1. বর্গক্ষেত্র
  2. লন্ডন এসএমএ ক্রস ইটিএইচ রিভার্সাল ট্রেডিং কৌশল

লন্ডন এসএমএ ক্রস ইটিএইচ রিভার্সাল ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০১-১৮ ১৬ঃ০৮ঃ২৬
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটির নাম লন্ডন সেশন এসএমএ ক্রস ইটিএইচ রিভার্সাল ট্রেডিং কৌশল। এই কৌশলটির মূল ধারণা হল লন্ডন সেশনের সময় উচ্চ তরলতা, এসএমএ লাইনের সোনার ক্রস এবং মৃত ক্রস সংকেতগুলির সাথে মিলিয়ে, মূলধারার ডিজিটাল মুদ্রা ট্রেডিং জোড়া ইটিএইচ / ইউএসডিটি-তে বিপরীত ট্রেডিং পরিচালনা করা।

কৌশল নীতি

এই কৌশলটির মূল যুক্তি হ'ল প্রথমে লন্ডন সেশনের ট্রেডিংয়ের সময় নির্ধারণ করা, তারপরে একটি নির্দিষ্ট চক্রের এসএমএ লাইন গণনা করা এবং অবশেষে সিদ্ধান্ত নেওয়া হয় যে লন্ডন সেশনের সময় দামের এসএমএর সাথে সোনার ক্রস বা মৃত ক্রস রয়েছে কিনা। বিশেষত, কৌশলটি প্রথমে লন্ডন সেশনের শুরু এবং শেষ সময় নির্ধারণ করে এবং তারপরে এসএমএ লাইনের দৈর্ঘ্য পরামিতিটি 50 পিরিয়ডে সেট করে। এর ভিত্তিতে, কৌশলটি 50 পিরিয়ড এসএমএ লাইন গণনা করতে ta.sma ফাংশন ব্যবহার করে। এরপরে, কৌশলটি বর্তমান দামটি লন্ডন সেশনে এবং ব্যাকটিং সময়সীমার মধ্যে রয়েছে কিনা তা বিচার করে। যদি এই দুটি শর্ত পূরণ করা হয় তবে দাম এবং সোনার লাইনটির সোনার ক্রস বা মৃত এসএমএ রয়েছে কিনা তা নির্ধারণ করতে ta.crossover) এবং ta.crosstest) ফাংশন ব্যবহার করুন। যখন একটি সোনার ক্রস ঘটে, দীর্ঘ যান; যখন একটি মৃত ক্রস ঘটে, সংক্ষিপ্ত যান।

এই কৌশলটির মূল সুবিধা হ'ল এটি ট্রেডিংয়ের জন্য লন্ডন সেশনের উচ্চ তরলতা ব্যবহার করে, যা আরও ভাল প্রবেশের সুযোগ পেতে পারে। একই সাথে, এসএমএ লাইনের সোনার ক্রস এবং মৃত ক্রস সংকেতগুলি ক্লাসিক এবং কার্যকর প্রযুক্তিগত সূচক সংকেত। অতএব, এই সংমিশ্রণটি একটি নির্দিষ্ট পরিমাণে মিথ্যা সংকেতগুলি ফিল্টার করতে পারে এবং কৌশলটির স্থায়িত্ব এবং লাভজনকতা উন্নত করতে পারে।

কৌশলটির সুবিধা

  1. লন্ডন সেশনের উচ্চতর তরলতা ব্যবহার করে আরও ভাল প্রবেশের সুযোগ পেতে
  2. এসএমএ লাইনের গোল্ডেন ক্রস এবং মৃত ক্রস হল ক্লাসিক এবং কার্যকর প্রযুক্তিগত সূচক সংকেত
  3. সংমিশ্রণ ব্যবহার সংকেত মান উন্নত এবং মিথ্যা সংকেত ফিল্টার করতে পারেন
  4. স্বল্পমেয়াদী ট্রেডিংয়ের জন্য উপযুক্ত বিপরীত ট্রেডিং পদ্ধতি গ্রহণ করুন
  5. উচ্চ মূলধন ব্যবহার, মুনাফা লিভারেজের মাধ্যমে বাড়ানো যেতে পারে

ঝুঁকি এবং সমাধান

এই কৌশলটির কিছু ঝুঁকিও রয়েছে, যার মধ্যে প্রধানত রয়েছেঃ

  1. একটি ট্রেন্ডিং মার্কেটে গোল্ডেন ক্রস এবং ডেড ক্রস সংকেত প্রায়ই আঘাত করা যেতে পারে
  2. ভুল এসএমএ সময়কাল সেটিং অনেক মিথ্যা সংকেত উৎপন্ন করতে পারে
  3. রিভার্সাল ট্রেডিং রেঞ্জ বন্ডেড মার্কেটে আটকা পড়ে।

এই ঝুঁকিগুলি নিয়ন্ত্রণ এবং সমাধানের জন্য নিম্নলিখিত পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করা যেতে পারেঃ

  1. প্রবণতা সংহতকরণের সময় ব্যবহার এড়ানোর জন্য প্রবণতা সূচক অন্তর্ভুক্ত করুন
  2. সেরা ট্রেডিং চক্র খুঁজে পেতে এসএমএ পরামিতি অপ্টিমাইজ করুন
  3. একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণে স্টপ লস সেট করুন

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

কৌশলটির নিম্নলিখিত দিকগুলি অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ

  1. সংকেত মান উন্নত করার জন্য মাল্টি-ইন্ডিক্টর ফিল্টারিং নিয়ম গঠনের জন্য সংমিশ্রণের জন্য অন্যান্য সূচক যেমন আরএসআই, কেডি ইত্যাদি প্রবর্তন করা যেতে পারে
  2. সেরা ট্রেডিং চক্র খুঁজে পেতে এসএমএ লাইনের চক্র প্যারামিটারটি অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে
  3. একাধিক চলমান গড় ক্রস সংমিশ্রণ গঠনের জন্য এসএমএ-র উপর ভিত্তি করে দীর্ঘ সময় চক্র চলমান গড়গুলি প্রবর্তন করা যেতে পারে
  4. কোন সেশনের সর্বোত্তম পারফরম্যান্স পরীক্ষা করার জন্য ট্রেডিং সেশনগুলি অপ্টিমাইজ করুন
  5. সিগন্যাল প্রশিক্ষণ এবং ফিল্টার করার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রবর্তন করুন

সিদ্ধান্ত

সাধারণভাবে, এই কৌশলটি উচ্চ তরলতা অধিবেশনগুলিতে ট্রেডিংয়ের মাধ্যমে এবং চলমান গড় ক্রসগুলির ক্লাসিকাল প্রযুক্তিগত সূচকের সংমিশ্রণের মাধ্যমে একটি তুলনামূলকভাবে সহজ এবং ব্যবহারিক স্বল্পমেয়াদী বিপরীত ট্রেডিং কৌশল উপলব্ধি করে। এই কৌশলটির সুবিধাগুলিতে উচ্চ মূলধন ব্যবহার, সহজ প্রযুক্তিগত সূচক এবং সহজ বাস্তবায়ন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। তবে কিছু ঝুঁকিও রয়েছে, আরও ভাল স্থিতিশীল মুনাফা অর্জনের জন্য পরামিতি, স্টপ লস এবং ট্রেডিং সেশনগুলি পরীক্ষা করা এবং অনুকূলিত করা দরকার।

/*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("London SMA Strategy ", overlay=true)

// Define London session times
london_session_start_hour = 6
london_session_start_minute = 59
london_session_end_hour = 15
london_session_end_minute = 59

// Define SMA input parameters
sma_length = input.int(50, title="SMA Length")
sma_source = input.source(close, title="SMA Source")

// Calculate SMA
sma = ta.sma(sma_source, sma_length)

// Convert input values to timestamps
london_session_start_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_start_hour, london_session_start_minute)
london_session_end_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_end_hour, london_session_end_minute)

// Define backtesting time range
start_date = timestamp(2021, 1, 1, 0, 0)
end_date = timenow

// Filter for London session and backtesting time range
in_london_session = time >= london_session_start_timestamp and time <= london_session_end_timestamp
in_backtesting_range = time >= start_date and time <= end_date

// Long condition: Close price crosses above SMA during London session
long_condition = ta.crossover(close, sma)

// Short condition: Close price crosses below SMA during London session
short_condition = ta.crossunder(close, sma)

// Plot SMA for reference
plot(sma, title="SMA", color=color.blue)

// Strategy entries and exits
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত