1. বর্গক্ষেত্র
  2. চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে কৌশল অনুসরণ করে প্রবণতা

চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে কৌশল অনুসরণ করে প্রবণতা

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-01-18 12:23:59
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে একটি প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল। এটি প্রবণতা ট্র্যাকিংয়ের জন্য একাধিক সেট ট্রেডিং সংকেত তৈরি করতে বিভিন্ন সময়ের ইএমএ লাইন ব্যবহার করে। যখন দাম দীর্ঘ সময়ের চলমান গড়ের নীচে ভেঙে যায়, তখন কৌশলটি ধীরে ধীরে গড় ব্যয় হ্রাস করার জন্য দীর্ঘ অবস্থান তৈরি করবে। কৌশলটি স্বল্প সময়ের চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে স্টপ লস শর্তও সেট করে লাভ নিশ্চিত করতে।

কৌশলগত যুক্তি

কৌশলটি ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরির জন্য বিভিন্ন সময়ের 5 টি ইএমএ লাইন ব্যবহার করে, যা 10 দিনের, 20 দিনের, 50 দিনের, 100 দিনের এবং 200 দিনের ইএমএ। কৌশলটি পিরামিড ট্রেডিং বাস্তবায়নের জন্য এই ইএমএ লাইনের সাথে মূল্য সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে 4 টি ক্রয় শর্ত নির্ধারণ করে।

যখন মূল্য 20 দিনের ইএমএ এর নীচে থাকে এবং 50 দিনের ইএমএ এর উপরে থাকে, তখন প্রথম ক্রয় সংকেতটি ট্রিগার হয়। যখন 50 দিনের ইএমএ এর নীচে থাকে এবং 100 দিনের ইএমএ এর উপরে থাকে, তখন দ্বিতীয় ক্রয় সংকেতটি ট্রিগার হয়। তৃতীয় এবং চতুর্থ ক্রয় সংকেতগুলি যখন মূল্য যথাক্রমে 100 দিনের ইএমএ এবং 200 দিনের ইএমএ এর নীচে পড়ে তখন ট্রিগার হয়। অবস্থান আকারটি qt1 থেকে qt4 পর্যন্ত ধীরে ধীরে প্রসারিত হয়।

বিক্রয় পক্ষে, স্টপ লস শর্তগুলির দুটি গ্রুপ রয়েছে। প্রথমটি হ'ল যখন দাম 10 দিনের ইএমএ অতিক্রম করে যখন 10 দিনের ইএমএ অন্যান্য ইএমএ লাইনের উপরে থাকে তখন হ্রাস বন্ধ করা। দ্বিতীয়টি অনুরূপ তবে দাম 10 দিনের ইএমএর পূর্ববর্তী বন্ধের নীচে নেমে গেলে এটি বেরিয়ে আসে। এই দুটি শর্ত প্রবণতার সময় স্বল্পমেয়াদী মুনাফা নিশ্চিত করা।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হ'ল দীর্ঘমেয়াদী হোল্ডের জন্য বাজারের প্রবণতা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্র্যাক করার ক্ষমতা। একাধিক এন্ট্রি শর্ত এবং প্রগতিশীল অবস্থান গঠনের ব্যবহার করে, এটি অতিরিক্ত রিটার্ন উপার্জনের জন্য ব্যয় ভিত্তি ক্রমাগত হ্রাস করে। এটি একক এন্ট্রি মূল্য স্তরের সাথে যুক্ত মূল্য নির্ধারণের ঝুঁকিও বৈচিত্র্য করে।

স্টপ লস দিক থেকে, কৌশলটি দ্রুত মুনাফা অর্জন এবং আরও ক্ষতি এড়ানোর জন্য স্বল্প সময়ের চলমান গড় টার্নিং পয়েন্টগুলি ট্র্যাক করে। এটি নেমে যাওয়ার ঝুঁকিকে হ্রাস করে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির মুখোমুখি সবচেয়ে বড় ঝুঁকি দীর্ঘস্থায়ী একীকরণ বা ডাউনট্রেন্ডে আটকে থাকা। যখন সামগ্রিক বাজারটি একটি ব্যাপ্তি বা ডাউনট্রেন্ড চ্যানেলে প্রবেশ করে, চলমান গড় সংকেতগুলি কম নির্ভরযোগ্য হয়ে ওঠে। এটি অব্যাহত দীর্ঘ বিল্ড থেকে স্থায়ী ক্ষতির দিকে পরিচালিত করতে পারে।

আরেকটি ঝুঁকিপূর্ণ বিষয় হল যে চলমান গড়গুলি সর্বদা সঠিকভাবে ঘুরতে পারে না। দামের ফাঁক বা বিস্ফোরক চলাচলের ফলে ত্রুটিযুক্ত সংকেত হতে পারে। যাচাইকরণ এবং অপ্টিমাইজেশনের জন্য এটি অতিরিক্ত প্রযুক্তিগত সূচকগুলির প্রয়োজন।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচক যেমন ভলিউম বা বোলিংজার ব্যান্ডগুলি ক্রয়ের শর্তে অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে যাতে প্রবেশের নির্ভুলতা আরও উন্নত হয়।

বোলিংজার উপরের ব্যান্ড বা মূল সহায়তা এলাকায় ভিত্তি করে স্টপ লস এর দ্বিতীয় স্তরগুলিও যুক্ত করা যেতে পারে। এটি অপ্রয়োজনীয় ছোট স্টপগুলি এড়াতে সহায়তা করে। ট্রেইল দামগুলিতে অভিযোজিত স্টপ লস বাস্তবায়ন লাভের আরও ভাল সুরক্ষার জন্য আরও একটি বর্ধনের ক্ষেত্র।

সিদ্ধান্ত

এই কৌশলটি একটি চলমান গড় ব্যবসায়ের মাধ্যমে ট্রেডিংয়ের পরে প্রবণতা বাস্তবায়ন করে। এটি দ্বৈত স্টপ লস প্রক্রিয়াগুলির সাথে মূলধন সংরক্ষণ নিশ্চিত করার সময় পিরামিড পজিশন বিল্ডিংয়ের মাধ্যমে টেকসই প্রবণতা থেকে রিটার্ন সর্বাধিক করার লক্ষ্য রাখে। এটি আরও ট্র্যাকিং এবং লাইভ পরীক্ষার যোগ্য একটি কৌশল। প্যারামিটার এবং মডেলগুলি ব্যবহারিক পারফরম্যান্সের ভিত্তিতে ধীরে ধীরে অনুকূলিতকরণ করা যেতে পারে।

/*backtest
start: 2023-01-11 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("EMA_zorba1", shorttitle="zorba_ema", overlay=true)

// Input parameters
qt1 = input.int(5, title="Quantity 1", minval=1)
qt2 = input.int(10, title="Quantity 2", minval=1)
qt3 = input.int(15, title="Quantity 3", minval=1)
qt4 = input.int(20, title="Quantity 4", minval=1)
ema10 = ta.ema(close, 10)
ema20 = ta.ema(close, 20)
ema50 = ta.ema(close, 50)
ema100 = ta.ema(close, 100)
ema200 = ta.ema(close, 200)

// Date range filter
start_date = timestamp(year=2021, month=1, day=1)
end_date = timestamp(year=2024, month=10, day=27)
in_date_range = true

// Profit condition
profit_percentage = input(1, title="Profit Percentage")  // Adjust this value as needed

// Pyramiding setting
pyramiding = input.int(2, title="Pyramiding", minval=1, maxval=10)

// Buy conditions
buy_condition_1 = in_date_range and close < ema20 and close > ema50 and close < open and close < low[1]
buy_condition_2 = in_date_range and close < ema50 and close > ema100 and close < open and close < low[1]
buy_condition_3 = in_date_range and close < ema100 and close > ema200 and close < open and close < low[1]
buy_condition_4 = in_date_range and close < ema200 and close < open and close < low[1]

// Exit conditions
profit_condition = strategy.position_avg_price * (1 + profit_percentage / 100) <= close
exit_condition_1 = in_date_range and (close > ema10 and ema10 > ema20 and ema10 > ema50 and ema10 > ema100 and ema10 > ema200 and close < open) and profit_condition and close < low[1] and close < low[2]
exit_condition_2 = in_date_range and (close < ema10 and close[1] > ema10 and close < close[1] and ema10 > ema20 and ema10 > ema50 and ema10 > ema100 and ema10 > ema200 and close < open) and profit_condition and close < low[1] and close < low[2]

// Exit condition for when today's close is less than the previous day's low
//exit_condition_3 = close < low[1]

// Strategy logic
strategy.entry("Buy1", strategy.long, qty=qt1 * pyramiding, when=buy_condition_1)
strategy.entry("Buy2", strategy.long, qty=qt2 * pyramiding, when=buy_condition_2)
strategy.entry("Buy3", strategy.long, qty=qt3 * pyramiding, when=buy_condition_3)
strategy.entry("Buy4", strategy.long, qty=qt4 * pyramiding, when=buy_condition_4)

strategy.close("Buy1", when=exit_condition_1 or exit_condition_2)
strategy.close("Buy2", when=exit_condition_1 or exit_condition_2)
strategy.close("Buy3", when=exit_condition_1 or exit_condition_2)
strategy.close("Buy4", when=exit_condition_1 or exit_condition_2)
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত