চলমান গড় এবং স্টোকাস্টিক ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-02-02 10:48:37
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি একটি স্বয়ংক্রিয় স্টক ট্রেডিং সিস্টেম বাস্তবায়নের জন্য চলমান গড় এবং স্টোক্যাস্টিক দোলককে একত্রিত করে। এটি প্রবণতা এবং অতিরিক্ত ক্রয় / oversold সংকেতগুলি ক্যাপচার করতে বিভিন্ন দৈর্ঘ্যের দুটি চলমান গড় এবং স্টোক্যাস্টিক সূচক ব্যবহার করে এবং অতিরিক্ত ক্রয় / oversold অঞ্চলে প্রবণতা দিক এবং সূচক সংকেতগুলির উপর ভিত্তি করে কেনা এবং বিক্রয় সিদ্ধান্ত নেয়।

কৌশলগত যুক্তি

১. চলমান গড়

একটি দ্রুত লাইন (5-দিন) এবং ধীর লাইন (20-দিন) চলমান গড় ব্যবহার করা হয়। ধীর লাইনের উপরে দ্রুত লাইন ক্রসিং একটি কিনুন সংকেত, যখন নীচে ক্রসিং একটি বিক্রয় সংকেত। চলমান গড় মূল্য প্রবণতা এবং দিক নির্ধারণ করে।

২. স্টোক্যাস্টিক অস্কিলেটর

স্টোকাস্টিক পরামিতিগুলি সেট করা হয়ঃ কে লাইন সময়কাল 14, কে লাইন মসৃণ সময়কাল 3, ডি লাইন মসৃণ সময়কাল 3। কে লাইনের 20 এর নীচে ওভারসোল্ড অঞ্চল, যখন 80 এর উপরে ওভারসোল্ড অঞ্চল। স্টোকাস্টিক দোলক নির্ধারণ করে যে এটি ওভারসোল্ড / ওভারসোল্ড অঞ্চলে রয়েছে কিনা।

৩. প্রবেশের নিয়মাবলী

ক্রয়ের শর্তঃ ধীর ম্যাক এবং কে লাইন <২০ এর উপরে দ্রুত এমএ ক্রসওভার (অভারসোল্ড অঞ্চল) বিক্রয় শর্তঃ দ্রুত এমএ ক্রসওভার ধীর এমএ এবং কে লাইন > 80 এর নীচে (অভারক্রয় অঞ্চল)

ক্রয়ের শর্ত পূরণ হলে লং যান; বিক্রয় শর্ত পূরণ হলে শর্ট যান।

৪. স্টপ লস সেটিং

কেনার পর ১% লাভের লক্ষ্য নির্ধারণ করুন; বিক্রির পর ১% স্টপ লস নির্ধারণ করুন।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটি ট্রেডের সময় নিয়ন্ত্রণ করতে এবং স্পষ্ট দিকনির্দেশমূলক পক্ষপাত ছাড়াই এলোমেলো এন্ট্রিগুলি এড়াতে স্টোকাস্টিক দোলক ব্যবহার করে মধ্যম থেকে দীর্ঘমেয়াদী মূল্যের প্রবণতা কার্যকরভাবে ক্যাপচার করার জন্য প্রবণতা এবং সূচকগুলিকে একত্রিত করে। কৌশল পরামিতিগুলি বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে সামঞ্জস্যযোগ্য। সামগ্রিকভাবে এই কৌশলটি আপট্রেন্ডে বড় / মিড-ক্যাপ স্টকগুলিতে খুব ভাল কাজ করে।

ঝুঁকি এবং সমাধান

গুরুত্বপূর্ণ সংবাদ ঘটনা থেকে দামের স্পাইক বড় ক্ষতি হতে পারে। স্টপ লস ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করতে পারে।
ধারাবাহিক ব্যাপ্তি-সীমাবদ্ধ বাজারগুলি ধারাবাহিক ছোট ক্ষতির দিকে পরিচালিত করতে পারে। ক্ষতি হ্রাস করার জন্য এমএ সময়কালগুলি সামঞ্জস্য করুন।
বাজারের গুরুত্বপূর্ণ সময়গুলো এড়িয়ে চলুন যখন দাম উল্টে যাওয়ার প্রবণতা থাকে।

অপ্টিমাইজেশন

সর্বোত্তম পরামিতি খুঁজে পেতে বিভিন্ন পরামিতি সংমিশ্রণ পরীক্ষা করুন, যেমন বিভিন্ন এমএ দৈর্ঘ্য।
মুনাফা হার বাড়ানোর জন্য ভলিউম, ফিল্টার শর্তের জন্য অস্থিরতার মতো অন্যান্য বিশ্লেষণ সরঞ্জাম অন্তর্ভুক্ত করুন।
একক স্টক ঝুঁকি হ্রাস করার জন্য শক্তিশালী স্টক বা ক্যাপ-ওয়েটেড সূচক বাছাইয়ের মতো স্টক নির্বাচন প্রক্রিয়া গবেষণা করুন।

সিদ্ধান্ত

সামগ্রিক কৌশলটি মসৃণভাবে কাজ করে। স্টপ লস এবং মুনাফা লক্ষ্যমাত্রা সহ, সামগ্রিক লাভ / ক্ষতি প্রোফাইলটি শক্ত। প্যারামিটার টিউনিং এবং স্টক পুল ফিল্টারিং থেকে আরও উন্নতি আশা করা যেতে পারে। সাধারণভাবে এটি বাস্তবায়ন করা সহজ এবং শক্তিশালী পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল।

/*backtest
start: 2024-01-25 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Moving Average and Stochastic Strategy 80% ", overlay=true)

// Moving Average Settings
maShortLength = input(5, title="Short MA Length")
maLongLength = input(20, title="Long MA Length")

// Stochastic Settings
stochLength = input(14, title="Stochastic Length")
smoothK = input(3, title="Stochastic %K")
smoothD = input(3, title="Stochastic %D")
stochOverbought = 80
stochOversold = 20

// Profit Target Settings
profitTarget = input(1, title="Profit Target (%)") // 1% profit target

// Calculate Moving Averages
maShort = sma(close, maShortLength)
maLong = sma(close, maLongLength)

// Calculate Stochastic
k = sma(stoch(close, high, low, stochLength), smoothK)
d = sma(k, smoothD)

// Entry Conditions
longConditionMA = crossover(maShort, maLong) and k < stochOversold
shortConditionMA = crossunder(maShort, maLong) and k > stochOverbought

// Opposite Conditions
oppositeLongConditionMA = crossunder(maShort, maLong) and k < stochOversold
oppositeShortConditionMA = crossover(maShort, maLong) and k > stochOverbought

// Strategy Logic
if (longConditionMA)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    strategy.exit("Exit Buy", "Buy", profit=close * (50 + profitTarget / 100))

if (shortConditionMA)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    strategy.exit("Exit Sell", "Sell", profit=close * (20 - profitTarget / 100))

// Opposite Strategy Logic
if (oppositeLongConditionMA)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    strategy.exit("Exit Sell", "Sell", profit=close * (50 - profitTarget / 100))

if (oppositeShortConditionMA)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    strategy.exit("Exit Buy", "Buy", profit=close * (20 + profitTarget / 100))

// Plot Moving Averages
plot(maShort, color=color.blue, title="Short MA")
plot(maLong, color=color.red, title="Long MA")

// Plot Stochastic
hline(stochOverbought, "Overbought", color=color.red)
hline(stochOversold, "Oversold", color=color.green)
plot(k, color=color.black, title="Stochastic %K")

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত