গতিশীল সমর্থন এবং প্রতিরোধ চ্যানেল ব্রেকআউট কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
ডায়নামিক সাপোর্ট রেসিস্ট্যান্স চ্যানেল ব্রেকিং কৌশল একটি শক্তিশালী কৌশল যা মূল সমর্থন প্রতিরোধের স্তর এবং ব্রেকিং সিগন্যালগুলি সনাক্ত করে। এই কৌশলটি চার্টগুলিতে এই মূল স্তরগুলিকে দৃশ্যমান করে, যা ব্যবসায়ীদের সম্ভাব্য ব্যবসায়ের সুযোগগুলি সনাক্ত করা সহজ করে তোলে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি ব্যবহারকারীর সংজ্ঞায়িত বাম এবং ডান ক্যানভাস গতিশীল গণনা সমর্থন প্রতিরোধের স্তরের উপর ভিত্তি করে। এটি পরিবর্তিত বাজারের অবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে নমনীয়তা সরবরাহ করে। যখন বন্ধের দাম এই সমর্থন প্রতিরোধের স্তরগুলি অতিক্রম করে, এবং লেনদেনের যাচাইকরণের সংমিশ্রণ করে, একটি কেনা এবং বিক্রি সংকেত উত্পন্ন করে। এছাড়াও, এই কৌশলটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে একাধিক মাথা বা খালি মাথা অবস্থানের উপর ভিত্তি করে ট্রেডিং কৌশলকে সংহত করে, যা পুরো ট্রেডিং প্রক্রিয়াটিকে আরও প্রবাহিত করে।
বিশেষত, কৌশলটি ta.pivotlow এবং ta.pivothigh ফাংশনগুলির মাধ্যমে গতিশীল সমর্থন এবং প্রতিরোধের স্তরগুলি গণনা করে। এই সমর্থন এবং প্রতিরোধের লাইনগুলি চার্টে লাল এবং নীল রঙে অঙ্কিত হয়। যখন ক্রয়-বিক্রয় এই স্তরগুলিকে ভেঙে দেয়, তখন বি-আকারের চিহ্নটি ভেঙে যাওয়ার জায়গায় অঙ্কিত হয়। একই সাথে, কৌশলটি 5 এবং 10 দিনের গড় লেনদেনের ওসিলেটরকে সংযুক্ত করে লেনদেনের উত্তেজনা নির্ধারণ করে। লেনদেনের পরিমাণ যথেষ্ট বড় হলেই কেবলমাত্র একটি বিপর্যয় সংকেত এবং একটি ভাঙ্গন সতর্কতা প্রেরণ করা হবে। অবশেষে, কৌশলটি এই সমর্থন এবং প্রতিরোধের স্তর এবং লেনদেনের পরিমাণের উপর ভিত্তি করে একটি দীর্ঘ / সংক্ষিপ্ত প্রবেশ এবং প্রস্থান কৌশলকে একত্রিত করে।
কৌশলগত সুবিধা
এই কৌশলটির সুবিধাগুলো হলঃ
- বাজারের পরিবর্তনের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ গতিশীল সমর্থন ও প্রতিরোধের স্তর
- ভেরিফিকেশনের গুরুত্ব
- গ্রাফিক্যাল মার্কিং এবং সতর্কবার্তাগুলি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলিকে তুলে ধরে
- সমন্বিত ট্রেডিং কৌশল ট্রেডিং প্রক্রিয়া সহজ করে তোলে
- কাস্টমাইজযোগ্য প্যারামিটার ব্যবহারযোগ্যতা বাড়ায়
সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি সমন্বিতভাবে মূল সমর্থন ও প্রতিরোধের ব্রেকপয়েন্টগুলিকে চিহ্নিত, দৃশ্যমান করে এবং ব্যবহার করে, ব্যবসায়ীদের জন্য সর্বোত্তম ট্রেডিংয়ের সময় নির্ধারণের জন্য দুর্দান্ত সুবিধা প্রদান করে এবং ব্যবসায়ের সাফল্যের হারকে ব্যাপকভাবে বাড়িয়ে তোলে।
কৌশলগত ঝুঁকি
এই কৌশলটির সম্ভাব্য ঝুঁকিগুলি হলঃ
ব্রেকআউট ব্যর্থতার ঝুঁকি। ব্রেকআউট পয়েন্টগুলি মিথ্যা ব্রেকআউট তৈরি করতে পারে। এটি অপ্রয়োজনীয় ক্ষতির কারণ হতে পারে। আরও কঠোর লেনদেনের পরিমাণ এবং মূল্যের অস্থিরতা নিশ্চিত করার শর্তগুলি সেট করে এটি প্রশমিত করা যেতে পারে।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান ঝুঁকি। যদি বাম এবং ডান প্যারামিটারগুলির মতো প্যারামিটারগুলি ভুলভাবে সেট করা হয় তবে গণনা করা সমর্থন প্রতিরোধের স্তরটি ভুল হতে পারে। বিভিন্ন জাতের লেনদেনের বৈশিষ্ট্য অনুসারে উপযুক্ত বাম এবং ডান প্যারামিটার নির্বাচন করা উচিত।
অতিরিক্ত অপ্টিমাইজেশনের ঝুঁকি। অতিরিক্ত প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের ফলে কৌশলগুলি অতিরিক্ত ফিট হতে পারে। যথাযথভাবে পুনঃনিরীক্ষণ এবং যাচাইকরণ করা উচিত যাতে অল্প পরিমাণে ডেটাতে অতিরিক্ত অপ্টিমাইজেশন কৌশলগুলি এড়ানো যায়।
ট্রেডিং খরচ ঝুঁকি। ঘন ঘন লেনদেনের ফলে উচ্চতর ফি প্রদান করা হয়। লেনদেনের ঘন ঘনতা নিয়ন্ত্রণের জন্য মুনাফা ফ্যাক্টর বা অন্যান্য উপায়ে লেনদেনের ঘনতা নিয়ন্ত্রণের জন্য যথাযথ বিবেচনা করা উচিত।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ
স্টপ লস কন্ডিশন যুক্ত করুন, একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করুন।
উপার্জন ফ্যাক্টর অপ্টিমাইজ করুন এবং সর্বোত্তম উপার্জন খুঁজুন।
বিভিন্ন প্যারামিটার সমন্বয় পরীক্ষা করে সর্বোত্তম প্যারামিটার নির্ণয় করা।
বিভিন্ন জাতের জন্য বাম এবং ডান কব্জি সেট আপ করুন।
অন্যান্য ফিল্টারিং শর্ত যেমন দামের অস্থিরতা, যা ব্রেকথ্রু হওয়ার সম্ভাবনা আরও সঠিকভাবে নির্ধারণ করতে পারে।
বিভিন্ন ট্রানজিট নিশ্চিতকরণ সূচক ব্যবহার করে দেখুন। যেমন, ভলিউম ব্রেকিং ইত্যাদি।
বিভিন্ন ট্রেডিং কৌশল বা সূচককে একত্রিত করে আরও ভাল সমন্বয় সাধন করা।
সারসংক্ষেপ
ডায়নামিক সাপোর্টিং রেসিস্ট্যান্স চ্যানেল ব্রেকআউট কৌশলটি চার্ট প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণের সমর্থনকারী প্রতিরোধের ধারণাটি ব্যবহার করে, ট্র্যাডিশনাল বিশ্লেষণের সাথে যুক্ত, যা ব্রেকআউটের গুরুত্বকে নিশ্চিত করে এবং বাজারের মূল টার্নিং পয়েন্টগুলি কার্যকরভাবে আবিষ্কার করতে পারে। এই কৌশলটি সহজেই ব্যবহারযোগ্য ইন্টারফেস ডিজাইন, সূচক অঙ্কন এবং সংকেত পরামর্শগুলি জটিল প্রযুক্তিগত সূচকগুলির বিষয়বস্তু সহজেই বোঝা যায়, প্রযুক্তিগত থ্রেশহোল্ডকে ব্যাপকভাবে হ্রাস করে। একই সাথে, কাস্টমাইজযোগ্য এবং সমন্বিত প্যারামিটার সেটিংগুলি এটি ব্যবসায়ীর নিজস্ব কৌশল বাস্তবায়নের সাথে সহজেই একত্রিত করে। উপরে বর্ণিত হিসাবে, এই কৌশলটি একটি বিস্তৃত এবং কার্যকরী পরিমাণযুক্ত ট্রেডিং কৌশল।
/*backtest
start: 2024-01-10 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Support and Resistance channel with Breaks p5", shorttitle="Support and Resistance channel with Breaks [cryptoonchain]", overlay=true, max_bars_back=1000)
// Input variables
toggleBreaks = input(true, title="Show Breaks")
leftBars = input(15, title="Left Bars")
rightBars = input(15, title="Right Bars")
volumeThresh = input(20, title="Volume Threshold")
// Calculate pivot levels
highUsePivot = fixnan(ta.pivothigh(leftBars, rightBars)[1])
lowUsePivot = fixnan(ta.pivotlow(leftBars, rightBars)[1])
// Plot resistance and support lines
r1 = plot(highUsePivot, color=color.new(na(highUsePivot) ? na : #FF0000, 0), linewidth=3, offset=-(rightBars + 1), title="Resistance")
s1 = plot(lowUsePivot, color=color.new(na(lowUsePivot) ? na : #233dee, 0), linewidth=3, offset=-(rightBars + 1), title="Support")
// Volume %
short = ta.ema(volume, 5)
long = ta.ema(volume, 10)
osc = 100 * (short - long) / long
// Plot shapes for breaks with volume
plotshape(toggleBreaks and ta.crossunder(close, lowUsePivot) and not (open - close < high - open) and osc > volumeThresh, title="Break", text='B', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)
plotshape(toggleBreaks and ta.crossover(close, highUsePivot) and not (open - low > close - open) and osc > volumeThresh, title="Break", text='B', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.green, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)
// Alert conditions
alertcondition(ta.crossunder(close, lowUsePivot) and osc > volumeThresh, title="Support Broken", message="Support Broken")
alertcondition(ta.crossover(close, highUsePivot) and osc > volumeThresh, title="Resistance Broken", message="Resistance Broken")
// Strategy conditions with filter
longCondition = low > highUsePivot and osc > volumeThresh
shortCondition = high < lowUsePivot and osc > volumeThresh
// Strategy entries
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short, when=shortCondition)