ইভিডব্লিউএমএ কৌশল অনুসরণ করে প্রবণতা

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১২-১২ ১৬ঃ০০ঃ৩৭
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি ইভিডব্লিউএমএ সূচকের উপর ভিত্তি করে একটি সহজ প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল হিসাবে ডিজাইন করা হয়েছে। এটি ইভিডব্লিউএমএ সূচক তৈরি করতে দ্রুত লাইন এবং ধীর লাইন ব্যবহার করে। যখন দ্রুত লাইন ধীর লাইনের উপরে অতিক্রম করে তখন একটি দীর্ঘ অবস্থান খোলা হবে এবং যখন দ্রুত লাইন ধীর লাইনের নীচে অতিক্রম করে তখন একটি শর্ট অবস্থান খোলা হবে, প্রবণতা অনুসরণ করতে।

কৌশলগত যুক্তি

এই কৌশলটির মূল সূচক হল ইভিডব্লিউএমএ, অর্থাৎ ইলাস্টিক ভলিউম ওয়েটেড মুভিং এভারেজ। এটি নিজের সময়কাল গণনা করে গতিশীলভাবে বাজারের প্রবণতা প্রতিফলিত করার জন্য মূল্য এবং ভলিউম উভয় তথ্য অন্তর্ভুক্ত করে।

বিশেষত, দ্রুত রেখার সময়কাল সাম্প্রতিক 10 বার এবং ধীর রেখার জন্য 20 বারের ভলিউমের যোগফল হিসাবে গণনা করা হয়। প্রতিটি বারের ইভিডব্লিউএমএ গণনা করা হয় (পূর্ববর্তী বারগুলি ইভিডব্লিউএমএ × (সময়কালের দৈর্ঘ্য - বর্তমান বারগুলির ভলিউম) + বর্তমান বারগুলির বন্ধ মূল্য × বর্তমান বারগুলির ভলিউম) / সময়কালের দৈর্ঘ্য। এইভাবে, এটি মূল্য এবং ভলিউম উভয় তথ্য একত্রিত করে।

যখন দ্রুত রেখা ধীর রেখার উপরে অতিক্রম করে, এটি নির্দেশ করে যে ক্রয় ক্ষমতা দীর্ঘ যেতে শক্তিশালী হচ্ছে। যখন দ্রুত রেখা ধীর রেখার নীচে অতিক্রম করে, এটি নির্দেশ করে যে বিক্রয় ক্ষমতা শর্ট যেতে শক্তিশালী হচ্ছে। দ্রুত এবং ধীর রেখার এই ধরনের সংমিশ্রণের সাথে, কৌশলটি প্রবণতা অনুসরণ করতে গতিশীলভাবে বাজারের প্রবণতা ক্যাপচার করতে পারে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হ'ল ইভিডব্লিউএমএ সূচকের গতিশীল সময়কালের নকশা যা মূল্য এবং ভলিউমের পরিবর্তনের জন্য দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানায়, যার ফলে রিয়েল টাইমে বাজারের প্রবণতা ক্যাপচার করা যায়, যা প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশলগুলির জন্য খুব উপযুক্ত। এছাড়াও, traditionalতিহ্যবাহী চলমান গড়ের তুলনায়, এটি মূল্য এবং ভলিউম উভয় তথ্যই অন্তর্ভুক্ত করে, যা মিথ্যা ব্রেকআউটগুলি ফিল্টার করতে পারে।

ঝুঁকি এবং সমাধান

এই কৌশলটির প্রধান ঝুঁকি হল ইভিডব্লিউএমএ সূচকের অনুপযুক্ত প্যারামিটার সেটিং। যদি দ্রুত এবং ধীর রেখাগুলির সময়গুলি সঠিকভাবে সেট করা না হয় তবে এটি অত্যধিক মিথ্যা সংকেত তৈরি করতে পারে। এছাড়াও, ট্রেন্ড অনুসরণকারী কৌশলগুলি নিজেই কিছু অসুবিধা রয়েছে যখন বাজারের প্রবণতা তীব্রভাবে বিপরীত হয়।

এই সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য, আমরা সর্বোত্তম সমন্বয় খুঁজে পেতে প্যারামিটারগুলি অনুকূল করতে এবং দ্রুত এবং ধীর রেখাগুলির গণনার সময়কাল সামঞ্জস্য করতে পারি। এছাড়াও, ক্ষতির ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য একটি স্টপ লস সেট করা যেতে পারে। গুরুত্বপূর্ণ ডেটা প্রকাশের মতো উল্লেখযোগ্য বাজারের বিপরীত হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে এমন সময় পয়েন্টগুলির আশেপাশে, আমরা এই সময়ের মধ্যে ব্যবসায় এড়ানোর জন্য সাময়িকভাবে কৌশল স্থগিত করার বিষয়টি বিবেচনা করতে পারি।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

এই কৌশলটির আরও অপ্টিমাইজেশনের জন্য জায়গা রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, সংকেতগুলি নিশ্চিত করতে ট্রেডিং ভলিউমের ব্রেকআউট, বলিংজার ব্যান্ড ইত্যাদির মতো অন্যান্য সূচকগুলি অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে, যার ফলে কৌশলটির স্থিতিশীলতা বৃদ্ধি পায়। এছাড়াও, অনুকূল পরামিতির মানগুলি বিভিন্ন পণ্য এবং সময়কালের মধ্যে পৃথক হতে পারে। রিয়েল-টাইম ডেটার উপর ভিত্তি করে পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করতে একটি অভিযোজনযোগ্য পরামিতি অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়া প্রতিষ্ঠিত করা যেতে পারে।

ট্রেডিংয়ের দিক থেকে, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য গতিশীল স্টপ লস, ট্রেলিং স্টপ লস এবং অন্যান্য উপায়গুলিও ডিজাইন করা যেতে পারে। উপরন্তু, একটি অভিযোজিত পরামিতি প্রক্রিয়া বিভিন্ন পণ্য এবং সময়কাল জুড়ে সর্বোত্তম পরামিতিগুলি পেতে সহায়তা করতে পারে।

সংক্ষিপ্তসার

এই কৌশলটি ইভিডব্লিউএমএ সূচকের গতিশীল সময়কালের নকশাটি ব্যবহার করে এবং কার্যকর প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল তৈরির জন্য ভলিউম তথ্য অন্তর্ভুক্ত করে। এটি মূল্য পরিবর্তনের জন্য দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে এবং বাজারের প্রবণতা ক্যাপচার করতে পারে। প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা ইত্যাদির মাধ্যমে কৌশলটির স্থিতিশীলতা আরও উন্নত করা যেতে পারে। এই কৌশলটির পিছনে যুক্তি উদ্ভাবনী এবং আরও অনুসন্ধান এবং প্রয়োগের মূল্যবান।

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

//@version=4
strategy("QuantNomad - EVWMA Cross Strategy", shorttitle="EVWMA Cross", overlay=true)

// Inputs
fast_sum_length = input(10, title = "Fast Sum Length", type = input.integer)
slow_sum_length = input(20, title = "Slow Sum Length", type = input.integer)

// Calculate Volume Period
fast_vol_period = sum(volume, fast_sum_length)
slow_vol_period = sum(volume, slow_sum_length)

// Calculate EVWMA
fast_evwma = 0.0
fast_evwma := ((fast_vol_period - volume) * nz(fast_evwma[1], close) + volume * close) / (fast_vol_period)

// Calculate EVWMA
slow_evwma = 0.0
slow_evwma := ((slow_vol_period - volume) * nz(slow_evwma[1], close) + volume * close) / (slow_vol_period)

// Plot 
plot(fast_evwma, title = "EVWMA Fast", linewidth = 2, color = color.red)
plot(slow_evwma, title = "EVWMA Slow", linewidth = 2, color = color.green)

// Strategy
strategy.entry("Long",   true, when = crossover(fast_evwma, slow_evwma))
strategy.entry("Short", false, when = crossunder(fast_evwma, slow_evwma))

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত