পরিমাণগত গোল্ডেন ক্রস কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি কাস্টমাইজড নেট ভলিউম সূচক গণনা করে স্বর্ণের ক্রস ক্রয় এবং মৃত ফর্ক বিক্রয়ের ট্রেডিং কৌশলটি বাস্তবায়ন করে। এই কৌশলটি প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশলগুলির মধ্যে একটি।
কৌশল নীতি
কৌশলটির কেন্দ্রীয় যুক্তি হল কাস্টমাইজড নেট ভলিউম ((এনভি) সূচকগুলি গণনা করা। এনভি সূচকগুলি দামের পরিবর্তনের দিকটি বিচার করে, যদি ইতিবাচক হয় তবে দিনের লেনদেনের পরিমাণ গ্রহণ করে, যদি নেতিবাচক হয় তবে দিনের লেনদেনের পরিমাণ নেতিবাচক হয় এবং যদি কোনও পরিবর্তন না হয় তবে 0 গ্রহণ করে। এইভাবে দামের পরিবর্তন এবং লেনদেনের পরিমাণের মধ্যে সম্পর্ককে আরও স্পষ্টভাবে প্রতিফলিত করা যায়।
এর পরে, কৌশলটি এনভি সূচকের 3-দিনের সরল চলমান গড় গণনা করে, যথাক্রমে সোনার ক্রস লাইন এবং ডাই ফোর লাইন হিসাবে। যখন এনভি সূচক নীচে থেকে উপরে সোনার ক্রস লাইনটি ভেঙে দেয়, তখন অতিরিক্ত করুন; যখন এনভি উপরে থেকে নীচে ডাই ফোর লাইনটি ভেঙে দেয়, তখন শূন্য করুন।
এছাড়াও, কৌশলটি একটি প্যারামিটারাইজড স্টার্ট-আপ টাইম সেট করে যাতে ট্রেডিংয়ের সময় নিয়ন্ত্রণ করা যায়।
কৌশলগত সুবিধা
এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হ’ল কৌশলটি সহজ, সহজেই বোঝা যায়, প্যারামিটার সেটিং নমনীয়, কাস্টমাইজযোগ্য ট্রেডিং জাত, ট্রেডিং সময় ইত্যাদি। এছাড়াও, এই কৌশলটি প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশলগুলির মধ্যে একটি, যা কার্যকরভাবে মূল্যের প্রবণতা ক্যাপচার করতে পারে, ব্যবসায়ের ফ্রিকোয়েন্সি হ্রাস করতে পারে এবং উচ্চতর মুনাফা অর্জন করতে পারে।
কৌশলগত ঝুঁকি
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত ঝুঁকির সাথে জড়িতঃ
ট্রেডিং কৌশল অনুসরণ করে, সময়মত মূল্য পরিবর্তনের প্রবণতাগুলির প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে না। কিছু ট্রেডিং সুযোগ মিস করা বা সময়মত ক্ষতি বন্ধ করতে পারে না।
কোয়ান্টাম গোল্ড ক্রস নিজেই একটি নির্দিষ্ট পিছিয়ে রয়েছে, যার ফলে দেরিতে প্রবেশের ফলে ক্ষতির পরিমাণ বাড়তে পারে।
মার্কেট শব্দকে কার্যকরভাবে ফিল্টার করতে না পারায়, এটি সহজেই ফাঁদে পড়তে পারে।
ডায়নামিক মুভিং এভারেজ ব্যবহার করে অন্যান্য সূচকগুলির সাথে মিলিত হয়ে ঝুঁকি কমানো যায়।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে উন্নত করা যেতে পারেঃ
একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য একটি স্টপ স্ট্র্যাটেজি তৈরি করুন, যেমন মোবাইল স্টপ, ওভার নাইট স্টপ ইত্যাদি।
ফিল্টারিং সূচক যোগ করুন, MACD, KDJ এবং অন্যান্য সূচকগুলি ব্যবহার করে ত্রুটির সংকেতগুলি ফিল্টার করুন এবং কৌশল স্থিতিশীলতা উন্নত করুন।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান, জেনেটিক্যাল অ্যালগরিদম, মারকভ চেইন ইত্যাদির মাধ্যমে সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় অনুসন্ধান করে।
কৌশলগত সমন্বয়, অন্যান্য অপ্রাসঙ্গিক কৌশলগুলির সাথে সমন্বয় করে, ঝুঁকিকে আরও বিচ্ছিন্ন করতে পারে এবং সামগ্রিক রিটার্নের হার বাড়িয়ে তুলতে পারে।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি সহজ এবং কার্যকর প্রবণতা অনুসরণ করে, যদিও কিছু পরিমাণে পিছিয়ে রয়েছে, তবে প্যারামিটার সেটিংটি নমনীয় এবং সহজেই বোঝা যায়, এটি একটি কৌশল যা নতুনদের অনুশীলনের জন্য উপযুক্ত। ক্রমাগত অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে, কৌশলটির কার্যকারিতা এবং ঝুঁকি হ্রাসের জন্য ধীরে ধীরে উন্নতি করা যেতে পারে।
/*backtest
start: 2023-11-14 00:00:00
end: 2023-11-15 03:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy(title="@DankCoins - Customized Net Volume")
src = input(defval = close, title = "VA Source")
nv = change(src) > 0 ? volume : change(src) < 0 ? -volume : 0*volume
// Inputs //
VHigh = input(defval = 50, title = "VHigh Amount")
VLow = input(defval = -50, title = "VLow Amount")
// === INPUT BACKTEST RANGE ===
FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear = input(defval = 2018, title = "From Year", minval = 2012)
ToMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2012)
MAV1 = sma(volume, 3)
MAV2 = -sma(volume, 3)
enterShort = crossunder(nv, MAV1)
exitShort = crossunder(nv, MAV2)
enterLong = crossover(nv, MAV2)
exitLong = crossover(nv, MAV1)
// Time Function
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => time >= start and time <= finish ? true : false // create function "within window of time"
strategy.entry(id="Long Entry", long=true, when=enterLong and window())
strategy.entry(id="Short Entry", long=false, when=enterShort and window())
strategy.exit("Exit Long", from_entry = "Long Entry", when=exitLong and window())
strategy.exit("Exit Short", from_entry = "Short Entry", when=exitShort and window())
// Plot
plot(nv, color=blue, title="NV")
plot(VHigh, color=red)
plot(VLow, color=red)
plot(MAV1, color=green)
plot(MAV2, color=green)