অপ্টিমাইজড মুভিং এভারেজ ক্রসওভার কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-02-04 10:31:45
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি নিয়মিত চলমান গড় ক্রসওভারের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয় তবে আরও সঠিক ট্রেডিং সংকেত তৈরির জন্য কিছু পরিবর্তন করা হয়েছে। এটি প্রবণতা দিক সনাক্ত করতে দ্রুত এবং ধীর চলমান গড়ের সংমিশ্রণ করে এবং প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশলগুলির অন্তর্গত।

কৌশলগত যুক্তি

যখন দ্রুত চলমান গড় নীচে থেকে উপরে ধীর চলমান গড়ের উপরে অতিক্রম করে, তখন এটি কেনার সংকেত হিসাবে বিবেচিত হয়। যখন দ্রুত চলমান গড় উপরে থেকে নীচে ধীর চলমান গড় অতিক্রম করে, তখন এটি বিক্রয় সংকেত হিসাবে বিবেচিত হয়। অর্থাৎ, দীর্ঘ জন্য সোনার ক্রস, সংক্ষিপ্ত জন্য মৃত্যু ক্রস। একবার লং / শর্ট অবস্থান নেওয়া হলে, বিশাল ক্ষতি এড়াতে স্টপ লস সেট করা হবে।

দ্রুত এবং ধীর চলমান গড়ের নির্বাচনে মূল চাবিকাঠি রয়েছে। এই কৌশলটি যথাক্রমে 50 & 100 সময়ের এক্সপোনেন্সিয়াল চলমান গড়কে দ্রুত এবং ধীর রেখা হিসাবে গ্রহণ করে। এমএ পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করে কৌশল প্রভাবটি অনুকূলিত করা যেতে পারে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটি দ্বৈত চলমান গড়ের সংমিশ্রণে প্রবণতা দিক সনাক্ত করে, যা কার্যকরভাবে বাজারের গোলমাল ফিল্টার করতে পারে। একক এমএ কৌশলগুলির তুলনায় এটি লাভজনকতার সম্ভাবনা উন্নত করতে পারে। উপরন্তু, স্টপ লস সেটিং পৃথক ব্যবসায়ের ক্ষতিও সীমাবদ্ধ করে।

ক্রসওভার নিয়মগুলিকে বাঁক পয়েন্টগুলি নির্ধারণের জন্য ব্যবহার করে, এই কৌশলটি সময়মতো প্রবণতার সুযোগগুলি ক্যাপচার করতে পারে। জটিল যৌক্তিকতার সমন্বয়ে গঠিত কৌশলগুলির তুলনায় এটি বোঝা এবং বাস্তবায়ন করা সহজ।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির জন্য তিনটি প্রধান ঝুঁকি রয়েছেঃ অনুপযুক্ত এমএ প্যারামিটার ঝুঁকি, অনুপযুক্ত হোল্ডিং সময়ের ঝুঁকি এবং অপ্রয়োজনীয় স্টপ লস পজিশন ঝুঁকি।

  • এমএ পরামিতির ভুল নির্বাচন মিথ্যা সংকেতের দিকে পরিচালিত করবে। খুব কম বা খুব দীর্ঘ এমএ দৈর্ঘ্য বাজারকে ভুলভাবে বিচার করবে, তাই যন্ত্রের বৈশিষ্ট্য অনুযায়ী সঠিক সমন্বয় প্রয়োজন।

  • খুব দীর্ঘ বা খুব সংক্ষিপ্ত হোল্ডিং পিরিয়ড লাভের সর্বাধিকীকরণ বা ঝুঁকি যথাযথভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে পারে না। সর্বোত্তম হোল্ডিং পিরিয়ড নির্ধারণের জন্য বিভিন্ন প্রস্থান পদ্ধতি পরীক্ষা করা উচিত।

  • স্টপ লস পজিশনের অযৌক্তিক সেটিং খুব বিস্তৃত বা খুব সংকীর্ণ স্টপ লসের দিকে পরিচালিত করবে, তাই যন্ত্রের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে উপযুক্ত স্টপ লস নির্ধারণ করা হবে।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

এই কৌশল নিম্নলিখিত দিক থেকে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ

  • সর্বোত্তম পরামিতি খুঁজে পেতে আরো MA পরামিতি সমন্বয় পরীক্ষা করুন

  • সর্বশেষ N দিনের দামের ওঠানামা বা ATR এর উপর ভিত্তি করে গতিশীল স্টপ লস পজিশন নির্ধারণ করুন

  • এন্ট্রি টাইমিং নির্ধারণের জন্য MACD, KD ইত্যাদির মতো আরও সূচক একত্রিত করুন

  • রেঞ্জ-বান্ধব বাজার এড়ানোর জন্য ট্রেন্ড ফিল্টারিং নিয়ম যোগ করুন

  • কৌশলটি আরও বেশি সরঞ্জামগুলিতে প্রয়োগ করার কথা বিবেচনা করুন, অথবা এটিকে ক্রস-ইনস্ট্রুমেন্ট কৌশলতে উন্নত করুন

সংক্ষিপ্তসার

এই অনুকূলিত চলমান গড় ক্রসওভার কৌশল প্রবণতা দিক বিচার এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণে স্টপ লস সেট দ্বৈত এমএ সুবিধা একীভূত করে। এটি প্রবণতা অনুসরণ কৌশল সহজ বাস্তবায়ন অন্তর্গত। এই কৌশল পরামিতি অপ্টিমাইজেশান, স্টপ লস অপ্টিমাইজেশান, সংকেত ফিল্টারিং ইত্যাদির মাধ্যমে স্থিতিশীলতা এবং দক্ষতা আরও উন্নত করা যেতে পারে। জটিল কৌশল তুলনায়, এটি বুঝতে এবং বাস্তবায়ন করা সহজ, এবং তাই নতুনদের জন্য প্রথম পরিমাণ ট্রেডিং কৌশল হতে খুব উপযুক্ত।


/*backtest
start: 2024-01-27 00:00:00
end: 2024-02-03 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © ashishchauhan
strategy(title="MA CO Strategy Test", overlay=true, pyramiding=0, initial_capital=100000)

fastEMALen = input(title="Fast EMA Length", type=input.integer, defval=50)
slowEMALen = input(title="Slow EMA Length", type=input.integer, defval=100)

fastEMA = ema(close, fastEMALen)
slowEMA = ema(close, slowEMALen)

enterLong = crossover(fastEMA, slowEMA)
enterShort = crossunder(fastEMA, slowEMA)

longStop = 0.0
longStop := enterShort ? close : longStop[1]

shortStop = 0.0
shortStop := enterLong ? close : shortStop[1]

plot(series=fastEMA, color=color.orange, title="Fast EMA")
plot(series=slowEMA, color=color.teal, linewidth=3, title="Slow EMA")

if enterLong
    strategy.entry(id="GoLong", long=true)

if enterShort
    strategy.entry(id="GoShort", long=false)

if strategy.position_size > 0
    strategy.exit(id="ExLong", from_entry="GoLong", stop=longStop)

if strategy.position_size < 0
    strategy.exit(id="ExShort", from_entry="GoShort", stop=shortStop)

strategy.close_all()


আরো