
এই কৌশলটি একটি সহজ এবং ক্লাসিক ট্রান্সপ্ল্যান্ট মুভিং এভারেজ কৌশল যা বিখ্যাত ব্যবসায়ী ল্যারি উইলিয়ামস দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল। কৌশলটি 9 তম সরল মুভিং এভারেজকে একটি দ্রুত লাইন হিসাবে এবং 21 তম সূচকীয় মুভিং এভারেজকে একটি ধীর লাইন হিসাবে ব্যবহার করে। যখন দাম বেড়ে যায় তখন 9 তম লাইনটি অতিক্রম করে এবং যখন দাম কমে যায় তখন 9 তম লাইনটি অতিক্রম করে তখন শূন্য হয়ে যায়। মিথ্যা ব্রেকআপগুলি ফিল্টার করার জন্য, 21 তম লাইনের সহায়ক বিচার প্রবণতাও চালু করা হয়েছে।
এই কৌশলটি মুভিং এভারেজের গোল্ড ক্রস এবং ডেথ ক্রস দ্বারা লাভ এবং ক্ষতির সুযোগ নির্ধারণ করে। যখন দ্রুত লাইনটি নীচে থেকে ধীর লাইনটি অতিক্রম করে, তখন এটি গোল্ডের জন্য একটি বুলিশ ব্রেক হয়। যখন দ্রুত লাইনটি উপরে থেকে নীচে থেকে লম্বা লাইনটি অতিক্রম করে, তখন এটি একটি মৃত্যু ব্রেক হয়।
ভার্চুয়াল ক্ষতির কারণে ভুয়া ব্রেকিং এড়ানোর জন্য, কৌশলটি 21 দিনের লাইনের মূল্যায়ন করার জন্য একটি বড় প্রবণতাও প্রবর্তন করে। কেবলমাত্র যখন দ্রুত লাইনটি ভেঙে যায় এবং দামটি 21 দিনের লাইনটিও ভেঙে যায় তখনই লেনদেনের পদক্ষেপ নেওয়া হয়। এটি কার্যকরভাবে অনেকগুলি ভুয়া ব্রেকিং ফিল্টার করতে পারে।
নির্দিষ্টভাবে, অতিরিক্ত সংকেত হলঃ দ্রুত লাইন গতকালের উচ্চ বিন্দু অতিক্রম করে, এবং দ্রুত লাইন 21 দিনের লাইন অতিক্রম করে, যাতে বহুভুজ প্রতিষ্ঠিত হয়; খালি সংকেত হলঃ দ্রুত লাইন গতকালের নিম্ন বিন্দু অতিক্রম করে, এবং দ্রুত লাইন 21 দিনের লাইন অতিক্রম করে, যাতে খালি মাথা প্রতিষ্ঠিত হয়।
এই কৌশলটির প্রধান সুবিধা হলঃ
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত ঝুঁকির সাথে জড়িতঃ
উপরোক্ত ঝুঁকির জন্য, নিম্নলিখিত উপায়ে অপ্টিমাইজ এবং নিয়ন্ত্রণ করা যেতে পারেঃ
এই কৌশলটি মূলত নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান: MA-এর প্যারামিটার সমন্বয়কে আরও পদ্ধতিগত পদ্ধতিতে পরীক্ষা করে আরও ভাল প্যারামিটার খুঁজে পাওয়া যায়।
ক্রমবর্ধমান স্টপ। যুক্তিসঙ্গতভাবে সরানো স্টপ, স্কেল স্টপ ইত্যাদি পদ্ধতি সেট করুন এবং একক ক্ষতির কার্যকর নিয়ন্ত্রণ করুন।
অন্যান্য সূচকগুলির সাথে মিলিতঃ অন্যান্য সূচক সংকেত যেমন এমএসিডি, এটিআর, কেডি প্রভৃতি প্রবর্তন করে, আরও মাত্রার নিশ্চিতকরণ এবং কৌশলগত স্থায়িত্ব বাড়ায়।
অপ্টিমাইজড আউটপুট পদ্ধতি। বিভিন্ন ধরণের আউটপুট কৌশল যেমন রিভার্স সিগন্যাল আউটপুট, মোবাইল স্টপস্টপ আউটপুট ইত্যাদি নিয়ে গবেষণা করা হয়েছে।
এই ট্রান্সপ্ল্যান্ট মুভিং এভারেজ কৌশলটি সামগ্রিকভাবে একটি খুব আদর্শ এবং ব্যবহারিক প্রবণতা ট্র্যাকিং কৌশল। এটির সহজেই বোঝার এবং বাস্তবায়নের সুবিধাগুলি রয়েছে, তবে কিছু উন্নতির জায়গাও রয়েছে। প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, স্টপ লস অপ্টিমাইজেশন, মাল্টি-মিটার সমন্বয় ইত্যাদির মাধ্যমে কৌশলটি আরও স্থিতিশীল এবং ব্যবহারিক ট্রেডিং সিস্টেম হিসাবে উন্নত করা যেতে পারে।
// @_benac
//@version=5
strategy('Larry', overlay=true , initial_capital=1000 )
////////////////////////////////////////////////////////
// //
// //
// Codigo Operacional //
// //
// //
////////////////////////////////////////////////////////
// Usage for Stocks , or Criptos with value bigger then 1, cuz of 0.01 ´pip.
