এমএ টার্নিং পয়েন্টের উপর ভিত্তি করে দীর্ঘ এবং সংক্ষিপ্ত কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি মুভিং এভারেজের টার্নপয়েন্টের উপর ভিত্তি করে বাজারের প্রবণতা নির্ধারণ করে, এমএ-র উপরে ওভার টার্নপয়েন্ট বেশি করে, এমএ-র নীচে ডাউন টার্নপয়েন্টের নিচে খালি করে, এটি একটি সাধারণ ট্রেন্ড-ট্র্যাকিং কৌশল।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি price=security ((tickerid, period, close) ব্যবহার করে, কৌশলগত বিশ্লেষণের জন্য বন্ধের মূল্য গ্রহণ করে, তারপরে ইনপুট নির্বাচন করে sma গড় বা ema গড় গণনা করে, দৈর্ঘ্যটি ma1 হয়, প্রথম গড় price1 পাওয়া যায়। তারপরে ওসি 1 কে মূল্য 1 এর দৈনিক পরিবর্তনের হার হিসাবে সংজ্ঞায়িত করে, এবং ট্রেন্ড স্ট্রেনথ 1 এর থ্রেশহোল্ডের মাধ্যমে গড়টি স্পষ্ট উত্থান বা পতন হয় কিনা তা নির্ধারণ করে। যখন ওসি 1 ট্রেন্ড স্ট্রেনথ 1 অতিক্রম করে, তখন ma1uptrue হিসাবে সংজ্ঞায়িত হয়, লাইনটি উত্থান হয়; যখন ওসি 1 নেতিবাচক ট্রেন্ড স্ট্রেনথ 1 এর চেয়ে কম হয়, তখন ma1downtrue হিসাবে সংজ্ঞায়িত হয়, লাইনটি পতন হয়।
এইভাবে, এই কৌশলটি স্টকের দামের প্রবণতার পরিবর্তনগুলি ধরার জন্য চলন্ত গড়ের বিপরীত পয়েন্টগুলি ব্যবহার করে, যা একটি সাধারণ ট্রেন্ড-ট্র্যাকিং কৌশল।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হল এটি প্রবণতা নির্ধারণের জন্য চলমান গড়ের বিপরীত পয়েন্ট ব্যবহার করে, যা পরিমাণগত ট্রেডিংয়ের একটি পরিপক্ক এবং নির্ভরযোগ্য প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ পদ্ধতি। এর সুবিধাগুলি হলঃ
চলমান গড়ের মাধ্যমে শব্দ ফিল্টার করা হয়, যা ট্রেন্ডের বিপর্যয়কে সঠিকভাবে ধরতে সাহায্য করে। চলমান গড় মূল্যকে মসৃণ করে, যা আংশিক শব্দ ফিল্টার করতে পারে, যা ট্রেন্ডের বিপর্যয়কে আরও সঠিকভাবে এবং নির্ভরযোগ্যভাবে সনাক্ত করতে পারে।
এই কৌশলটি কেবলমাত্র টার্নপয়েন্টগুলি সনাক্ত করে না, তবে টার্নপয়েন্ট রেডিয়েন্টের থ্রেশহোল্ডগুলিও সেট করে যাতে চলমান গড়ের মিথ্যা ব্রেকগুলি অপ্রয়োজনীয় লেনদেন এড়াতে পারে।
সহজ প্যারামিটার সেট, সহজেই আয়ত্ত করা যায় এবং অনুকূলিতকরণ করা যায়। এই কৌশলটিতে কেবলমাত্র একটি চলমান গড় রয়েছে, বেশ কয়েকটি প্যারামিটার, সেট এবং অনুকূলিতকরণ তুলনামূলকভাবে সহজ এবং ব্যবহারকারীদের পক্ষে বোঝা এবং আয়ত্ত করা সহজ।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির প্রধান ঝুঁকিগুলো হলঃ
প্রবণতা অনুসরণ কৌশল, শীর্ষ-নিম্ন প্রবণতা পূর্বাভাস দিতে পারে না। এই কৌশলটি প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশলগুলির মধ্যে একটি, এটি কেবল প্রবণতার পিছনে অনুসরণ করতে পারে, বাজারের শীর্ষ-নিম্ন প্রবণতা পূর্বাভাস দিতে পারে না, তাত্ক্ষণিক বিপরীত সুযোগটি মিস করা সহজ।
মুভিং এভারেজের বিলম্বিত প্রবণতা। মুভিং এভারেজগুলি মূল্যের গতিবিধি প্রতিফলিত করে, যা প্রবণতা পরিবর্তনের সময়সীমাকে প্রভাবিত করতে পারে।
পূর্ববর্তী প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের ভুল সরাসরি প্রভাব প্রভাবিত করে। এই কৌশলটির প্যারামিটার সেটিং যেমন গড় লাইন সময়কাল, পরিবর্তন হার রেডিয়েন্ট থ্রেশহোল্ড, কৌশলটির মুনাফা প্রত্যাহারের স্তরের উপর সরাসরি প্রভাব ফেলতে পারে, সাবধানতার সাথে পরীক্ষা এবং অপ্টিমাইজেশনের প্রয়োজন।
এই সমস্যা সমাধানের উপায় হলোঃ
বিয়ারের শীর্ষ এবং বলের নীচের স্তরের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য অন্যান্য সূচকগুলির সাথে যথাযথভাবে মিলিত হতে পারে।
এসএমএ-র পরিবর্তে ইএমএ-র মতো দ্রুত প্রতিক্রিয়াশীল গড়ের পরীক্ষা করুন।
সুপারিশ করা হয় মাল্টি কম্বিনেশন অপ্টিমাইজেশনের জন্য সর্বোত্তম প্যারামিটার সেটিং খুঁজতে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে আরও উন্নত করা যেতে পারেঃ
দ্বিতীয় চলমান গড় যোগ করা হয় যাতে গোল্ডেন ফোর্কড স্ট্র্যাটেজি তৈরি হয়। এইভাবে, প্রবণতা এবং ফিল্টারিং শব্দটি নির্ধারণ করতে দ্বি-সমান্তরিত লাইনগুলির মধ্যে সম্পর্ক ব্যবহার করা যেতে পারে।
ট্রানজাকশন বিশ্লেষণ যোগ করুন। ট্রানজাকশন গড় রেখার মোড়ের বিন্দুতে পরিবর্তনের পর্যবেক্ষণের মাধ্যমে, মোড়ের বিন্দুটির নির্ভরযোগ্যতা আরও যাচাই করা যেতে পারে।
আরএসআই, এমএসিডি এবং অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচকগুলির সহায়ক কার্যকারিতা পরীক্ষা করুন। এই সূচকগুলি প্রবণতা নির্ধারণে সহায়তা করতে পারে এবং সমান্তরাল ঘূর্ণনের সাথে সমন্বয় কৌশল তৈরি করতে পারে।
একাধিক বাজার অবস্থার পরামিতি অপ্টিমাইজেশান ফিল্টারিং। ষাঁড় বাজার, ভাল বাজার, এবং অস্থিরতার পরিস্থিতির জন্য পৃথকভাবে অপ্টিমাইজেশান পরামিতি সেটিং সমন্বয় পরীক্ষা করুন।
মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে প্যারামিটারগুলির গতিশীল অপ্টিমাইজেশান। প্রোগ্রামগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে প্যারামিটারগুলির স্থায়িত্বের মূল্যায়ন করতে এবং প্যারামিটারগুলির গতিশীল অপ্টিমাইজেশান করতে দিন।
সারসংক্ষেপ
সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি একটি পরিপক্ক ট্র্যাকিং ট্রেন্ড-টাইপ কৌশল, যার কিছু বাস্তব যুদ্ধের মূল্য রয়েছে। কৌশলগত ধারণাটি সহজ এবং স্পষ্ট, প্যারামিটারগুলি খুব কম সেট করা হয় এবং পরীক্ষাটি সহজেই বোঝা যায়। একই সাথে ট্র্যাকিং বিলম্বের মতো সমস্যা রয়েছে। অন্যান্য সূচকগুলির সাথে ব্যবহারের পরামর্শ দেওয়া হয়েছে, একাধিক পরিস্থিতিতে পরীক্ষার অপ্টিমাইজেশন, বা প্যারামিটারগুলিকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করার প্রক্রিয়াটি প্রবর্তন করা হয়েছে, যা কৌশলটির স্থিতিশীলতা এবং যুদ্ধের কার্যকারিতা আরও বাড়িয়ে তুলতে পারে।
/*backtest
start: 2023-01-10 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("MA Turning Point Strategy", overlay=true)
src = input(close, title="Source")
price = request.security(syminfo.tickerid, timeframe.period, src)
ma1 = input(25, title="1st MA Length")
type1 = input("SMA", "1st MA Type", options=["SMA", "EMA"])
price1 = if (type1 == "SMA")
sma(price, ma1)
else
ema(price, ma1)
plot(series=price1, style=line, title="1st MA", color=blue, linewidth=2, transp=0)
lookback1 = input(1, "Lookback 1")
roc1 = roc(price1, lookback1)
ma1up = false
ma1down = false
ma2up = false
ma2down = false
ma1up := nz(ma1up[1])
ma1down := nz(ma1down[1])
ma2up := nz(ma2up[1])
ma2down := nz(ma2down[1])
trendStrength1 = input(2.5, title="Minimum slope magnitude * 100", type=float) * 0.01
if crossover(roc1, trendStrength1)
ma1up := true
ma1down := false
if crossunder(roc1, -trendStrength1)
ma1up := false
ma1down := true
longCondition = ma1up and ma1down[1]
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
shortCondition = ma1down and ma1up[1]
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)