কর্মক্ষমতা।
বিভিন্ন পণ্যের জন্য নমনীয় পরামিতি সমন্বয়যোগ্য।
সহজ এবং সুস্পষ্ট যুক্তি, সহজেই বোঝা যায় এবং বাস্তবায়ন করা যায়।
ম্যানুয়াল ট্রেডিং ঝুঁকি কমাতে সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয় হতে পারে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

দামের হুইপসো সহ ব্যাপ্তি-বান্ধব বাজারে দুর্বল পারফরম্যান্স।
ডাবল এমএ ক্রসওভারের সাথে মিথ্যা সংকেত উৎপন্ন করতে পারে।
অনুপযুক্ত এমএ পরামিতিগুলি অনুপস্থিত প্রবণতা বা বাড়তি ড্রডাউন হতে পারে।
লাইভ ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে ট্রেডিংয়ের খরচ নেট মুনাফাকে প্রভাবিত করে।
একক ট্রেড ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য কঠোর স্টপ লস প্রয়োজন।
যান্ত্রিক ট্রেডিং কৌশলগুলির অন্তর্নিহিত ড্রাউনডাউন ঝুঁকি রয়েছে এবং এর জন্য সঠিক মূলধন ব্যবস্থাপনা প্রয়োজন।

ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা সমাধানঃ

ব্যাপ্তি-বান্ধব বাজার এড়ানোর জন্য ভোলাটিলিটি ফিল্টার যুক্ত করুন।
সিগন্যালের গুণমান নিশ্চিত করতে ফিল্টার যোগ করুন।
পুঙ্খানুপুঙ্খ পরীক্ষার মাধ্যমে এমএ প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করুন।
খরচ কমানোর জন্য ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি সামঞ্জস্য করুন।
একক ট্রেডের ক্ষেত্রে ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য যথাযথ স্টপ লস সেট করুন।
পজিশনের আকার নিয়ন্ত্রণের জন্য মূলধন ব্যবস্থাপনা অপ্টিমাইজ করা।

উন্নতির নির্দেশাবলী

সিগন্যালের গুণমান উন্নত করার জন্য এমএ পরামিতিগুলি অপ্টিমাইজ করুন।
প্রবণতা ফিল্টার যোগ করুন whipsaw বাজার এড়াতে.
প্রবণতা নিশ্চিত করার জন্য ভলিউম সূচক অন্তর্ভুক্ত করুন।
মুনাফা ক্যাপচার অপ্টিমাইজ করার জন্য গতিশীল স্টপ লস এবং লাভ গ্রহণ বাস্তবায়ন করুন।
পজিশনের আকার নিয়ন্ত্রণের জন্য মূলধন ব্যবস্থাপনা মডিউল একীভূত করা।
সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয়তার জন্য অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং মডিউল যোগ করুন।

সংক্ষিপ্তসার

এই কৌশলটি একটি সহজ এবং ব্যবহারিক স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল তৈরি করতে হেইকিন-আশি এবং এমএ ক্রসওভার কৌশলগুলিকে একীভূত করে। এটি নির্ভরযোগ্য রিয়েল-টাইম ট্রেডিং সংকেত উত্পন্ন করে এবং লাইভ ট্রেডিংয়ে ভাল পারফরম্যান্স দেখায়। পরামিতি, ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা এবং অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং মডিউলগুলিতে আরও অপ্টিমাইজেশন এটিকে একটি সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় কৌশলতে পরিণত করতে পারে যা বিশ্বাসযোগ্য।

/*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)

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত