ডাবল মুভিং এভারেজ রিভার্সাল কৌশল ব্যবহার করা
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি একটি সংক্ষিপ্ত লাইন ট্রেডিং কৌশল যা বাজারকে বিপরীত করার জন্য দ্বিগুণ সমান্তরাল ব্যবহার করে। এটি পূর্ববর্তী তিনটি কে লাইনের বন্ধের সম্পর্কটি বিচার করে তা নির্ধারণ করে যে এটি বর্তমানে একটি উত্থান বা পতনের প্রবণতা রয়েছে। যখন কোনও প্রবণতা পরিবর্তিত হয়, তখন যথাযথভাবে অতিরিক্ত স্বল্প ব্যবসায়ের ব্যবস্থা করা হয়। একই সাথে, কৌশলটি সহজ চলমান গড়কে স্বল্প ব্যবসায়ের সংকেতগুলি ফিল্টার করার জন্য ব্যবহার করে, ব্যবসায়ের ঝুঁকি হ্রাস করে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি মূলত সিদ্ধান্ত নিয়েছে যে সূচকটি প্রথম তিনটি কে লাইনের সমাপ্তির দামের সম্পর্ক। যদি প্রথম তিনটি কে লাইনগুলি নেতিবাচক হয় তবে সিদ্ধান্ত নেওয়া হবে যে এটি বর্তমানে একটি নিম্নমুখী প্রবণতা রয়েছে; যদি প্রথম তিনটি কে লাইনগুলি উত্তাল হয় তবে সিদ্ধান্ত নেওয়া হবে যে এটি বর্তমানে একটি উত্থানমুখী প্রবণতা রয়েছে। যখন নিম্নমুখী প্রবণতা পরে একটি বড় উত্তাল লাইন আসে, তখন আরও কিছু করুন; যখন একটি বড় উত্তাল প্রবণতা পরে একটি বড় উত্তাল লাইন আসে, তখন খালি করুন।
লজিক অনুযায়ী, যদি প্রথম তিনটি K-লাইনই শূন্য হয় এবং শেষ K-লাইনটি বড় শূন্য হয়, তাহলে লজিক অনুসারে লজিক অনুসারে লজিক অনুসারে লজিক অনুসারে লজিক অনুসারে লজিক অনুসারে লজিক অনুসারে লজিক অনুসারে।
খালি করার সুনির্দিষ্ট বিচার লজিকটি হলঃ যদি প্রথম তিনটি কে লাইনটি সূর্যের রেখা হয় এবং শেষ কে লাইনটি বড় সূর্যের রেখা হয় এবং দামটি সরল চলমান গড়ের চেয়ে কম হয় তবে খালি করা উচিত। সমতল অবস্থানের বিচার লজিকটি হল যখন দামটি পূর্ববর্তী কে লাইনের সর্বনিম্ন পয়েন্টে পড়ে তখন সমতল অবস্থান।
চলমান গড় দৈর্ঘ্য এবং আয়তন ব্যবহারকারী দ্বারা ইনপুট সেট করা হয়।
কৌশলগত সুবিধা
K-রেখার আকৃতি ব্যবহার করে বাজারের বিপর্যয় চিহ্নিত করুন, ট্রেন্ডে একে অপরকে অনুসরণ করা এড়িয়ে চলুন এবং ক্ষতি হ্রাস করুন।
চলমান গড় ফিল্টারিং সংকেতের সাথে মিলিত, লক্ষ্যমাত্রার লাইনে অকাল ফাঁকা হওয়া এড়াতে।
এই নীতিমালাটি সহজ, স্পষ্ট এবং সহজে বোঝা যায় এবং পরিবর্তন করা যায়।
বিভিন্ন জাত এবং সময়কালের জন্য কাস্টমাইজযোগ্য প্যারামিটার।
কিছু শর্তে, এটি স্বল্পমেয়াদী সামঞ্জস্যের সুযোগকে সময়মত কাজে লাগাতে সহায়ক।
কৌশলগত ঝুঁকি
বাজারে ক্রমাগত তিনটি বড় ক্যানিন বা বড় ইয়ান লাইনের মিথ্যা বিপর্যয় দেখা দিতে পারে, এই সময়ে প্রবেশ বন্ধ হয়ে যায়। এই ঝুঁকি কমাতে আরও কঠোর বিপর্যয়ের শর্ত স্থাপন করা যেতে পারে।
বিপরীতমুখী ব্যর্থতার পরে সহজে পিছু হটানো যায়। ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস সেট করা যেতে পারে।
