ক্লাসিক মুভিং এভারেজ ক্রসওভার কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
মুভিং এভারেজ ক্রসিং কৌশল একটি খুব ক্লাসিক প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ কৌশল। এটি বিভিন্ন সময়কালের মুভিং এভারেজ গণনা করে এবং তাদের ক্রসিংয়ের পর্যবেক্ষণ করে বাজারের প্রবণতা বিচার করে, কম বা উচ্চ বিক্রয়ের উদ্দেশ্যে। এই কৌশলটি মাঝারি এবং দীর্ঘ লাইন ব্যবসায়ের জন্য উপযুক্ত, এটি কার্যকরভাবে বাজার শব্দ ফিল্টার করে, প্রবণতা সনাক্ত করে।
মূলনীতি
এই কৌশলটি মূলত 10 দিনের সরল চলমান গড় এসএমএ এবং 10 দিনের ত্রিভুজীয় চলমান গড় টিআরআইএমএ গণনা করে। যখন এসএমএ টিআরআইএমএ অতিক্রম করে তখন একটি ক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়, যা বোঝায় যে বাজারটি পতন থেকে উত্থানে পরিবর্তিত হয়, এবং কেনা যায়। যখন এসএমএ টিআরআইএমএ অতিক্রম করে তখন একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়, যা বোঝায় যে বাজারটি উত্থান থেকে পতন থেকে পরিবর্তিত হয় এবং বিক্রি করা যায়।
বিশেষভাবে, কৌশলটি প্রথমে বন্ধের দামটি প্রবেশ করায় এবং এসএমএ এবং টিআরআইএমএ গণনা করার জন্য চক্রের দৈর্ঘ্য সংজ্ঞায়িত করে। যেখানে এসএমএর গণনা সূত্রটি হ’লঃ
SMA = (P1 + P2 + … + Pn) / n
যেখানে Pn হল গত n দিনের সমাপ্তি মূল্য।
TRIMA এর গণনা সূত্র হল:
TRIMA = (SMA1 + SMA2 + SMA3) / 3
যেখানে এসএমএ ১, এসএমএ ২ এবং এসএমএ ৩ হল গত n দিনের ক্লোজিং মূল্যের এসএমএ।
এইভাবে, TRIMA এসএমএর জন্য আরেকটি এসএমএর সমতুল্য, যা আরও ভাল মসৃণ প্রভাব ফেলে। যখন একটি স্বল্প-চক্রের এসএমএ উপর দীর্ঘ-চক্রের TRIMA অতিক্রম করে, তখন এটি সংক্ষিপ্ত-চক্রের গড়ের উপর একটি ব্রেক বোঝায় এবং এটি কেনা যায়। বিপরীতে, যখন একটি এসএমএ নীচে TRIMA অতিক্রম করে, তখন এটি সংক্ষিপ্ত-চক্রের গড়ের নীচে একটি ব্রেক বোঝায় এবং এটি বিক্রি করা যায়।
সুবিধা
এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হল যে এটি মুভিং এভারেজের প্রবণতা নির্ধারণের ক্ষমতা ব্যবহার করে, যা কার্যকরভাবে বাজার প্রবণতা সনাক্ত করতে পারে, স্বল্পমেয়াদী বাজার শব্দটি মুছে ফেলতে পারে এবং কম ও উচ্চ বিক্রয় করতে পারে। একক মুভিং এভারেজের তুলনায় এসএমএ এবং ট্রিমা সংমিশ্রণ ব্যবহারের ফলে ব্রেকিংয়ের নির্ভরযোগ্যতা বাড়তে পারে এবং ভুয়া ব্রেকিংয়ের সম্ভাবনা হ্রাস করতে পারে। এছাড়াও, মুভিং এভারেজ নিজেই ভাল মসৃণতা রয়েছে এবং একক স্টপ লস হওয়ার সম্ভাবনা হ্রাস করতে পারে।
ঝুঁকি
এই কৌশলটির প্রধান ঝুঁকি হল যে, মুভিং এভারেজ নিজেই দামের পরিবর্তনের পিছনে পড়ে থাকে এবং ট্রেন্ডের পূর্ববর্তী অংশটি মিস করতে পারে, যার ফলে দেরিতে প্রবেশ করা যায়। উপরন্তু, যখন বাজারে কোন স্পষ্ট ট্রেন্ড নেই, তখন এই কৌশলটি আরও বেশি ভুয়া ব্রেক তৈরি করে। অবশেষে, মুভিং এভারেজ কৌশলটি প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের উপর বেশি নির্ভর করে এবং যদি প্যারামিটারগুলি ভুলভাবে সেট করা হয় তবে এটি কৌশলটির কার্যকারিতাকে ব্যাপকভাবে প্রভাবিত করতে পারে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে উন্নত করা যেতে পারেঃ
চলমান গড়ের চক্রের প্যারামিটারগুলিকে অনুকূলিতকরণ, সর্বোত্তম চক্রের সমন্বয় খুঁজতে আরও বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি ব্যবহার করে।
ট্র্যাফিকের পরিমাপ বাড়ানো যাতে ট্র্যাফিকের পরিমাণ কম থাকলে ভুল সংকেত না দেওয়া যায়।
ট্রেন্ডিং ইন্ডিকেটর যেমন MACD এর সাথে মিলিত হয়ে স্থানীয় ট্রেন্ডিংয়ের বিচার করুন এবং পুনরাবৃত্ত ট্রেডিং এড়িয়ে চলুন।
বাজারের নির্দিষ্ট পর্যায়ে প্রবেশের সময় গতিশীলভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ চক্রের প্যারামিটারগুলির জন্য একটি অভিযোজিত চলমান গড় ব্যবহার করা হয়।
একাধিক সময়সীমার মধ্যে যাচাইকরণ করা হয়, উদাহরণস্বরূপ, শুধুমাত্র যখন ডে লাইন এবং 4 ঘন্টা লাইন অতিক্রম করা হয় তখনই ভর্তি বিবেচনা করা হয়।
সারসংক্ষেপ
চলমান গড় ক্রস লাইন কৌশল একটি সহজ ব্যবহারিক প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ কৌশল, যা মাঝারি এবং দীর্ঘ লাইনের পজিশন ট্রেডিংয়ের জন্য উপযুক্ত, যা প্রবণতার দিকটি কার্যকরভাবে সনাক্ত করতে পারে। তবে এই কৌশলটি কিছুটা পিছিয়ে রয়েছে, প্রবণতা বিচার সূচকগুলির সাথে মিলিত ফিল্টার অপ্টিমাইজেশনের প্রয়োজন, মিথ্যা সংকেতের সম্ভাবনা হ্রাস করুন। যদি প্যারামিটারটি সঠিকভাবে অপ্টিমাইজ করা হয় তবে এটি মূলধন রক্ষা করতে এবং বৃহত্তর প্রবণতার সুযোগগুলি দখল করতে পারে। এটি একটি কৌশলগত ধারণা যা গবেষণা এবং প্রয়োগের জন্য অত্যন্ত মূল্যবান।
/*backtest
start: 2022-10-31 00:00:00
end: 2023-11-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//TMA strategy I came across, uses sma to display entry/exit points for both margin and non margin trading. The buy/sell signals as well as syntax are hidden behind comments if you scroll down.
//Change the commented fields for margin or spot trading!
//@version=3
strategy("MP Rollercoaster Strat", overlay=true)
bgcolor ( color=black, transp=0, title='Blackground', editable=true)
x = input(close, "Red")
n = input(10, "periods")
trima = sma(sma(x,n), n)
kisa=input(5, "Green")
sma = sma(close, kisa)
bull = (sma>trima)
fill(plot(sma, color = green), plot(trima, color=red), bull ? green : red)
//Conditions
buy_signal = crossover(sma,trima)
sell_signal = crossunder(sma,trima)
plotshape(sell_signal, style=shape.triangleup, color = red, text="Short")
plotshape(buy_signal, style=shape.triangledown, color = green, text="Long")
//plotshape(sell_signal, style=shape.triangleup, color = red, text="Sell")
//plotshape(buy_signal, style=shape.triangledown, color = green, text="Buy")
alertcondition(sell_signal, title = 'Short', message = 'e= s= c=position b=long t=market l= | delay=30 | e= s= b=short l= t=market q=0.01')
alertcondition(buy_signal, title = 'Long', message = 'e= s= c=position b=short t=market l= | delay=30 | e= s= b=long l= t=market q=0.01')
//alertcondition(sell_signal, title = 'Sell', message = 'e= s= c=order b=buy | delay=3 | e= b=sell q=99% p=0.70% u=currency')
//alertcondition(buy_signal, title = 'Buy', message = 'e= s= c=order b=sell | delay=30 | e= b=buy q=80 p=0.1% u=currency')
testStartYear = input(2018, "From Year")
testStartMonth = input(4, "From Month")
testStartDay = input(1, "From Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
testStopYear = input(2019, "To Year")
testStopMonth = input(1, "To Month")
testStopDay = input(1, "To Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)
testPeriod() => true
if testPeriod()
if buy_signal
strategy.entry("Long", true)
if sell_signal
strategy.close("Long")