কৌশল অনুসরণ করে ডবল মুভিং এভারেজ ক্রসওভার ট্রেন্ড
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি সহজ গড় লাইন ক্রস এবং গড় বাস্তব তরঙ্গের পরিমাপ ব্যবহার করে ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন করে। এটি একটি প্রবণতা-অনুসরণকারী কৌশল। এটি মূলত 50-দিনের গড় লাইন এবং 100-দিনের গড় লাইনের ক্রস ব্যবহার করে প্রবণতা নির্ধারণ করে। এটিআর সূচকটি ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস সেট করে।
কৌশল নীতি
- 50 দিনের সরল চলমান গড় SMA1 এবং 100 দিনের সরল চলমান গড় SMA2 গণনা করুন
- এসএমএ 1 এর উপরে এসএমএ 2 অতিক্রম করলে, একটি কেনার সংকেত দেওয়া হয়; এসএমএ 1 এর নীচে এসএমএ 2 অতিক্রম করলে, একটি বিক্রয় সংকেত দেওয়া হয়
- ১৪ দিনের ATR গণনা
- ATR দ্বারা সেট করা গুণিতককে স্টপপয়েন্ট হিসাবে গুণ করুন
- ক্রয় বা বিক্রয় সংকেত জারি করার সময়, ক্রয় বা বিক্রয় বন্ধ করার জন্য স্টপ পয়েন্টকে বন্ধের মূল্য হ্রাস করে; ক্রয় বা বিক্রয় সংকেত জারি করার সময়, ক্রয় বা বিক্রয় বন্ধ করার জন্য স্টপ পয়েন্টকে বন্ধের মূল্য যোগ করে
এটি দেখায় যে এই কৌশলটি মূলত সমান্তরাল প্রবণতা বিচার করার ক্ষমতা এবং এটিআর সূচকের ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের ক্ষমতা নির্ভর করে। মূল নীতিগুলি সহজ, সহজেই বোঝা যায় এবং বাস্তবায়িত হয়।
কৌশলগত সুবিধা
- নীতিগুলি পরিষ্কার এবং সহজেই প্রয়োগ করা যায়, নতুনদের জন্য উপযুক্ত
- গড় রেখার সাহায্যে মূল প্রবণতা নির্ণয় করা যায় এবং প্রবণতা কার্যকরভাবে অনুসরণ করা যায়
- এটিআর ক্ষতির কার্যকরভাবে পৃথক ভূমিকম্পের ক্ষয়ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করে
- বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে সামঞ্জস্য রেখে প্যারামিটারগুলিকে সহজেই সামঞ্জস্য করতে পারে
কৌশলগত ঝুঁকি
- অস্থিরতার সময়, সমান্তরালটি প্রচুর পরিমাণে মিথ্যা সংকেত তৈরি করে, যার ফলে বিপরীত দিকটি মিস করা সহজ হয়
- এটিআর সূচক দ্রুত পরিবর্তনের জন্য বাজারের সংবেদনশীলতার জন্য যথেষ্ট সংবেদনশীল নয়, যা প্রত্যাশার চেয়ে বেশি ক্ষতি হতে পারে
- নির্দেশক প্যারামিটার এবং ATR গুণকের সেটিংগুলি অভিজ্ঞতার উপর নির্ভরশীল, ভুল সেটিংগুলি কৌশলটির কার্যকারিতা প্রভাবিত করতে পারে
- ডাবল-ইউনিভার্সাল লাইনটি নিজেই পিছিয়ে আছে এবং সম্ভবত এটি একটি বিপর্যয়কে মিস করবে
ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের উপায়ঃ
- সূচককে আরও সংবেদনশীল করার জন্য গড়ের সময়কাল যথাযথভাবে সংক্ষিপ্ত করা হয়েছে
- গতিশীলভাবে ATR এর গুণিতক পরিবর্তন করুন যাতে স্টপ লস আরও নমনীয় হয়
- অন্যান্য সূচকের সাথে মিথ্যে সংকেত ফিল্টার করা
- বড় স্তরের কাঠামোগত বিচারের উপর ভিত্তি করে কাজ করা
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
- অন্য ধরনের গড় চেষ্টা করুন, যেমন ইন্ডেক্সাল মুভিং এভারেজ যা ভালভাবে ঝাঁকুনি দেয়
- এটিআর কেল্টনার চ্যানেলের মতো গতিশীল স্টপ লস পদ্ধতি দ্বারা প্রতিস্থাপিত হতে পারে
- অতিরিক্ত পরিমাপকারী যেমন ট্র্যাফিক বৃদ্ধি বা ফিল্টারিং সংকেত
- তরঙ্গ তত্ত্বের সাথে মিলিত হয়ে, প্রতিরোধের স্তরকে সমর্থন করে এবং প্রবণতার মূল পয়েন্টগুলি নির্ধারণ করে
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি প্রচলিত প্রবণতা অনুসরণ কৌশল, প্রবণতা দিক নির্ণয় করার জন্য সমান্তরাল ব্যবহার করে, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য এটিআর স্টপ লস সেট করে, নীতিটি সহজ, পরিষ্কার এবং সহজেই আয়ত্ত করা যায়। তবে কিছু স্থবিরতা এবং মিথ্যা সংকেতের ঝুঁকি রয়েছে। প্যারামিটার সমন্বয়, সূচক অপ্টিমাইজেশন এবং আরও কারণগুলির সমন্বয় দ্বারা কৌশলটি আরও উন্নত করা যেতে পারে, যাতে কৌশলটি পরিবর্তিত বাজারের পরিবেশে আরও উপযুক্ত হয়। সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি প্রারম্ভিকদের অনুশীলন এবং অপ্টিমাইজেশনের জন্য উপযুক্ত, তবে বাস্তব যুদ্ধে সতর্কতা অবলম্বন করা দরকার।
/*backtest
start: 2023-12-27 00:00:00
end: 2024-01-03 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("SMA and ATR Strategy", overlay=true)
// Step 1. Define strategy settings
lengthSMA1 = input.int(50, title="50 SMA Length")
lengthSMA2 = input.int(100, title="100 SMA Length")
atrLength = input.int(14, title="ATR Length")
atrMultiplier = input.int(4, title="ATR Multiplier")
// Step 2. Calculate strategy values
sma1 = ta.sma(close, lengthSMA1)
sma2 = ta.sma(close, lengthSMA2)
atr = ta.atr(atrLength)
// Step 3. Output strategy data
plot(sma1, color=color.blue, title="50 SMA")
plot(sma2, color=color.red, title="100 SMA")
// Step 4. Determine trading conditions
longCondition = ta.crossover(sma1, sma2)
shortCondition = ta.crossunder(sma1, sma2)
longStopLoss = close - (atr * atrMultiplier)
shortStopLoss = close + (atr * atrMultiplier)
// Step 5. Execute trades based on conditions
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.exit("Sell", "Buy", stop=longStopLoss)
if (shortCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.exit("Buy", "Sell", stop=shortStopLoss)