কিমিং ডাবল শিফট মিন রিভার্সন ট্রেডিং কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
HYE Mean Reversion SMA Strategy হল একটি ট্রেডিং কৌশল যা সরল চলমান গড় এবং অপেক্ষাকৃত দুর্বল সূচক ব্যবহার করে। এই কৌশলটি চলমান গড় থেকে দামের একটি নির্দিষ্ট পরিমাণে বিচ্যুত হওয়ার সময় ব্যবহার করা হয়, আরএসআই সূচক ফিল্টারিং সংকেতগুলির সাথে মিলিত হয়, যা ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত তৈরি করে, যা সংক্ষিপ্ত ট্রেডিং কৌশল।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি মূলত নিম্নলিখিত নিয়মের উপর ভিত্তি করেঃ
যখন 2-মেয়াদী সরল চলমান গড় 5 মেয়াদী সরল চলমান গড়ের তুলনায় 3% হ্রাস পায়, তখন শেয়ারের দাম গড় থেকে বিচ্যুত বলে বিবেচিত হয়, যা একটি ক্রয় সংকেত তৈরি করে;
যখন ২-পর্যায়ের সরল চলমান গড়ের উপর ৫-পর্যায়ের সরল চলমান গড়কে অতিক্রম করা হয়, তখন এটিকে মূল্য প্রত্যাবর্তনের গড় হিসাবে বিবেচনা করা হয়, যা বিক্রয় সংকেত তৈরি করে;
RSI এর 5 টি সময়ের চলমান গড়ের সাথে, RSI 30 এর নিচে থাকলে কেবলমাত্র একটি কেনার সংকেত তৈরি হয় এবং RSI 70 এর উপরে থাকলে বিক্রয় সংকেত তৈরি হয়, যার ফলে অপ্রয়োজনীয় লেনদেন এড়ানো যায়।
এই কৌশলটির মূল ধারণা হ’ল স্বল্পমেয়াদে দামের ওঠানামা ব্যবহার করে গড় মূল্যের পুনরুদ্ধারের সুযোগগুলি ধরা। যখন দামগুলি একটি নির্দিষ্ট পরিমাণে নেমে যায় তখন কেনা হয়, এবং যখন দামগুলি গড়ের কাছাকাছি ফিরে আসে তখন বিক্রি করে লাভ করা হয়। একই সাথে, আরএসআই সূচকটি ওভার-বিক্রয় ওভার-বিক্রয় সনাক্ত করতে এবং কিছু গোলমাল ট্রেডিং সংকেতগুলি ফিল্টার করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
কৌশলগত শক্তি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির কিছু সুবিধা রয়েছেঃ
এটি সহজ, বাস্তবায়ন করা সহজ, এবং নিরীক্ষণের খরচ কম।
মুভিং এভারেজ থেকে দামের বিচ্যুতির বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে, শর্ট লাইন গড়ের পুনরুদ্ধারের সুযোগগুলি ধরা এবং ইতিহাসে ফিরে দেখা;
আরএসআই সূচকগুলি কার্যকরভাবে গোলমালের লেনদেনকে ফিল্টার করে এবং উচ্চ ও নিম্নের অনুসরণ থেকে বিরত থাকে।
বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে সামঞ্জস্য রেখে প্যারামিটারগুলিকে নমনীয়ভাবে সামঞ্জস্য করা যায়;
আপনি বিভিন্ন পছন্দ অনুসারে কেবলমাত্র অতিরিক্ত, কেবলমাত্র ফরেক্স বা দ্বি-মুখী লেনদেন করতে পারেন।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির কিছু ঝুঁকিও রয়েছেঃ
রিভার্স ট্রেডিং নির্ভর করে মূল্যের মধ্যবর্তী স্থানে ফিরে আসার উপর, এবং যদি দামের তীব্র পরিবর্তন ঘটে তবে স্টপ লস ঝুঁকি বেশি থাকে;
ভুল প্যারামিটার সেট করলে ট্রেডিং খুব ঘন ঘন হতে পারে বা সুযোগ নষ্ট হতে পারে;
কৌশলগত কর্মক্ষমতা বাজারের সাথে সম্পর্কিত, এবং ক্রস এবং অস্থির বাজারে খারাপ।
প্রতিকারঃ
স্টপ লস সেট করুন এবং একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করুন।
প্যারামিটারগুলিকে ধীরে ধীরে অপ্টিমাইজ করুন এবং রিটার্ন রেট মূল্যায়ন করুন।
ইকুইটি সূচক বৃদ্ধির কৌশলগুলির সাথে সামঞ্জস্যতা।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে উন্নত করা যেতে পারেঃ
চলমান গড়ের বিভিন্ন সংমিশ্রণ পরীক্ষা করা এবং সর্বোত্তম প্যারামিটার খুঁজে বের করা;
অন্যান্য সূচকগুলির সাথে প্রবণতা চিহ্নিত করার চেষ্টা করা, যাতে কৌশলগুলি আরও ভালভাবে কাজ করতে পারে;
ক্রেডিট কমানোর জন্য, ক্রেডিট কমানোর জন্য, ক্রেডিট কমানোর জন্য, ক্রেডিট কমানোর জন্য।
“আমি মনে করি, আমাদের এই চুক্তির মাধ্যমে আমরা আমাদের দেশের অর্থনীতিকে আরও উন্নত করতে পারি।
মেশিন লার্নিং প্রযুক্তির সাথে মিলিত হয়ে স্বনির্ধারিত প্যারামিটার তৈরি করা।
