মুভিং এভারেজ গোল্ডেন ক্রস RSI MACD কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি RSI, MACD এবং মুভিং এভারেজ ব্যবহার করে একটি সমন্বিত কৌশল। এটি RSI এর ওভার-বিক্রয় ওভার-বিক্রয় সংকেত, MACD এর সংবেদনশীলতা এবং মুভিং এভারেজের সূচকীয় প্রভাবকে একত্রিত করে যখন এটি বাজারে প্রবেশের সময় নির্ধারণ করে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি মূলত নিম্নলিখিত চারটি শর্তের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নেয়ঃ
- MACD এর কলামটি সেট করা মাল্টি-হেড এন্ট্রি প্যারামিটারের চেয়ে বড়;
- আরএসআই ৫০ এর বেশি হলে, এটি একটি ওভারব্রেকিং সূচক;
- স্বল্পমেয়াদী ইএমএ দীর্ঘমেয়াদী ইএমএ-এর উপরে থাকে এবং গোল্ডেন ক্রস গঠন করে;
- দীর্ঘমেয়াদী ইএমএ এবং এটিআর স্টপ-ডাউন এর চেয়ে বেশি।
নিম্নলিখিত দুটি শর্ত পূরণ হলে কৌশলটি স্থগিত করা হয়ঃ
- MACD এর স্তম্ভটি সেট করা স্টপ লস প্যারামিটারের চেয়ে ছোট;
- স্বল্পমেয়াদী ইএমএ দীর্ঘমেয়াদী ইএমএ-এর চেয়ে বেশি।
এইভাবে, কৌশলটি মুনাফা প্রত্যাহারের সময় ক্ষতির সময় বন্ধ করে দেয় এবং বড় ক্ষতি এড়াতে পারে।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হল যে এটি বিভিন্ন সূচককে একত্রিত করে, যার মধ্যে রয়েছেঃ
- আরএসআই এর প্রয়োগে ট্রেডিং ফি ক্ষতি এড়ানো যায়, যেটা ধাক্কাবাজ পরিস্থিতিতে বারবার পজিশন খোলার ফলে হয়।
- ম্যাকড পিলার সূচকের সংবেদনশীলতা নিশ্চিত করে যে এটি সময়মত পরিবর্তনের সময়কে ধরতে পারে।
- মুভিং এভারেজগুলি সংক্ষিপ্ত বাজার শব্দকে ফিল্টার করে এবং তাদের সূচকীয় প্রভাব দেয়।
ঝুঁকি ও সমাধান
এই কৌশলটি মূলত নিম্নলিখিত দু’টি ঝুঁকির সাথে জড়িতঃ
মুভিং এভারেজ এবং অন্যান্য প্রবণতা-ভিত্তিক কৌশলগুলির জন্য সবচেয়ে বড় ঝুঁকি হ’ল বাজারের বিপর্যয় দ্বারা সৃষ্ট বৃহত্তর প্রত্যাহার। পজিশনের আকার হ্রাস করে এবং স্টপ লস সেটিং দ্বারা প্রত্যাহারকে সক্রিয়ভাবে নিয়ন্ত্রণ করা যেতে পারে।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান কঠিন। মাল্টি-ইনডিকেটর প্যাকেজিং কৌশল প্যারামিটার সেট এবং অপ্টিমাইজেশান উভয়ই কঠিন। প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান পদ্ধতি যেমন ধাপে ধাপে এবং জেনেটিক্যাল অ্যালগরিদম ব্যবহার করে সর্বোত্তম প্যারামিটারগুলি নির্ধারণ করা যেতে পারে।
অনুকূলিতকরণ
এই কৌশলটি আরও উন্নত করা যেতে পারে নিম্নলিখিত উপায়েঃ
অতিরিক্ত শর্তাবলী যুক্ত করা হয়েছে, যাতে ভুয়া সংকেতগুলি আরও পরিস্রাবণ করা যায়। উদাহরণস্বরূপ, ট্রেডিং ভলিউম সূচক, অস্থিরতা সূচক ইত্যাদি।
বিভিন্ন জাতের পরামিতি সেটিংয়ের পার্থক্য পরীক্ষা করুন। আরও জাতের জন্য পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করুন।
চলমান গড় প্যারামিটার সেটিং অপ্টিমাইজ করুন। বিভিন্ন দৈর্ঘ্যের প্যারামিটারগুলির মধ্যে পার্থক্য পরীক্ষা করুন।
গবেষণাটি একটি স্বনির্ধারিত চলমান গড় ব্যবহার করে। বাজারের অবস্থার উপর নির্ভর করে বিভিন্ন প্যারামিটার সমন্বয় পরিবর্তন করে।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি সামগ্রিকভাবে একটি আদর্শ অপ্টিমাইজড সংস্করণ মুভিং এভারেজ এবং ট্রেন্ড ট্র্যাকিং কৌশল। এটি ম্যাকড, আরএসআই ইত্যাদির মতো একাধিক মূলধারার সূচকের সুবিধাগুলি শোষণ করে, বাজারে প্রবেশের সময় এবং স্টপ লস নির্ধারণের ক্ষেত্রে এটি অনন্য। পরবর্তী, প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ ইত্যাদির মতো অনেক দিক থেকে উন্নতি করা যেতে পারে, যাতে কৌশলটি প্যারামিটারগুলি আরও রুক্ষ এবং আরও জাতের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হয়, যার ফলে উচ্চতর স্থিতিশীলতা পাওয়া যায়।
/*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=5
strategy("Improved RSI MACD Strategy with Moving Averages", overlay=true)
// Inputs
src = input(close, title="RSI Source")
// RSI Settings
lengthRSI = input.int(14, minval=1)
// Stop Loss Settings
stopLossPct = input.float(0.09, title="Stop Loss Percentage")
takeProfitPct = input.float(0.15, title="Take Profit Percentage")
// MACD Settings
fastlen = input(12)
slowlen = input(26)
siglen = input(9)
// Strategy Settings
longEntry = input(0, title="Long Entry Level")
exitLevel = input(0, title="Exit Level")
// EMA Settings
emaShortLength = input(8, title="Short EMA Length")
emaLongLength = input(21, title="Long EMA Length")
atrMultiplier = input.float(2, title="atrMultiplier")
atrLength = input.int(20, title="atrLength")
// Indicators
rsi1 = ta.rsi(src, lengthRSI)
[macd, signal, hist] = ta.macd(src, fastlen, slowlen, siglen)
// Calculate EMAs
emaShort = ta.ema(src, emaShortLength)
emaLong = ta.ema(src, emaLongLength)
// Calculate ATR
atr = ta.atr(atrLength)
// Variables
var bool canEnterLong = na
// Strategy conditions
longCondition = hist > longEntry and rsi1 > 50 and emaShort > emaLong and close > emaLong + atrMultiplier * atr
// Entries and Exits
if hist < exitLevel and emaShort < emaLong
canEnterLong := true
strategy.close("Long")
// Store last entry price
var lastEntryPrice = float(na)
var lastEntryPrice2 = float(na)
if longCondition
strategy.entry("Long", strategy.long)
canEnterLong := false
lastEntryPrice := close
if lastEntryPrice < close
lastEntryPrice := close
// Calculate Stop Loss and Take Profit Levels based on last entry price
stopLossLevel = lastEntryPrice * (1 - stopLossPct)
// Check for stop loss and take profit levels and close position if triggered
if (strategy.position_size > 0)
last_buy = strategy.opentrades[0]
if (close < stopLossLevel)
strategy.close("Long", comment="Stop Loss Triggered")
if (close * (1 - takeProfitPct) > strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1) )
strategy.close("Long", comment="Take Profit Triggered")