ডাবল মুভিং এভারেজ বোলিংজার ব্যান্ড ট্রেন্ড ট্র্যাকিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১২-২২ 14:54:20
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি ট্রেন্ড সনাক্তকরণ এবং প্রবেশের জন্য বোলিংজার ব্যান্ড এবং চলমান গড়ের সংমিশ্রণ ব্যবহার করে। এটি ট্রেন্ডিং মার্কেটে প্রবেশের জন্য কার্যকরভাবে বাজার প্রবণতা দিকনির্দেশগুলি সনাক্ত করতে বোলিংজার ব্যান্ডের ট্রেন্ড স্বীকৃতি ক্ষমতা এবং চলমান গড়ের ফিল্টারিং প্রভাবকে কাজে লাগায়।

কৌশলগত যুক্তি

  1. বাজার প্রবণতা দিকনির্দেশনা নির্ধারণের জন্য বোলিংজার চ্যানেল গণনা করুন

    • চ্যানেল ব্যান্ড গণনা করতে সর্বোচ্চ সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন নিম্ন ব্যবহার করুন
    • চ্যানেলের মাঝারি ব্যান্ড উচ্চ এবং নিম্ন গড়
    • চ্যানেলের মধ্যে মূল্যের অবস্থানের উপর ভিত্তি করে প্রবণতা দিক নির্ধারণ করুন
  2. স্টপ লস এবং বিপরীত সিগন্যালের জন্য উত্থানমুখী মোমবাতি শরীরের আকার গণনা করুন

    • উর্ধ্বমুখী মোমবাতি শরীর বন্ধ বিয়োগ খোলা পরম মান
    • N-period average of candle bodies, compare to current body for stop loss and reversal. মোমবাতিগুলির দেহগুলির এন-পেরিওড গড় গণনা করুন, স্টপ লস এবং বিপরীতের জন্য বর্তমান দেহের সাথে তুলনা করুন।
  3. প্রবণতা নিশ্চিতকরণের পর চ্যানেলের দিকে ট্রেড প্রবেশ করান

    • আপট্রেন্ডে নিম্ন ব্যাণ্ডের কাছাকাছি দীর্ঘ প্রবেশ
    • নিম্নমুখী প্রবণতায় উপরের ব্যান্ডের কাছে সংক্ষিপ্ত এন্ট্রি
  4. মিথ্যা সংকেত এড়ানোর জন্য ফিল্টারিংয়ের জন্য চলমান গড় ব্যবহার করুন

    • ক্লোজিং মূল্যের N-period চলমান গড় গণনা করুন
    • শুধুমাত্র চলমান গড়ের অগ্রগতির উপর সংকেত উৎপন্ন করুন

সুবিধা

  1. ব্যান্ড এবং চলমান গড়ের সমন্বয় করে প্রবণতা পদ্ধতিগতভাবে চিহ্নিত করা

    ব্যান্ডগুলি স্পষ্টভাবে মূল্য চ্যানেল এবং প্রবণতা দিক চিহ্নিত করে। চলন্ত গড়গুলি গোলমাল ফিল্টার করে। সংমিশ্রণটি বিরামবিহীন বাজার শক থেকে প্রতিরোধী শক্তিশালী প্রবণতা সনাক্তকরণকে সক্ষম করে।

  2. মোমবাতি শরীরের স্টপ লস দ্বারা কার্যকর ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ

    বর্তমান মোমবাতি শরীরকে ঐতিহাসিক গড়ের সাথে তুলনা করা স্টপ লস এবং পজিশন হ্রাসের জন্য প্রবণতা বিপরীততা সনাক্ত করে। কার্যকরভাবে কৌশল ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে।

  3. স্পষ্ট পরিমাণগত প্রবেশ এবং স্টপ লস নিয়ম

    প্রবেশের জন্য কঠোর চলমান গড় এবং চ্যানেল দিকের প্রয়োজনীয়তা। মোমবাতি শরীরের আকার স্টপ লস নিয়ম। পুরো সিস্টেমের প্রবেশ এবং প্রস্থান পরিষ্কার এবং পদ্ধতিগত করে তোলে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

  1. পরিসীমা-সীমাবদ্ধ বাজারে সম্ভাব্য ক্ষতি

    হুইপ-সাগিং মূল্য ব্যাণ্ডের চারপাশে দোলানো পুনরাবৃত্তি ছোটখাট ক্ষতির কারণ হতে পারে। পজিশন আকার হ্রাস করা উচিত যাতে ক্ষতির প্রভাব সীমিত হয়।

  2. শক্তিশালী প্রবণতার মধ্যে অকাল স্টপ লস

    স্বল্পমেয়াদী পুনরুদ্ধারগুলি শক্তিশালী আপট্রেন্ড / ডাউনট্রেন্ডে স্টপগুলি ট্রিগার করতে পারে। স্টপ লস প্রস্থটি ট্রেন্ডগুলি চালানোর জন্য শিথিল করা উচিত।

  3. খারাপ প্যারামিটার টিউনিং থেকে ভুল সংকেত

    অপ্টিমাম চলমান গড় এবং ব্যান্ড পরামিতিগুলি মিথ্যা সংকেত সৃষ্টি করতে পারে। সংকেত নির্ভরযোগ্যতার জন্য পরামিতিগুলি অপ্টিমাইজ করা উচিত।

উন্নতির সুযোগ

  1. চলমান গড় পুনর্বিবেচনা সময়কাল অপ্টিমাইজ করুন

    প্রবণতা পরিবর্তনের দ্রুত সনাক্তকরণের জন্য মসৃণতা হ্রাস করার জন্য সময়কাল সামঞ্জস্য করুন।

  2. বিকল্প স্টপ লস মেকানিজম পরীক্ষা করুন

    সর্বোত্তম সিস্টেম খুঁজে পেতে ট্রেলিং স্টপ, এটিআর স্টপ ইত্যাদি মূল্যায়ন করুন।

  3. মেশিন লার্নিং মডেল অন্তর্ভুক্ত করুন

    ট্রেন্ড এবং সিগন্যাল পূর্বাভাস বাড়ানোর জন্য বিস্তৃত ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ট্রেন মডেল।

সিদ্ধান্ত

এই কৌশলটি বোলিংজার ব্যান্ড এবং চলমান গড় ব্যবহার করে প্রবণতা সনাক্তকরণ এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের ভারসাম্য বজায় রাখে। পরিষ্কার প্রবেশ / প্রস্থান নিয়ম সহ পদ্ধতিগত পরিমাণগত পদ্ধতির ফলে নিয়ন্ত্রিত ঝুঁকির সাথে কার্যকর পুরষ্কার ক্যাপচার সম্ভব হয়। প্যারামিটার টিউনিং এবং মেশিন লার্নিং সংহতকরণের মাধ্যমে আরও উন্নতি দৃust়তা বাড়িয়ে তুলবে।


/*backtest
start: 2023-12-14 00:00:00
end: 2023-12-21 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/


//@version=2
strategy("Noro's Bands Scalper Strategy v1.3", shorttitle = "Scalper str 1.3", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100.0, pyramiding=0)

//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
takepercent = input(0, defval = 0, minval = 0, maxval = 1000, title = "take, %")
needct = input(false, defval = false, title = "Counter-trend entry")
len = input(20, defval = 20, minval = 2, maxval = 200, title = "Period")
needbb = input(true, defval = true, title = "Show Bands")
needbg = input(true, defval = true, title = "Show Background")
src = close

//PriceChannel 1
lasthigh = highest(src, len)
lastlow = lowest(src, len)
center = (lasthigh + lastlow) / 2

//Distance
dist = abs(src - center)
distsma = sma(dist, len)
hd = center + distsma
ld = center - distsma
hd1 = center + distsma / 2
ld1 = center - distsma / 2

//Trend
trend = close < ld and high < center ? -1 : close > hd and low > center ? 1 : trend[1]

//Lines
colo = needbb == false ? na : black
plot(hd, color = colo, linewidth = 1, transp = 0, title = "High band")
plot(center, color = colo, linewidth = 1, transp = 0, title = "center")
plot(ld, color = colo, linewidth = 1, transp = 0, title = "Low band")

//Background
col = needbg == false ? na : trend == 1 ? lime : red
bgcolor(col, transp = 80)

//Body
body = abs(close - open)
smabody = ema(body, 30)
candle = high - low

//Engulfing
min = min(open, close)
max = max(open, close)
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0
upeng = bar == 1 and bar[1] == -1 and min >= min[1] and max <= max[1] ? 1 : 0
dneng = bar == -1 and bar[1] == 1 and min >= min[1] and max <= max[1] ? 1 : 0

//Signals
up7 = trend == 1 and ((bar == -1 and bar[1] == -1) or (body > smabody and close < open)) ? 1 : 0
dn7 = trend == 1 and bar == 1 and bar[1] == 1 and close > strategy.position_avg_price * (100 + takepercent) / 100 ? 1 : 0
up8 = trend == -1 and bar == -1 and bar[1] == -1 and close < strategy.position_avg_price * (100 - takepercent) / 100 ? 1 : 0
dn8 = trend == -1 and ((bar == 1 and bar[1] == 1) or (body > smabody and close > open)) ? 1 : 0

if up7 == 1 or up8 == 1 
    strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : trend == -1 and needct == false ? 0 : na)

if dn7 == 1 or dn8 == 1
    strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : trend == 1 and needct == false ? 0 : na)

আরো