1. বর্গক্ষেত্র
  2. ডাবল মুভিং এভারেজ ক্রসওভার কৌশল

ডাবল মুভিং এভারেজ ক্রসওভার কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-01-04 15:03:14
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি সহজ চলমান গড় ক্রসওভার এবং গড় সত্য পরিসীমা সূচক ব্যবহার করে ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন করে। এটি প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশলগুলির অন্তর্গত। এটি মূলত প্রবণতা নির্ধারণের জন্য 50 দিনের এবং 100 দিনের চলমান গড় ক্রসওভার ব্যবহার করে এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য এটিআর ভিত্তিতে স্টপ লস সেট করে।

কৌশলগত যুক্তি

  1. 50 দিনের সহজ চলমান গড় SMA1 এবং 100 দিনের সহজ চলমান গড় SMA2 গণনা করুন
  2. যখন এসএমএ 1 এসএমএ 2 এর উপরে অতিক্রম করে, তখন একটি ক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়। যখন এসএমএ 1 এসএমএ 2 এর নীচে অতিক্রম করে, তখন একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়।
  3. ১৪ দিনের এটিআর গণনা করুন
  4. ATR একটি সেট ফ্যাক্টর দ্বারা গুণিত স্টপ লস পয়েন্ট হিসাবে ব্যবহৃত হয়
  5. যখন একটি ক্রয় সংকেত ট্রিগার করা হয়, তখন বন্ধের মূল্য বিয়োগ স্টপ লস পয়েন্ট হল স্টপ লস বিক্রয় পয়েন্ট। যখন একটি বিক্রয় সংকেত ট্রিগার করা হয়, তখন বন্ধের মূল্য প্লাস স্টপ লস পয়েন্ট হল স্টপ লস ক্রয় পয়েন্ট।

এটি দেখা যায় যে এই কৌশলটি মূলত চলমান গড়ের প্রবণতা মূল্যায়ন ক্ষমতা এবং এটিআর এর ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ ক্ষমতা উপর নির্ভর করে। যুক্তিটি সহজ এবং সহজেই বোঝা এবং বাস্তবায়ন করা যায়।

সুবিধা

  1. সহজ যুক্তি বাস্তবায়ন করা সহজ, নতুনদের জন্য উপযুক্ত
  2. চলমান গড়গুলি কার্যকরভাবে প্রবণতা ট্র্যাক করতে পারে
  3. এটিআর স্টপ লস কার্যকরভাবে পৃথক ব্ল্যাক সোয়ান ইভেন্ট থেকে ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করতে পারে
  4. বিভিন্ন বাজারের পরিবেশের জন্য প্যারামিটারগুলি সহজেই সামঞ্জস্য করা যায়

ঝুঁকি

  1. অনেক মিথ্যা সংকেত পরিসীমা-সীমাবদ্ধ বাজারের সময় সক্রিয় করা যেতে পারে, বিপরীত পয়েন্ট মিস
  2. এটিআর দ্রুত পরিবর্তিত বাজারে যথেষ্ট সংবেদনশীলভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে না, যা প্রত্যাশিত চেয়ে বড় ক্ষতির দিকে পরিচালিত করে
  3. প্যারামিটার সেটিংস এবং ATR গুণক অভিজ্ঞতার উপর নির্ভর করে। ভুল সেটিংস কৌশল কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করতে পারে
  4. দ্বৈত চলমান গড়ের নিজস্ব একটি বিলম্ব প্রভাব আছে, বাঁক পয়েন্ট মিস করতে পারেন

ঝুঁকি ব্যবস্থাপনাঃ

  1. সূচককে আরও সংবেদনশীল করার জন্য চলমান গড় সময়ের সংক্ষিপ্তকরণ
  2. আরও নমনীয় স্টপ লস জন্য গতিশীলভাবে ATR গুণক সামঞ্জস্য করুন
  3. মিথ্যা সংকেত ফিল্টার করার জন্য অন্যান্য সূচক যোগ করুন
  4. বৃহত্তর সময় ফ্রেম কাঠামো রায় উপর ভিত্তি করে কাজ

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. অন্য ধরনের চলমান গড় চেষ্টা করুন, যেমন EMAs যা ভাল ফিল্টার
  2. এটিআর প্রতিস্থাপনের জন্য কেল্টনার চ্যানেল ইত্যাদির সাথে গতিশীল স্টপ লস বিবেচনা করুন
  3. ফিল্টার সংকেত ভলিউম মত সমর্থনকারী সূচক যোগ করুন
  4. এলিয়ট ওয়েভ, সাপোর্ট রেসিস্ট্যান্স ইত্যাদির মত ধারণার সাথে ট্রেন্ডের মূল পয়েন্টগুলি চিহ্নিত করুন।

সংক্ষিপ্তসার

এটি একটি সাধারণ প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল, যা প্রবণতা দিক নির্ধারণ এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য এটিআর স্টপ লস নির্ধারণের জন্য চলমান গড় ব্যবহার করে। যুক্তিটি সহজ এবং সহজেই বোঝা যায়। তবে এর কিছু বিলম্ব এবং মিথ্যা সংকেত ঝুঁকি রয়েছে। প্যারামিটার টিউনিং, সূচক অপ্টিমাইজেশান, আরও কারণগুলি অন্তর্ভুক্ত করা ইত্যাদির মাধ্যমে কৌশলটি আরও অভিযোজনযোগ্য করার জন্য উন্নতি করা যেতে পারে। সামগ্রিকভাবে এই কৌশলটি শিক্ষানবিস অনুশীলন এবং অপ্টিমাইজেশনের জন্য উপযুক্ত, তবে প্রকৃত ট্রেডিংয়ে এটি প্রয়োগ করার সময় সতর্ক থাকতে হবে।

/*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)
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত