ইচিমোকু ভারসাম্য এবং অন্তর্নিহিত দ্বন্দ্বের উপর ভিত্তি করে পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি একটি সংক্ষিপ্ত পরিমাণে ট্রেডিং কৌশল বাস্তবায়নের জন্য একটি সংক্ষিপ্ত পরিমাণে ট্রেডিং কৌশল বাস্তবায়নের জন্য একটি সংক্ষিপ্ত পরিমাণে ট্রেডিং কৌশল বাস্তবায়নের জন্য একটি সংক্ষিপ্ত পরিমাণে ট্রেডিং কৌশল বাস্তবায়নের জন্য একটি সংক্ষিপ্ত পরিমাণে ট্রেডিং কৌশল বাস্তবায়নের জন্য একটি সংক্ষিপ্ত পরিমাণে ট্রেডিং কৌশল বাস্তবায়নের জন্য একটি সংক্ষিপ্ত পরিমাণে ট্রেডিং কৌশল বাস্তবায়নের জন্য একটি সংক্ষিপ্ত পরিমাণে ট্রেডিং কৌশল বাস্তবায়নের জন্য।
কৌশল নীতি
প্রথম পর্যায়ের ভারসাম্য সূচকটি পূর্ববর্তী টার্ন, বেঞ্চলাইন এবং বিলম্বের তিনটি কার্ভ নিয়ে গঠিত। পূর্ববর্তী টার্নটি সাম্প্রতিক নির্দিষ্ট সময়ের গড় মূল্যের প্রতিনিধিত্ব করে, বেঞ্চলাইনটি দীর্ঘ সময়ের গড় মূল্যের প্রতিনিধিত্ব করে, এবং বিলম্বের লাইনটি সাধারণত পূর্ববর্তী টার্ন এবং বেঞ্চলাইনের গড় মান। যখন স্বল্পমেয়াদী গড় মূল্য দীর্ঘমেয়াদী গড় মূল্যের চেয়ে বেশি হয়, তখন এটি বর্তমান মূল্যের উত্থানের প্রবণতা প্রতিনিধিত্ব করে।
এই সূচকটিতে দুটি কার্ভ রয়েছে। এগুলি বিভিন্ন দৈর্ঘ্যের সময়কালের মধ্যে দামের ওঠানামার গড় মানকে উপস্থাপন করে। যখন প্রিজাইড লাইন A প্রিজাইড লাইন B এর চেয়ে বেশি থাকে, তখন স্বল্পমেয়াদী ওঠানামার বৃদ্ধি হয় এবং দামের ওঠানামার তুলনামূলক শক্তি থাকে।
এই কৌশলটি প্রবণতার দিকনির্দেশনা নির্ধারণের জন্য প্রাথমিক সমীকরণ লাইন ব্যবহার করে, মূল্যের গতিশীলতা নির্ধারণের জন্য লুকানো সংঘর্ষের অগ্রবর্তী লাইন ব্যবহার করে, এবং বন্ধের দামের সাথে মিলিত হয়ে একটি সঠিক ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে। যখন উচ্চতর প্রবণতা এবং ওঠানামা বৃদ্ধি পায় তখন কেনা হয়, যখন নিম্নমুখী প্রবণতা এবং ওঠানামা সঙ্কুচিত হয় তখন বিক্রি হয়, যার ফলে লাভ হয়।
কৌশলগত সুবিধা
এটি একটি সহজ পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল যা নিম্নলিখিত সুবিধাগুলির সাথে আসেঃ
- সূচক সমন্বয় ব্যবহার করে, দামের প্রবণতা এবং গতিশীলতা বিশ্লেষণ করে, ট্রেডিং সংকেতগুলি আরও নির্ভরযোগ্য।
- শুধুমাত্র নির্দিষ্ট ব্রেকপয়েন্টে প্রবেশ করুন, অনেকগুলি অবৈধ লেনদেন এড়াতে।
- স্বল্পমেয়াদী লেনদেনের জন্য উপযুক্ত উচ্চ অস্থিরতাসম্পন্ন সম্পদগুলি বেশি লাভজনক।
- এই কৌশলগুলি সহজ, সহজেই বোঝা যায় এবং পরিবর্তন করা যায়।
- এটি সহজেই আরও সূচকগুলিকে প্রসারিত করতে পারে এবং একটি মাল্টি-ফ্যাক্টর মডেল তৈরি করতে পারে।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির কিছু ঝুঁকিও রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছেঃ
- mistrade ঝুঁকি একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণে স্টপ লস সেট করুন
- দামের বিপরীত ঝুঁকি। সূচকগুলি সংকেত দেওয়ার পরে দামগুলি বিপরীত হতে পারে, যার ফলে ক্ষতি হতে পারে। এই ঝুঁকি হ্রাস করার জন্য পজিশন হোল্ডিংয়ের শর্তগুলি যথাযথভাবে শিথিল করা যেতে পারে।
- প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান ঝুঁকি বিভিন্ন প্যারামিটার ফলাফলের উপর প্রভাব বিস্তার করে এবং সর্বোত্তম প্যারামিটার খুঁজে পেতে মাল্টি-কম্পোজিশন টেস্টিং প্রয়োজন
- ওভার অপ্টিমাইজেশনের ঝুঁকি। ঐতিহাসিক তথ্যে ভাল কাজ করে, কিন্তু প্রকৃত লেনদেনের ক্ষেত্রে ব্যর্থ হয়। ওভার অপ্টিমাইজেশন এড়ানোর জন্য প্যারামিটার সমন্বয় সংখ্যা নিয়ন্ত্রণ করতে হবে।
