চলমান গড় উপর ভিত্তি করে পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি বিভিন্ন সময়কালের চলমান গড় গণনা করে এবং তাদের গোল্ডেন ফোর্ক এবং ডেড ফোর্ক ট্রেডিং সিগন্যাল গঠন করে। এটি একটি সাধারণ ট্রেন্ড ট্র্যাকিং কৌশল। এটি মূলত ওজনের চলমান গড় ডাব্লুএমএ এবং অভিযোজিত চলমান গড় এলএমএ ব্যবহার করে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি প্রথমে দামের মাঝারি-মেয়াদী মুভিং এভারেজ ma1 এবং ma2 গণনা করে, যেখানে ma1 চক্রটি সংক্ষিপ্ত এবং ma2 চক্রটি দীর্ঘতর। তারপরে ma1 এবং ma2 এর পার্থক্যটি গণনা করে ma3, এবং তারপর ma3 এর জন্য একটি মসৃণ মুভিং এভারেজ ma4 গণনা করে। যখন ma3 এর উপরে ma4 অতিক্রম করে তখন একটি কেনার সংকেত উত্পন্ন হয় এবং যখন এটি অতিক্রম করে তখন একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়।
এইভাবে, ma3 দামের মাঝারি এবং স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা নির্দেশ করে, এবং ma4 ma3 মধ্যে কিছু গোলমাল ফিল্টার করে, একটি নির্ভরযোগ্য ট্রেডিং সংকেত গঠন করে। ma1 এবং ma2 এর পর্যায়ক্রমিক তুলনা প্যারামিটার maLen দ্বারা সেট করা হয়, ব্যবহারকারী বিভিন্ন বাজার সমন্বয় চক্রের উপর ভিত্তি করে সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় পেতে পারেন।
কৌশলগত সুবিধা
এই কৌশলটির সুবিধাগুলো হলঃ
বাজারের পরিবর্তনের সাথে আরও ভালভাবে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য ALMA এবং WMA ব্যবহার করা হয়।
ট্রেডিং সিগন্যালকে আরো নির্ভরযোগ্য করে তুলতে মাল্টি-সাইক্লিক প্রাইস এভারেজ পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে।
প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্যযোগ্য, ব্যবহারকারীরা বিভিন্ন বাজারের জন্য অনুকূলিতকরণ করতে পারে, প্রয়োগের বিস্তৃত।
এই প্রকল্পের লক্ষ্য হচ্ছে, “শিক্ষা প্রদানের মাধ্যমে শিক্ষার মানোন্নয়ন করা।
ট্রেন্ডিং বা অস্থির বাজার উভয় ক্ষেত্রেই ভালো ফল পাওয়া যায়।
ঝুঁকি ও সমাধান
এই কৌশলটির কিছু ঝুঁকিও রয়েছেঃ
চলমান গড় কৌশলগুলি খুব দ্রুত পরিবর্তিত পরিস্থিতিতে ট্রেডিং সিগন্যালের অস্পষ্টতা, বিলম্ব এবং অন্যান্য সমস্যা সৃষ্টি করতে পারে। চলমান গড়ের সময়কাল এবং প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে।
খাঁটি প্রবণতা অনুসরণ কৌশল, একটি অস্থির সমাপ্তির পর্যায়ে ক্ষতির ঝুঁকিপূর্ণ। অন্যান্য সূচকগুলি ফিল্টারিং শর্ত হিসাবে সংযুক্ত করা যেতে পারে।
প্যারামিটার সেট না করা হলে খুব অল্প সময়ের মধ্যে অতিরিক্ত লেনদেন হতে পারে। উপযুক্ত প্যারামিটারগুলি সাবধানতার সাথে নির্বাচন করুন।
কৌশল অপ্টিমাইজেশন
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে উন্নত করা যেতে পারেঃ
আরো অনেক ধরনের চলমান গড় পরীক্ষা করা হয়, যেমন, লিনিয়ার চলমান গড়, ভারযুক্ত চলমান গড় ইত্যাদি।
👉অস্থিরতা, মূল্য চ্যানেল ইত্যাদির উপর ভিত্তি করে ক্ষতিপূরণ ব্যবস্থা বৃদ্ধি করা।
একাধিক সময়কাল বিশ্লেষণের সাথে একত্রিত হয়ে, রোলিং অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটারগুলি গ্রহণ করুন।
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যুক্ত করুন এবং প্যারামিটারগুলির স্বয়ংক্রিয় অপ্টিমাইজেশন করুন।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে একটি স্বর্ণ ও ডাইফোর্ক ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরি করে। এটি স্ব-অনুকূলিত চলমান গড় এবং বহু-সময়কালীন মূল্যের গড় ব্যবহার করে, যা সংকেতটিকে আরও নির্ভুল এবং নির্ভরযোগ্য করে তোলে। এই কৌশলটি প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্যযোগ্য, প্রযোজ্য বিস্তৃত, ধারণাটি সহজ এবং স্পষ্ট, এটি প্রবণতা বাজারে ভাল কাজ করে এবং এটির উচ্চ যুদ্ধের মূল্য রয়েছে।
/*backtest
start: 2024-01-08 00:00:00
end: 2024-01-15 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("Oracle Move Strategy", overlay=true)
maLen = input(30, "ma period")
mode = input(defval="wma", options=["alma", "ema", "wma"])
price = close
ma(src, len) =>
mode=="alma" ? alma(src, len, 0.85, 6) :
mode=="ema"? ema(src, len) :
wma(src, len)
ma1 = ma(price, floor(maLen / 2))
ma2 = ma(price, maLen)
ma3 = 2.0 * ma1 - ma2
ma4 = ma(ma3, floor(sqrt(maLen)))
//plot(ma1, color = red)
//plot(ma2, color = green)
plot(ma3, color = blue)
plot(ma4, color = orange)
mafast = ma3
maslow = ma4
if (crossover(mafast, maslow))
strategy.entry("MA2CrossLE", strategy.long, comment="MA2CrossLE")
if (crossunder(mafast, maslow))
strategy.entry("MA2CrossSE", strategy.short, comment="MA2CrossSE")
//plot(strategy.equity, title="equity", color=red, linewidth=2, style=areabr)