মুভিং এভারেজ গোল্ডেন ক্রস এবং ডেড ক্রসের উপর ভিত্তি করে ট্রেডিং কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
মুভিং এভারেজ ফোরক্লোজার ট্রেডিং কৌশলটি দ্রুত লাইন ইএমএ ((fastLength) এবং ধীর লাইন ইএমএ ((slowLength) এর ক্রস গণনা করে কেনা এবং বিক্রি করার সংকেত তৈরি করে। যখন দ্রুত লাইনটি ধীর লাইনটি অতিক্রম করে তখন কেনা সংকেত তৈরি করে; যখন দ্রুত লাইনটি ধীর লাইনটি অতিক্রম করে তখন বিক্রয় সংকেত তৈরি করে। এই কৌশলটি সহজ, ব্যবহারিক এবং মাঝারি সংক্ষিপ্ত লাইনের ব্যবসায়ের জন্য উপযুক্ত।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি দুটি মুভিং এভারেজ, ফাস্ট লাইন এবং স্লো লাইন ব্যবহার করে। ফাস্ট লাইনের প্যারামিটার EMAfastLength ডিফল্ট 9 দিনের লাইন এবং ধীর লাইনের প্যারামিটার EMAslowLength ডিফল্ট 26 দিনের লাইন। বাজারের ক্রয়-বিক্রয় সংকেত নির্ধারণের জন্য দুটি ইএমএ লাইনের ক্রস গণনা করা হয়ঃ
- যখন দ্রুত লাইনটি নিম্ন থেকে উপরে ধীর লাইনটি ভেঙে দেয়, তখন একটি ক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়।
- যখন দ্রুত লাইনটি ধীর লাইনের উপরে থেকে নীচে নেমে আসে, তখন এটি একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন করে।
ট্রেডিং সিগন্যাল এবং কৌশলগত নিয়মাবলী নিম্নরূপঃ
- যখন দ্রুত লাইনে ধীর লাইন অতিক্রম করে, তখন বেশি প্রবেশ করুন; যখন দ্রুত লাইনের নীচে ধীর লাইন অতিক্রম করে, তখন সমতল অবস্থান ত্যাগ করুন।
- আপনি যদি আপনার ট্রেডিং অ্যাকাউন্টের জন্য একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ অর্থ ব্যয় করেন, তবে আপনি আপনার ট্রেডিং অ্যাকাউন্টের জন্য একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ অর্থ ব্যয় করবেন।
- স্টপ লস হল দামের স্টপ লস শতাংশ (ডিফল্ট 0.20%) ।
- আমি মনে করি, আমরা সবাই একসাথে আছি।
সুতরাং, এই কৌশলটি হল যখন দুটি চলমান গড়ের মধ্যে গোল্ডেন ফর্ক এবং ডেড ফর্ক থাকে তখন ট্রেডিং অপারেশন করা।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
- এই কৌশলটি সহজ এবং সহজেই বোঝা যায়।
- মুভিং এভারেজ ব্যবহার করে, বাজারের কিছু শব্দকে ফিল্টার করা হয় যাতে ট্রেডিং সিগন্যাল আরো সঠিক হয়।
- ট্রেডিংয়ের নিয়ম সুস্পষ্ট এবং স্টপ-অফ-লস কৌশল রয়েছে।
- পরীক্ষার পরামিতিগুলি বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
- মুভিং এভারেজ নিজেই পিছিয়ে আছে, এবং দামের স্বল্পমেয়াদী পরিবর্তনগুলি মিস করতে পারে, যার ফলে ক্রয়-বিক্রয় পয়েন্টগুলি অস্পষ্ট হয়।
- বিভিন্ন সময়কালের চলমান গড় প্যারামিটারগুলি ভুল সংকেত তৈরি করতে পারে এবং ক্ষতির কারণ হতে পারে।
- শুধুমাত্র কয়েকটি প্যারামিটারের উপর নির্ভরশীল, এই কৌশলটি উচ্চতর সুপারপ্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের প্রয়োজন, যা সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে বের করতে হবে।
- এই কৌশলটি কিছু নির্দিষ্ট বড় আকারের প্রবণতায় ব্যর্থ হতে পারে।
ঝুঁকির জন্য, অপ্টিমাইজ করা যায় এমন প্যারামিটার রয়েছে যেমন চলমান গড় সময়কাল, লেনদেনের ধরণ, স্টপ লস অনুপাত ইত্যাদি। ঝুঁকি কমানোর জন্য প্রচুর পরীক্ষা প্রয়োজন।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটির চলমান গড়ের ক্রস চিন্তাধারাটি সহজ এবং কার্যকরী, যা নিম্নলিখিত উপায়ে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ
- চলমান গড়ের ধরন পরিবর্তন করুনঃ ইএমএ ছাড়াও, এসএমএ, এলডব্লিউএমএ, এইচএমএ এবং অন্যান্য লাইন টাইপ পরীক্ষা করা যেতে পারে।
- অন্যান্য সূচক যুক্ত করুনঃ আরএসআই, এমএসিডি ইত্যাদি সূচকগুলির সাথে একত্রে বিচ্ছিন্ন সময় ব্যবসায়।
- স্বয়ংক্রিয় অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটারঃ EMA এর দুটি পিরিয়ড প্যারামিটারগুলির জন্য স্বয়ংক্রিয় অপ্টিমাইজেশন অনুসন্ধান করুন, সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজুন।
- প্রবণতা ফিল্টারঃ বড় আকারের প্রবণতার উপর ভিত্তি করে নির্বাচনীভাবে লেনদেন করুন।
- স্টপ লস স্ট্র্যাটেজি অপ্টিমাইজেশানঃ স্থির শতাংশের স্টপ লস পদ্ধতিকে উন্নত করা হয়েছে যাতে এটি আরও কার্যকর হয়।
এই অপ্টিমাইজেশান পরীক্ষার মাধ্যমে কৌশলটির কার্যকারিতা এবং স্থিতিশীলতা উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়ানো যেতে পারে।
সারসংক্ষেপ
মুভিং এভারেজ ক্রসিং কৌশল ধারণাটি সহজ, বাস্তব প্রয়োগের জন্য ক্রমাগত অপ্টিমাইজেশন প্রয়োজন। এই কৌশলটি তার ট্রেডিং সিগন্যাল জেনারেশন লজিক এবং মৌলিক ট্রেডিং নিয়ম দেয়, যার উপর ভিত্তি করে এটি একটি কার্যকর পরিমাণে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে, এটি একটি কার্যকর পরিমাণে কৌশল হিসাবে তৈরি করতে পারে। মুভিং এভারেজের প্রয়োগও আমাদের কৌশলগত ধারণা দেয়, যার উপর ভিত্তি করে আমরা উদ্ভাবন এবং উন্নতি করতে পারি।
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("EMA Cross by MarketAlpha", overlay=true)
EMAfastLength = input(defval = 9, minval = 2)
EMAslowLength = input(defval = 26, minval = 2)
Targetpercentage = input(defval = 0.15, title = "Profit Target in percentage", minval = 0.05)
StopLosspercentage = input(defval = 0.20, title = "Stop Loss in percentage", minval = 0.05)
profitpoints = close*Targetpercentage
stoplosspoints = close*StopLosspercentage
price = close
FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear = input(defval = 2018, title = "From Year", minval = 2000)
ToMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2017)
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => true // create function "within window of time"
emafast = ema(price, EMAfastLength)
emaslow = sma(price, EMAslowLength)
plot(emafast,color=green)
plot(emaslow,color=red)
enterLong() => crossover(emafast, emaslow)
strategy.entry(id = "MarketAlpha Long", long = true, when = window() and enterLong())
strategy.exit("Exit Long", from_entry = "MarketAlpha Long", profit = profitpoints,loss = stoplosspoints)
enterShort() => crossunder(emafast, emaslow)
strategy.entry(id = "MarketAlpha Short", long = false, when = window() and enterShort())
strategy.exit("Exit Short", from_entry = "MarketAlpha Short", profit = profitpoints,loss = stoplosspoints)