কৌশল অপ্টিমাইজেশন
এই নীতিটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে অপ্টিমাইজ করা যায়ঃ
- আরও সূচকগুলির সমন্বয় পরীক্ষা করুন, আরও ভাল প্যারামিটার খুঁজুন। সাধারণ পরীক্ষামূলক KDJ, BOLL, MACD ইত্যাদি।
- স্টপ মেশিনের সাথে যুক্ত থাকুন। মোবাইল স্টপ বা গুণিতক স্টপ সেট করুন।
- প্রবেশের শর্তাদি অনুকূলিতকরণ। লেনদেনের পরিমাণ বা অস্থিরতার সূচক ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত করার বিষয়টি বিবেচনা করা যেতে পারে।
- পজিশন হোল্ডিং নিয়ম অপ্টিমাইজ করুন। আপনি স্টপ লস টাইম কমানোর চেষ্টা করতে পারেন অথবা স্টপ লস ম্যাগনেসি বাড়াতে পারেন।
- মেশিন লার্নিং উপাদান যুক্ত করুন। নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে আরও ভাল প্যারামিটার সমন্বয় সন্ধান করুন।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি সামগ্রিকভাবে একটি খুব সহজ পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল, যা প্রথম দৃষ্টিতে সমান্তরাল লাইন এবং গোপন দ্বন্দ্বের সূচকগুলির সাথে মিলিত হয়, মূল্যের প্রবণতা এবং গতিশীলতা বিচার করে, ট্রেডিং সংকেত গঠন করে। এই কৌশলটি উচ্চতর অস্থিরতার সম্পদের সংক্ষিপ্ত ট্রেডিংয়ের জন্য উপযুক্ত, ভাল আয় পেতে পারে। অবশ্যই, কোনও কৌশল নিখুঁত হতে পারে না, এই কৌশলটিরও কিছু অপ্টিমাইজেশনের জায়গা রয়েছে, যা প্রবেশের নিয়ম, ক্ষতি বন্ধ করার ব্যবস্থা, প্যারামিটার নির্বাচন ইত্যাদির দিক থেকে উন্নত করা যেতে পারে, যাতে এর কার্যকারিতা আরও ভাল হয়।
/*backtest
start: 2024-01-20 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Ichimoku Cloud + ema 50 Strategy", overlay=true)
len = input.int(50, minval=1, title="Length")
src = input(close, title="Source")
out = ta.ema(src, len)
conversionPeriods = input.int(9, minval=1, title="Conversion Line Length")
basePeriods = input.int(26, minval=1, title="Base Line Length")
laggingSpan2Periods = input.int(52, minval=1, title="Leading Span B Length")
displacement = input.int(1, minval=1, title="Lagging Span")
donchian(len) => math.avg(ta.lowest(len), ta.highest(len))
conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = math.avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)
p1 = plot(leadLine1, offset = displacement - 1, color=#A5D6A7,
title="Leading Span A")
p2 = plot(leadLine2, offset = displacement - 1, color=#EF9A9A,
title="Leading Span B")
fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? color.rgb(67, 160, 71, 90) : color.rgb(244, 67, 54, 90))
plot(out, title="EMA", color=color.white)
// Condition for Buy Signal
buy_signal = close > out and leadLine1 > leadLine2
// Condition for Sell Signal
sell_signal = close < out and leadLine2 > leadLine1
// Strategy entry and exit conditions
if (buy_signal)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sell_signal)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
// Exit long position if candle closes below EMA 50
if (strategy.opentrades > 0)
if (close < out)
strategy.close("Buy")
// Exit short position if candle closes above EMA 50
if (strategy.opentrades < 0)
if (close > out)
strategy.close("Sell")