EMA সূচকের উপর ভিত্তি করে ট্রেন্ড অনুসরণ কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি ইএমএ দ্রুত এবং ধীর লাইন ক্রসিং পদ্ধতি ব্যবহার করে, দামের প্রবণতা অনুসরণ করার জন্য। যখন দ্রুত লাইনটি নীচের থেকে ধীর লাইনটি অতিক্রম করে, তখন আরও বেশি কাজ করুন; যখন দ্রুত লাইনটি নীচের থেকে ধীর লাইনটি অতিক্রম করে, তখন সমতল। এই কৌশলটি মূলত প্রবণতা বেশি স্পষ্ট জাতের জন্য প্রয়োগ করা হয়, যা কার্যকরভাবে প্রবণতা অনুসরণ করতে পারে, অতিরিক্ত আয় করতে পারে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটির কেন্দ্রীয় সূচক হল EMA গড়। EMA গড়ের গণনা সূত্র হলঃ
EMA(t)=C(t)×2/(n+1)+EMA(t-1)×(n-1)/(n+1)
এখানে, t হল বর্তমান সময়, C ((t) হল বর্তমান মুদ্রাস্ফীতির মূল্য, এবং n হল N এর মান। যেমন যে EMA একটি ভারী ফ্যাক্টর সহ একটি চলমান গড় প্রযুক্তিগত সূচক। ইএমএ সর্বশেষ মূল্যের উচ্চতর ওজন দেয়, যাতে এটি সর্বশেষ মূল্যের পরিবর্তনের প্রতি আরও দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানায়।
এই কৌশলটি একটি দ্রুত ইএমএ গড় এবং একটি ধীর ইএমএ গড় তৈরি করে, যা একটি ক্রয় সংকেত হিসাবে একটি দ্রুত লাইনে একটি ধীর লাইন অতিক্রম করে এবং একটি বিক্রয় সংকেত হিসাবে একটি ধীর লাইন অতিক্রম করে। যখন দ্রুত লাইনটি অতিক্রম করা হয়, তখন দামটি একটি নতুন রাউন্ডের উত্থান শুরু করে; যখন দ্রুত লাইনটি অতিক্রম করা হয়, তখন দামের উত্থান প্রবণতা শেষ হয় এবং এটি পুনরুদ্ধার শুরু হয়।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির সুবিধাগুলো হলঃ
- কৌশলগুলি পরিষ্কার, সহজে বোঝা যায় এবং বাস্তবায়িত হয়;
- মূল প্রবণতা এড়ানোর জন্য মূল প্রবণতা সম্পর্কে বিচার করার জন্য সহজ এবং ব্যবহারিক প্রযুক্তিগত সূচক, ইএমএ ব্যবহার করুন;
- কম কৌশলগত প্যারামিটার, প্রধানত দ্রুত এবং ধীর EMA গড়ের উপর নির্ভর করে, যা অপ্টিমাইজেশানকে সামঞ্জস্য করতে সহায়তা করে;
- এটি একটি নতুন প্রযুক্তি, যার মাধ্যমে আপনি আপনার পণ্যের মূল্য নির্ধারণ করতে পারবেন এবং আপনার পণ্যের মূল্য নির্ধারণ করতে পারবেন।
- “এটি এমন একটি সুযোগ যে, আপনি যখন আপনার পণ্য বিক্রি করবেন, তখন আপনার মূল্যের পুনর্বিবেচনা এড়াতে পারবেন এবং ঝুঁকি কমাবেন।
- রিটার্নিং ডেটা পর্যাপ্ত এবং নির্ভরযোগ্য।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির প্রধান ঝুঁকিগুলো হলঃ
- ইএমএ গড় লাইনটি ভুল সংকেত প্রেরণের সম্ভাবনা বেশি, যা ক্ষতির কারণ হতে পারে;
- ট্রেডিংয়ের সময়, EMA গড় লাইনগুলি একে অপরকে অতিক্রম করতে পারে, যা ঘন ঘন ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে;
- হঠাৎ ঘটনার ফলে দ্রুত ব্রেকের দিক পরিবর্তন হয় এবং সময়মতো ক্ষতি বন্ধ করা যায় না;
- PARAMETERS অপ্টিমাইজেশনের জন্য সীমিত জায়গা রয়েছে এবং প্রকৃত পারফরম্যান্স ফিডব্যাকের চেয়ে কম হতে পারে।
উপরোক্ত ঝুঁকি কমাতে, নিম্নলিখিত অপ্টিমাইজেশান ব্যবস্থা গ্রহণ করা যেতে পারেঃ
- অন্য সূচকগুলির সাথে মিলিতভাবে ফিল্টার করা, যাতে ভুয়া সংকেত এড়ানো যায়;
- সিগন্যালের ফ্রিকোয়েন্সি কমানোর জন্য প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করুন;
- একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস কৌশল বাড়ানো;
- বিভিন্ন সময়কালের পরামিতি পরীক্ষা করে সর্বোত্তম পরামিতি খুঁজুন।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে উন্নত করা যেতে পারেঃ
- একাধিক সময়কালের সংমিশ্রণ সূচক যেমন ঘূর্ণি বা চাঁদ লাইন সহ বড় প্রবণতার দিকনির্দেশনা;
- ফিল্টার শর্তাবলী যুক্ত করুন যাতে ভুয়া ব্রেকআপগুলি এড়ানো যায়। উদাহরণস্বরূপ, ট্র্যাফিক ভলিউম, ব্রিন ব্যান্ড ইত্যাদি;
- প্যারামিটারগুলিকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন। প্যারামিটারগুলি রিয়েল টাইমে পরিবর্তিত হতে পারে;
- অন্যান্য সূচকগুলির সাথে মডেল তৈরি করুন। যেমন গ্রিড, রিগ্রেশন ইত্যাদির অ্যালগরিদম মডেল।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি সামগ্রিকভাবে একটি সহজ ব্যবহারিক প্রবণতা অনুসরণ কৌশল। এটি ইএমএ গড় লাইন ব্যবহার করে মূল্যের প্রবণতা নির্ধারণ করে, অপারেশন লজিক পরিষ্কার এবং বাস্তবায়ন করা সহজ। সুবিধাগুলি হ’ল প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করা সহজ, কার্যকরভাবে প্রবণতা অনুসরণ করতে পারে; অসুবিধাগুলি হ’ল মিথ্যা সংকেত প্রেরণ করা সহজ, প্রকৃত কর্মক্ষমতা পুনরায় পরিমাপের চেয়ে দুর্বল হতে পারে। পরবর্তী ধাপে ফিল্টার শর্ত, গতিশীল প্যারামিটার মডেল, বিল্ডিং ইত্যাদির মাধ্যমে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে, কৌশলটি আরও স্থিতিশীল এবং নির্ভরযোগ্য করে তোলে।
/*backtest
start: 2022-12-20 00:00:00
end: 2023-12-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("EMA交叉策略by GPT",
format = format.inherit,
overlay = true,
default_qty_type= strategy.percent_of_equity,
default_qty_value = 100,
currency = currency.USD,
initial_capital = 1000000)
// 定義回測交易開始和結束時間的變數
start_time = input(title="開始時間", type=input.time, defval=timestamp("01 Jan 2020 00:00 +0000"))
end_time = input(title="結束時間", type=input.time, defval=timestamp("31 Dec 2050 23:59 +0000"))
// 判斷是否在回測交易時間範圍內
in_range = true
// Define input variables
fast_length = input(title="Fast EMA Length", type=input.integer, defval=5)
slow_length = input(title="Slow EMA Length", type=input.integer, defval=20)
// Define EMAs
fast_ema = ema(close, fast_length)
slow_ema = ema(close, slow_length)
// Define buy and sell signals
buy_signal = crossover(fast_ema, slow_ema)
sell_signal = crossunder(fast_ema, slow_ema)
// Buy signal
if in_range and buy_signal
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=in_range)
// Sell signal
if in_range and sell_signal
strategy.close("Buy", when=sell_signal)