মোমেন্টাম-ভিত্তিক রিট্রেসমেন্ট কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি বাজারে সম্ভাব্য পশ্চাদ্ধাবন সুযোগ চিহ্নিত করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। এই কৌশলটি একটি দ্বি-সমান-লাইন সিস্টেম ব্যবহার করেঃ দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড় ((এমএ 1) এবং স্বল্পমেয়াদী চলমান গড় ((এমএ 2) । মূল লক্ষ্যটি হল যখন বন্ধের দাম এমএ 1 এর নীচে থাকে তবে এমএ 2 এর উপরে থাকে, তখন একটি সম্ভাব্য পশ্চাদ্ধাবন সুযোগের ইঙ্গিত দেয়, যা বড় প্রবণতাগুলির মধ্যে আরও বেশি করে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি দুটি মুভিং এভারেজ ব্যবহার করেঃ MA1 (লং লাইন) এবং MA2 (শর্ট লাইন) । এর মূলনীতি হল, যদি স্বল্পমেয়াদী মূল্য ফিরে আসে এবং দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতার সমর্থন পরীক্ষা করে, তবে এটি একটি বড় সুযোগ হতে পারে। বিশেষ করে, যদি বন্ধের মূল্য দীর্ঘমেয়াদী সমর্থন (MA1) এর উপরে থাকে তবে এটি একটি বড় প্রবণতা; এবং যদি বন্ধের মূল্য স্বল্পমেয়াদী গড় (MA2) অতিক্রম করে তবে দীর্ঘমেয়াদী গড় (MA1) এর উপরে স্থির থাকে, তবে এটি একটি সাধারণ বিপরীত সুযোগ। এই সময়ে কেনা এবং একটি স্টপ সেট করুন এবং দামের সংক্ষিপ্ত লাইনের উপরে ফিরে আসার জন্য অপেক্ষা করুন।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির সুবিধাগুলো হলঃ
- সহজ, সহজে বোঝা যায়, এবং প্যারামিটার সামঞ্জস্যের জন্য নমনীয়
- বিপরীতমুখী ট্রেডিং এড়াতে বিপরীতমুখী ট্রেডিং এড়াতে বিপরীতমুখী ট্রেডিং এড়াতে বিপরীতমুখী ট্রেডিং
- কাস্টমাইজযোগ্য সময় ফিল্টার, নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে বাজার অস্বাভাবিকতা এড়াতে
- বিভিন্ন ঝুঁকি পছন্দ অনুসারে পজিশনের আকার পরিবর্তন করা যায়
- ক্ষতির ঝুঁকি কমানোর জন্য স্টপ-অফ ব্যবস্থা
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত ঝুঁকিগুলিও বহন করেঃ
- বিপর্যয়ের পরও দামের পতন অব্যাহত, ক্ষতি থামানো যাচ্ছে না
- বিপরীতমুখী প্রবণতা, সমর্থন ভেঙে গেছে
- মার্কেটে ব্যাপক অস্থিরতা, মুভিং এভারেজের বিপরীতে
- ভুল সময়সীমা, ব্যবসায়ের সুযোগ মিস করা
এই ক্ষেত্রে, নিম্নলিখিত দিকগুলি অনুকূলিতকরণ এবং উন্নতি করা যেতে পারেঃ
- ট্রেডিং সিগন্যালের গুণমান উন্নত করতে চলমান গড় প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করুন
- স্টপ লস স্তর অপ্টিমাইজ করুন, ঝুঁকি হ্রাসের সাথে সাথে লাভ অর্জন করুন
- সময় ফিল্টারটি সামঞ্জস্য করুন এবং সর্বোত্তম ট্রেডিংয়ের সময় নির্ধারণ করুন
- বিভিন্ন জাত এবং বাজার পরিবেশে পরীক্ষা
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে উন্নত করা যেতে পারেঃ
- চলমান গড় প্যারামিটারগুলিকে অপ্টিমাইজ করুন এবং সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজুন
- ট্র্যাকিং স্টপ, ওসিলেশন স্টপ, ইত্যাদির মতো বিভিন্ন ক্ষতি বন্ধ করার পদ্ধতি পরীক্ষা করা
- অন্যান্য ফিল্টার যুক্ত করুন যেমন লেনদেনের পরিমাণ ফিল্টার, ওঠানামা ফিল্টার ইত্যাদি
- পজিশন ম্যানেজমেন্ট ব্যবস্থা যেমন গোল্ডেন ফর্কস, ডাই ফর্কস এবং রিডিং ফর্কস
- স্বয়ংক্রিয় থামানোর ব্যবস্থা যোগ করা হয়েছে
- রিটার্নিং এবং মূল সূচকগুলি গণনা করুন, সর্বোত্তম প্যারামিটারগুলি নির্ধারণ করুন
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি সামগ্রিকভাবে একটি সহজ এবং ব্যবহারিক সংক্ষিপ্ত লাইন টানুন কৌশল। এটি দ্বি-সমান্তরিত লাইন ব্যবহার করে পুনরুদ্ধারের সুযোগগুলি সনাক্ত করে এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য একটি চলমান ক্ষতি স্থাপন করে। এই কৌশলটি সহজেই বোঝা এবং বাস্তবায়ন করা যায়, প্যারামিটারগুলি বিভিন্ন ঝুঁকির পছন্দ অনুসারে নমনীয়ভাবে সামঞ্জস্য করা যায়। পরবর্তী পদক্ষেপটি চলমান গড় প্যারামিটার, ক্ষতির প্রক্রিয়া, ফিল্টার এবং আরও অনেক দিক থেকে উন্নত করা যেতে পারে, যাতে কৌশলটি আরও স্থিতিশীল হয়।
/*backtest
start: 2023-01-16 00:00:00
end: 2024-01-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © ZenAndTheArtOfTrading / www.PineScriptMastery.com
// @version=5
strategy("Simple Pullback Strategy",
overlay=true,
initial_capital=50000,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=100, // 100% of balance invested on each trade
commission_type=strategy.commission.cash_per_contract,
commission_value=0.005) // Interactive Brokers rate
// Get user input
i_ma1 = input.int(title="MA 1 Length", defval=200, step=10, group="Strategy Parameters", tooltip="Long-term MA")
i_ma2 = input.int(title="MA 2 Length", defval=10, step=10, group="Strategy Parameters", tooltip="Short-term MA")
i_stopPercent = input.float(title="Stop Loss Percent", defval=0.10, step=0.1, group="Strategy Parameters", tooltip="Failsafe Stop Loss Percent Decline")
i_lowerClose = input.bool(title="Exit On Lower Close", defval=false, group="Strategy Parameters", tooltip="Wait for a lower-close before exiting above MA2")
i_startTime = input(title="Start Filter", defval=timestamp("01 Jan 1995 13:30 +0000"), group="Time Filter", tooltip="Start date & time to begin searching for setups")
i_endTime = input(title="End Filter", defval=timestamp("1 Jan 2099 19:30 +0000"), group="Time Filter", tooltip="End date & time to stop searching for setups")
// Get indicator values
ma1 = ta.sma(close, i_ma1)
ma2 = ta.sma(close, i_ma2)
// Check filter(s)
f_dateFilter =true
// Check buy/sell conditions
var float buyPrice = 0
buyCondition = close > ma1 and close < ma2 and strategy.position_size == 0 and f_dateFilter
sellCondition = close > ma2 and strategy.position_size > 0 and (not i_lowerClose or close < low[1])
stopDistance = strategy.position_size > 0 ? ((buyPrice - close) / close) : na
stopPrice = strategy.position_size > 0 ? buyPrice - (buyPrice * i_stopPercent) : na
stopCondition = strategy.position_size > 0 and stopDistance > i_stopPercent
// Enter positions
if buyCondition
strategy.entry(id="Long", direction=strategy.long)
if buyCondition[1]
buyPrice := open
// Exit positions
if sellCondition or stopCondition
strategy.close(id="Long", comment="Exit" + (stopCondition ? "SL=true" : ""))
buyPrice := na
// Draw pretty colors
plot(buyPrice, color=color.lime, style=plot.style_linebr)
plot(stopPrice, color=color.red, style=plot.style_linebr, offset=-1)
plot(ma1, color=color.blue)
plot(ma2, color=color.orange)