ডাবল মুভিং এভারেজ স্টপ লস কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি একটি দ্বি-চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে একটি স্টপ লস কৌশল। এটি দুটি চলমান গড়, একটি মূল গড় এবং একটি স্টপ লস লাইন ব্যবহার করে। মূল গড়ের চেয়ে বেশি দাম হলে লস করুন, স্টপ লস লাইন থেকে কম দাম হলে বন্ধ করুন; মূল গড়ের চেয়ে কম দাম হলে খালি করুন, এবং স্টপ লস লাইন থেকে বেশি দাম হলে খালি করুন। গতিশীলভাবে দামের সমন্বয় করে লস স্টপ করুন।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি একটি সাধারণ চলমান গড় ব্যবহার করে যার দৈর্ঘ্য len এবং মাস্টার গড় রেখা ma। তারপর ব্যবহারকারীর ইনপুট অনুযায়ী elpercent এবং espercent স্টপ শতাংশের উপর ভিত্তি করে el এবং es এর উপর ভিত্তি করে স্টপ শতাংশের উপর ভিত্তি করে স্টপ শতাংশের উপর ভিত্তি করে।
el = ma + (ma * elpercent / 100) es = ma + (ma * espercent / 100)
যেখানে elpercent এবং espercent প্রতিলিপি প্রধান গড়রেখার উপর থেকে নিচের দিকে বিচ্যুতির শতাংশ প্রতিনিধিত্ব করে।
এইভাবে তিনটি লাইন পাওয়া যায়: প্রধান গড় লাইন ma, বহু মাথা থামার লাইন el, খালি মাথা থামার লাইন es।
কৌশলটির লেনদেনের লজিক হলঃ
যদি বন্ধের মূল্য শূন্যের স্টপ লাইন el এর উপরে থাকে, তাহলে পজিশন খুলুন; যদি বন্ধের মূল্য শূন্যের স্টপ লাইন es এর নিচে থাকে, তাহলে পজিশন বন্ধ করুন।
যদি বন্ধের মূল্য শূন্যের স্টপ লাইন es এর নিচে থাকে, তাহলে পজিশন খালি করা হয়; যদি বন্ধের মূল্য শূন্যের স্টপ লাইন el এর উপরে থাকে, তাহলে পজিশন খালি করা হয়।
কৌশলগত সুবিধা
ডাবল মুভিং গড় ব্যবহার করে স্টপ লস স্টপ পয়েন্ট সেট করুন, যা ঝুঁকি কার্যকরভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে পারে।
প্রধান গড় লাইন দৈর্ঘ্য লেন এবং বিচ্যুতি শতাংশ elpercent, espercent কাস্টমাইজ করা যেতে পারে, বিভিন্ন বাজারের জন্য প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করতে পারে, এবং এটি অত্যন্ত অভিযোজিত।
একটি ক্ষতির ব্যবস্থা ব্যবহার করে, সময়মতো ক্ষতি বন্ধ করা যায় এবং ক্ষতির আরও বিস্তার এড়ানো যায়।
কৌশলগুলি সহজ এবং স্পষ্ট, সহজেই বোঝা যায় এবং নতুনদের জন্য উপযুক্ত।
আপনি একই সময়ে আরও কাজ করতে পারেন, এবং আপনি উভয় দিকের ব্যবসায়ের সুবিধা নিতে পারেন।
ঝুঁকি ও সমাধান
রিটার্নিং ডেটা ফিটনেস ঝুঁকি। চলমান গড় লাইন কৌশলটি historicalতিহাসিক ডেটা ফিটনেসের জন্য শক্তিশালী, রিয়েল-টাইম কার্যকারিতা ভিন্ন হতে পারে। সমাধানটি জটিল পরিবর্তনশীল বাজারে রিয়েল-টাইম যাচাইকরণ এবং রিয়েল-টাইমের পরিস্থিতি অনুসারে প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করে।
স্টপ পয়েন্টের খুব কাছে থাকার ঝুঁকি। যদি স্টপ পয়েন্টটি মূল গড়ের খুব কাছে সেট করা হয়, তবে স্বল্পমেয়াদী মূল্যের ওঠানামা দ্বারা স্টপ ক্ষতির সূত্রপাত হতে পারে। স্টপ দূরত্বটি যথাযথভাবে প্রসারিত করা যেতে পারে।
দ্বিপাক্ষিক লেনদেনের সাথে জড়িত আর্থিক চাপ। একই সাথে আরও লিকুইডিটি করার জন্য, জামিন হিসাবে পর্যাপ্ত তহবিল প্রস্তুত করা দরকার। আর্থিক চাপ নিয়ন্ত্রণের জন্য পজিশনটি যথাযথভাবে হ্রাস করা যেতে পারে।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের ঝুঁকি। বিভিন্ন বাজারের পরিস্থিতিতে প্যারামিটার সেটিংগুলি ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হতে পারে, প্যারামিটারগুলি অপ্টিমাইজ করতে সময় লাগে। মেশিন লার্নিং এবং অন্যান্য প্রযুক্তির সহায়ক প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন ব্যবহার করা যেতে পারে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
বাজারের প্রবণতা বোঝার জন্য আরও সূচক যুক্ত করার কথা বিবেচনা করা যেতে পারে, সিদ্ধান্ত গ্রহণের কার্যকারিতা বাড়ানোর জন্য। যেমন পরিমাণ সূচক, ওঠানামা সূচক ইত্যাদি।
মার্কেটের পরিবর্তনের সাথে সামঞ্জস্য রেখে স্বয়ংক্রিয় অপ্টিমাইজেশনের জন্য চলমান গড় দৈর্ঘ্যের লেন এবং স্টপ লস প্যারামিটারগুলি নিয়ে গবেষণা করা যেতে পারে।
ট্রেডিং প্রজাতির জন্য একটি ফিল্টার যোগ করা যেতে পারে, শুধুমাত্র ট্রেন্ডিং প্রজাতির মধ্যে ট্রেড করুন।
স্টপ-অফ পদ্ধতিটি ট্র্যাকিং স্টপ-অফ পদ্ধতিতে পরিবর্তন করা যেতে পারে, যেখানে স্টপ-অফ পয়েন্টটি রিয়েল-টাইমে মূল্যের সাথে সামঞ্জস্য করা যেতে পারে।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান মূল্যায়ন সিস্টেম তৈরি করা যেতে পারে, যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে বের করতে পারে।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটির সামগ্রিক চিন্তাভাবনাটি পরিষ্কার এবং সহজেই বোঝা যায়, দ্বি-চলমান গড় লাইন ব্যবহার করে ক্ষতি হ্রাস করা হয়, যা ঝুঁকি কার্যকরভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে পারে। কৌশলটি প্যারামিটার-নিয়ন্ত্রিত এবং অভিযোজিত হওয়ার মতো সুবিধাগুলি রয়েছে, তবে প্রতিক্রিয়া ডেটা ফিট, ক্ষতি হ্রাস দূরত্ব সেটিং ইত্যাদির মতো সমস্যাগুলিও রয়েছে। আরও অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে, এই কৌশলটি সহজেই রিয়েল-টাইমে একটি কার্যকর ক্ষতি হ্রাস কৌশল হতে পারে। এটি নতুনদের জন্য অ্যালগরিদম ট্রেডিং শেখার শুরুতে উপযুক্ত, অনুশীলনে ক্রমাগত উন্নত, ধীরে ধীরে একটি অনন্য ট্রেডিং সিস্টেম গঠন করে।
/*backtest
start: 2022-11-08 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2019
//@version=4
strategy(title = "Robot WhiteBox StopMA", shorttitle = "Robot WhiteBox StopMA", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(false, defval = false, title = "Short")
len = input(50)
src = input(ohlc4)
elpercent = input(5.0, minval = 0, maxval = 100, title = "Shift long, %")
espercent = input(-5.0, minval = -100, maxval = 0, title = "Shift short, %")
showlines = input(true, defval = true, title = "Show lines")
showbg = input(true, defval = true, title = "Show background")
//Levels
ma = sma(src, len)
el = ma + ((ma / 100) * elpercent)
es = ma + ((ma / 100) * espercent)
//Lines
colel = showlines ? color.lime : na
colma = showlines ? color.blue : na
coles = showlines ? color.red : na
plot(el, color = colel, offset = 1)
plot(ma, color = colma, offset = 1)
plot(es, color = coles, offset = 1)
//Background
trend = 0
trend := high > el[1] ? 1 : low < es[1] ? -1 : trend[1]
colbg = showbg == false ? na : trend == 1 ? color.lime : trend == -1 ? color.red : na
bgcolor(colbg, transp = 80)
//Trading
if ma > 0
strategy.entry("Long", strategy.long, needlong ? na : 0, stop = el)
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort ? na : 0, stop = es)