চলমান গড়, মূল্য প্যাটার্ন এবং ভলিউম উপর ভিত্তি করে একটি প্রবণতা বিপরীত কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০১-১৭ ১৭ঃ৪৮ঃ৪০
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি বাজারে সম্ভাব্য প্রবণতা বিপরীত পয়েন্ট সনাক্ত করতে চলমান গড়, মূল্য প্যাটার্ন এবং ভলিউমকে একত্রিত করে। যখন দ্রুত চলমান গড় ধীর চলমান গড়ের উপরে অতিক্রম করে, একটি উত্থানমূলক গ্রাস প্যাটার্ন প্রদর্শিত হয়, প্রতিরোধের স্তরটি ভেঙে যায় এবং ট্রেডিং ভলিউম বৃদ্ধি পায়। যখন বিপরীত শর্ত ঘটে তখন এটি শর্ট হয়।

নীতিমালা

এই কৌশলটির মূল ধারণা হ'ল আসন্ন বিপরীতের জন্য সংকেত হিসাবে চলমান গড়, মূল্যের ক্রিয়াকলাপের নিদর্শন এবং ভলিউমগুলির সংমিশ্রণ ব্যবহার করা। বিশেষত, চলমান গড়ের সোনার ক্রস এবং মৃত্যুর ক্রসগুলি প্রবণতার পরিবর্তনের ইঙ্গিত দিতে পারে। বুলিশ / হ্রাসকারী গ্রাসিং প্যাটার্নগুলি সাধারণত সামনের স্বল্পমেয়াদী বিপরীতকে বোঝায়। ট্রেডিং ভলিউমের উত্থানগুলি প্রায়শই প্রবণতা বিপরীতকে বোঝায়। তিনটি ধরণের সংকেত একত্রিত করে কৌশলটি বিপরীতের টার্নিং পয়েন্টগুলি সঠিকভাবে ক্যাপচার করার লক্ষ্য রাখে।

যৌক্তিকভাবে, কৌশলটি প্রথমে দ্রুত এবং ধীর চলমান গড় গণনা করে। তারপরে এটি উত্থান / হ্রাসের গ্রাস প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করার শর্তগুলি সংজ্ঞায়িত করে। ভলিউম সম্প্রসারণের সাথে সমর্থন এবং প্রতিরোধের স্তরগুলি অতিরিক্ত শর্ত হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করা হয়। দ্রুত এমএ ধীর এমএ এর উপরে অতিক্রম করলে ক্রয় সংকেতগুলি ট্রিগার হয়, একটি উত্থান প্যাটার্ন উপস্থিত হয়, প্রতিরোধ ভাঙ্গন এবং ভলিউম বৃদ্ধি পায়। বিপরীত শর্তগুলি বিক্রয় সংকেতগুলি ট্রিগার করে।

সুবিধা

এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হ'ল বিপরীততা নিশ্চিত করার জন্য একাধিক সংকেতগুলির সংমিশ্রণ ব্যবহার করা, যা মিথ্যা সংকেতগুলি এড়াতে সহায়তা করে। কেবলমাত্র একটি সূচক যেমন চলমান গড় বা মোমবাতি প্যাটার্নের উপর নির্ভর করে ভুল ট্রেড তৈরি হয়। তিনটি কারণের সারিবদ্ধতার প্রয়োজন হওয়ায়, বিপরীততা সঠিকভাবে ক্যাপচার করার সম্ভাবনা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত হয়।

এছাড়াও, এই কৌশলটি প্রবণতা এবং বিপরীত ধারণাগুলি উভয়ই ব্যবহার করে। বিপরীতগুলি কেবল বিদ্যমান প্রবণতার পরে সন্ধান করা হয়। অন্য কথায়, কৌশলটি কেবল ট্রেন্ডিং বাজারের মধ্যে প্রতি-প্রবণতা পুনরুদ্ধারের সন্ধান করে। এটি এলোমেলোতা হ্রাস করতে এবং লাভজনকতা বাড়াতে সহায়তা করে।

ঝুঁকি

এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় ঝুঁকি হ'ল ব্যর্থ বিপরীতমুখী, যেখানে প্রবেশের সংকেতগুলির পরে দাম বাণিজ্যের দিকের বিরুদ্ধে চলতে থাকে। এটি সাধারণত ঘটে যখন বিপরীতমুখী সংকেতগুলি মিথ্যা হয়ে যায়, বা কেবলমাত্র একটি স্থায়ী প্রবণতার মধ্যে স্বল্পমেয়াদী সংশোধন হয়।

সমাধানগুলির মধ্যে আরও ভাল প্রবণতা নির্ধারণের জন্য চলমান গড় সময়ের সমন্বয় করা, বৃহত্তর স্টপ লস ব্যবহার করা এবং বিপরীত সিগন্যাল ট্রেড করার আগে আরও নিশ্চিতকরণ ফ্যাক্টর অন্তর্ভুক্ত করা অন্তর্ভুক্ত। উচ্চতর সময়সীমার প্রবণতার উপর ভিত্তি করে ফিল্টার যুক্ত করাও মিথ্যা ব্রেকআউট ট্রেডগুলি এড়াতে সহায়তা করতে পারে।

উন্নতি

এই কৌশলটির জন্য সম্ভাব্য অপ্টিমাইজেশান উপায়গুলির মধ্যে রয়েছেঃ

অপ্টিমাল দীর্ঘ/স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা চিহ্নিত করার জন্য চলমান গড় সময়ের সমন্বয়।
পিভট পয়েন্টের মতো বিভিন্ন সমর্থন/প্রতিরোধ গণনা পদ্ধতি পরীক্ষা করা।
অন্যান্য ভলিউম ইন্ডিকেটর চেষ্টা করছি যেমন চেইকিন মানি ফ্লো, ভলিউম অ্যাসিললেটর।
দীর্ঘমেয়াদী চার্ট প্যাটার্ন, বিশাল ভলিউম স্পাইক ইত্যাদির মতো আরও বিপরীত নিশ্চিতকরণ কারণগুলি অন্তর্ভুক্ত করা।
স্টক ইনডেক্স ফিউচার ব্যবহার করে মার্কেট জুড়ে সিগন্যাল ক্রস-ভেরিফাই করা।

প্যারামিটার সমন্বয়গুলির কঠোর পরীক্ষার মাধ্যমে পারফরম্যান্সের আরও উন্নতি অর্জন করা যেতে পারে।

সিদ্ধান্ত

এই কৌশলটি শুধুমাত্র ট্রেন্ডিং মার্কেটে মুভিং এভারেজ, প্রাইস অ্যাকশন এবং ভলিউমকে ট্রেড রিভার্সালের সাথে একত্রিত করে। প্যারামিটারগুলি অপ্টিমাইজ করে এবং আরও সংকেত নিশ্চিতকরণ যুক্ত করে, এটি স্বল্পমেয়াদী কাউন্টার ট্রেন্ড ট্রেডিংয়ের জন্য একটি শক্তিশালী সিস্টেম হয়ে উঠতে 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=5
strategy("Profit Table Strategy", overlay=true)

// Input parameters
fastLength = input(10, title="Fast MA Length")
slowLength = input(20, title="Slow MA Length")
takeProfitPercent = input(1, title="Take Profit (%)") / 100
stopLossPercent = input(1, title="Stop Loss (%)") / 100
trailingStopPercent = input(1, title="Trailing Stop (%)") / 100

// Price action conditions
bullishEngulfing = close > open and close > open[1] and open < close[1] and open[1] > close[1]
bearishEngulfing = close < open and close < open[1] and open > close[1] and open[1] < close[1]

// Support and resistance levels
supportLevel = input(100, title="Support Level")
resistanceLevel = input(200, title="Resistance Level")

// Volume conditions
volumeCondition = volume > ta.sma(volume, 20)

// Calculate moving averages
fastMA = ta.sma(close, fastLength)
slowMA = ta.sma(close, slowLength)

// Buy condition
buyCondition = (fastMA > slowMA) and (close > resistanceLevel) and bullishEngulfing and volumeCondition

// Sell condition
sellCondition = (fastMA < slowMA) and (close < supportLevel) and bearishEngulfing and volumeCondition

// Strategy logic
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buyCondition)
strategy.close("Buy", when=sellCondition)

// Calculate take profit, stop loss, and trailing stop levels
takeProfitLevel = strategy.position_avg_price * (1 + takeProfitPercent)
stopLossLevel = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPercent)
trailingStopLevel = strategy.position_avg_price * (1 - trailingStopPercent)

// Plotting levels on the chart
plot(supportLevel, color=color.blue, style=plot.style_line, linewidth=2, title="Support Level")
plot(resistanceLevel, color=color.purple, style=plot.style_line, linewidth=2, title="Resistance Level")
plot(takeProfitLevel, color=color.green, style=plot.style_line, linewidth=2, title="Take Profit Level")
plot(stopLossLevel, color=color.red, style=plot.style_line, linewidth=2, title="Stop Loss Level")
plot(trailingStopLevel, color=color.orange, style=plot.style_line, linewidth=2, title="Trailing Stop Level")

// Plotting buy and sell signals on the chart
plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.labelup, location=location.belowbar)
plotshape(series=sellCondition, title="Sell Signal", color=color.red, style=shape.labeldown, location=location.abovebar)

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত