1. বর্গক্ষেত্র
  2. ইচিমোকু ক্লাউড ভিত্তিক গতি ট্র্যাকিং কৌশল

ইচিমোকু ক্লাউড ভিত্তিক গতি ট্র্যাকিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-01-18 12:32:46
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি মূল্যের প্রবণতা সনাক্ত করতে এবং তদনুসারে বাণিজ্য করার জন্য চলমান গড়, আপেক্ষিক শক্তি সূচক (আরএসআই) এবং ইচিমোকু মেঘকে একত্রিত করে। মূল ধারণাটি হ'ল যখন স্বল্পমেয়াদী চলমান গড় মধ্যমেয়াদী গড়ের উপরে অতিক্রম করে এবং মেঘের উপরে প্রবেশ করে তখন কিনতে সংকেত উত্পন্ন করা এবং বিপরীত ঘটে তখন বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন করা।

কৌশলগত যুক্তি

কৌশলটি চারটি চলমান গড় ব্যবহার করে - 13, 21, 89 এবং 233 দিন। 13 দিনের এমএ স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা উপস্থাপন করে যখন 233 দিনের লাইন দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা দেখায়। 21 এবং 89 দিনের এমএ এর মধ্যে রয়েছে। যখন স্বল্পমেয়াদী এমএ মাঝারি মেয়াদীগুলির উপরে অতিক্রম করে, এটি একটি আপসাইড ব্রেকআউট নির্দেশ করে এবং ক্রয় সংকেত তৈরি করে। বিপরীত ক্রস বিক্রয় সংকেতগুলির দিকে পরিচালিত করে।

এছাড়াও, ইচিমোকু মেঘের রূপান্তর লাইন (9 দিনের এমএ), বেস লাইন (26 দিনের এমএ) এবং লিডিং স্প্যান (রূপান্তর এবং বেস লাইনগুলির গড়) ব্যবহার করা হয়। লিডিং স্প্যানের উপরে প্রবেশ করা কিনে সংকেত দেয় যখন এর নীচে ভাঙ্গন বিক্রয় দেখায়।

উপরন্তু, 12 এবং 24 দিনের আরএসআই প্রয়োগ করা হয়। 12 দিনের আরএসআই স্বল্পমেয়াদী ওভারকোপড / ওভারসোল্ড স্তরগুলি উপস্থাপন করে যখন 24 দিনের লাইনটি মাঝারি মেয়াদী পরিস্থিতি দেখায়। উভয়ের মধ্যে ক্রসওভারগুলি ট্রেডিং সংকেতগুলি নিশ্চিত করতে সহায়তা করতে পারে।

সুবিধা

  • এমএ এর সাথে প্রবণতার দিকনির্দেশনা চিহ্নিত করুন
  • প্রবেশ এবং প্রস্থান সময়সূচীর জন্য ইচিমোকু মেঘ
  • RSI ব্যবহার করে মিথ্যা ব্রেকআউট এড়ান

এই কৌশলটি সিকিউরিটি দামের প্রচলিত প্রবণতা ক্যাপচার করার ক্ষেত্রে অসামান্য। এমএ এবং ইচিমোকুর উপর ভিত্তি করে প্রবেশ এবং প্রস্থান নির্ভুলতা উন্নত করে। উপরন্তু, আরএসআই ক্রসওভার মিথ্যা সংকেত এড়াতে সহায়তা করে। সংক্ষেপে, এটি প্রবণতা বরাবর কার্যকরভাবে বাণিজ্য করার জন্য একাধিক সূচকের শক্তিকে একত্রিত করে।

ঝুঁকি

  • প্রবণতা বিপরীত হওয়ার ঝুঁকি
    ট্রেডারদের মুভিং মিডিয়ায় দামের স্পর্শ থেকে সতর্ক থাকতে হবে এবং পজিশন বন্ধ করার জন্য প্রস্তুত থাকতে হবে।

  • প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন
    এমএ সময়কাল, ইচিমোকু পরামিতি ইত্যাদি উন্নত করার জন্য রুম রয়েছে। ব্যবসায়ীরা বিভিন্ন পণ্যের জন্য সর্বোত্তম সেট খুঁজে পেতে পরীক্ষা করতে পারেন।

  • উচ্চ ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি
    কৌশলটি বেশ ঘন ঘন ট্রেড করতে পারে, তাই কমিশন খরচ বিবেচনা করা প্রয়োজন। সূক্ষ্ম সমন্বয় পরামিতি অপ্রয়োজনীয় ট্রেড হ্রাস করতে সাহায্য করতে পারে।

উন্নতি

  • স্টপ লস/লাভ লক্ষ্যমাত্রা যোগ করুন
    এই ধরনের ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ব্যবস্থা প্রবর্তন করলে ব্যবহার কমে আসবে।

  • প্যারামিটার টিউনিং
    বিভিন্ন পণ্যের মধ্যে আরও ভাল স্থিতিশীলতার জন্য এমএ সময়কাল, ইচিমোকু ইনপুট, আরএসআই দিন ইত্যাদি অপ্টিমাইজ করুন।

  • আরও সূচক অন্তর্ভুক্ত করুন
    ভোল্টেবিলিটি এবং ভলিউম সম্পর্কিত অন্যান্য উদ্ভূত সূচকগুলি অতিরিক্ত অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে।

সিদ্ধান্ত

এটি একটি সাধারণ প্রবণতা যা এমএ, আরএসআই এবং ইচিমোকু ক্লাউডের শক্তিকে কাজে লাগিয়ে কৌশল অনুসরণ করে। এটি নির্ভরযোগ্যভাবে প্রচলিত প্রবণতাগুলিতে লক করে। স্টপ লস, প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান ইত্যাদির মতো পরিমার্জনগুলির মাধ্যমে পারফরম্যান্স আরও উন্নত করা যেতে পারে। সামগ্রিকভাবে এটি একটি স্থিতিশীল, লাভজনক গতি কৌশল যা পর্যাপ্ত ঝুঁকি ক্ষুধা সহ বিনিয়োগকারীদের জন্য উপযুক্ত যা স্থায়ী লাভের সন্ধান করে।

/*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=3

strategy("EMA + Ichimoku Kinko Hyo Strategy", shorttitle="EMI", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, max_bars_back=1000, default_qty_value=100, calc_on_order_fills= true, calc_on_every_tick=true, pyramiding=0)

TenkanSenPeriods = input(9, minval=1, title="Tenkan Sen Periods")
KijunSenPeriods = input(26, minval=1, title="Kijun Sen Periods")
SenkouSpanBPeriods = input(52, minval=1, title="Senkou Span B Periods")
displacement = input(26, minval=1, title="Displacement")
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
TenkanSen = donchian(TenkanSenPeriods)
KijunSen = donchian(KijunSenPeriods)
SenkouSpanA = avg(TenkanSen, KijunSen)
SenkouSpanB = donchian(SenkouSpanBPeriods)
SenkouSpanH = max(SenkouSpanA[displacement - 1], SenkouSpanB[displacement - 1])
SenkouSpanL = min(SenkouSpanA[displacement - 1], SenkouSpanB[displacement - 1])
ChikouSpan = close[displacement-1]

Sema = ema(close, 13)
Mema = ema(close, 21)
Lema = ema(close, 89)
XLema = ema(close, 233)

plot(Sema, color=blue, title="13 EMA", linewidth = 2)
plot(Mema, color=fuchsia, title="21 EMA", linewidth = 1)
plot(Lema, color=orange, title="89 EMA", linewidth = 2)
plot(XLema, color=teal, title="233 EMA", linewidth = 2)
plot(KijunSen, color=maroon, title="Kijun Sen", linewidth = 3)
plot(close, offset = -displacement, color=lime, title="Chikou Span", linewidth = 2)
sa=plot (SenkouSpanA, offset = displacement, color=green,  title="Senkou Span A", linewidth = 1)
sb=plot (SenkouSpanB, offset = displacement, color=red,  title="Senkou Span B", linewidth = 3)
fill(sa, sb, color = SenkouSpanA > SenkouSpanB ? green : red)

longCondition = (rsi(close, 12)>rsi(close, 24)) and close>ChikouSpan and Sema>KijunSen
strategy.entry("Long",strategy.long,when = longCondition)

strategy.close("Long", when = (rsi(close, 12)<rsi(close, 24) and (close<KijunSen and close<ChikouSpan)))

shortCondition = (rsi(close, 12)<rsi(close, 24)) and close<ChikouSpan and Sema<KijunSen
strategy.entry("Short",strategy.short, when = shortCondition)

strategy.close("Short", when = (rsi(close, 12)>rsi(close, 24) and (close>KijunSen and close>ChikouSpan)))
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত