কৌশল অনুসরণ করে সহজ প্রবণতা

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-01-05 13:09:37
ট্যাগঃ

এই নিবন্ধটি সাধারণ চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে একটি প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল বিশ্লেষণ করবে। কৌশলটি বিভিন্ন সময়সীমার চলমান গড়ের সংমিশ্রণ ব্যবহার করে ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে, যা একটি সাধারণ প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশলটির অন্তর্গত।

কৌশল ওভারভিউ

এই কৌশলটি একযোগে 21-দিন, 50-দিন, 100-দিন এবং 200-দিনের সহজ চলমান গড় ব্যবহার করে। যখন দাম এই চলমান গড়গুলি ভেঙে যায় তখন এটি ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন করে। উপরন্তু, যখন দাম 20 দিনের বা 55 দিনের সর্বোচ্চ / সর্বনিম্ন মূল্যের মধ্য দিয়ে ভেঙে যায় তখন কৌশলটি ডনচিয়ান চ্যানেলকে ট্রেডিং সংকেতগুলি পরিপূরক করতেও ব্যবহার করে। এই কৌশলটি সুস্পষ্ট প্রবণতা সহ বাজারগুলির জন্য উপযুক্ত, একাধিক সময় ফ্রেমের মাধ্যমে প্রবণতা মুনাফা লক করে।

কৌশল নীতি

মূল নীতিটি হ'ল ট্রেন্ডের দিক নির্ধারণের জন্য একাধিক চলমান গড় সময় ফ্রেম ব্যবহার করা। বিশেষত, কৌশলটি বিভিন্ন সময়কালের সাথে 4 টি সহজ চলমান গড় ব্যবহার করেঃ 21 দিন, 50 দিন, 100 দিন এবং 200 দিন। এই চলমান গড়ের সময়কাল ধীরে ধীরে স্বল্পমেয়াদ থেকে দীর্ঘমেয়াদে প্রসারিত হয়, বিভিন্ন স্তরের প্রবণতা সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়।

যখন স্বল্পমেয়াদী চলমান গড়টি দীর্ঘমেয়াদীটির উপরে অতিক্রম করে, তখন একটি ক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়। এটি নির্দেশ করে যে বাজারের প্রবণতা বিপরীত হতে পারে এবং একটি আপট্রেন্ডে প্রবেশ করেছে। যখন স্বল্পমেয়াদী চলমান গড়টি দীর্ঘমেয়াদীটির নীচে অতিক্রম করে, তখন একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়। এটি বোঝায় যে বাজারের প্রবণতা বিপরীত হতে শুরু করেছে এবং একটি ডাউনট্রেন্ডে প্রবেশ করেছে।

উপরন্তু, কৌশলটি ট্রেডিং সংকেতগুলিকে পরিপূরক করার জন্য ডনচিয়ান চ্যানেলও ব্যবহার করে। অর্থাৎ, যখন মূল্য 20 দিনের বা 55 দিনের সর্বোচ্চ / সর্বনিম্ন মূল্যের মধ্য দিয়ে যায়, তখন ট্রেন্ড মুনাফা লক করার জন্য কিনুন / বিক্রয় সংকেতগুলিও ট্রিগার করা হবে।

সংক্ষেপে, কৌশলটি ট্রেন্ডের দিকনির্দেশ নির্ধারণের জন্য একাধিক সময়সীমার মাধ্যমে চলমান গড় তত্ত্ব এবং ডোনচিয়ান চ্যানেলকে একত্রিত করে, যা একটি সাধারণ ট্রেন্ড অনুসরণকারী কৌশল।

সুবিধা

মাল্টি-টাইমফ্রেম ডিজাইন কার্যকরভাবে মাঝারি এবং দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা ক্যাপচার করতে পারে
উভয় চলমান গড় এবং Donchian চ্যানেল ব্যবহার সংকেত আরো নির্ভরযোগ্য করে তোলে
বাস্তবায়ন সহজ, পরিমাণগত ট্রেডিং অনুশীলনের জন্য নতুনদের জন্য উপযুক্ত

ঝুঁকি

ভুয়া ব্রেকআউটের ঝুঁকি। দামগুলি একটি নির্দিষ্ট সময়ের জন্য হিংস্রভাবে ওঠানামা করতে পারে, যা চলমান গড় বা ডনচিয়ান চ্যানেল থেকে ভুল সংকেত সৃষ্টি করে
ব্যাপ্তি বাজারে হার বন্ধ করা সহজ। কৌশল স্পষ্ট প্রবণতা সঙ্গে বাজারের জন্য আরো উপযুক্ত
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের জন্য সীমিত জায়গা। মুভিং গড় এবং ডনচিয়ান চ্যানেলের প্যারামিটারগুলি কার্যকরভাবে সামঞ্জস্য করা কঠিন

ঝুঁকির সমাধানঃ

ভুয়া ব্রেকআউট এড়ানোর জন্য ফিল্টার শর্ত যুক্ত করুন, যেমন ভলিউম শর্ত যুক্ত করা
স্টপ লস ব্যাপ্তি যথাযথভাবে হ্রাস করুন
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রবর্তনের চেষ্টা করুন স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করতে

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

ভলিউম-ভিত্তিক ফিল্টার যোগ করুন যাতে দামের মারাত্মক ওঠানামা চলাকালীন ভুল সংকেত এড়ানো যায়
মুভিং গড়গুলিকে এমন সূচকগুলির সাথে প্রতিস্থাপন করার চেষ্টা করুন যা দামগুলিকে আরও ভালভাবে মসৃণ করতে পারে, যেমন কাফম্যানের অভিযোজিত মুভিং গড়
বর্তমান বাজারের অবস্থার সাথে আরও ভাল অভিযোজন করার জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করুন
প্রবণতা শক্তি পরিমাপ করতে অস্থিরতা সূচক অন্তর্ভুক্ত করুন, ব্যাপ্তি বাজারে ফাঁদে পড়া এড়াতে

সিদ্ধান্ত

এই নিবন্ধটি মাল্টি-টাইমফ্রেম চলমান গড় এবং ডনচিয়ান চ্যানেলের উপর ভিত্তি করে একটি সহজ প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল বিশ্লেষণ করেছে। কৌশলটি বিভিন্ন দৈর্ঘ্যের চলমান গড় ব্যবহার করে প্রবণতার দিক নির্ধারণ করে, সহজ এবং পরিষ্কার নীতিগুলির সাথে যা বাস্তবায়ন করা সহজ। একই সাথে, সুবিধাগুলি, সম্ভাব্য ঝুঁকি এবং ভবিষ্যতের অপ্টিমাইজেশান ধারণাগুলিও আলোচনা করা হয়। গভীরভাবে বোঝার এবং সঠিক অপ্টিমাইজেশনের সাথে, আমি বিশ্বাস করি যে এই কৌশলটি পরিমাণগত ব্যবসায়ের জন্য একটি দরকারী সরঞ্জাম হয়ে উঠতে পারে।

/*backtest
start: 2022-12-29 00:00:00
end: 2024-01-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Trend Following", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 10)

maxIdLossPcnt = input(1, "Max Intraday Loss(%)", type=float)
entryLong = false
entryShort = false

// strategy.risk.max_intraday_loss(maxIdLossPcnt, strategy.percent_of_equity)

if (close > highest(high[1], 20))
    strategy.entry("Long fast", strategy.long)
    entryLong = true
    

if (close < lowest(low[1], 20))
    strategy.entry("Short fast", strategy.short)
    entryShort = true
    
if (close > highest(high[1], 55))
    strategy.entry("Long slow", strategy.long)
    entryLong = true

if (close < lowest(low[1], 55))
    strategy.entry("Short slow", strategy.short)
    entryShort = true

len1 = input(21, minval=1, title="21 SMA")
src1 = input(close, title="21 SMA")
out1 = sma(src1, len1)
plot(out1, title="21 SMA", color= white)

len2 = input(50, minval=1, title="50 SMA")
src2 = input(close, title="50 SMA")
out2 = sma(src2, len2)
plot(out2, title="50 SMA", color= blue)

len3 = input(100, minval=1, title="100 SMA")
src3 = input(close, title="100 SMA")
out3 = sma(src3, len3)
plot(out3, title="100 SMA", color= orange)

len4 = input(200, minval=1, title="200 SMA")
src4 = input(close, title="200 SMA")
out4 = sma(src4, len4)
plot(out4, title="200 SMA", color= green)

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত