দ্বৈত মুভিং এভারেজ ট্রেন্ড অনুসরণ কৌশল
ওভারভিউ
ডাবল মুভিং এভারেজ ট্রেন্ড ট্র্যাকিং কৌশল দামের ডাবল সূচক মুভিং এভারেজ গণনা করে একটি দ্রুত লাইন এবং একটি ধীর লাইন গঠন করে এবং দুটি লাইনের ক্রস ফর্ম্যাট অনুসারে মূল্যের প্রবণতা বিচার করে ট্রেন্ড ট্র্যাকিংয়ের জন্য ট্রেডিংয়ের কৌশল। এই কৌশলটি ট্রেন্ড ট্র্যাকিংয়ের উপর ভিত্তি করে একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি প্রথমে দামের দ্বিগুণ সূচকীয় চলমান গড় গণনা করে, যার মধ্যে দ্রুত লাইন এবং ধীর লাইন রয়েছে। দ্রুত লাইনের প্যারামিটারটি 4 টি চক্র এবং ধীর লাইনের প্যারামিটারটি 8 টি চক্র। যখন দুটি লাইন ক্রস হয় তখন একটি কেনা এবং বিক্রি সংকেত তৈরি হয়। যখন দ্রুত লাইনটি নীচের থেকে ধীর লাইনটি অতিক্রম করে তখন একটি কেনা সংকেত তৈরি হয়; যখন দ্রুত লাইনটি নীচের থেকে ধীর লাইনটি অতিক্রম করে তখন একটি বিক্রয় সংকেত তৈরি হয়।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
প্রথমত, এই কৌশলটি দামের প্রবণতা অনুসারে বাণিজ্য করতে পারে এবং লেনদেনের ব্যয় এড়াতে পারে। দ্বিতীয়ত, ডাবল-মোবাইল গড় লাইন দামের আংশিক গোলমালকে ফিল্টার করে, যাতে দামের প্রবণতা সহজেই ধরা যায়। দ্বিতীয়ত, এই কৌশলটির প্যারামিটারগুলি অনুকূলিতকরণের জন্য নমনীয়, চলমান গড় লাইন চক্র এবং এমএসিডি প্যারামিটারগুলি বিভিন্ন জাত এবং প্যারামিটারগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে। অবশেষে, কৌশলটির যুক্তিটি সহজ এবং পরিষ্কার, সহজেই বোঝা যায় এবং বাস্তবায়ন করা যায়, পরিমাণযুক্ত লেনদেনের জন্য উপযুক্ত অ্যালগরিদম ডিজাইন করা যায়।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটি প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের উপর নির্ভর করে, যদি প্যারামিটারগুলি ভুলভাবে সেট করা হয় তবে প্রচুর পরিমাণে ভুল সংকেত তৈরি হবে। এছাড়াও, ডাবল মুভিং গড়টি পিছিয়ে রয়েছে এবং দামের বিপরীত বিন্দুটি মিস করতে পারে। এছাড়াও, প্রবণতা ট্রেডিং সহজেই একটি প্যাটার্ন তৈরি করতে পারে যা উচ্চতা অনুসরণ করে এবং পতনকে হত্যা করে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে উন্নত করা যেতে পারেঃ
-
ডাবল মুভিং মিডলিনের পিরিয়ড প্যারামিটারগুলি অপ্টিমাইজ করুন, সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজুন
-
অন্যান্য সূচক ফিল্টার সংকেত যোগ করুন, যেমন RSI, KD ইত্যাদি, সংকেত গুণমান উন্নত
-
ট্রেন্ডের বিপরীতমুখী প্রবণতা দেখা দিলে সময়মতো স্টপ লস করার কৌশল বাড়ানো
-
বাজারের গতিশীলতার উপর ভিত্তি করে পজিশনের আকার পরিবর্তন করুন, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করুন
-
বিভিন্ন লেনদেনের প্রজাতির জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে
-
উন্নত কৌশল যেমন মেশিন লার্নিং এর সাথে মিলিত হয়
সারসংক্ষেপ
সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি একটি সহজ প্রবণতা-অনুসরণ কৌশল যা দ্বি-চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে। কৌশলটি পরিষ্কার, বাস্তবায়নে সহজ, প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করার জন্য নমনীয় এবং এটি পরিমাণগত ব্যবসায়ের প্রবেশের কৌশল হিসাবে উপযুক্ত। তবে এই কৌশলটি ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ এবং স্থিতিশীলতা বাড়ানোর জন্য আরও অপ্টিমাইজেশনের প্রয়োজন। সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি নতুনদের জন্য একটি ভাল সুযোগ দেয়।
/*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 - 1