// Daily timeframe
//Observation Point
start = timestamp(2020, 00, 00, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(2022, 01, 07, 23, 59) // backtest finish window
window() => true // create function "within window of time"
if time < start
strategy.close_all("Closing All")
// Take infos from inputs.
inp_mmshort = input.int(defval = 9, title = "Media Curta" )
inp_mminter = input.int(defval = 21, title = "Media Curta" )
// Risk Manager, here define max and min
inp_max = input.int(defval = 15, title = "Percentual Ganho" )
inp_min = input.int(defval = 5, title = "Percental Perda" )
// Converting the input to %
pmax = (inp_max / 100 )
pmin = (inp_min / 100)
// Infos From Moving Average
mm_short = ta.sma(close , inp_mmshort)
mm_inter = ta.ema(close , inp_mminter)
// Trend Logic
//Long Condition
//Setup do Larry Willians Bem Simples , media virou para cima e rompeu a maxima de referencia, compra.
tendencia_alta = mm_short[2] > mm_short[1] and mm_short > mm_short[1] and close > high[1] and close > mm_short and mm_short > mm_inter
tendencia_baixa = mm_short[2] < mm_short[1] and mm_short < mm_short[1] and close > low[1] and close < mm_short and mm_short < mm_inter
// Creating the entry
if tendencia_alta
strategy.entry("Compra" , strategy.long , stop = low - 0.01 )
stop_inst = low - 0.01
if tendencia_baixa
strategy.entry("Venda" , strategy.short , stop= high + 0.01 )
stop_inst = high + 0.01
// TrailingStop Creation
// Sell Position
if strategy.position_size < 0
gain_p = strategy.opentrades.entry_price(0) - (strategy.opentrades.entry_price(0) * pmax)
stop_p = strategy.opentrades.entry_price(0) + (strategy.opentrades.entry_price(0) * pmin)
// Managing the position
if close < gain_p
strategy.close_all(comment = " 1 - Ganho : " + str.tostring( gain_p) + " Perda : " + str.tostring( stop_p) )
if close > stop_p
strategy.close_all(comment = " 2 - Ganho : " + str.tostring( gain_p) + " Perda : " + str.tostring( stop_p) )
if high > mm_short[1]
strategy.close_all(comment = " 3 - Ganho : " + str.tostring( gain_p) + " Perda : " + str.tostring( stop_p) )
// Buy Position
if strategy.position_size > 0
gain_p = strategy.opentrades.entry_price(0) + (strategy.opentrades.entry_price(0) * pmax)
stop_p = strategy.opentrades.entry_price(0) - (strategy.opentrades.entry_price(0) * pmin)
// Managing the position
if close > gain_p
strategy.close_all(comment = " 1- Ganho : " + str.tostring( gain_p) + " Perda : " + str.tostring( stop_p) )
if close < stop_p
strategy.close_all(comment = " 2 -Ganho : " + str.tostring( gain_p) + " Perda : " + str.tostring( stop_p) )
if low < mm_short[1]
strategy.close_all(comment = " 3 -Ganho : " + str.tostring( gain_p) + " Perda : " + str.tostring( stop_p) )