সঠিকভাবে ট্রেন্ড রিভার্সাল ক্যাপচার করতে গড় ক্রসওভার কৌশল সরানো
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটির নাম হল গোল্ডেন ক্রস ডেথ ক্রস কৌশল, যার মূল ধারণা হল বাজারের প্রবণতার বিপরীতকরণকে ক্যাপচার করার জন্য এবং কম ও উচ্চ বিক্রয়ের প্রভাব অর্জনের জন্য দুটি ভিন্ন সময়ের চলমান গড় গোল্ডেন ক্রস এবং ডেথ ক্রস দুটি শক্তিশালী প্রযুক্তিগত সূচক সংকেত ব্যবহার করা।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটিতে, আমরা 50 এবং 200 চক্রের একটি সরল চলমান গড় (SMA) গণনা করি। ঐতিহ্যগতভাবে, যখন 50 দিনের লাইনটি 200 দিনের লাইনটি উপরের দিক থেকে নেমে আসে, তখন এটিকে বলা হয় মেরুদণ্ডের মৃত্যুর ক্রস ক্রস, এটি একটি পতনের লক্ষণ। যখন 50 দিনের লাইনটি 200 দিনের লাইনটি নীচের দিক থেকে ভেঙে যায়, তখন এটিকে বলা হয় মেরুদণ্ডের সোনার ক্রস ক্রস, এটি একটি উর্ধ্বমুখী চিহ্ন।
এই কৌশলটির ট্রেডিং লজিক হল এই দুটি সংকেতের উপস্থিতির উপর ভিত্তি করে একটি অবস্থান তৈরি করা। বিশেষত, কৌশলটি মেরুদণ্ডের মৃত্যুর ক্রস ক্রস হওয়ার সময় শূন্য থাকে এবং মেরুদণ্ডের ক্রস ক্রস হওয়ার সময় আরও বেশি কাজ করে। এইভাবে বাজারের প্রবণতা পাল্টানোর কাছাকাছি মুনাফা অর্জন করা যায়।
উপরন্তু, কৌশলটি কাস্টমাইজযোগ্য রিটার্নিং টাইমস্পেস ফাংশন সরবরাহ করে। এটি আমাদের বিভিন্ন তারিখের সময়সীমার মধ্যে কৌশলটির কার্যকারিতা পরীক্ষা করতে এবং এই ক্রস সিগন্যালগুলির প্রকৃত কার্যকারিতা আবিষ্কার করতে দেয়।
কৌশলগত সুবিধা
- বাজারের প্রবণতার বিপরীতমুখী পয়েন্টগুলিকে কার্যকরভাবে ক্যাপচার করতে পারে, মূল পয়েন্টের কাছাকাছি অবস্থানগুলি খুলতে পারে এবং লাভ করতে পারে
- ভুল সংকেত এড়াতে দুটি ভিন্ন পর্যায়ের সমান্তরাল ক্রস-সংযোগ ব্যবহার করা হয়েছে
- বিভিন্ন বাজারের অবস্থার মধ্যে কৌশলগুলির কার্যকর কার্যকারিতা পরীক্ষা করার জন্য একটি ফিডব্যাক ফাংশন সরবরাহ করে
- ম্যাপ পরিষ্কার, ক্রস সিগন্যাল এবং অবস্থান পরিবর্তনগুলি স্বজ্ঞাতভাবে দেখা যায়
কৌশলগত ঝুঁকি
- সমান্তরাল ক্রস সিগন্যাল বিলম্বিত, চরম ট্রেন্ডের বিপরীত পূর্বাভাস দেওয়া অসম্ভব
- ট্র্যাকিং ডেটা বাস্তব ডেটা থেকে ভিন্ন হতে পারে, বাস্তব কর্মক্ষমতা লেনদেনের খরচ এবং স্লাইড পয়েন্ট দ্বারা সীমাবদ্ধ
- কৌশলগত প্যারামিটার যেমন গড় লাইন সময়কালের পছন্দ ফলাফলের উপর ব্যাপক প্রভাব ফেলে
- মেকানিক্যাল ট্রেডিং নয়, মৌলিক বিষয় এবং প্রযুক্তিগত দিকের দিকে নজর দিতে হবে
ঝুঁকির জন্য, আমরা গড় লাইন প্যারামিটারগুলিকে সামঞ্জস্য করতে পারি, অন্যান্য সূচক ফিল্টারিং সংকেতগুলির সাথে মিলিত হতে পারে, তহবিল পরিচালনা করতে পারি, বাস্তব ঝুঁকি হ্রাস করার জন্য রিয়েল-টাইম যাচাইকরণ কৌশল।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
এই কৌশলটি মূলত নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ
- বিভিন্ন সমান্তরাল সময়কালের সমন্বয় পরীক্ষা করা
- প্রচলিত পথ এড়াতে, ট্রানজাকশন বা ওঠানামা মত ফিল্টারিং সূচক বৃদ্ধি করুন
- অর্থনীতির পরিসংখ্যান বা মৌলিক তথ্য দিয়ে ফিল্টার করুন।
- প্রতিবন্ধকতার কৌশল বিবেচনা করুন, যেমন চলমান প্রতিবন্ধকতা বা সময় প্রতিবন্ধকতা
- বিভিন্ন পজিশনের সময়কে মূল্যায়ন করা
বিভিন্ন প্যারামিটারের কৌশলগত পারফরম্যান্সের উপর প্রভাব পরীক্ষা করে আমরা আরও ভাল সমান্তরাল ক্রস ট্রেডিং সমাধান খুঁজে পেতে পারি।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি বাজারের গুরুত্বপূর্ণ বিপর্যয়কে ধরার জন্য একটি ক্লাসিক প্রযুক্তিগত সূচক সংকেত ব্যবহার করে যা একটি চলমান গড়কে অতিক্রম করে। কৌশলগত লজিকটি সহজ এবং পরিষ্কার, তবে এটি একটি সুবিধাজনক প্রতিক্রিয়া ফাংশন সরবরাহ করে। আমরা ট্রেন্ড ট্র্যাকিংয়ের একটি অংশ হিসাবে বিচার করতে সহায়তা করতে পারি। অবশ্যই, বিভিন্ন বাহ্যিক কারণগুলি এখনও বিবেচনা করা দরকার, একটি একক সূচক অন্ধ ব্যবসায়ের উপর নির্ভর করতে পারে না।
/*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")