EMA সূচকের উপর ভিত্তি করে ট্রেন্ড অনুসরণ কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি শেয়ারের দামের প্রবণতা সনাক্ত করার জন্য ইএমএ সূচক ব্যবহার করে এবং স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেন্সের সাথে কেনা-বেচা সংকেতগুলি সংযুক্ত করে ট্রেন্ড ট্র্যাকিংয়ের ট্রেডিং কৌশলটি বাস্তবায়ন করে। মূল ধারণাটি হ’ল বর্তমান দামের সাথে ইএমএর পার্থক্য গণনা করা এবং থ্রেশহোল্ড কেনার সেট করা।
কৌশল নীতি
কৌশলটি প্রথমে ক্লোজ প্রাইস এবং ইএমএ এর পার্থক্য v_length গণনা করে। তারপর vlength চক্রের স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়াল dev গণনা করে। তারপর কেনার দিকের একটি ফ্যাক্টর k নির্ধারণ করে, k হল 1 কেনার জন্য এবং k হল -1 কেনার জন্য। তারপর কেনার সিগন্যালের থ্রেশহোল্ড dev_limit গণনা করে, যা k দ্বারা dev দ্বারা গুণিত হয় এবং তারপরে সীমাবদ্ধতা ফ্যাক্টর দ্বারা গুণিত হয়। যখন v dev_limit অতিক্রম করে তখন একটি কেনার সংকেত তৈরি করে।
এই কৌশলটি দুটি মোড প্রদান করেঃ
নিম্নমুখী ট্রেন্ড অনুসরণ করে, যখন v নেগেটিভ হয় তখন dev_limit কেনা হয়।
যখন v-এর উপর dev_limit-এর প্রবণতা থাকে, তখনই কেনা হয়, অর্থাৎ যখন v-এর উপর dev_limit-এর প্রবণতা থাকে তখনই কেনা হয়।
সংক্ষেপে, এই কৌশলটি গতিশীলভাবে দামের সাথে ইএমএর পার্থক্যের স্ট্যান্ডার্ড পার্থক্য গণনা করে ট্রেন্ড ট্র্যাকিংয়ের জন্য ক্রয় থ্রেশহোল্ড সেট করে। ফ্যাক্টর প্যারামিটারগুলি ক্রয় সংকেতের সংবেদনশীলতা নিয়ন্ত্রণ করে। ইএমএ_লেংথ ইএমএ চক্র নিয়ন্ত্রণ করে। ক্রয় প্যাটার্ন ক্রয় দিক নিয়ন্ত্রণ করে।
কৌশলগত শক্তি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির সুবিধাগুলো হলঃ
ইএমএ সূচক ব্যবহার করে দামের প্রবণতা দিক সনাক্ত করুন, ইএমএ সূচক দামকে মসৃণ করুন, প্রবণতা সনাক্তকরণ ভাল।
স্ট্যান্ডার্ড ডিভার্জেন্সের সাথে ডায়নামিক থ্রেশহোল্ডিং মার্কেটের পরিবর্তনের সাথে আরও ভালভাবে খাপ খাইয়ে নিতে পারে।
দুই ধরনের ক্রয় পদ্ধতিতে ট্রেডিং ট্রেন্ডের উপর নির্ভর করে, যার মধ্যে একটি হল- আপ ট্রেন্ড এবং অন্যটি হল- ডাউন ট্রেন্ড।
factor প্যারামিটারটি ক্রয়ের সংবেদনশীলতা সামঞ্জস্য করার জন্য স্থান সরবরাহ করে। ema_length প্যারামিটারটি ইএমএ চক্রের অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটারটি সামঞ্জস্য করতে পারে।
এই নীতির লজিক পরিষ্কার, সহজ, সহজে বোঝা যায় এবং পরিবর্তন করা যায়।
পজিশন ম্যানেজমেন্টের ক্ষেত্রে নমনীয়তা বজায় রাখা এবং ট্রেন্ডিংয়ের ক্ষেত্রে ইতিবাচক কৌশল অবলম্বন করা
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত ঝুঁকিগুলিও বহন করেঃ
ইএমএ সূচকগুলি পিছিয়ে আছে এবং সম্ভবত প্রবণতা পাল্টাতে ব্যর্থ হয়েছে।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের উপর নির্ভর করে, যদি প্যারামিটারগুলি ভুলভাবে সেট করা হয় তবে এটি খুব সংবেদনশীল বা অলস হতে পারে।
প্রবণতা অনুসরণ করা ঝুঁকিপূর্ণ, যদি প্রবণতা বিপরীত হয় তবে বড় ক্ষতি হতে পারে।
মাল্টি স্পেস ট্রান্সফর্মেশনের ফলে অনেক লেনদেন হয়।
এই ধরনের পরিস্থিতিতে, ট্রেডিং খরচ বৃদ্ধি পায়।
এই ঝুঁকিগুলির জন্য, স্টপ লস কৌশল নিয়ন্ত্রণ ঝুঁকি যুক্ত করা, সর্বোত্তম প্যারামিটার খুঁজতে প্যারামিটার সমন্বয় পরীক্ষার অপ্টিমাইজেশন, খুব ঘন ঘন লেনদেন এড়াতে ফিল্টার শর্ত যুক্ত করা ইত্যাদি বিবেচনা করা যেতে পারে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে অপ্টিমাইজ করা যায়ঃ
বিভিন্ন ইএমএ চক্রের পরামিতিগুলির প্রভাব পরীক্ষা করুন এবং সর্বোত্তম ইএমএ চক্রের দৈর্ঘ্য খুঁজুন।
পরীক্ষার ফ্যাক্টরগুলির বিভিন্ন মান গ্রহণ করুন, সর্বোত্তম থ্রেশহোল্ড সংবেদনশীলতা খুঁজুন।
পজিশন ম্যানেজমেন্টের কৌশলগুলিকে অপ্টিমাইজ করুন, যেমন ট্রেন্ড-সাপেক্ষ পজিশনিং।
অন্য সূচকগুলোকে ফিল্টার করুন যাতে অস্থিরতার সময় ভুল ট্রেডিং না হয়।
একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণে স্টপ লস কৌশল বাড়ানো।
দুটি ক্রয় পদ্ধতির জন্য পরামিতিগুলিকে আলাদাভাবে অপ্টিমাইজ করুন এবং সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজুন।
প্রবণতা বিপরীত সংকেত অনুসন্ধান করুন, প্রবণতা ট্র্যাকিং বন্ধ করুন।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি EMA ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা সনাক্তকরণের উপর ভিত্তি করে এবং গতিশীল হিসাবের থ্রেশহোল্ডগুলি ক্রয়-বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন করে, যা ট্রেন্ডের উপর নজরদারি করে। কৌশলটির যুক্তিটি সহজ এবং পরিষ্কার, পজিশন পরিচালনার জন্য নমনীয়ভাবে কনফিগার করা যায় এবং প্রবণতাটি সক্রিয়ভাবে অনুসরণ করা যায়। একই সাথে কৌশলটির কিছু ঝুঁকি রয়েছে, যার জন্য প্যারামিটার সমন্বয়টি অপ্টিমাইজড পরীক্ষার প্রয়োজন, এবং StopIteration ক্ষতির কৌশলটি ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য সহায়ক। কৌশলটি শেখার সূচকগুলির সাথে সংযুক্ত অ্যাপ্লিকেশন, প্যারামিটার সেটিংগুলির অপ্টিমাইজেশনের একটি ভাল উদাহরণ হিসাবে কাজ করতে পারে।
/*backtest
start: 2023-10-06 00:00:00
end: 2023-11-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Azzrael
// Based on EMA and EMA Oscilator https://www.tradingview.com/script/qM9wm0PW-EMA-Oscilator-Azzrael/
// (EMA - close) + Std Dev + Factor = detecting oversell/overbuy
// Long only!
// Pyramiding - sometimes, depends on ...
// There 2 enter strategies in one script
// 1 - Classic, buy on entering to OverSell zone (more profitable ~> 70%)
// 2 - Crazy, buy on entering to OverBuy zone (catching trend and pyramiding, more net profit)
// Exit - crossing zero of (EMA - close)
//@version=5
strategy("STR:EMA Oscilator [Azzrael]", overlay=false,
margin_long=100,
margin_short=100,
currency=currency.USD,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=30,
pyramiding=3)
entry_name="Buy"
ema_length = input.int(200, "Period", minval=2, step=10)
limit = input.float(1.7, "Factor", minval=1, step=0.1, maxval=10)
dno = input.string(defval="Buy on enter to OverSell", title="Model", options=["Buy on enter to OverSell", "Buy on enter to OverBuy"]) == "Buy on enter to OverSell"
v = close - ta.ema(close, ema_length)
dev = ta.stdev(v, ema_length)
k = dno ? -1 : 1
dev_limit = k*dev*limit
cond_long = dno ? ta.crossunder(v, dev_limit) : ta.crossover(v, dev_limit)
cond_close = ta.cross(v, 0)
// dev visualization
sig_col = (dno and v <= dev_limit) or (not dno and v >= dev_limit) ? color.green : color.new(color.blue, 80)
plot(dev_limit, color=color.green)
plot(k*dev, color=color.new(color.blue, 60))
plot(v, color=sig_col )
hline(0)
// Make love not war
strategy.entry(entry_name, strategy.long, when=cond_long)
strategy.close(entry_name, when=cond_close)