মোমেন্টাম-ভিত্তিক ট্রেডিং কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি শেয়ারের গতিশীল সূচক এবং লেনদেনের পরিমাণের উপর ভিত্তি করে ক্রয় এবং বিক্রয় সিদ্ধান্ত নেয়। যখন শেয়ারের দামের উত্থান-পতন ত্বরান্বিত হয় এবং লেনদেনের পরিমাণ বেড়ে যায়, তখন ক্রয় করা হয়; যখন শেয়ারের দামের পতন ত্বরান্বিত হয় এবং লেনদেনের পরিমাণ বেড়ে যায়, তখন বিক্রি করা হয়। এই কৌশলটি বাজারের জনসাধারণের কার্যকলাপের দ্বারা সৃষ্ট স্বল্পমেয়াদী মূল্যের গতিশীলতা ক্যাপচার করে।
কৌশল নীতি
শেয়ারের দামের পরিবর্তনের প্রবণতার শক্তি এবং ধারাবাহিকতা গতিশীলতা নির্ধারণ করে। এই কৌশলটি শেয়ারের দামের আগের দিনের পরিবর্তনের পরিমাণ গণনা করে মূল্যের গতিশীলতা নির্ধারণ করে। দাম ক্রমাগত বৃদ্ধি পেলে গতিশীলতা ইতিবাচক হয়; যখন দাম ক্রমাগত হ্রাস পায়, গতিশীলতা নেতিবাচক হয়। এই কৌশলটি একই সাথে লেনদেনের পরিমাণের সূচককে সংযুক্ত করে। লেনদেনের পরিমাণ সাম্প্রতিক 20 দিনের গড়ের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি হলে কেবলমাত্র ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত জারি করা হবে।
বিশেষ করে, ক্রয় শর্তটি গতিশীলতার সূচকে 0 এবং 20 দিনের গড় লেনদেনের পরিমাণের দ্বিগুণের বেশি লেনদেনের জন্য; বিক্রয় শর্তটি গতিশীলতার সূচকের নীচে 0 এবং 20 দিনের গড় লেনদেনের পরিমাণের দ্বিগুণের বেশি লেনদেনের জন্য। ক্রয়ের পরে স্টপ-অফটি ক্রয়ের দামের 0.8 গুণ এবং স্টপ-অফটি ক্রয়ের দামের 0.5 গুণ; বিক্রয়ের পরে স্টপ-অফ এবং স্টপ-অফটি বিপরীত।
কৌশলগত সুবিধা
এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হ’ল এটি বাজারের স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা এবং জনসাধারণের আচরণকে ক্যাপচার করে। যখন শেয়ারের দাম ক্রমাগত বৃদ্ধি বা হ্রাস পায়, তখন প্রচুর খুচরা বিক্রেতা এবং সংস্থাগুলি শক্তিশালী শেয়ারের দামের গতিশীলতা অনুসরণ করে। এটি স্ব-বর্ধিত স্বল্পমেয়াদী মূল্য প্রবণতা তৈরি করে। এই কৌশলটি এই বাজারের মনোভাবকে ধরে রাখে এবং অতিরিক্ত বিনিয়োগের আয় করে।
কৌশলগত ঝুঁকি
প্রথমত, শেয়ারের দামের স্বল্প-মেয়াদী ওঠানামা পুরোপুরি পূর্বাভাস দেওয়া এবং নিয়ন্ত্রণ করা যায় না। হঠাৎ ঘটনার কারণে দামের তীব্র বিপর্যয়ের ঝুঁকি রয়েছে, যখন ক্ষতির ব্যবস্থা পুরোপুরি ক্ষতি এড়াতে পারে না। দ্বিতীয়ত, লেনদেনের পরিমাণের ডেটার গুণমানের বৈষম্য রয়েছে। কিছু শেয়ারের লেনদেনের পরিমাণটি মানুষের দ্বারা পরিচালিত হওয়ার সম্ভাবনা পুরোপুরি বাদ দেওয়া যায় না, যার ফলে লেনদেনের সংকেতটি বিকৃত হয়। আবার, কেবলমাত্র দাম এবং লেনদেনের পরিমাণের উপর ভিত্তি করে বাজারের স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা সঠিকভাবে নিয়ন্ত্রণ করা যায় না। যখন বাজারে বড় আকারের কাঠামোগত পরিবর্তন হয় তখন কৌশলটির কার্যকারিতা প্রভাবিত হয়।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
আপনি আরও ডেটা উত্সের সাথে যুক্ত করার কথা বিবেচনা করতে পারেন যাতে কৌশলটি কার্যকর হয়। উদাহরণস্বরূপ, সোশ্যাল মিডিয়া এবং অন্যান্য ইন্টারনেট প্ল্যাটফর্মগুলিতে প্রাসঙ্গিক স্টক আলোচনার পরিমাণ। যখন কোনও স্টক সম্পর্কে প্রাসঙ্গিক আলোচনার পরিমাণ উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পায়, তখন ভবিষ্যতের শেয়ারের পরিবর্তনের ইঙ্গিত দেওয়া সম্ভব। এটি কৌশলটির সহায়ক ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত হিসাবে কাজ করতে পারে। এছাড়াও, শেয়ারের মৌলিক সূচক যেমন মার্কেট লিভারেজ, মার্কেট নেট রেট ইত্যাদির সাথে যুক্ত করার বিষয়টি বিবেচনা করা যেতে পারে। এটি মূল্য পরিবর্তনের টেকসইতা আরও যাচাই করতে এবং ভুল ব্যবসায়ের সম্ভাবনা হ্রাস করতে সহায়তা করে।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি শেয়ারের দামের গতিশীলতার সূচক এবং লেনদেনের পরিমাণের সূচকগুলির সমন্বিত পরিবর্তনগুলি ক্যাপচার করে বাজারের স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা এবং জনসাধারণের আচরণের বিচার করতে সক্ষম করে। বড় ডেটা এবং আচরণগত অর্থনীতির নীতিগুলির উপর ভিত্তি করে এই পরিমাণগত বিনিয়োগ কৌশলটি traditionalতিহ্যবাহী বিনিয়োগ কৌশলগুলির তুলনায় উচ্চ প্রত্যাশিত রিটার্ন রয়েছে। তবে একই সাথে ঝুঁকিগুলি পুরোপুরি বোঝা এবং প্রতিরোধ করা এবং কৌশলটির ইনপুট প্যারামিটারগুলিকে ক্রমাগত অপ্টিমাইজ করা প্রয়োজন, যাতে লেনদেনের কার্যকারিতা বাড়ানো যায়।
/*backtest
start: 2022-12-12 00:00:00
end: 2023-12-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy('Momentum and Volume Bot', overlay=true)
// Define strategy parameters
profit_target_percent = input(0.8, title='Profit Target (%)')
stop_loss_percent = input(0.5, title='Stop Loss (%)')
volume_threshold = input(2, title='Volume Threshold')
// Calculate momentum
momentum = close - close[1]
// Calculate average volume
avg_volume = ta.sma(volume, 20)
// Buy condition
buy_condition = ta.crossover(momentum, 0) and volume > avg_volume * volume_threshold
// Sell condition
sell_condition = ta.crossunder(momentum, 0) and volume > avg_volume * volume_threshold
// Strategy logic
strategy.entry('Buy', strategy.long, when=buy_condition)
strategy.entry('Sell', strategy.short, when=sell_condition)
// Set profit target and stop loss
strategy.exit('Take Profit/Stop Loss', from_entry='Buy', profit=close * profit_target_percent / 100, loss=close * stop_loss_percent / 100)
strategy.exit('Take Profit/Stop Loss', from_entry='Sell', profit=close * profit_target_percent / 100, loss=close * stop_loss_percent / 100)
// Plotting
plotshape(series=buy_condition, title='Buy Signal', color=color.new(color.green, 0), style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=sell_condition, title='Sell Signal', color=color.new(color.red, 0), style=shape.triangledown, size=size.small)