প্যারামিটার সেট না করা হলে, আপনি খুব ঘন ঘন খেলতে পারেন বা সুযোগ হারাতে পারেন। আপনার প্যারামিটারগুলি বারবার পরীক্ষা করা উচিত।
বড় প্যাকেজ কাঁপানো হলে, সহজেই ধরা পড়ে। ভুল বিচার এড়াতে ইয়েন এবং নাইন বিচারক মানদণ্ড বাড়িয়ে তুলতে পারে।
কৌশল অপ্টিমাইজেশন
আরও জটিল সূচক ব্যবহার করে কে-লাইন আকৃতির বিচার বিপরীত, যেমন BOLL, MACD ইত্যাদি, বিচার নির্ভুলতা উন্নত করতে পারে।
ভলিউম বা অস্থিরতার মতো সূচকগুলিকে K-লাইন আকৃতির সাথে যুক্ত করুন যাতে ভলিউম ফাঁকা থাকে।
স্টপ লজিক যুক্ত করুন। স্টপ বা ট্র্যাকিং স্টপ সেট করুন।
প্যারামিটারগুলিকে অপ্টিমাইজ করুন এবং সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে বের করুন।
আরও বেশি প্রজাতি এবং সময়কালের তথ্য পরীক্ষা করে সেরা পরিবেশের সন্ধান করুন।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি সামগ্রিকভাবে একটি সাধারণ সংক্ষিপ্ত লাইন কৌশল যা সহজ সূচক ব্যবহার করে বাজারের স্বল্পমেয়াদী বিপর্যয়কে ক্যাপচার করে। এর সুবিধাগুলি সহজেই বোঝা যায়, লজিক পরিষ্কার এবং কিছু অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে ভাল ফলাফল পাওয়া যায়। তবে কিছু সাধারণ বিপর্যয় কৌশল ঝুঁকিও রয়েছে। স্টপ লস, কঠোর বিপর্যয় শর্তাদি বিচার এবং অন্যান্য উপায়ে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের প্রয়োজন। এই কৌশলটি পরিমাণগত ব্যবসায়ের প্রবেশদ্বার কৌশল হিসাবে শিখতে এবং অনুশীলন করতে পারে।
/*backtest
start: 2023-12-07 00:00:00
end: 2023-12-14 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © stormis
// Based on strategy by hackertrader (original idea by QuantpT)
//@version=5
strategy(title="Mean reversion", shorttitle="MeanRev", precision=16 , overlay=true)
moveLimit = input(70)
maLength = input(200)
ma = ta.sma(close, maLength)
downBar = open > close
isThreeDown = downBar and downBar[1] and downBar[2]
isThreeUp = not downBar and not downBar[1] and not downBar[2]
isBigMoveDown = ((open - close) / (0.001 + high - low)) > moveLimit / 100.0
isBigMoveUp = ((close - open) / (0.001 + high - low)) > moveLimit / 100.0
isLongBuy = isThreeDown and isBigMoveDown
isLongExit = close > high[1]
isShortBuy = isThreeUp and isBigMoveUp
isShortExit = close < low[1]
strategy.entry("Entry Long", strategy.long, when=isLongBuy)
strategy.close("Entry Long", when=isLongExit)
strategy.entry("Entry Short", strategy.short, when=close < ma and isShortBuy)
strategy.close("Entry Short", when=isShortExit)
plot(ma, color=color.gray)