কৌশল অনুসরণ করে ডাবল চলমান গড় প্রবণতা

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৩-১১-১৪ 16:56:21
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

ডাবল মুভিং এভারেজ ট্রেন্ড ফলোিং কৌশলটি দ্রুত এবং ধীর লাইন গঠনের জন্য দামের ডাবল এক্সপোনেনশিয়াল মুভিং এভারেজ গণনা করে। এটি ট্রেন্ড ফলোিং ট্রেডিং বাস্তবায়নের জন্য দুটি লাইনের ক্রসওভারের উপর ভিত্তি করে দামের প্রবণতা সনাক্ত করে। এই কৌশলটি ট্রেন্ড ফলোিংয়ের উপর ভিত্তি করে পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশলগুলির অন্তর্গত।

কৌশলগত যুক্তি

কৌশলটি প্রথমে দ্রুত এবং ধীর রেখা সহ দামের দ্বিগুণ এক্সপোনেনশিয়াল চলমান গড় গণনা করে। দ্রুত রেখার 4 টি সময়কাল রয়েছে এবং ধীর রেখার 8 টি সময়কাল রয়েছে। যখন দুটি লাইন ক্রস হয় তখন ট্রেডিং সংকেত উত্পন্ন হয়। যখন দ্রুত রেখা ধীর রেখার উপরে অতিক্রম করে, তখন একটি ক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়। যখন দ্রুত রেখা ধীর রেখার নীচে অতিক্রম করে, তখন একটি বিক্রয় সংকেত ট্রিগার হয়। এছাড়াও, কৌশলটি অতিরিক্ত ট্রেডিং সংকেত সরবরাহ করার জন্য এমএসিডি সূচকও গণনা করে। বিচ্ছিন্ন লাল এমএসিডি বারগুলি বিক্রয় সংকেত, যখন সম্মিলিত সবুজ বারগুলি ক্রয় সংকেত। দ্বৈত চলমান গড় এবং এমএসিডি সূচকগুলির ক্রসওভারকে সংযুক্ত করে, কৌশলটি ট্রেডিংয়ের প্রবণার অনুসরণ করার জন্য মূল্য প্রবণতা দিকগুলিকে একত্রিত করে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

প্রথমত, এই কৌশলটি লেনদেনের ব্যয় এড়াতে মূল্য প্রবণতা বরাবর ট্রেড করে। দ্বিতীয়ত, দ্বৈত চলমান গড় কিছু মূল্য গোলমাল ফিল্টার করে এবং দামের প্রবণতা মসৃণভাবে ক্যাপচার করে। এছাড়াও, চলমান গড় এবং এমএসিডি এর নমনীয় পরামিতি অপ্টিমাইজেশন কৌশলটিকে বিভিন্ন পণ্য এবং পরিবেশের সাথে খাপ খাইয়ে তোলে। অবশেষে, সহজ এবং পরিষ্কার যুক্তি এই কৌশলটিকে সহজেই বোঝা এবং বাস্তবায়ন করে, পরিমাণগত ট্রেডিং অ্যালগরিদম ডিজাইনের জন্য উপযুক্ত।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

কৌশলটি পরামিতি অপ্টিমাইজেশনের উপর নির্ভর করে। অনুপযুক্ত পরামিতি সেটিংগুলি অনেক মিথ্যা সংকেত তৈরি করতে পারে। উপরন্তু, দ্বৈত চলমান গড়ের বিলম্বিত প্রকৃতি মিসড টার্নিং পয়েন্টের কারণ হতে পারে। প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশলগুলিও আপট্রেন্ডগুলি তাড়া করতে এবং ডাউনট্রেন্ডগুলি হত্যা করতে প্রবণ, যা নির্দিষ্ট ঝুঁকি তৈরি করে। তদতিরিক্ত, ট্রেডিং পণ্যগুলির তরলতা এবং লেনদেনের ব্যয়ও কৌশলটির লাভজনকতাকে প্রভাবিত করবে। ঝুঁকি হ্রাস করতে, পরামিতিগুলি অনুকূলিত করা যেতে পারে, অতিরিক্ত ফিল্টার যুক্ত করা যেতে পারে এবং অবস্থান আকার নিয়ন্ত্রণ করা যেতে পারে।

উন্নতির দিকনির্দেশ

কৌশলটির নিম্নলিখিত দিকগুলি উন্নত করা যেতে পারেঃ

  1. সর্বোত্তম সমন্বয় খুঁজে পেতে দ্বৈত চলমান গড়ের সময়কালকে অনুকূল করুন।

  2. সিগন্যাল ফিল্টার করার জন্য আরএসআই এবং কেডি এর মতো অন্যান্য সূচক যুক্ত করুন এবং গুণমান উন্নত করুন।

  3. ট্রেন্ড রিভার্সনে ট্রেড থেকে বেরিয়ে আসার জন্য স্টপ লস কৌশল অন্তর্ভুক্ত করুন।

  4. ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য বাজারের অবস্থার উপর ভিত্তি করে পজিশনের আকারকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন।

  5. বিভিন্ন ট্রেডিং প্রোডাক্টের জন্য প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করা।

  6. কর্মক্ষমতা উন্নত করতে মেশিন লার্নিং এর মতো উন্নত কৌশল অন্তর্ভুক্ত করুন।

সিদ্ধান্ত

সংক্ষেপে, এটি একটি সহজ দ্বৈত চলমান গড় প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল। কৌশল যুক্তি সরল এবং বাস্তবায়ন করা সহজ। নমনীয় পরামিতি টিউনিং এটি একটি প্রারম্ভিক পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল হিসাবে উপযুক্ত করে তোলে। তবে, স্থিতিশীলতা এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ উন্নত করার জন্য প্রবণতা এবং সংকেত বিলম্বের ঝুঁকিগুলি আরও উন্নতির মাধ্যমে মোকাবেলা করা দরকার। সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি নতুনদের জন্য একটি দুর্দান্ত শেখার সুযোগ সরবরাহ করে এবং উন্নত কৌশলগুলির জন্য একটি ভিত্তি স্থাপন করে।


/*backtest
start: 2023-10-14 00:00:00
end: 2023-11-13 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 12/11/2017
// The SMI Ergodic Indicator is the same as the True Strength Index (TSI) developed by 
// William Blau, except the SMI includes a signal line. The SMI uses double moving averages 
// of price minus previous price over 2 time frames. The signal line, which is an EMA of the 
// SMI, is plotted to help trigger trading signals. Adjustable guides are also given to fine 
// tune these signals. The user may change the input (close), method (EMA), period lengths 
// and guide values.
// You can use in the xPrice any series: Open, High, Low, Close, HL2, HLC3, OHLC4 and ect...
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="SMI Ergodic Oscillator")
fastPeriod = input(4, minval=1)
slowPeriod = input(8, minval=1)
SmthLen = input(3, minval=1)
TopBand = input(0.5, step=0.1)
LowBand = input(-0.5, step=0.1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
// hline(0, color=gray, linestyle=dashed)
// hline(TopBand, color=red, linestyle=line)
// hline(LowBand, color=green, linestyle=line)
xPrice = close
xPrice1 = xPrice - xPrice[1]
xPrice2 = abs(xPrice - xPrice[1])
xSMA_R = ema(ema(xPrice1,fastPeriod),slowPeriod)
xSMA_aR = ema(ema(xPrice2, fastPeriod),slowPeriod)
xSMI = xSMA_R / xSMA_aR
xEMA_SMI = ema(xSMI, SmthLen)
pos = iff(xEMA_SMI < xSMI, -1,
	   iff(xEMA_SMI > xSMI, 1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )  
plot(xSMI, color=green, title="Ergotic SMI")
plot(xEMA_SMI, color=red, title="SigLin")

আরো