চলমান গড় ট্রেডিং কৌশল অনুসরণ করে প্রবণতা
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি একটি ট্রেডিং কৌশল যা প্রবণতা-ভিত্তিক চলমান গড় অনুসরণ করে। এটি বিভিন্ন প্যারামিটার সেট করা সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন দামের চলমান গড় ব্যবহার করে বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিচার করে এবং প্রবণতা পাল্টানোর সময় সংশ্লিষ্ট ট্রেডিং সিগন্যাল উত্পন্ন করে। দামগুলি চলমান গড়ের উপরে উঠে যাওয়ার সময় আরও বেশি করে; যখন দামগুলি চলমান গড়ের নীচে নেমে যায়, তখন খালি করে। এই কৌশলটি একই সাথে স্টপ লস এবং স্টপ লেভেল সেট করার জন্য এটিআর ব্যবহার করে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি বাজারের প্রবণতা নির্ধারণের জন্য বিভিন্ন প্যারামিটার সেটের সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন দামের সরল চলমান গড় ব্যবহার করে। বিশেষত, এটি চলমান গড়ের দুটি সেট তৈরি করেঃ
h1 এবং l1 এর সমন্বয়ে গঠিত একটি উর্ধ্বমুখী ট্র্যাকিং মুভিং এভারেজ সিস্টেম। h1 হল সর্বোচ্চ দামের সরল মুভিং এভারেজ, যা বাজার প্রবণতার উপরের রেলকে নির্দেশ করে; l1 হল নিম্ন রেল যা h1 কে বাদ দিয়ে এটিআর মান গঠন করে। যখন দাম h1 অতিক্রম করে তখন একটি মাল্টিসিগন্যান তৈরি করে; যখন দাম l1 অতিক্রম করে তখন একটি সমতল সংকেত তৈরি করে।
নিম্নগামী ট্র্যাকিং মুভিং এভারেজ সিস্টেম h2 এবং l2। h2 হল সর্বনিম্ন দামের সরল মুভিং এভারেজ, যা বাজারের প্রবণতার নিম্নগামী; l2 হল h2 এবং এটিআর মানের সমন্বিত উচ্চগামী। যখন দাম h2 এর নিচে দিয়ে যায় তখন একটি খালি সংকেত উত্পন্ন করে; যখন দাম l2 এর উপরে দিয়ে যায় তখন একটি খালি সংকেত উত্পন্ন করে।
একটি দ্বৈত-রেল সিস্টেম ব্যবহার করে ট্রেন্ড টার্নপয়েন্টগুলি আরও সঠিকভাবে বিচার করা যায়, কিছু গোলমাল ট্রেডিং ফিল্টার করা যায়। একই সাথে, এটিআর মানগুলি স্টপ লস এবং স্টপ স্টপ লেভেল সেট করার জন্য ব্যবহৃত হয়, যা প্রতি এককের ঝুঁকি-লাভের অনুপাত নিয়ন্ত্রণ করে।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির প্রধান সুবিধাগুলো হলঃ
- ডাবল রেল সিস্টেম শব্দ ফিল্টারিং ব্যবহার করে, ট্রেন্ড টার্নিং পয়েন্টগুলি আরও সঠিকভাবে সনাক্ত করা যায়।
- এটিআর গতিশীলভাবে ওঠানামা ট্র্যাক করে এবং একক স্টপ লসকে কার্যকরভাবে নিয়ন্ত্রণ করে।
- কৌশল লজিক সহজ এবং স্পষ্ট, সহজেই বোঝা যায় এবং নতুনদের জন্য উপযুক্ত।
- বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে সামঞ্জস্য রেখে প্যারামিটারগুলিকে নমনীয়ভাবে সামঞ্জস্য করতে পারে
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির কিছু ঝুঁকিও রয়েছেঃ
- ডাবল রেলের ব্রেকআউটের সংকেতগুলি সম্ভবত একটি প্রবণতার প্রাথমিক পর্যায়ে সুযোগটি পুরোপুরি ক্যাপচার করতে পারে না।
- চলমান গড় অনুসরণ করে কার্ভের প্রবণতা সনাক্ত করার ক্ষমতা দুর্বল।
- ট্রেডিং চার্জের প্রভাব বিবেচনায় নেওয়া হয়নি। উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে ট্রেডিং চার্জ তুলনামূলকভাবে বেশি হতে পারে।
প্রতিকারঃ
- চলমান গড়ের সময়কাল যথাযথভাবে সংক্ষিপ্ত করা যাতে সংকেত আরও সংবেদনশীল হয়।
- অন্যান্য সূচক যেমন MACD এর সাথে মিলিত হয়ে ট্রেন্ডের ধরন নির্ণয় করুন এবং অস্থিরতার মধ্যে উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং এড়িয়ে চলুন।
- পজিশনের আকার পরিবর্তন করুন এবং ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি হ্রাস করুন।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে উন্নত করা যেতে পারেঃ
- মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে বাজার পরিবেশের সাথে সামঞ্জস্য রেখে প্যারামিটারগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে অনুকূলিতকরণ করুন।
- ট্রেডিং ভলিউম ইন্ডিকেটরের সাথে মিলে মিথ্যা ব্রেকডাউন এড়ানো।
- পজিশনের আকারকে প্রবণতার শক্তির সাথে সংযুক্ত করার জন্য পজিশনের আকারের নিয়ম যোগ করা হয়েছে।
- ট্রেলার স্টপ বা ট্রেলার স্টপ ব্যবহারের মাধ্যমে ক্ষতি বন্ধ করার প্রক্রিয়াটি অপ্টিমাইজ করুন।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি সামগ্রিকভাবে একটি সহজ এবং ব্যবহারিক প্রবণতা ট্র্যাকিং কৌশল, মূল ধারণাটি হ’ল ডাবল রেল ফিল্টারিং এবং এটিআর গতিশীল স্টপ লস দ্বারা প্রবণতা পাল্টানো সনাক্ত করা এবং একক ক্ষতি সীমাবদ্ধ করা। এটির একটি নির্দিষ্ট রিয়েল-টাইম মান রয়েছে, তবে এটির জন্য আরও বেশি অপ্টিমাইজেশনের জায়গা রয়েছে। প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন এবং অন্যান্য সূচকগুলির সাথে মিলিত হয়ে আরও ভাল ফলাফল পাওয়া যায়।
/*backtest
start: 2023-12-05 00:00:00
end: 2024-01-04 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("I Like Winners And Love Loosers!", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
highest_length = input(200, type=input.integer, minval=1, title="Highest Length")
highest_average = input(10, type=input.integer, minval=1, title="Highest Average Length")
lowest_length = input(200, type=input.integer, minval=1, title="Lowest Length")
lowest_average = input(10, type=input.integer, minval=1, title="Lowest Average Length")
atr_length = input(14, type=input.integer, minval=1, title="ATR Length")
atr_multiplier = input(2, type=input.integer, minval=1, title="ATR Multiplier")
a = atr(atr_length) * atr_multiplier
h1 = sma(highest(high, highest_length), highest_average)
l1 = h1 - a
h2 = sma(lowest(low, lowest_length), lowest_average)
l2 = h2 + a
buy1_signal = crossover(close, h1)
sell1_signal = crossunder(close, l1)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy1_signal)
strategy.close("Buy", when=sell1_signal)
buy2_signal = crossunder(close, h2)
sell2_signal = crossover(close, l2)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=buy2_signal)
strategy.close("Sell", when=sell2_signal)
y1 = plot(h1, title="H1", color=color.green, transp=50, linewidth=2)
y2 = plot(l1, title="L1", color=color.red, transp=50, linewidth=2)
y3 = plot(h2, title="H2", color=color.green, transp=50, linewidth=2)
y4 = plot(l2, title="L2", color=color.red, transp=50, linewidth=2)
fill(y1,y2,color=color.green)
fill(y3,y4,color=color.red)