বলিঞ্জার ব্যান্ড এবং মুভিং এভারেজ কম্বিনেশন স্ট্র্যাটেজি
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি বুলিন-ব্যান্ড এবং চলমান গড়ের সমন্বয় ব্যবহার করে, দামের ব্রেকিংয়ের জন্য বুলিন-ব্যান্ডের ট্র্যাকিং এবং ডাউন-ট্র্যাকিং ব্যবহার করে, প্রবণতা নির্ধারণের জন্য দ্রুত চলমান গড় এবং ধীর চলমান গড়ের গোল্ডেন ক্রস এবং ডেথ ক্রস ব্যবহার করে, বুলিন-ব্যান্ডের ট্র্যাকিংয়ের সময় এবং দ্রুত চলমান গড়ের উপর ধীর চলমান গড় অতিক্রম করার সময় অতিরিক্ত কাজ করে, বুলিন-ব্যান্ডের ট্র্যাকিংয়ের সময় এবং দ্রুত চলমান গড়ের নীচে ধীর চলমান গড়ের সময় ফাঁকা করে, এই দ্বৈত শর্তটি ব্যবহার করে বিচার করা যায় যা কার্যকরভাবে মিথ্যা ব্রেকিংয়ের জন্য ফিল্টার করতে পারে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি মূলত মূল্য নির্ধারণের জন্য ব্রিন ব্যান্ড ব্যবহার করে এবং প্রবণতা নির্ধারণের জন্য দুটি প্রযুক্তিগত সূচকের সমন্বয় হিসাবে চলমান গড় ব্যবহার করে।
ব্রিন ব্যান্ডের মাঝের ব্যান্ডটি দামের একটি সরল চলমান গড়, উপরের ব্যান্ডটি মাঝের ব্যান্ড + 2 গুণ স্ট্যান্ডার্ড পার্থক্য, এবং নীচের ব্যান্ডটি মাঝের ব্যান্ড - 2 গুণ স্ট্যান্ডার্ড পার্থক্য। যখন দামটি উপরের ব্যান্ডের কাছাকাছি আসে তখন এটি একটি ওভারবয় প্রতিনিধিত্ব করে এবং যখন দামটি নীচের ব্যান্ডের কাছাকাছি আসে তখন এটি একটি ওভারসোল প্রতিনিধিত্ব করে।
দ্রুত চলমান গড় হল দামের ৫০-চক্রের সরল চলমান গড়, এবং ধীর চলমান গড় হল দামের ২০০-চক্রের সরল চলমান গড়। যখন দ্রুত চলমান গড়ের উপরে ধীর চলমান গড় অতিক্রম করা হয় তখন বাজার প্রবণতাকে উত্থানের দিকে নিয়ে যায়, অর্থাৎ গোল্ডেন ক্রস; যখন দ্রুত চলমান গড়ের নীচে ধীর চলমান গড় অতিক্রম করা হয় তখন বাজার প্রবণতাকে পতনের দিকে নিয়ে যায়, অর্থাৎ মৃত্যু ক্রস।
এই কৌশলটি প্রবেশের জন্য একই সাথে দুটি শর্ত পূরণ করতে হবেঃ দামের বুলিন ব্যান্ডের উপরে উঠা মানে প্রতিরোধের স্তরটি ভেঙে ফেলা এবং দ্রুত চলমান গড়ের উপরে ধীর গতিতে চলমান গড়ের উপর একটি প্রবণতা বৃদ্ধি; দামের বুলিন ব্যান্ডের নীচে ভাঙা মানে সমর্থন স্তরটি ভেঙে ফেলা এবং দ্রুত চলমান গড়ের নীচে ধীর গতিতে চলমান গড়ের উপর একটি প্রবণতা হ্রাস। এইভাবে, ভুয়া ব্রেকিংয়ের প্রবেশের প্রভাবকে কার্যকরভাবে ফিল্টার করা যেতে পারে।
কৌশলগত সুবিধা
ডাবল কন্ডিশনাল ডিসিশন ব্যবহার করে, ভুয়া ব্রেকআউটগুলিকে কার্যকরভাবে ফিল্টার করা যায়, যা প্রবেশদ্বারগুলিকে আরও সঠিক করে তোলে।
ব্রিন-ব্যান্ডের বিচারটি প্রতিরোধকে আরও স্বজ্ঞাতভাবে সমর্থন করে, এবং চলমান গড়ের বিচারটি আরও নির্ভরযোগ্য, এবং সমন্বয়গুলি একে অপরের পরিপূরক।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের জন্য প্রচুর জায়গা রয়েছে, যা ব্রিনের ব্যান্ডের দৈর্ঘ্য, স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়ালের গুণাগুণ এবং চলমান গড়ের সময়কালের মতো প্যারামিটারগুলিকে সামঞ্জস্য করে আরও বেশি বাজারের পরিবেশের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে।
সহজ, সহজে বোঝা যায়, কোডের পরিমাণ কম, সরাসরি রিয়েল-ডিস্কে ব্যবহার করা যেতে পারে।
কৌশলগত ঝুঁকি
ব্রিনব্যান্ড এবং মুভিং এভারেজ উভয়ই ব্যর্থ হতে পারে, এবং দ্বৈত শর্তাদির বিচার একই সাথে ব্যর্থ হতে পারে, যার ফলে ভুল প্রবেশের কারণ হতে পারে।
চলমান গড়ের ক্ষেত্রে কিছু সমস্যা রয়েছে, যার ফলে প্রবেশের সময় ভুল হয় বা সুযোগ হারিয়ে যায়।
ভুল প্যারামিটার সেট করাও কৌশলগত কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করতে পারে, যেমন ব্রিনব্যান্ডের সময়কাল খুব ছোট, চলমান গড়ের সময়কালের সাথে মেলে না ইত্যাদি।
ব্রেকথ্রু কৌশলগুলি ভুয়া ব্রেকথ্রুগুলির জন্য সংবেদনশীল, এমনকি ডাবল শর্তগুলিও ভুয়া ব্রেকথ্রুগুলিকে পুরোপুরি এড়াতে পারে না।
কৌশলগত ঝুঁকি হ্রাস করার জন্য, প্যারামিটারগুলিকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করা, কঠোরভাবে বন্ধ করা এবং অন্যান্য সূচক সমন্বয়ের সাথে সংযুক্ত করা যেতে পারে।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচকগুলি যেমন বিউরিন ব্যান্ডেজ, এমএসিডি বিচার প্রবণতা, ইত্যাদির মতো বিচারগুলি প্রবর্তন করা যেতে পারে, যাতে একাধিক শর্তযুক্ত বিচার তৈরি হয়।
K-লাইন আকৃতির সাথে একত্রিত করা যেতে পারে প্রবেশের সময় নির্ধারণে সহায়তা করার জন্য, যেমন বন্ধের দামগুলি যখন বুলিন বন্ডকে স্পর্শ করে তখন স্ট্রোক তৈরি হয়।
স্ট্যাটিক মুভিং এভারেজের পরিবর্তে ডায়নামিক মুভিং এভারেজ সেট করা যেতে পারে, যা ট্রেন্ডের বিচার করার ক্ষমতাকে আরও অপ্টিমাইজ করে।
প্যারামিটার স্বয়ংক্রিয় অপ্টিমাইজেশান ফাংশনটি সেট আপ করা যেতে পারে, যা ইতিহাসের মাধ্যমে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে পায়।
হোল্ডিং পয়েন্ট এবং স্টপ পয়েন্টগুলিকে সামঞ্জস্য করা যায়, ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য কঠোর স্টপ সেট করা যায়।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি বুলিন ব্যান্ড এবং চলমান গড়ের প্রযুক্তিগত সূচকগুলির উপর ভিত্তি করে একটি সংমিশ্রণে ব্যবহার করা হয়, যখন দামগুলি বুলিন ব্যান্ডের উপর বা নিচে এবং দ্রুত চলমান গড়ের সোনার ক্রস বা মৃত্যুর ক্রসের দ্বৈত শর্ত পূরণ করে। এটি উভয়ই বুলিন ব্যান্ডের সমর্থন প্রতিরোধের স্বজ্ঞাততা এবং চলমান গড়ের বিচার প্রবণতার নির্ভরযোগ্যতা ব্যবহার করে, একে অপরের পরিপূরক হিসাবে, কার্যকরভাবে ফিল্টার করতে পারে।
/*backtest
start: 2024-01-25 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 2m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Bollinger Bands and Moving Averages Strategy", overlay=true)
// Bollinger Bands
length = input(20, minval=1, title="BB Length")
mult = input(2.0, minval=0.1, maxval=5, title="BB Standard Deviation")
src = close
basis = sma(src, length)
dev = mult * stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
// Moving Averages
ma1_length = input(50, minval=1, title="MA1 Length")
ma2_length = input(200, minval=1, title="MA2 Length")
ma1 = sma(src, ma1_length)
ma2 = sma(src, ma2_length)
// Strategy Conditions
longCondition = crossover(src, upper) and crossover(ma1, ma2)
shortCondition = crossunder(src, lower) and crossunder(ma1, ma2)
// Strategy Execution
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
strategy.close("Long", when=shortCondition)
strategy.close("Short", when=longCondition)
// Plotting
plot(basis, color=color.blue, title="Basis")
plot(upper, color=color.red, title="Upper")
plot(lower, color=color.green, title="Lower")
plot(ma1, color=color.orange, title="MA1")
plot(ma2, color=color.purple, title="MA2")