EMA এবং SMA ক্রসওভারের উপর ভিত্তি করে ট্রেন্ড বিপরীত কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০১-০৪ ১৭ঃ৫৯ঃ০৪
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটির উদ্দেশ্য হ'ল 20 পিরিয়ডের এক্সপোনেনশিয়াল মুভিং এভারেজ (ইএমএ) এবং 20 পিরিয়ডের সিম্পল মুভিং এভারেজ (এসএমএ) এর মধ্যে ক্রসওভার পর্যবেক্ষণ করে সম্ভাব্য প্রবণতা বিপরীত পয়েন্টগুলি সনাক্ত করা। ক্রসওভারের দিকের উপর ভিত্তি করে এটি দীর্ঘ বা সংক্ষিপ্ত যেতে সিদ্ধান্ত নেয়।

কৌশলগত যুক্তি

  1. যখন ২০ পেরিওডের ইএমএ ২০ পেরিওডের এসএমএ এর উপরে চলে যায় এবং ক্লোজিং প্রাইস ২০ পেরিওডের ইএমএ এর উপরে থাকে, তখন লং হয়ে যায়।
  2. যখন ২০ পেরিওডের EMA ২০ পেরিওডের SMA এর নিচে ক্রস করে এবং ক্লোজিং প্রাইস ২০ পেরিওডের EMA এর নিচে থাকে, তখন শর্ট করুন।
  3. লং পজিশনের ক্ষেত্রে, যখন ২০ পেরিওডের EMA ২০ পেরিওডের SMA এর নিচে ক্রস করে তখন ট্রেড বন্ধ করুন।
  4. শর্ট পজিশনের ক্ষেত্রে, যখন ২০ পেরিওডের EMA ২০ পেরিওডের SMA এর উপরে অতিক্রম করে তখন ট্রেড বন্ধ করুন।

কৌশলটি চলমান গড় ক্রসওভারগুলি সনাক্ত করতে ta লাইব্রেরি থেকে ক্রসওভার এবং ক্রসওন্ডার ফাংশনগুলি ব্যবহার করে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

কৌশলটি চলমান গড়ের ট্রেন্ড অনুসরণ করার ক্ষমতা এবং ক্রসওভার ইভেন্টগুলির সংকেত উত্পাদনকে একত্রিত করে, নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি রয়েছেঃ

  1. চলমান গড়গুলি কার্যকরভাবে বাজারের কিছু গোলমাল ফিল্টার করতে পারে এবং মাঝারি থেকে দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা সনাক্ত করতে পারে।
  2. ক্রসওভারগুলি পরিচালনা করা সহজ এবং বাজারের গতিতে পরিবর্তনগুলি স্পষ্টভাবে চিহ্নিত করে।
  3. ২০ পেরিওড প্যারামিটারটি বেশিরভাগ স্টক এবং সময়সীমার জন্য ঘন ঘন সমন্বয়ের প্রয়োজন ছাড়াই ভালভাবে কাজ করে।
  4. ইএমএ-র তুলনায় বন্ধের মূল্য ব্যবহার করে কিছু মিথ্যা সংকেত এড়ানো যায়।
  5. নিয়মগুলো সহজ এবং সহজেই বোঝা যায়, যা কম পরিশীলিত বিনিয়োগকারীদের জন্য উপযুক্ত।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলটি নিম্নলিখিত ঝুঁকিগুলিও বহন করেঃ

  1. মুভিং মিডিয়ায় বিলম্ব রয়েছে এবং স্বল্পমেয়াদী, আকস্মিক প্রবণতা বিপরীতমুখী হতে পারে।
  2. ক্রসওভারগুলি গোলমালের সংকেত তৈরি করতে পারে, যা স্থিতিশীলতাকে প্রভাবিত করে।
  3. নির্দিষ্ট ২০ পেরিওড প্যারামিটারটি কিছু স্টকগুলির জন্য ভালভাবে কাজ করতে পারে না, তাই এটিকে সামঞ্জস্য করতে হবে।
  4. স্টপ লস নেই, যা বড় ক্ষতির ব্যবসায়ের অনুমতি দেয়।

সমাধান:

  1. প্রতিক্রিয়াশীলতা বাড়ানোর জন্য চলমান গড় সময়কালকে সংক্ষিপ্ত করা।
  2. মিথ্যা সংকেত এড়াতে ফিল্টার যোগ করুন।
  3. প্যারামিটার এবং স্টক বিভাগ পরীক্ষা এবং অপ্টিমাইজ করুন।
  4. ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস অন্তর্ভুক্ত করুন।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলিতেও উন্নত করা যেতে পারেঃ

  1. একটি যৌগিক কৌশল তৈরি করতে অন্যান্য সূচক যোগ করুন, যেমন ভলিউম, আরএসআই।
  2. সময়সীমা এবং প্রতীক পরীক্ষা এবং অপ্টিমাইজ করুন, অভিযোজিত পরামিতি সেট করুন।
  3. ডায়নামিক আউটপুট মেকানিজম তৈরি করুন যেমন ট্রেলিং স্টপ লস, টাইম ভিত্তিক স্টপ লস।
  4. অটোমেশনের জন্য অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং ক্ষমতা যোগ করুন।
  5. অভিযোজিত অপ্টিমাইজেশনের জন্য মেশিন লার্নিং অন্তর্ভুক্ত করুন।

সংক্ষিপ্তসার

কৌশলটি তুলনামূলকভাবে সহজ এবং সামগ্রিকভাবে ব্যবহারিক, চলমান গড় ক্রসওভার তত্ত্বের মাধ্যমে সম্ভাব্য প্রবণতা বিপরীত পয়েন্টগুলি সনাক্ত করে। তবে কৌশলটিকে আরও শক্তিশালী, নির্ভরযোগ্য এবং স্বয়ংক্রিয় করার জন্য অতিরিক্ত সূচক, গতিশীল পরামিতি, স্টপ লস, অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং ইত্যাদির মাধ্যমে উন্নতির সুযোগ রয়েছে। সংক্ষেপে, এটি পরিমাণগত ট্রেডিংয়ের সাথে শুরু করার জন্য একটি ভাল টেম্পলেট সরবরাহ করে।


/*backtest
start: 2022-12-28 00:00:00
end: 2024-01-03 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("EMA-SMA Crossover Strategy", overlay=true)

// Define the length of the moving averages
emaLength = 20
smaLength = 20

// Calculate moving averages
emaValue = ta.ema(close, emaLength)
smaValue = ta.sma(close, smaLength)

// Buy condition
buyCondition = ta.crossover(emaValue, smaValue) and close > emaValue

// Short sell condition
sellCondition = ta.crossunder(emaValue, smaValue) and close < emaValue

// Exit conditions for both Buy and Short sell
exitBuyCondition = ta.crossunder(emaValue, smaValue)
exitSellCondition = ta.crossover(emaValue, smaValue)

// Strategy logic
if (buyCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sellCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

if (exitBuyCondition)
    strategy.close("Buy")

if (exitSellCondition)
    strategy.close("Sell")

// Plot the moving averages
plot(emaValue, color=color.blue, title="20 EMA")
plot(smaValue, color=color.red, title="20 SMA")


আরো