মুভিং গড় টার্নিং পয়েন্ট ক্রসওভার ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-01-29 11:15:42
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

মুভিং এভারেজ টার্নিং পয়েন্ট ক্রসওভার ট্রেডিং কৌশল একটি ক্লাসিক প্রযুক্তিগত সূচক কৌশল। এই কৌশলটির মূল ধারণা হ'ল বিভিন্ন সময়ের চলমান গড়ের সংমিশ্রণ করে ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন করা এবং চলমান গড় টার্নিং পয়েন্টগুলি ব্যবহার করে বাণিজ্য প্রস্থানগুলি আরও অনুকূল করা। এই কৌশলটি বিভিন্ন সময়সীমা এবং পণ্যগুলির জন্য উপযুক্ত এবং স্থিতিশীল রিটার্ন অর্জন করতে পারে।

কৌশল নীতি

এই কৌশলটি মূলত দুটি চলমান গড় ব্যবহার করে, একটি দ্রুত রেখার মতো স্বল্প সময়ের সাথে এবং অন্যটি ধীর রেখার মতো দীর্ঘ সময়ের সাথে। যখন দ্রুত রেখাটি ধীর রেখার মধ্য দিয়ে উঠে আসে, তখন একটি ক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়। যখন দ্রুত রেখাটি ধীর রেখার মধ্য দিয়ে পড়ে, তখন একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়। এটি ক্লাসিক চলমান গড় ক্রসওভার কৌশলটির ট্রেডিং সংকেত উত্পাদন প্রক্রিয়া।

এছাড়াও, কৌশলটি চলমান গড়ের টার্নিং পয়েন্টগুলি ব্যবহার করে ট্রেডগুলি থেকে বেরিয়ে আসে। যখন দ্রুত লাইনটি উঠতে থেকে নেমে যায়, তখন লং পজিশনগুলি বেরিয়ে আসবে। যখন দ্রুত লাইনটি পতন থেকে উঠতে যায়, তখন শর্ট পজিশনগুলি বেরিয়ে আসবে। চলমান গড় টার্নিং পয়েন্টগুলি স্বল্পমেয়াদী বাজারের বিপরীত পয়েন্টগুলি ক্যাপচার করতে পারে, যা কৌশলটিকে সময়মতো ক্ষতি কাটাতে বা লাভ করতে সহায়তা করে, যার ফলে সামগ্রিক রিটার্ন উন্নত হয়।

সুবিধা বিশ্লেষণ

মুভিং এভারেজ টার্নিং পয়েন্ট ক্রসওভার ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজি নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি রয়েছেঃ

বাস্তবায়ন সহজ। কৌশল শুধুমাত্র দুটি সূচক ব্যবহার করেঃ চলন্ত গড় এবং ROC সূচক। কোড জটিল নয়।
ধারাবাহিক ক্ষতি সহ্য করার শক্তিশালী ক্ষমতা। চলমান গড়ের অন্তর্নিহিত বিলম্ব এবং মূল্য মসৃণকরণ বৈশিষ্ট্যগুলি কিছু গোলমাল ফিল্টার করতে পারে এবং বিস্তৃত প্রবণতাগুলিতে খুব বেশি অবৈধ ট্রেড তৈরি করা এড়াতে পারে।
একতরফা ক্ষতি কার্যকরভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে পারে। চলমান গড় টার্নিং পয়েন্ট ব্যবহার করে সময়মত স্টপ ক্ষতি বড় একতরফা ক্ষতি হ্রাস করতে পারে।
ব্যাপক প্রয়োগযোগ্যতা। কৌশল নীতি সহজ এবং বিভিন্ন পণ্য এবং ট্রেডিং সময়সীমা যেমন দৈনিক এবং ঘন্টা বার প্রয়োগ করা যেতে পারে। বড় পরামিতি অপ্টিমাইজেশান স্থান।
স্থিতিশীল রিটার্নঃ বাজারের হটস্পটগুলিকে অনুসরণ করার কৌশলগুলির তুলনায়, এই কৌশলটি সুপার উচ্চ রিটার্নের পরিবর্তে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণে বেশি মনোনিবেশ করে, তবে এটি স্থিতিশীল ইতিবাচক রিটার্ন অর্জন করতে পারে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

মুভিং এভারেজ টার্নিং পয়েন্ট ক্রসওভার ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজিতে কিছু ঝুঁকি রয়েছে, প্রধানত নিম্নলিখিত দিকগুলিতেঃ

চলমান গড়ের বিলম্ব। যখন দ্রুত বাজার আসে, চলমান গড়ের ক্রসওভার সংকেতগুলি বিলম্বিত হবে, সম্ভবত সেরা প্রবেশের পয়েন্টটি মিস করবে।
দীর্ঘ খালি হোল্ডিং সময়কাল। এই কৌশলটির সময়মত প্রস্থান রয়েছে তবে ধীর প্রবেশ সংকেত রয়েছে। এটি অত্যধিক খালি হোল্ডিং সময়কালের দিকে পরিচালিত করতে পারে। খালি হোল্ডিং সময়কালে লাভের সুযোগগুলি মিস করা হয়।
কঠিন পরামিতি অপ্টিমাইজেশান। চলমান গড় দৈর্ঘ্য এবং ROC চক্রের মতো পরামিতিগুলির পছন্দ কৌশলটির কার্যকারিতার উপর ব্যাপক প্রভাব ফেলবে। তবে পরামিতি অপ্টিমাইজেশনের জন্য ব্যাকটেস্টিংয়ের জন্য প্রচুর historicalতিহাসিক ডেটা প্রয়োজন, যা অপ্টিমাইজেশনে অসুবিধা সৃষ্টি করে।
উচ্চ অস্থিরতার প্রবণতায় দুর্বল পারফরম্যান্স। উচ্চ অস্থিরতার প্রবণতায়, চলমান গড়গুলি একাধিক অবৈধ ক্রসওভার তৈরি করবে, যা কৌশলটির পারফরম্যান্সকে হ্রাস করবে।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

নিম্নলিখিত দিকগুলোতে ট্রেডিং কৌশল আরও উন্নত করা যেতে পারে:

প্রবণতা ফিল্টারিং সূচক অন্তর্ভুক্ত করুন। প্রবণতা অবস্থা বিচার করার জন্য ADX এবং ATR এর মতো সূচক যুক্ত করুন। অকেজো ট্রেডগুলি এড়ানোর জন্য কোনও স্পষ্ট প্রবণতা না থাকলে কৌশলটি নিষ্ক্রিয় করুন।
একাধিক টাইমফ্রেম একত্রিত করুন। প্রধান প্রবণতার বিরুদ্ধে ট্রেডিং এড়ানোর জন্য উচ্চতর টাইমফ্রেমগুলিতে প্রধান প্রবণতা দিক চিহ্নিত করুন।
অভিযোজিত পরামিতি অপ্টিমাইজেশান। প্যারামিটার দৃঢ়তা উন্নত করতে রিয়েল-টাইম বাজার অস্থিরতা উপর ভিত্তি করে অভিযোজিতভাবে সামঞ্জস্য করার জন্য চলমান গড় দৈর্ঘ্য মত পরামিতি সক্ষম করুন।
প্যাটার্ন স্বীকৃতি প্রবর্তন. মিথ্যা সংকেত ফিল্টার আউট MA ক্রসওভার পয়েন্ট এ ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন সনাক্ত.

সংক্ষিপ্তসার

সামগ্রিকভাবে, মুভিং এভারেজ টার্নিং পয়েন্ট ক্রসওভার ট্রেডিং কৌশল ঝুঁকি এবং রিটার্ন ভারসাম্য করে। এটির বাস্তবায়নের সহজতা, ধারাবাহিক ক্ষতির প্রতিরোধের এবং স্থিতিশীল রিটার্নের মতো সুবিধা রয়েছে। এটিতে এমএগুলির বিলম্বিত ইস্যু এবং অত্যধিক খালি হোল্ডিং সময়ের মতো অসুবিধা রয়েছে। পরামিতিগুলি অনুকূল করে, প্রবণতা বিচার, প্যাটার্ন স্বীকৃতি ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত করে কৌশলটির কার্যকারিতা আরও উন্নত করা যেতে পারে।

/*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
//study(title="MA Crossover Strategy", overlay = true)
strategy("MA Crossover Strategy with MA Turning Point Exits", overlay=true)
src = input(close, title="Source")

price = request.security(syminfo.tickerid, timeframe.period, src)
ma1 = input(25, title="1st MA Length")
type1 = input("SMA", "1st MA Type", options=["SMA", "EMA"])

ma2 = input(50, title="2nd MA Length")
type2 = input("SMA", "2nd MA Type", options=["SMA", "EMA"])

price1 = if (type1 == "SMA")
    sma(price, ma1)
else
    ema(price, ma1)
    
price2 = if (type2 == "SMA")
    sma(price, ma2)
else
    ema(price, ma2)


//plot(series=price, style=line,  title="Price", color=black, linewidth=1, transp=0)
plot(series=price1, style=line,  title="1st MA", color=blue, linewidth=2, transp=0)
plot(series=price2, style=line, title="2nd MA", color=green, linewidth=2, transp=0)


longCondition = crossover(price1, price2)
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

shortCondition = crossunder(price1, price2)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

lookback1 = input(1, "Lookback 1")
roc1 = roc(price1, lookback1)

ma1up = false
ma1down = false
ma2up = false
ma2down = false

ma1up := nz(ma1up[1])
ma1down := nz(ma1down[1])
ma2up := nz(ma2up[1])
ma2down := nz(ma2down[1])

trendStrength1 = input(2, title="Minimum slope magnitude * 100", type=float) * 0.01

if crossover(roc1, trendStrength1)
    ma1up := true
    ma1down := false
    
if crossunder(roc1, -trendStrength1) 
    ma1up := false
    ma1down := true

shortexitCondition = ma1up and ma1down[1]
if (shortexitCondition)
    strategy.close("Short")

longexitCondition = ma1down and ma1up[1]
if (longexitCondition)
    strategy.close("Long")

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত