1. বর্গক্ষেত্র
  2. সঠিক প্রবণতা বিপরীত চলমান গড় ক্রসওভার কৌশল

সঠিক প্রবণতা বিপরীত চলমান গড় ক্রসওভার কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০১-২২ ১২ঃ১৪ঃ২৯
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটির নাম গোল্ডেন ক্রস ডেথ ক্রস স্ট্র্যাটেজি। এর মূল ধারণাটি হ'ল বাজারে প্রবণতা বিপরীতমুখী হওয়ার জন্য এবং কম ক্রয় / উচ্চ বিক্রয় থেকে লাভ অর্জনের জন্য বিভিন্ন সময়সীমার দুটি চলমান গড়ের গোল্ডেন ক্রস এবং ডেথ ক্রস দ্বারা উত্পন্ন শক্তিশালী সংকেতগুলি মূলধন করা।

কৌশলগত যুক্তি

এই কৌশলটিতে, আমরা ৫০-পরিয়ড এবং ২০০-পরিয়ড সিম্পল মুভিং এভারেজ (এসএমএ) লাইন গণনা করি। ঐতিহ্যগতভাবে, যখন ৫০ দিনের এসএমএ ২০০ দিনের এসএমএ এর নীচে অতিক্রম করে, তখন এটিকে মৃত্যু ক্রস বলা হয় যা একটি হ্রাসমুখী দৃষ্টিভঙ্গির সংকেত দেয়। এবং যখন ৫০ দিনের এসএমএ ২০০ দিনের এসএমএ এর উপরে অতিক্রম করে, তখন এটি গোল্ডেন ক্রস যা উত্থানকে নির্দেশ করে।

ট্রেডিং লজিক হল এই সংকেতগুলির উপর ভিত্তি করে পজিশন নেওয়া - মৃত্যুর ক্রস এ শর্ট এবং গোল্ডেন ক্রসে লম্বা যাওয়া। এটি আমাদের বাজারের প্রবণতা বিপরীত হলে inflection পয়েন্টের আশেপাশে মুনাফা করতে দেয়।

উপরন্তু, কৌশল backtests জন্য কাস্টমাইজযোগ্য তারিখ পরিসীমা উপলব্ধ করা হয়. তাই আমরা বিভিন্ন সময়ের মধ্যে এই ক্রসওভার সংকেত প্রকৃত কার্যকারিতা পরীক্ষা করতে পারেন.

সুবিধা

  1. মূল অঞ্চলগুলির কাছাকাছি খোলা পজিশনের জন্য প্রবণতা বিপরীত পয়েন্টগুলি কার্যকরভাবে ধরা
  2. বিভিন্ন সময়কালের দুটি এসএমএ এর সংমিশ্রণটি মিথ্যা সংকেতগুলি ফিল্টার করে
  3. ব্যাকটেস্টিং বৈশিষ্ট্যটি বাজার ব্যবস্থায় প্রকৃত কর্মক্ষমতা পরীক্ষা করে
  4. পরিষ্কার গ্রাফগুলি ক্রসওভার সংকেত এবং অবস্থান পরিবর্তনগুলি দৃশ্যমানভাবে প্রদর্শন করে

ঝুঁকি

  1. এসএমএ ক্রসগুলি চরম বিপরীতমুখী এবং তাদের পূর্বাভাস দিতে পারে না
  2. ব্যাকটেস্ট ডেটা খরচ এবং স্লিপিংয়ের কারণে লাইভ পারফরম্যান্স থেকে পৃথক হতে পারে
  3. এসএমএ সময়ের মতো প্যারামিটার নির্বাচন ফলাফলকে ব্যাপকভাবে প্রভাবিত করে
  4. শুধু যান্ত্রিক ট্রেডিং নয়, মৌলিক এবং প্রযুক্তিগত অন্তর্ভুক্ত করা প্রয়োজন

ঝুঁকি মোকাবেলা করতে আমরা প্যারামিটারগুলি অপ্টিমাইজ করতে পারি, ফিল্টার যুক্ত করতে পারি, ঝুঁকি পরিচালনা করতে পারি, ঝুঁকি হ্রাস করতে কৌশলটি কাগজ বাণিজ্য করতে পারি ইত্যাদি।

উন্নতির সুযোগ

এই কৌশলটি অপ্টিমাইজ করার প্রধান উপায়গুলির মধ্যে রয়েছেঃ

  1. বিভিন্ন সময়ের সংমিশ্রণের এসএমএ পরীক্ষা করা
  2. ভলিউম, অস্থিরতা মত ফিল্টার যোগ করা হচ্ছে whipsaws এড়াতে
  3. ফিল্টারের জন্য অর্থনৈতিক তথ্য বা সংবাদ অন্তর্ভুক্ত করা
  4. স্টপ লস মেকানিজম যেমন মুভিং/টাইম স্টপ বাস্তবায়ন করুন
  5. বিভিন্ন ধরে রাখার সময়কালের পারফরম্যান্স মূল্যায়ন

প্যারামিটার প্রভাবগুলি পরীক্ষা করে, আমরা আরও ভাল চলমান গড় ক্রসওভার সিস্টেম আবিষ্কার করতে পারি।

সিদ্ধান্ত

এই কৌশলটি বাজারের মূল বাঁক পয়েন্টগুলি ক্যাপচার করার জন্য চলমান গড় ক্রসগুলির ক্লাসিক প্রযুক্তিগত সূচকটি ব্যবহার করে। সহজ যুক্তি এবং সুবিধাজনক ব্যাকটেস্ট বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে, এটি একটি বৃহত্তর সিস্টেমের অংশ হিসাবে প্রবণতা ট্র্যাকিংয়ে সহায়তা করতে পারে। তবে বাস্তব জগতে ট্রেডিংয়ের জন্য এখনও বিভিন্ন বাহ্যিক কারণগুলি বিবেচনা করা প্রয়োজন, কেবলমাত্র সিগন্যালের উপর অন্ধভাবে নির্ভর করা নয়।

/*backtest
start: 2024-01-14 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("[S_R__9] - Death and Golden Cross", overlay=true)

// Specific Time Date Range For Backtest
startDate = input.int(title='Start Date', defval=1, minval=1, maxval=31, group='DATE CONFIG')
startMonth = input.int(title='Start Month', defval=1, minval=1, maxval=12, group='DATE CONFIG')
startYear = input.int(title='Start Year', defval=2023, minval=1800, maxval=2100, group='DATE CONFIG')

endDate = input.int(title='End Date', defval=31, minval=1, maxval=31, group='DATE CONFIG')
endMonth = input.int(title='End Month', defval=12, minval=1, maxval=12, group='DATE CONFIG')
endYear = input.int(title='End Year', defval=2023, minval=1800, maxval=2100, group='DATE CONFIG')

SPECIFIC_DATE = input.bool(title='USE SPECIFIC DATE ?', defval=false, group='DATE CONFIG')

inDateRange = SPECIFIC_DATE ? time >= timestamp(syminfo.timezone, startYear, startMonth, startDate, 0, 0) and time < timestamp(syminfo.timezone, endYear, endMonth, endDate, 0, 0) : true

// Calculate 50 SMA and 200 SMA
sma50 = ta.sma(close, 50)
sma200 = ta.sma(close, 200)

// Detect a Death Cross (50 SMA crossing below 200 SMA)
deathCross = ta.crossunder(sma50, sma200)
// Detect a Golden Cross (50 SMA crossing above 200 SMA)
goldenCross = ta.crossover(sma50, sma200)

// Strategy Execution
if (inDateRange)
    if (deathCross)
        strategy.entry("Death Cross long", strategy.short)

    if (goldenCross)
        strategy.entry("Golden Cross short", strategy.long)

// Plot SMAs
plot(sma50, color=color.red, title="50 SMA")
plot(sma200, color=color.blue, title="200 SMA")

// Plotting Death Cross signal
plotshape(series=deathCross and inDateRange, title="Death Cross Signal", location=location.belowbar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="DEATH CROSS")

// Plotting Golden Cross signal
plotshape(series=goldenCross and inDateRange, title="Golden Cross Signal", location=location.abovebar, color=color.green, style=shape.labelup, text="GOLDEN CROSS")
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত