দামের গতিবিধি এবং ট্রেডিং ভলিউমের উপর ভিত্তি করে কৌশল অনুসরণ করে প্রবণতা
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি মূলত সরল চলমান গড় এবং লেনদেনের পরিমাণের সমন্বয় ব্যবহার করে বাজারের প্রবণতার দিকনির্দেশের জন্য, প্রবণতা দিকনির্দেশের দৃ strong়তার সাথে উপযুক্ত প্রবেশ এবং প্রস্থান পয়েন্ট প্রবেশের জন্য উপযুক্ত প্রবেশের স্থান নির্বাচন করে, এটি প্রবণতা ট্র্যাকিংয়ের ধরণের পরিমাণগত কৌশল।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি বাজারের প্রবণতা নির্ধারণের জন্য দুটি পৃথক সময়কালের সরল চলমান গড় ব্যবহার করে, সংক্ষিপ্ত সময়ের চলমান গড়গুলি দামের পরিবর্তনের প্রবণতাটি আরও দ্রুত ক্যাপচার করতে পারে, এবং দীর্ঘ সময়ের চলমান গড়গুলি কিছুটা শব্দটি মুছে ফেলতে পারে। যখন একটি স্বল্প সময়ের চলমান গড় দীর্ঘ সময়ের চলমান গড় অতিক্রম করে তখন একটি ক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়, বাজারটি একটি উত্থান প্রবণতা দেখায়; যখন একটি দীর্ঘ সময়ের চলমান গড়ের নীচে একটি দীর্ঘ সময়ের চলমান গড় অতিক্রম করে তখন একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়, বাজারটি একটি পতন প্রবণতা দেখায়।
তদুপরি, এই কৌশলটি ট্রেন্ডিং সংকেত নিশ্চিত করার জন্য লেনদেনের পরিমাণের সূচকগুলির সাথে সংযুক্ত করা হয়েছে। প্রকৃত ক্রয়-বিক্রয় সংকেতগুলি কেবলমাত্র যখন লেনদেনের পরিমাণ নির্দিষ্ট সময়ের গড়ের চেয়ে বেশি হয় তখনই তৈরি হয়, যার ফলে কিছু সম্ভাব্য ভুয়া ব্রেকআউটগুলি ফিল্টার করা যায়।
এই কৌশলটি প্রবেশের সময় ডায়নামিক সাপোর্ট রেসপন্স পয়েন্টের সাথে মিলিত হয় যাতে প্রবেশের উপযুক্ত পয়েন্টটি বেছে নেওয়া যায়। কেবলমাত্র যখন দাম সমর্থন পয়েন্টের উপরে থাকে তখনই ক্রয় করা হয় এবং যখন দাম প্রতিরোধের পয়েন্টের নীচে থাকে তখনই বিক্রয় করা হয়, যা বিস্তৃত বাজারের অস্থিরতার ঝুঁকি এড়াতে পারে।
কৌশলগত সুবিধা
এই কৌশলটির কিছু উল্লেখযোগ্য সুবিধা রয়েছেঃ
কৌশলগত সংকেত বিচার নিয়ম সহজ এবং স্পষ্ট, সহজেই বোঝা যায় এবং প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করা যায়, যা পরিমাণগত ব্যবসায়ের জন্য উপযুক্ত।
দামের গতি এবং লেনদেনের পরিমাণের দুটি মাত্রা একত্রিত করে বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে একটি সমন্বিত বিচার কার্যকরভাবে ছদ্মবেশী ব্রেকআউটগুলিকে ফিল্টার করতে পারে।
একটি গতিশীল সমর্থন প্রতিরোধের অবস্থান কৌশল ব্যবহার করে প্রবেশের সময় নির্বাচন করা, কিছু পরিমাণে arbitrage ঝুঁকি এড়াতে পারে।
পুনরুদ্ধারের তথ্য পর্যাপ্ত, কৌশল পরামিতিগুলি একাধিকবার অপ্টিমাইজড করা হয়েছে এবং রিয়েল-ডিস্কের পারফরম্যান্সটি বেশ স্থিতিশীল।
কৌশলগত ঝুঁকি
এই কৌশলটির কিছু সম্ভাব্য ঝুঁকিও রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছেঃ
ট্রেন্ড ট্র্যাকিংয়ের কৌশল হিসেবে, বাজারের অস্থিরতার সময় নিয়মিত ক্ষতির সম্ভাবনা থাকে।
সরল মুভিং এভারেজ নিজেই দামের পরিবর্তনের প্রতি ধীর প্রতিক্রিয়া দেখায় এবং দ্রুত পাল্টে যাওয়া বাজার পরিস্থিতিকে সময়মতো ধরতে পারে না।
গতিশীল সমর্থনকারী প্রতিরোধের স্থানের সিদ্ধান্তে কিছুটা পিছিয়ে পড়ার ঝুঁকি রয়েছে এবং ভুয়া ব্রেকিংয়ের ঝুঁকি পুরোপুরি এড়ানো যায় না।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের ঝুঁকি রয়েছে যেহেতু রিয়েল-ডিস্কের পারফরম্যান্সটি ঐতিহাসিক পুনরুদ্ধারের সাথে কিছুটা বিচ্যুত হতে পারে।
নিম্নলিখিত পদক্ষেপের মাধ্যমে এই ঝুঁকি কিছুটা প্রশমিত করা যেতে পারেঃ
- প্রবণতা নির্ণয়ের সূচক এবং বিপরীত সূচকগুলির সাথে মিলিত, প্রবেশ ও প্রস্থানের নিয়ম পরিবর্তন করুন। ২. মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে ক্রমাগত প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করুন, যাতে কৌশলগুলি আরও দুর্বল হয়।
- একক লোকসান নিয়ন্ত্রণের জন্য ক্ষতিপূরণ ব্যবস্থা বাড়ানো।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
এই কৌশলটি আরও অনেক উন্নতি করার সুযোগ রয়েছে, বিশেষ করে নিম্নলিখিত দিকগুলোতেঃ
বিভিন্ন ধরনের মুভিং এভারেজ ব্যবহার করে দেখুন যেমন ইন্ডেক্সাল মুভিং এভারেজ, অরবিটাল মুভিং এভারেজ ইত্যাদি।
মাল্টি-ডাইমেনশনাল বিশ্লেষণের মাধ্যমে লেনদেনের পরিমাণ বাড়ানো, যেমন, লেনদেনের পরিমাণ বাড়ানো, লেনদেনের পরিমাণ হ্রাস করা এবং লেনদেনের পরিমাণ নির্ধারণ করা।
মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে প্যারামিটারগুলির স্বয়ংক্রিয় অপ্টিমাইজেশন এবং আপডেট করা যায়।
বিপরীত দিকনির্দেশক বিচার বৃদ্ধি, সময়মত ক্ষতি বন্ধ, ঝড়ের সময় প্রতিক্রিয়া।
শেয়ারের মৌলিক তথ্যের সাথে একত্রিত করে শেয়ারের অভ্যন্তরীণ মূল্য নির্ণয় করা।
বিভিন্ন জাতের বৈশিষ্ট্য অনুসারে, গ্রুপ রিটার্নিং এবং প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন প্রোগ্রাম ডিজাইন করুন।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি সামগ্রিকভাবে একটি সাধারণ প্রবণতা ট্র্যাকিং কৌশল টেমপ্লেট, যার কিছু সাধারণতা রয়েছে। এটি মূল্যের চলাচল এবং লেনদেনের পরিমাণের মতো একাধিক মাত্রার সমন্বিত বিচার করতে পারে, যা কার্যকরভাবে গোলমালের সংকেতগুলি ফিল্টার করতে পারে। তবে প্রবণতা ট্র্যাকিং কৌশল হিসাবে এটির কিছু সিস্টেম ঝুঁকিও রয়েছে, এটি একটি পরীক্ষামূলক পরীক্ষার যোগ্য কৌশল হওয়ার জন্য ক্রমাগত উন্নতি ও অপ্টিমাইজেশনের প্রয়োজন।
/*backtest
start: 2023-12-16 00:00:00
end: 2024-01-15 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("PVSRA Strategy", overlay=true)
// Price Action
shortMaPeriod = input(50, "Short MA Period")
longMaPeriod = input(25, "Long MA Period")
shortMa = sma(close, shortMaPeriod) // Simple Moving Average for short period
longMa = sma(close, longMaPeriod) // Simple Moving Average for long period
// Volume Analysis
volMaPeriod = input(25, "Volume MA Period")
volMa = sma(volume, volMaPeriod) // Simple Moving Average for volume
// Support and Resistance
support = lowest(low, 30)
resistance = highest(high, 30)
// Entry Conditions
longCondition = crossover(shortMa, longMa) and (volume > volMa) and (close > support)
shortCondition = crossunder(shortMa, longMa) and (volume > volMa) and (close < resistance)
// Plotting
plot(shortMa, color=color.blue, title="Short MA")
plot(longMa, color=color.red, title="Long MA")
plot(support, color=color.green, title="Dynamic Support")
plot(resistance, color=color.red, title="Dynamic Resistance")
// Entering and Exiting Positions
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)