সারসংক্ষেপ
ডাবল ডাইভারজেন্ট গড় রিটার্ন ট্রেডিং কৌশলটি একটি সহজ এবং ব্যবহারিক সংক্ষিপ্ত রেখাযুক্ত গড় রিটার্ন কৌশল। এটি দামের তুলনায় চলমান গড়ের বিচ্যুতি ব্যবহার করে ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে এবং আরএসআই সূচক দিয়ে শব্দটি ফিল্টার করে, যা রিটার্নের ক্ষেত্রে দুর্দান্ত। এই কৌশলটি সহজ, সহজেই কার্যকর করা যায়, এবং প্যারামিটারগুলিকে বাজারের পরিবেশের সাথে সামঞ্জস্য করে। এটি সংক্ষিপ্ত রেখা অনুসরণকারী গড় রিটার্নের বিনিয়োগকারীদের জন্য উপযুক্ত। তবে রিটার্নের অনিশ্চয়তা এবং স্টপ লস ঝুঁকি সম্পর্কেও সতর্কতা অবলম্বন করা উচিত এবং বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে সামঞ্জস্য রেখে যুক্তিসঙ্গতভাবে অপ্টিমাইজ করা দরকার। সামগ্রিকভাবে, কৌশলটি ট্রেডিংয়ের পরিমাণের জন্য একটি রেফারেন্স গড় রিটার্ন কৌশল টেম্পলেট সরবরাহ করে।
/*backtest
start: 2022-12-08 00:00:00
end: 2023-12-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// @version=4
strategy("HYE Mean Reversion SMA [Strategy]", overlay = true )
//Strategy inputs
source = input(title = "Source", defval = close)
tradeDirection = input(title="Trade Direction", type=input.string,
options=["Long Only", "Short Only", "Both"], defval="Long Only")
smallMAPeriod = input(title = "Small Moving Average", defval = 2)
bigMAPeriod = input(title = "Big Moving Average", defval = 5)
percentBelowToBuy = input(title = "Percent below to buy %", defval = 3)
percentAboveToSell = input(title = "Percent above to sell %", defval = 3)
rsiPeriod = input(title = "Rsi Period", defval = 2)
rsiLevelforBuy = input(title = "Maximum Rsi Level for Buy", defval = 30)
rsiLevelforSell = input(title = "Minimum Rsi Level for Sell", defval = 70)
longOK = (tradeDirection == "Long Only") or (tradeDirection == "Both")
shortOK = (tradeDirection == "Short Only") or (tradeDirection == "Both")
// Make input options that configure backtest date range
startDate = input(title="Start Date", type=input.integer,
defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth = input(title="Start Month", type=input.integer,
defval=1, minval=1, maxval=12)
startYear = input(title="Start Year", type=input.integer,
defval=2020, minval=1800, maxval=2100)
endDate = input(title="End Date", type=input.integer,
defval=31, minval=1, maxval=31)
endMonth = input(title="End Month", type=input.integer,
defval=12, minval=1, maxval=12)
endYear = input(title="End Year", type=input.integer,
defval=2021, minval=1800, maxval=2100)
inDateRange = true
//Strategy calculation
rsiValue = rsi(source, rsiPeriod)
rsiEMA = ema(rsiValue, 5)
smallMA = sma(source, smallMAPeriod)
bigMA = sma(source, bigMAPeriod)
buyMA = ((100 - percentBelowToBuy) / 100) * sma(source, bigMAPeriod)[0]
sellMA = ((100 + percentAboveToSell) / 100) * sma(source, bigMAPeriod)[0]
if(crossunder(smallMA, buyMA) and rsiEMA < rsiLevelforBuy and inDateRange and longOK)
strategy.entry("BUY", strategy.long)
if(crossover(smallMA, bigMA) or not inDateRange)
strategy.close("BUY")
if(crossover(smallMA, sellMA) and rsiEMA > rsiLevelforSell and inDateRange and shortOK)
strategy.entry("SELL", strategy.short)
if(crossunder(smallMA, bigMA) or not inDateRange)
strategy.close("SELL")