নিম্ন লেগ ট্রিপল মুভিং গড় দ্রুত ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১২-২৫ 14:24:38
ট্যাগঃ

এই কৌশলটির নাম Low Lag Triple Moving Average Fast Trading Strategy। এর মূল ধারণা হল বিভিন্ন পরামিতি এবং কম লেগ ডিজাইনের সাথে তিনটি চলমান গড়ের সোনার ক্রস এবং মৃত্যুর ক্রসের উপর ভিত্তি করে প্রবেশ এবং প্রস্থান নির্ধারণ করা।

কৌশল নীতি

কৌশলটি 12-, 26-, এবং 55-অবধি নিম্ন-বিকল্পের টিইএমএ সহ তিনটি নিম্ন-বিকল্প চলমান গড় ব্যবহার করে। এই তিনটি এমএ দ্রুত, মাঝারি এবং ধীর এমএ প্রতিনিধিত্ব করে। যখন দ্রুত এমএ মাঝারি এমএ অতিক্রম করে, তখন একটি ক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়। যখন দ্রুত এমএ মাঝারি এমএ এর নীচে অতিক্রম করে, তখন একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়। বাজারে প্রবেশ এবং প্রস্থান পয়েন্ট নির্ধারণের জন্য তিনটি এমএর ক্রসওভার ব্যবহার করে উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং অর্জন করা যেতে পারে।

টেমপ্লেট ফাংশন tema (()) কম-ল্যাগ টিইএমএ গণনা করার জন্য কোডে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে। এর গণনার সূত্রটি হ'লঃ টিইএমএ = 2 * ইএমএ - ইএমএ ((ইএমএ) । এটি গণনার জন্য ডাবল এক্সপোনেনশিয়াল চলমান গড় ইডব্লিউএমএ ব্যবহার করে। মূলত এটি একটি ডাবল মসৃণ ইএমএ যার মূল গুণটি হ্রাসের প্রভাবকে ব্যাপকভাবে হ্রাস করে। সুতরাং এটি দামের পরিবর্তনের দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে এবং ট্রেডিং সংকেতগুলির সময়মততা উন্নত করতে পারে।

বিশেষত, এই কৌশলটির প্রবেশের নিয়মগুলি হলঃ যখন দ্রুত এমএ মাঝারি এমএ অতিক্রম করে এবং দ্রুত এমএ ধীর এমএ এর উপরে থাকে, তখন একটি ক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়। যখন দ্রুত এমএ মাঝারি এমএ এর নীচে অতিক্রম করে এবং দ্রুত এমএ ধীর এমএ এর নীচে থাকে, তখন একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হ'ল এন্ট্রি এবং আউটপুটগুলি দ্রুত এবং নির্ভুলভাবে নির্ধারিত হয়। তিনটি এমএ-র নিম্ন-বিকল্প নকশা বিলম্বের প্রভাবকে ব্যাপকভাবে হ্রাস করে যাতে তারা দ্রুত মূল্য পরিবর্তনের প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে। এছাড়াও, সংকেতগুলি নির্ধারণের জন্য তিনটি এমএ-র ক্রসওভার ব্যবহার করে মিথ্যা সংকেতগুলি এড়ানো যায়।

এছাড়াও, এই কৌশলটি স্বল্পমেয়াদী মূল্যের ওঠানামা থেকে লাভ অর্জনের জন্য উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংয়ের জন্য উপযুক্ত। দ্রুত প্রবেশ এবং প্রস্থানগুলির মাধ্যমে এটি উচ্চ অস্থিরতার বাজার থেকে লাভ করতে পারে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

সর্বাধিক ঝুঁকি হ'ল অতি স্বল্পমেয়াদী হুইপসগুলি ঘটতে পারে। নিম্ন-ল্যাগ ডিজাইনের দামের পরিবর্তনের উচ্চ সংবেদনশীলতার কারণে, কিছু বাজার উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি দোলের অভিজ্ঞতা অর্জন করতে পারে। তারপরে হুইপসগুলি খুব সম্ভবত ঘটবে।

এছাড়াও, উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংয়ের জন্য তুলনামূলকভাবে উচ্চ কমিশন এবং স্লিপিং খরচ প্রদানের প্রয়োজন হয়। যদি লাভের ক্ষমতা অপর্যাপ্ত হয়, তাহলে ট্রেডিং খরচ থেকে ক্ষতির সম্মুখীন হওয়া সহজ।

এই কৌশলটি হ'ল ট্রেডারকে স্টপ লস আপডেট করতে এবং সময়মতো মুনাফা নেওয়ার জন্য শক্তিশালী রিয়েল-টাইম মনিটরিং ক্ষমতা থাকতে হবে।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

কৌশলটি নিম্নলিখিত দিক থেকে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ

  1. বিভিন্ন বাজারের বৈশিষ্ট্যের সাথে আরও ভালভাবে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য তিনটি এমএ-র সময়কালের পরামিতিগুলিকে অনুকূল করা।

  2. ভোল্টেবিলিটি সূচক বা ভলিউম সূচক যোগ করুন যাতে সংকেতগুলি নিশ্চিত হয় এবং বাজারের ব্যাপ্তিগুলিতে হুইপস এড়ানো যায়।

  3. ডায়নামিক ট্রেলিং স্টপ মেকানিজমের জন্য আরও কারণ অন্তর্ভুক্ত করুন।

  4. অর্থ পরিচালনার কৌশলগুলির মাধ্যমে একক বাণিজ্য ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য পজিশনের আকারকে অনুকূল করা।

  5. কৌশলগত পরামিতিগুলিকে গতিশীলভাবে অনুকূল করার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম অন্তর্ভুক্ত করুন।

সিদ্ধান্ত

এটি একটি নিম্ন-বিক্রয়ের ট্রিপল মুভিং গড় দ্রুত ট্রেডিং কৌশল। এর নিম্ন-বিক্রয়ের নকশার মাধ্যমে, দ্রুত প্রবেশ এবং প্রস্থান অর্জন করা যেতে পারে, যা স্বল্পমেয়াদী সুযোগগুলি ক্যাপচার করার জন্য উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংয়ের জন্য উপযুক্ত। এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হ'ল এর সংকেত নির্ধারণ দ্রুত এবং নির্ভুল। সবচেয়ে বড় অসুবিধা হ'ল এটি রেঞ্জিং মার্কেটে হুইপসেজ হওয়ার প্রবণতা রয়েছে। এই নিবন্ধটি এর যুক্তি, সুবিধাগুলি, ঝুঁকি এবং অপ্টিমাইজেশনের দিকগুলির বিশদ বিশ্লেষণের মাধ্যমে এই ট্রেডিং কৌশলটিকে ব্যাপকভাবে সংক্ষিপ্ত করে।
[/trans]


/*backtest
start: 2023-11-24 00:00:00
end: 2023-12-24 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("scalping low lag tema etal", shorttitle="Scalping tema",initial_capital=10000, overlay=true)
mav = input(title="Moving Average Type", defval="temadelay", options=["nkclose", "ema", "emadelay", "fastema", "tema", "temadelay"])
lenb = 3
N = input(8)
K = input(1.2)
fracCap = input(1.0)
in = close + K*mom(close,N)
source = close
length = 8
sigma  = 12.0
offset = 0.9
p = 4
// length = 10
// sigma  = 6.0
// offset = 0.85
tema(src,len) => fastemaOut = 2*ema(src, len) - ema(ema(src, len), len)


a = 0.0
b = 0.0
c = 0.0
if mav == "nkclose"
    a := ema(in, 12)
    b := a[1]
    c := a[2]
if mav == "ema"
    a := ema(close, 12)
    b := ema(close, 26)
    c := ema(close, 55)
if mav == "emadelay"
    a := ema(close, 12)
    b := a[1]
    c := a[2]
if mav == "fastema"
    a := ema(in, 12)
    b := ema(in, 26)
    c := ema(in, 55)
if mav == "tema"
    a := tema(close, 12)
    b := tema(close, 26)
    c := tema(close, 55)
if mav == "temadelay"
    a := tema(close, 12)
    b := a[1]
    c := a[2]

TP = input(200)
SL = input(130)
TS = input(1)
// TP = input(50)
// SL = input(110)
// TS = input(1)

orderSize = floor((fracCap * strategy.equity) / close)
long = cross(a, c) and a > b
short = cross(a, c) and a < b
plot(a, title="12", color=color.red, linewidth=1)
plot(b, title="26", color=color.blue, linewidth=1)
plot(c, title="55", color=color.green, linewidth=1)

strategy.entry("Long", strategy.long, qty=orderSize,  when=long)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=orderSize,  when=short)
// strategy.entry("Long", strategy.long,  100.0, when=long)
// strategy.entry("Short", strategy.short,  100.0, when=short)
// strategy.entry("Long", strategy.long, 100.0, when=long)
// strategy.entry("Short", strategy.short, 100.0, when=short)
// strategy.entry("Long", strategy.long, 1.0, when=long)
// strategy.entry("Short", strategy.short, 1.0, when=short)

TPP = (TP > 0) ? TP : na
SLP = (SL > 0) ? SL : na
TSP = (TS > 0) ? TS : na
// strategy.exit("Close Short", "Short", qty_percent=100, profit=TPP, loss=SLP, trail_points=TSP, when=long)
// strategy.exit("Close Long", "Long", qty_percent=100, profit=TPP, loss=SLP, trail_points=TSP, when=short)
// strategy.exit("Close Long", "Long", qty_percent=100, profit=TPP, loss=SLP, trail_points=TSP, when=long[1])
// strategy.exit("Close Short", "Short", qty_percent=100, profit=TPP, loss=SLP, trail_points=TSP, when=short[1])
strategy.exit("Close Long", "Long", qty_percent=100, profit=TPP, loss=SLP, trail_points=TSP)
strategy.exit("Close Short", "Short", qty_percent=100, profit=TPP, loss=SLP, trail_points=TSP)


আরো