1. বর্গক্ষেত্র
  2. সময় এবং স্থান অপ্টিমাইজড মাল্টি টাইমফ্রেম MACD কৌশল

সময় এবং স্থান অপ্টিমাইজড মাল্টি টাইমফ্রেম MACD কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-01-29 10:15:34
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি ম্যাকডি সূচকের পরামিতিগুলিকে অপ্টিমাইজ করে, একটি উচ্চ জয় হার ফরেক্স ট্রেডিং কৌশল অর্জনের জন্য চলমান গড়, মূল্য কর্ম এবং নির্দিষ্ট ট্রেডিং সময়গুলির সাথে মিলিত হয়।

কৌশলগত যুক্তি

  1. দামের প্রবণতা বিচার করতে 3 টি কে-লাইন ব্যবহার করুন। যদি শেষ 3 টি কে-লাইনের বন্ধের দামগুলি খোলার দামের চেয়ে বেশি হয় তবে এটি একটি আপ ট্রেন্ড হিসাবে বিচার করা হয়; যদি শেষ 3 টি কে-লাইনের বন্ধের দামগুলি খোলার দামের চেয়ে কম হয় তবে এটি একটি নেমে যাওয়ার প্রবণতা হিসাবে বিচার করা হয়।

  2. দ্রুত লাইন, ধীর লাইন এবং MACD পার্থক্য গণনা করুন। দ্রুত লাইন পরামিতি 12, ধীর লাইন পরামিতি 26, এবং সংকেত লাইন পরামিতি 9 হয়।

  3. ট্রেডিংয়ের সময় নির্ধারণ করা হয়েছে প্রতিদিন 09:00-09:15। এই সময়ের মধ্যে, নিম্নলিখিত শর্ত পূরণ করা হলে বাজারে প্রবেশ করুনঃ

    • যখন আপট্রেন্ড ম্যাকডি ডিফারেন্সের সাথে মিলিত হয় তখন 0 এর উপরে দীর্ঘ যান
    • ডাউনট্রেন্ড যখন ম্যাকড ডিফারেন্স ক্রসিংয়ের সাথে মিলিত হয় তখন শর্ট যান 0 এর নিচে

  4. লাভ নেয়া 0.3 পিপসে সেট করা আছে, এবং স্টপ লস 100 পিপসে সেট করা আছে।

  5. ৯টা থেকে ২১টা ১৫ মিনিটের মধ্যে সব অবস্থান বন্ধ করুন।

কৌশলটির সুবিধা

  1. ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা ব্যাপকভাবে বিচার করতে এবং সিদ্ধান্তের নির্ভুলতা উন্নত করতে একাধিক সময়সীমার সূচকগুলির সংমিশ্রণ ব্যবহার করা।

  2. বিপণনের সময় অপ্টিমাইজ করুন যাতে বাজারের উচ্চ অস্থিরতার সময়গুলি এড়ানো যায়, অপ্রয়োজনীয় স্টপ লস ঝুঁকি হ্রাস করে।

  3. লাভের লকিং সর্বাধিকতর করতে এবং ক্ষতির বৃহত্তরীকরণ এড়াতে লাভ এবং স্টপ লসের জন্য যুক্তিসঙ্গত অনুপাত নির্ধারণ করুন।

  4. সামগ্রিকভাবে, কৌশলটি খুব উচ্চ জয় হার এবং ঘন ঘন স্বল্পমেয়াদী ব্যবসায়ের জন্য উপযুক্ত।

কৌশলটির ঝুঁকি

  1. ট্রেডিংয়ের সময় তুলনামূলকভাবে স্থির, যদি সময়মতো বাজারে প্রবেশ করতে না পারে তবে ট্রেডিংয়ের সুযোগগুলি মিস করতে পারে।

  2. ম্যাকডি সূচকটি বিভ্রান্তিকর সংকেতগুলির জন্য প্রবণ। যদি স্পষ্ট আপট্রেন্ড বা ডাউনট্রেন্ড নির্ধারণ করা না যায় তবে সতর্কতার সাথে বাণিজ্য করুন।

  3. লাভ এবং স্টপ লস অযৌক্তিকভাবে সেট করা যেতে পারে, যার ফলে লাভ-হানি ভারসাম্যহীনতা দেখা দেয়। বিভিন্ন পণ্য অনুযায়ী পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করতে হবে।

  4. সামগ্রিক ঝুঁকি খুবই কম, কিন্তু উচ্চ লিভারেজের অধীনে অত্যধিক বড় পজিশন এখনও বিশাল ক্ষতির কারণ হতে পারে।

কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা

  1. ম্যাকডি থেকে বিভ্রান্তিকর সংকেত এড়াতে প্রবণতা নির্ধারণের জন্য অন্যান্য সূচকগুলির সাথে একত্রিত করুন। উদাহরণস্বরূপ, বোলিংজার ব্যান্ড, আরএসআই ইত্যাদি একত্রিত করুন।

  2. ব্যাকটেস্ট ডেটা থেকে সর্বোত্তম পরামিতি গণনা করে লাভ / স্টপ লস অনুপাতগুলি অনুকূল করুন।

  3. কৌশলটির জন্য প্রযোজ্য ট্রেডিং জাতগুলি প্রসারিত করুন, বিভিন্ন পণ্যগুলিতে পরামিতি সামঞ্জস্যের প্রভাবগুলি মূল্যায়ন করুন।

  4. মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রবর্তন করা যাতে বিভিন্ন বাজারের অবস্থার উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে সর্বোত্তম পরামিতি নির্বাচন করা যায়।

সিদ্ধান্ত

সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি নবীন ব্যবসায়ীদের জন্য উপযুক্ত। যুক্তি পরিষ্কার, অপ্টিমাইজেশান স্পেস বড়, এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণযোগ্য। খোলার সময়গুলি কাস্টমাইজ করে এবং যুক্তিসঙ্গত মুনাফা ক্ষতির অনুপাত নির্ধারণ করে উচ্চ রিটার্ন অর্জন করা যায়। আরও অপ্টিমাইজেশন করা যেতে পারে গতিশীলভাবে পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করতে এবং আরও জটিল বাজারের পরিবেশে অভিযোজিত করতে।

/*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"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © exlux99

//@version=4
strategy("Very high win rate strategy", overlay=true)


//

fast_length =12
slow_length= 26
src = close
signal_length = 9
sma_source = false
sma_signal = false

// Calculating
fast_ma = sma_source ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal

//ma

len=10
srca = input(close, title="Source")
out = hma(srca, len)

fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2000, title = "From Year", minval = 1970)
 //monday and session 
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2021, title = "To Year", minval = 1970)

startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = true


timeinrange(res, sess) => time(res, sess) != 0

// = input('0900-0915', type=input.session, title="My Defined Hours")
myspecifictradingtimes = '0900-0915'
exittime = '2100-2115'

optionmacd=true


entrytime = time(timeframe.period, myspecifictradingtimes) != 0
exit = time(timeframe.period, exittime) != 0     

if(time_cond and optionmacd )
    if(close > open and close[1] > open[1] and close[2] > open[2] and entrytime  and crossover(hist,0))
        strategy.entry("long",1)
    if(close< open and close[1] < open[1] and close[2] < open[2] and entrytime and crossunder(hist,0))
        strategy.entry("short",0)      


tp = input(0.0003, title="tp")
//tp = 0.0003
sl = input(1.0 , title="sl")
//sl = 1.0
strategy.exit("closelong", "long" , profit = close * tp / syminfo.mintick, loss = close * sl / syminfo.mintick, alert_message = "closelong")
strategy.exit("closeshort", "short" , profit = close * tp / syminfo.mintick, loss = close * sl / syminfo.mintick, alert_message = "closeshort")
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত