1. বর্গক্ষেত্র
  2. চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে প্রবণতা বিপরীত কৌশল

চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে প্রবণতা বিপরীত কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০২-২১ ১৭ঃ৩৩ঃ৩১
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটির মূল ধারণা হ'ল দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতার দিকের সাথে স্বল্পমেয়াদী pullbacks বাণিজ্য করা। বিশেষত, 200 দিনের সহজ চলমান গড়টি দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতার দিক নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয় এবং 10 দিনের সহজ চলমান গড়টি স্বল্পমেয়াদী প্রবণতার দিক নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। যখন দাম 200 দিনের লাইনের উপরে থাকে, এটি একটি ষাঁড়ের বাজার। যখন দাম 200 দিনের লাইনের নীচে থাকে, এটি একটি ভালুকের বাজার। একটি ষাঁড়ের বাজারে, দাম 10 দিনের লাইনে নেমে গেলে দীর্ঘ যান। একটি ভালুকের বাজারে, দাম 10 দিনের লাইনে উঠলে সংক্ষিপ্ত যান।

কৌশলগত যুক্তি

এই কৌশলটি বাজারের প্রবণতা নির্ধারণের জন্য 200 দিনের সহজ চলমান গড় এবং 10 দিনের সহজ চলমান গড় ব্যবহার করে। যখন মূল্য 200 দিনের লাইনের উপরে অতিক্রম করে, তখন এটি একটি ষাঁড়ের বাজারে প্রবেশ বলে মনে করা হয়। যখন মূল্য 200 দিনের লাইনের নীচে অতিক্রম করে, তখন এটি একটি ভালুকের বাজারে প্রবেশ বলে মনে করা হয়। একটি ভালুকের বাজারে, যদি দাম 10 দিনের লাইনের আশেপাশে পড়ে, তবে এর অর্থ স্বল্পমেয়াদী সংশোধন দেখা দেয়। এই সময়ে, দীর্ঘমেয়াদী বুলিশ প্রবণতার অব্যাহত থাকার লক্ষ্যে দীর্ঘমেয়াদী যান। একটি ভালুকের বাজারে, যদি দাম 10 দিনের লাইনের আশেপাশে বৃদ্ধি পায়, তবে এর অর্থ স্বল্পমেয়াদী রিবাউন্ডের মুখোমুখি হওয়া। এই সময়ে, দীর্ঘমেয়াদী ভালুকের প্রবণতার অব্যাহত থাকার লক্ষ্যে শর্ট যান।

বিশেষত, যখন নিম্নলিখিত শর্তগুলি পূরণ করা হয়, তখন বাজারে প্রবেশের জন্য দীর্ঘ যানঃ মূল্য 200 দিনের লাইনের উপরে, মূল্য 10 দিনের লাইনের নীচে, এবং কোনও পূর্ববর্তী অবস্থান ছিল না। যখন নিম্নলিখিত শর্তগুলি পূরণ করা হয়, বাজারের প্রস্থান করার জন্য অবস্থানটি বন্ধ করুনঃ মূল্য 10 দিনের লাইনের উপরে, এবং একটি পূর্ববর্তী দীর্ঘ অবস্থান ছিল। বিশাল ক্ষতি রোধ করতে, একটি FAILSAFE স্টপ লস সেট করা হয়। যদি সর্বোচ্চ বিন্দু থেকে পুনরুদ্ধার 10% ছাড়িয়ে যায়, সরাসরি প্রস্থান করতে স্টপ লস বন্ধ করুন।

এটি দেখা যায় যে এই কৌশলটির ট্রেডিং যুক্তি মূলত চলমান গড়ের সোনার ক্রস এবং মৃত্যুর ক্রসের উপর ভিত্তি করে। এটি দীর্ঘ এবং সংক্ষিপ্ত চলমান গড় দ্বারা নির্ধারিত দিকের প্রবণতা ট্র্যাকিংয়ের ভিত্তিতে pullbacks এবং exits এর ভিত্তিতে প্রবেশ করে, যা একটি সাধারণ প্রবণতা ট্র্যাকিং কৌশল অন্তর্গত।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হ'ল অতিরিক্ত আয় অর্জনের জন্য কম খরচে ট্রেন্ড ট্র্যাকিং। নির্দিষ্ট সুবিধাগুলি নিম্নরূপঃ

  1. প্রাথমিক এবং গৌণ প্রবণতার দিকনির্দেশনা নির্ধারণের জন্য দীর্ঘমেয়াদী এবং স্বল্পমেয়াদী চলমান গড়ের সংমিশ্রণ ব্যবহার করে মধ্যম ও দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতার সুযোগগুলি কার্যকরভাবে লক করা যায় এবং স্বল্পমেয়াদী বাজারের গতিবিধি দ্বারা বিভ্রান্ত হওয়া এড়ানো যায়।

  2. স্বল্পমেয়াদী প্রত্যাহারের ভিত্তিতে প্রবেশের মাধ্যমে, প্রবেশের ব্যয়কে তুলনামূলকভাবে উচ্চ মুনাফার সম্ভাবনা অর্জনের জন্য হ্রাস করা যেতে পারে।

  3. FAILSAFE স্টপ লস প্রক্রিয়াটি অ্যাকাউন্টের তহবিল সুরক্ষার জন্য কার্যকরভাবে একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করতে পারে।

  4. প্রবণতা ট্র্যাকিংয়ের অনুমতি দিয়ে আলফা অতিরিক্ত রিটার্নের জন্য মধ্য ও দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতার সুযোগগুলি পুরোপুরি কাজে লাগানো যেতে পারে।

  5. একটি সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং পদ্ধতি গ্রহণ করা বিষয়গত মানসিক প্রভাব এড়ায় এবং কৌশল বাস্তবায়ন সহজ করে তোলে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির প্রধান ঝুঁকিগুলি হলঃ

  1. ব্যাকটেস্ট ওভারফিট ঝুঁকিঃ প্রকৃত বাজারের পরিস্থিতি ঐতিহাসিক তথ্য থেকে ভিন্ন হতে পারে, যার ফলে প্রকৃত ট্রেডিং পারফরম্যান্স হ্রাস পায়।

  2. ভুয়া ব্রেকআউটের ঝুঁকিঃ মুভিং মিডিয়ার কাছাকাছি দামের বিপরীত হওয়ার সম্ভাবনা তুলনামূলকভাবে বড়, যা সহজেই ছোট পরিমাণে ক্ষতির দিকে পরিচালিত করতে পারে।

  3. প্রবণতা বিপরীত হওয়ার ঝুঁকিঃ মাঝারি ও দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা হঠাৎ বিপরীত হয়, যা সহজেই পজিশন রাখার সময় তুলনামূলকভাবে বড় ক্ষতি হতে পারে।

এই প্রতিরোধমূলক ব্যবস্থাগুলো হল:

  1. নির্ভরযোগ্য ফলাফল নিশ্চিত করার জন্য নমুনার আকার বাড়ানো এবং দৃঢ়তা পরীক্ষার জন্য আরো ঐতিহাসিক তথ্য ব্যবহার করা।

  2. সিগন্যালের গুণমান নিশ্চিত করার জন্য চলমান গড় সিস্টেমের পরামিতিগুলির সংমিশ্রণটি সামঞ্জস্য করে পরামিতিগুলি অনুকূলিত করুন।

  3. অতিরিক্ত সংবেদনশীল স্টপ লস এড়ানোর জন্য কিছু মূল্য পুনরুদ্ধারের অনুমতি দেওয়ার জন্য স্টপ লস লাইনগুলি যথাযথভাবে প্রসারিত করুন।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

এই কৌশল নিম্নলিখিত দিকগুলির মধ্যে আরও অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ

  1. ভুয়া ব্রেকআউটের কারণে অপ্রয়োজনীয় ট্রেডিং কার্যকরভাবে হ্রাস করার জন্য ভলিউম ফিল্টারিংয়ের মতো ফিল্টারিং শর্ত যুক্ত করুন।

  2. ট্রেডিং সিগন্যালের গুণমান উন্নত করার জন্য কম্বো সিগন্যাল গঠনের জন্য KDJ এবং MACD এর মতো অন্যান্য সূচক অন্তর্ভুক্ত করুন।

  3. বিভিন্ন হোল্ডিং পিরিয়ড পরীক্ষা করুন এবং শেয়ার রেসিও ইত্যাদি আরও উন্নত করার জন্য লাভ এবং স্টপ লস কৌশলগুলি অনুকূল করুন।

  4. বাজারের অবস্থার উপর ভিত্তি করে প্যারামিটারগুলিকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করে একটি অভিযোজিত প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান প্রক্রিয়া গঠন করতে যাতে কৌশলটি আরও শক্তিশালী হয়।

  5. মেশিন লার্নিং ইত্যাদি ব্যবহার করে অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং মডিউল যুক্ত করুন যাতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে মানব হস্তক্ষেপ হ্রাস করার জন্য ট্রেডিং সংকেত তৈরি করা যায়।

সংক্ষিপ্তসার

এই কৌশলটির সামগ্রিক যুক্তি স্পষ্ট এবং স্থিতিশীল আলফা অর্জনের জন্য মাঝারি এবং দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতাগুলির স্বল্প ব্যয় ট্র্যাকিংয়ের জন্য বাস্তবায়ন করা সহজ। তবে প্রবণতার ভুল দিকে ধরা পড়ার ঝুঁকিও রয়েছে যা স্থিতিশীলতা উন্নত করার জন্য আরও অপ্টিমাইজেশনের প্রয়োজন। সাধারণভাবে, এই কৌশলটি প্রবণতা ট্র্যাকিং দৃষ্টিকোণ থেকে ডিজাইন করা হয়েছে এবং আরও গবেষণা এবং প্রয়োগের মূল্যবান। সঠিক পরামিতি টিউনিংয়ের সাথে এটি ভাল লাইভ ট্রেডিং ফলাফল উত্পাদন করা উচিত।

/*backtest
start: 2024-01-21 00:00:00
end: 2024-02-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © irfanp056
// @version=5

strategy("Simple Pullback Strategy", 
     overlay=true, 
     initial_capital=100000,
     default_qty_type=strategy.percent_of_equity, 
     default_qty_value=1000, // 100% of balance invested on each trade
     commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, 
     commission_value=0.005) // Interactive Brokers rate

// Get user input
i_ma1           = input.int(title="MA 1 Length", defval=200, step=10, group="Strategy Parameters", tooltip="Long-term MA")
i_ma2           = input.int(title="MA 2 Length", defval=10, step=10, group="Strategy Parameters", tooltip="Short-term MA")
i_stopPercent   = input.float(title="Stop Loss Percent", defval=0.10, step=0.1, group="Strategy Parameters", tooltip="Failsafe Stop Loss Percent Decline")
i_lowerClose    = input.bool(title="Exit On Lower Close", defval=false, group="Strategy Parameters", tooltip="Wait for a lower-close before exiting above MA2")
i_startTime     = input(title="Start Filter", defval=timestamp("01 Jan 1995 13:30 +0000"), group="Time Filter", tooltip="Start date & time to begin searching for setups")
i_endTime       = input(title="End Filter", defval=timestamp("1 Jan 2099 19:30 +0000"), group="Time Filter", tooltip="End date & time to stop searching for setups")

// Get indicator values
ma1 = ta.sma(close, i_ma1)
ma2 = ta.sma(close, i_ma2)

// Check filter(s)
f_dateFilter = true

// Check buy/sell conditions
var float buyPrice = 0
buyCondition    = close > ma1 and close < ma2 and strategy.position_size == 0 and f_dateFilter
sellCondition   = close > ma2 and strategy.position_size > 0 and (not i_lowerClose or close < low[1])
stopDistance    = strategy.position_size > 0 ? ((buyPrice - close) / close) : na
stopPrice       = strategy.position_size > 0 ? buyPrice - (buyPrice * i_stopPercent) : na
stopCondition   = strategy.position_size > 0 and stopDistance > i_stopPercent

// Enter positions
if buyCondition
    strategy.entry(id="Long", direction=strategy.long)

if buyCondition[1]
    buyPrice := open

// Exit positions
if sellCondition or stopCondition
    strategy.close(id="Long", comment="Exit" + (stopCondition ? "SL=true" : ""))
    buyPrice := na

// Draw pretty colors
plot(buyPrice, color=color.lime, style=plot.style_linebr)
plot(stopPrice, color=color.red, style=plot.style_linebr, offset=-1)
plot(ma1, color=color.blue)
plot(ma2, color=color.orange)
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত