গতিশীল স্টপ লস এবং লক্ষ্য লাভের উপর ভিত্তি করে EMA মাল্টিপল কস্ট ওয়েটেড গড় খরচ কৌশল


সৃষ্টির তারিখ: 2024-01-19 15:16:53 অবশেষে সংশোধন করুন: 2024-01-19 15:16:53
অনুলিপি: 2 ক্লিকের সংখ্যা: 778
1
ফোকাস
1617
অনুসারী

গতিশীল স্টপ লস এবং লক্ষ্য লাভের উপর ভিত্তি করে EMA মাল্টিপল কস্ট ওয়েটেড গড় খরচ কৌশল

ওভারভিউ

এই কৌশলটি একটি গতিশীল মাল্টি-ইন্ডেক্সাল মুভিং এভারেজকে বাজারে প্রবেশের সংকেত হিসাবে ব্যবহার করে এবং স্টপ লস এবং টার্গেট লভ্যাংশের ট্র্যাকিংয়ের সাথে মিলিতভাবে ঝুঁকি এবং লভ্যাংশ পরিচালনা করে। এই কৌশলটি ট্রেন্ড সনাক্তকরণের জন্য ইএমএর মসৃণ প্রকৃতির পূর্ণ ব্যবহার করে এবং একাধিক ডিসিএ ইনপুটের মাধ্যমে ব্যয় নিয়ন্ত্রণ করে। এছাড়াও, গতিশীল স্টপ লস এবং টার্গেট লভ্যাংশের সেটিংটি সমন্বিত করে যাতে পুরো কৌশলটি আরও বুদ্ধিমান এবং স্বয়ংক্রিয় হয়।

কৌশল নীতি

সূচক গণনা

  • EMA5, EMA10, EMA20, EMA50, EMA100, EMA200 সূচকগুলির চলমান গড়
  • ATR গড় বাস্তব ওভারল্যাপ

প্রবেশের সংকেত

যখন দাম নির্ধারিত ইএমএ চক্রের কাছাকাছি বা অতিক্রম করে তখন একটি প্রস্থান সংকেত উত্পন্ন হয়, ইএমএ চক্রটি কাস্টমাইজ করা যায়, সাধারণত 5, 10, 20, 50, 100, 200 চক্র। এই কৌশলটি প্রস্থান শর্ত হিসাবে ইএমএর 1% বা তার চেয়ে বেশি দাম গ্রহণ করে।

ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা

একত্রীকরণ করা হয়েছে বিভিন্ন ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ব্যবস্থাঃ

  1. ATR স্টপঃ যখন এটিআর সেট থ্রেশহোল্ড অতিক্রম করে তখন প্যাকেজিং স্টপ
  2. সর্বাধিক বাজারে আনার নিয়ন্ত্রণঃ অতিরিক্ত বিনিয়োগ এড়িয়ে চলুন
  3. ডায়নামিক ট্র্যাকিং স্টপঃ রিয়েল-টাইম দামের উপর ভিত্তি করে ট্রেইলিং স্টপ

মুনাফা

টার্গেট প্রফিট লেভেল সেট করুন এবং যখন দাম টার্গেট মূল্য ছাড়িয়ে যায় তখন বেরিয়ে যান

কৌশলগত শক্তি বিশ্লেষণ

  1. EMA ট্রেন্ড সনাক্তকরণ ব্যবহার করে স্বল্পমেয়াদী ওঠানামা ফিল্টার করুন
  2. ডিসিএ খরচ বিচ্ছিন্ন, কম দামে কিনতে হবে না
  3. একাধিক ইএমএ পোর্টফোলিওর মাধ্যমে শেয়ারবাজারে প্রবেশের হার বাড়ছে
  4. ডায়নামিক স্টপ লস রিয়েল-টাইম কন্ট্রোল লস
  5. লক্ষ্যমাত্রা স্পষ্ট, বেশি অর্থ অপচয় না করা

ঝুঁকি ও উন্নতি

  1. EMA ফ্যাক্টর নির্বাচন অপ্টিমাইজ করা প্রয়োজন, বিভিন্ন বাজারে বিভিন্ন চক্রের সমন্বয় কার্যকারিতা ব্যাপকভাবে ভিন্ন
  2. অতিরিক্ত ডিসিএ ব্যবহারের ফলে অর্থের অপচয় হতে পারে
  3. স্টপ ক্ষতির মাত্রা সেট করতে ব্যাকমেকিং অপ্টিমাইজেশান প্রয়োজন

কৌশলগত অপ্টিমাইজেশন

  1. ট্রেন্ড সনাক্তকরণের জন্য উন্নত ইএমএ সিস্টেম ব্যবহার করুন
  2. সর্বোত্তম ডিসিএ এবং স্টপ লস
  3. মেশিন লার্নিং মডেলের সাথে যোগ করুন যা দামের পরিবর্তনের পূর্বাভাস দেয়
  4. সমন্বিত তহবিল ব্যবস্থাপনা মডিউল নিয়ন্ত্রণ সামগ্রিক ইনপুট

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি ইএমএ ট্রেন্ড সনাক্তকরণ, ডিসিএ ব্যয় নিয়ন্ত্রণ, গতিশীল ট্র্যাকিং স্টপ লস, টার্গেট লাভের প্রস্থান ইত্যাদির মতো একাধিক প্রক্রিয়াকে একীভূত করে। প্যারামিটার সমন্বয় এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের ক্ষেত্রে অনেক অপ্টিমাইজেশনের জায়গা রয়েছে। সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি অত্যন্ত অভিযোজনযোগ্য এবং স্কেলযোগ্য, যা বিনিয়োগকারীদের জন্য স্থিতিশীল অতিরিক্ত আয় আনতে পারে।

কৌশল সোর্স কোড
/*backtest
start: 2023-01-12 00:00:00
end: 2024-01-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("EMA DCA Strategy with Trailing Stop and Profit Target", overlay=true )

// Define the investment amount for when the condition is met
investment_per_condition = 6

// Define the EMAs
ema5 = ema(close, 5)
ema10 = ema(close, 10)
ema20 = ema(close, 20)
ema50 = ema(close, 50)
ema100 = ema(close, 100)
ema200 = ema(close, 200)

// Define ATR sell threshold
atr_sell_threshold = input(title="ATR Sell Threshold", type=input.integer, defval=10, minval=1)

// Helper function to find if the price is within 1% of the EMA
isWithin1Percent(price, ema) =>
    ema_min = ema * 0.99
    ema_max = ema * 1.01
    price >= ema_min and price <= ema_max

// Control the number of buys
var int buy_count = 0
buy_limit = input(title="Buy Limit", type=input.integer, defval=3000)

// Calculate trailing stop and profit target levels
trail_percent = input(title="Trailing Stop Percentage", type=input.integer, defval=1, minval=0, maxval=10)
profit_target_percent = input(title="Profit Target Percentage", type=input.integer, defval=3, minval=1, maxval=10)

// Determine if the conditions are met and execute the strategy
checkConditionAndBuy(emaValue, emaName) =>
    var int local_buy_count = 0 // Create a local mutable variable
    if isWithin1Percent(close, emaValue) and local_buy_count < buy_limit
        strategy.entry("Buy at " + emaName, strategy.long, qty=investment_per_condition / close, alert_message ="Buy condition met for " + emaName)
        local_buy_count := local_buy_count + 1
        // alert("Buy Condition", "Buy condition met for ", freq_once_per_bar_close)
        
    local_buy_count // Return the updated local_buy_count

// Add ATR sell condition
atr_condition = atr(20) > atr_sell_threshold
if atr_condition
    strategy.close_all()
    buy_count := 0 // Reset the global buy_count when selling

// Strategy execution
buy_count := checkConditionAndBuy(ema5, "EMA5")
buy_count := checkConditionAndBuy(ema10, "EMA10")
buy_count := checkConditionAndBuy(ema20, "EMA20")
buy_count := checkConditionAndBuy(ema50, "EMA50")
buy_count := checkConditionAndBuy(ema100, "EMA100")
buy_count := checkConditionAndBuy(ema200, "EMA200")

// Calculate trailing stop level
trail_offset = close * trail_percent / 100
trail_level = close - trail_offset

// Set profit target level
profit_target_level = close * (1 + profit_target_percent / 100)

// Exit strategy: Trailing Stop and Profit Target
strategy.exit("TrailingStop", from_entry="Buy at EMA", trail_offset=trail_offset, trail_price=trail_level)
strategy.exit("ProfitTarget", from_entry="Buy at EMA",  when=close >= profit_target_level)

// Plot EMAs
plot(ema5, title="EMA 5", color=color.red)
plot(ema10, title="EMA 10", color=color.orange)
plot(ema20, title="EMA 20", color=color.yellow)
plot(ema50, title="EMA 50", color=color.green)
plot(ema100, title="EMA 100", color=color.blue)
plot(ema200, title="EMA 200", color=color.purple)