কৌশল অনুসরণ করা সহজ প্রবণতা
ChaoZhang
এই নিবন্ধে একটি ট্রেন্ড ফলোয়ার কৌশল বিশ্লেষণ করা হবে যা সরল চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে। এটি ট্রেডিং সংকেত তৈরি করার জন্য একাধিক টাইম ফ্রেমের সমান্তরাল সমন্বয় ব্যবহার করে এবং এটি একটি সাধারণ ট্রেন্ড ফলোয়ার কৌশল।
কৌশল ওভারভিউ
এই কৌশলটি একই সাথে ২১, ৫০, ১০০ এবং ২০০ দিনের সরল চলমান গড় ব্যবহার করে। দামগুলি যখন এই গড় লাইনগুলিকে ভেঙে দেয় তখন এটি একটি কেনা এবং বিক্রি করার সংকেত দেয়। এছাড়াও, কৌশলটি ডোনচিয়ান চ্যানেল ব্যবহার করে যখন দামগুলি ২০ এবং ৫৫ তারিখের সর্বোচ্চ বা সর্বনিম্ন মূল্যকে পরিপূরক করে তখন একটি ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে। এই কৌশলটি প্রবণতাযুক্ত বাজারের জন্য উপযুক্ত, একাধিক সময়সীমার মাধ্যমে প্রবণতা লক করে লাভ করে।
কৌশল নীতি
মূল নীতিটি হ’ল একাধিক সমান্তরাল সময় ফ্রেম ব্যবহার করে প্রবণতার দিকনির্দেশনা নির্ধারণ করা। বিশেষত, কৌশলটি 4 টি বিভিন্ন সময়ের দৈর্ঘ্যের সরল চলমান গড় ব্যবহার করেঃ 21 দিন, 50 দিন, 100 দিন এবং 200 দিন। এই সমান্তরালের সময়কালগুলি স্বল্প থেকে দীর্ঘমেয়াদে ক্রমাগত প্রসারিত হয়, যা বিভিন্ন স্তরের প্রবণতা সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়।
যখন স্বল্পমেয়াদী গড় লাইন দীর্ঘমেয়াদী গড় লাইন অতিক্রম করে তখন একটি ক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়। এটি বোঝায় যে বাজার প্রবণতা একটি বিপরীত হতে পারে এবং একটি উত্থান চ্যানেল প্রবেশ করতে পারে। এবং যখন স্বল্পমেয়াদী গড় লাইন দীর্ঘমেয়াদী গড় লাইন অতিক্রম করে তখন একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়। এটি নির্দেশ করে যে বাজার প্রবণতা বিপরীত হতে পারে এবং একটি নিম্নমুখী চ্যানেল প্রবেশ করতে পারে।
এছাড়াও, কৌশলটি ডনচিয়ান চ্যানেলের মাধ্যমে ট্রেডিং সিগন্যালের পরিপূরক ব্যবহার করে। অর্থাৎ, যখন দাম 20 তম বা 55 তম সর্বোচ্চ / সর্বনিম্ন মূল্য অতিক্রম করে, তখন এটি একটি ক্রয় / বিক্রয় সংকেত ট্রিগার করে, ট্রেন্ডিং মুনাফা লক করে।
সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি সমান্তরাল তত্ত্ব এবং ডোনচিয়ান চ্যানেলের সাথে মিলিত হয়, যা প্রবণতা অনুসরণ করার জন্য একটি আদর্শ কৌশল যা একাধিক সময় ফ্রেমের মাধ্যমে প্রবণতার দিক নির্ধারণ করে।
কৌশলগত সুবিধা
- মাল্টি টাইম ফ্রেম ডিজাইন, যা কার্যকরভাবে মধ্যম এবং দীর্ঘমেয়াদী স্পষ্ট প্রবণতা ক্যাপচার করে
- একই সময়ে, সমান্তরাল এবং ডোনচিয়ান চ্যানেল ব্যবহার করে, সংকেত আরও নির্ভরযোগ্য
- কোয়ান্টাম ট্রেডিংয়ের জন্য সহজ এবং প্রারম্ভিক অনুশীলন
কৌশলগত ঝুঁকি
- ভুয়া ব্রেকআউট ঝুঁকিঃ দামের তীব্র ওঠানামা হতে পারে, যার ফলে গড় লাইন বা ডোনচিয়ান চ্যানেল ভুল সংকেত দেয়
- অস্থিরতার মধ্যে ক্ষতির ঝুঁকিপূর্ণ। এই কৌশলটি স্পষ্ট প্রবণতাযুক্ত বাজারের পরিবেশের জন্য আরও উপযুক্ত
- প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের জন্য সীমিত স্থান রয়েছে। চলমান গড় এবং ডনচিয়ান চ্যানেলগুলি কার্যকর প্যারামিটার সামঞ্জস্য করতে অসুবিধা হয়
ঝুঁকি মোকাবেলার উপায়ঃ
- ভুয়া ব্রেকিং এড়াতে ফিল্টারিং শর্ত যুক্ত করুন। যেমন লেনদেনের পরিমাণের শর্ত যুক্ত করুন
- ভূমিকম্পের প্রতিক্রিয়ায় স্টপ লস যথাযথভাবে সংক্ষিপ্ত করা
- চেষ্টা করুন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের সাথে স্বয়ংক্রিয় অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটার যুক্ত করতে
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
- ট্রেডিং ভলিউমের উপর ভিত্তি করে ফিল্টারিং বাড়ানো, যাতে দামের তীব্র ওঠানামা চলাকালীন ভুল সংকেত তৈরি না হয়
- চলমান গড়ের পরিবর্তে এমন একটি সূচক ব্যবহার করার চেষ্টা করুন যা দামকে আরও ভালভাবে মসৃণ করতে পারে, যেমন কাউফম্যান স্বনির্ধারিত চলমান গড়
- মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করুন যা কৌশলগত প্যারামিটারগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে অপ্টিমাইজ করে যাতে এটি বর্তমান বাজারের অবস্থার সাথে আরও ভালভাবে খাপ খায়
- প্রবণতাকে দুর্বল হিসেবে গণ্য করা এবং অস্থিরতার সময় সুদের ঝুঁকি এড়ানো
সারসংক্ষেপ
এই নিবন্ধটি একটি সহজ প্রবণতা অনুসরণ কৌশল বিশ্লেষণ করে যা মাল্টি-টাইম ফ্রেম মুভিং এভারেজ এবং ডোনচিয়ান চ্যানেলের উপর ভিত্তি করে। এই কৌশলটি বিভিন্ন দৈর্ঘ্যের গড়রেখার সমন্বয় ব্যবহার করে প্রবণতার দিক নির্ধারণ করে। নীতিটি সহজ, পরিষ্কার এবং সহজেই বাস্তবায়িত। একই সাথে, কৌশলটির সুবিধাগুলি, সম্ভাব্য ঝুঁকি এবং পরবর্তী অপ্টিমাইজেশনের ধারণা বিশ্লেষণ করা হয়েছে। গভীরভাবে বোঝার এবং যথাযথ অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে, বিশ্বাস করা হয় যে কৌশলটি পরিমাণগত ব্যবসায়ের জন্য একটি উপকারী হাতিয়ার হতে 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)