1. বর্গক্ষেত্র
  2. ওজনযুক্ত পরিমাণগত চলমান গড় ক্রসওভার ট্রেডিং কৌশল

ওজনযুক্ত পরিমাণগত চলমান গড় ক্রসওভার ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১২-০৬ ১২ঃ০৫ঃ০১
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটির নামওজনযুক্ত পরিমাণগত চলমান গড় ক্রসওভার কৌশলমূল ধারণাটি হল মূল্য, ট্রেডিং ভলিউম এবং অন্যান্য সূচকগুলির উপর ভিত্তি করে দ্রুত এবং ধীর লাইন ডিজাইন করা এবং যখন সোনার ক্রস এবং মৃত ক্রস তাদের মধ্যে ঘটে তখন ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত তৈরি করা।

কৌশলগত যুক্তি

এই কৌশলটির মূল সূচক হল পরিমাণগত চলমান গড় (QMA) । QMA একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে ওজনযুক্ত গড় মূল্য গণনা করে প্রবণতা দিক পরিমাপ করে। নিয়মিত চলমান গড়ের বিপরীতে, QMA এর দামের ওজন (ওজন = মূল্য * ট্রেডিং ভলিউম) সময়ের সাথে সাথে হ্রাস পাবে। সুতরাং, সর্বশেষ দামগুলির বৃহত্তর ওজন রয়েছে যা বাজারের পরিবর্তনের সাথে আরও দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে।

বিশেষত, এই কৌশলটি 25 দিনের সাথে দ্রুত QMA লাইন এবং 29 দিনের সাথে ধীর QMA লাইন তৈরি করে। এটি দ্রুত লাইনটি ধীর লাইনের উপরে অতিক্রম করার সময় ক্রয় সংকেত তৈরি করবে এবং দ্রুত লাইনটি ধীর লাইনের নীচে অতিক্রম করার সময় বিক্রয় সংকেত তৈরি করবে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

নিয়মিত চলমান গড়ের তুলনায় এই কৌশলটির নিম্নলিখিত সুবিধা রয়েছেঃ

  1. বাজারে আরও দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানানো, যা তাকে স্বল্পমেয়াদী সুযোগগুলি ধরতে সক্ষম করে।
  2. দাম এবং ট্রেডিং ভলিউম সহ একাধিক মাত্রা একত্রিত করুন, যা এটিকে আরও স্থিতিশীল করে তোলে।
  3. বিভিন্ন বাজারের পরিবেশের সাথে মানিয়ে নিতে নমনীয় প্যারামিটার সেটিং।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির কিছু ঝুঁকিও রয়েছেঃ

  1. স্বল্পমেয়াদী লেনদেনের উচ্চ ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি, যা লেনদেনের খরচ এবং স্লিপজ বৃদ্ধি করতে পারে।
  2. অতিরিক্ত প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের কারণে অতিরিক্ত ফিটিং।
  3. যখন ট্রেডিং ভলিউম অপর্যাপ্ত হয় তখন সূচক প্রভাব হ্রাস পেতে পারে।

উপরের ঝুঁকিগুলি ঘনত্বের যথাযথ সমন্বয়, কঠোরভাবে অগ্রগতির বিশ্লেষণ এবং অন্যান্য সূচক অন্তর্ভুক্ত করে হ্রাস করা যেতে পারে।

উন্নতির দিকনির্দেশ

এই কৌশলকে আরও উন্নত করার সুযোগ রয়েছেঃ

  1. QMA এর পরামিতিগুলিকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন যাতে এটি বাজারের অস্থিরতার সাথে স্বয়ংক্রিয়ভাবে অভিযোজিত হয়।
  2. ট্রেডিং সুযোগগুলিকে ভোল্টেবিলিটি এবং ট্রেডিং ভলিউমের মতো সূচক দিয়ে ফিল্টার করুন।
  3. একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস কৌশল যুক্ত করুন।

সিদ্ধান্ত

সাধারণভাবে, এটি একটি স্থিতিশীল স্বল্পমেয়াদী ট্রেডিং কৌশল। একক মূল্য গড়ের তুলনায়, এর সূচক বাজারে সরবরাহ-চাহিদা সম্পর্ককে আরও ভালভাবে প্রতিফলিত করতে পারে। সঠিক পরামিতি টিউনিং এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা সহ, এই কৌশলটি দীর্ঘমেয়াদে স্থিতিশীলভাবে কাজ করতে পারে এবং একটি ভাল মুনাফা অর্জন করতে পারে।

/*backtest
start: 2022-11-29 00:00:00
end: 2023-12-05 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Brad VWMACD Strategy 2233", overlay=false, max_bars_back=500,default_qty_type=strategy.percent_of_equity,commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.18, default_qty_value=100)

// === INPUT BACKTEST RANGE === 
FromMonth = input(defval = 9, 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 = 2017)
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 = 2017)

// === FUNCTION EXAMPLE ===
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"

// === INPUT SMA === 
//fastMA    = input(defval = 16, type = integer, title = "FastMA", minval = 1 )
//slowMA    = input(defval = 23, type = integer, title = "SlowMA", minval = 1)

fastMA    = input(defval = 25, title = "FastMA", minval = 1 )
slowMA    = input(defval = 29,  title = "SlowMA", minval = 1)

Long_period = slowMA
Short_period = fastMA
Smoothing_period = input(9, minval=1)
xLongMAVolPrice = ema(volume * close, Long_period) 
xLongMAVol = ema(volume, Long_period) 
xResLong = (xLongMAVolPrice * Long_period) / (xLongMAVol * Long_period)
xShortMAVolPrice = ema(volume * close, Short_period) 
xShortMAVol = ema(volume, Short_period) 
xResShort = (xShortMAVolPrice * Short_period) / (xShortMAVol * Short_period)
xVMACD = xResShort - xResLong
xVMACDSignal = ema(xVMACD, Smoothing_period)
nRes = xVMACD - xVMACDSignal
//plot(nRes*20+slowMA, color=blue, style = line )
//plot(3000, color=red, style = line )


// === SERIES SETUP ===

buy  = crossover( xVMACD,xVMACDSignal)     // buy when fastMA crosses over slowMA
sell = crossunder( xVMACD,xVMACDSignal)  // sell when fastMA crosses under slowMA


// === SERIES SETUP === 

//buy  = crossover(vwma(close, fastMA),7+vwma(close, slowMA))     // buy when fastMA crosses over slowMA
//sell = crossunder(vwma(close, fastMA),vwma(close, slowMA)-7)    // sell when fastMA crosses under slowMA

// === EXECUTION ===
strategy.entry("L", strategy.long, when = window() and buy)  // buy long when "within window of time" AND crossover
strategy.close("L", when = window() and sell)                // sell long when "within window of time" AND crossunder         

// === EXECUTION ===
strategy.entry("S", strategy.short, when = window() and sell)  // buy long when "within window of time" AND crossover
strategy.close("S", when = window() and buy)                // sell long when "within window of time" AND crossunder         

plotshape(window() and buy, style=shape.triangleup, color=green, text="up")
plotshape(window() and sell, style=shape.triangledown, color=red, text="down")
plot(xVMACD*100, title = 'FastMA', color = orange, linewidth = 2, style = line)  // plot FastMA
plot(xVMACDSignal*100, title = 'SlowMA', color = aqua, linewidth = 2, style = line)    // plot SlowMA
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত