মোমেন্টাম ক্রস বলিঙ্গার ব্যান্ড কৌশল অনুসরণ করে প্রবণতা
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি বাজারের প্রবণতার দিকনির্দেশের জন্য ব্রিন ব্যান্ডের সূচক ব্যবহার করে এবং গতিশীলতার সূচকের সাথে মিলিত হয় ট্রেডিং ট্রেডিংয়ের জন্য। কৌশলটির নামটি গতিশীলতার সূচক ব্যবহার করে, ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্রস ক্র
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি মূলত তিনটি অংশে বিভক্তঃ
বুলিন বন্ডের দিকনির্দেশনা নির্ধারণ করুন। বুলিন বন্ডের মাঝের রেলটি সমান্তরাল প্রতিনিধিত্ব করে এবং বুলিন বন্ডের উপরে এবং নীচের রেলটি অস্থিরতার পরিধি প্রতিনিধিত্ব করে। দাম যখন উপরের রেলের কাছাকাছি আসে তখন এটি অতিরিক্ত ক্রয় হয় এবং যখন নীচের রেলের কাছাকাছি আসে তখন এটি অতিরিক্ত বিক্রয় হয়। বুলিন বন্ডের দিকনির্দেশনা মূল্যের প্রবণতা নির্দেশ করে।
গতিশীলতা গণনা করুন। এই কৌশলটি হুলের গতিশীলতা ব্যবহার করে। হুলের গতিশীলতা দ্রুত চলমান গড়কে হ্রাস করে ধীর চলমান গড়ের দ্বারা প্রাপ্ত হয়। একটি ইতিবাচক মান একটি উচ্চতর প্রবণতা এবং একটি নেতিবাচক মান একটি নিম্নমুখী প্রবণতা।
ক্রস সিগন্যাল: যখন দ্রুত চলমান গড় নীচে থেকে ধীর চলমান গড় অতিক্রম করে তখন একটি মাল্টিসিগন্যাল উৎপন্ন হয়; যখন উপরে থেকে নীচে অতিক্রম করে তখন একটি ফাঁকা সিগন্যাল উৎপন্ন হয়।
ট্রেডিংয়ের নিয়ম হল: ব্রিনের দিকটি বড় প্রবণতাকে নির্দেশ করে, গতির সূচক ক্রসটি প্রবেশের সময়কে নির্দেশ করে। যখন গতির ক্রসটি ব্রিনের দিকের সাথে মিলিত হয়, তখন একটি ট্রেডিং সংকেত তৈরি হয়। অর্থাৎ, ব্রিনের প্রবণতার দিকটি অনুসরণ করুন।
কৌশলগত সুবিধা
প্রবণতা এবং গতিশীলতা একত্রিত করুন, ভুয়া ব্রেকিং এড়ান। ব্রিনের বন্ড ব্যবহার করে বড় স্তরের প্রবণতা বিচার করুন, তারপরে গতিশীলতার সূচকগুলি ব্যবহার করে নির্দিষ্ট প্রবেশের সময় নির্ধারণ করুন, স্থানীয় ব্রেকিংয়ের দ্বারা সৃষ্ট ফর্মসেট ঝুঁকিগুলি এড়াতে।
ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা আরও ভাল। ব্রিন ব্যান্ডেজ স্টপ লস প্রদান করে, যা সরল চলমান গড়ের চেয়ে বেশি কার্যকর।
ট্রেন্ড ট্র্যাকিং আরও কার্যকর। গতিশীলতা সূচকগুলি নিশ্চিত করে যে প্রবেশের পরে পর্যাপ্ত শক্তি রয়েছে যা মূল্যে মূল দিকের দিকে চালিত করে, ট্রেন্ড ট্র্যাকিং আরও মসৃণ।
কৌশলগত ঝুঁকি
বুলিন-ব্যান্ডের ব্যর্থতার ঝুঁকি নির্ধারণ। বুলিন-ব্যান্ড সবসময় ট্রেন্ড নির্ধারণে সম্পূর্ণ নির্ভুল হয় না, ভুল দিকনির্দেশের ফলে ক্ষতির হার বাড়তে পারে।
প্রবণতা বিপরীত ঝুঁকি। এমনকি যদি ব্রিনের রেঞ্জগুলি বড় আকারের প্রবণতাকে সঠিকভাবে প্রতিফলিত করে, তবে মাঝারি বা স্বল্পমেয়াদে দামের বিপরীত হতে পারে, ট্রেডিংয়ের সময় সতর্কতা অবলম্বন করা উচিত।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান ঝুঁকি। কৌশলগত প্যারামিটার যেমন হিসাবের সময়কালের জন্য বিভিন্ন বাজারের ডেটা অপ্টিমাইজ করা প্রয়োজন যাতে সর্বোত্তম ট্রেডিং কার্যকারিতা অর্জন করা যায়।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
আরও সূচক ফিল্টার সংযুক্ত করুন। বুলিন ব্যান্ড এবং হুলের গতি ছাড়াও, অন্যান্য সূচক যেমন এমএসিডি, কেডিজে যোগ করে ফিল্টার সূচক তৈরি করা যেতে পারে, যা বিচারের নির্ভুলতা বাড়িয়ে তুলবে।
স্বনির্ধারিত প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যোগ করুন, বিভিন্ন জাত এবং বাজারের পরিবেশের উপর নির্ভর করে রিয়েল-টাইমে প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করুন, কৌশল স্থিতিশীলতা বাড়ান।
স্টপ লস কৌশল অপ্টিমাইজ করুন। স্টপ লস কৌশলটি অপ্টিমাইজ করুন, প্রবণতা পরিবর্তনের আগে সর্বাধিক মুনাফা লক করুন এবং প্রবণতা বিপরীত হওয়ার পরে দ্রুত বন্ধ করুন।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি ব্রিনব্যান্ডের বৃহত্তর স্তরের প্রবণতা এবং হুলের গতিশীলতার সূচককে নির্দিষ্ট প্রবেশের সময় নির্ধারণের সাথে একীভূত করে, যা প্রবণতাটির কার্যকরভাবে অনুসরণ করা সম্ভব। একই সাথে, আরও সূচক ফিল্টার, প্যারামিটার স্ব-অনুকূলিতকরণ এবং স্টপ-ড্যাম্প কৌশল অপ্টিমাইজেশনের মতো দিক থেকে উন্নতি করার জন্য স্থিতিশীলতা এবং মুনাফার হার বাড়ানোর জন্য কিছু উন্নতির জায়গা রয়েছে।
/*backtest
start: 2024-01-26 00:00:00
end: 2024-02-25 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// Hull Moving Average Crossover by SeaSide420
strategy("Hull Moving Average Crossover Strategy", overlay=true)
keh=input(title="HullMA cross",defval=10)
p=input(ohlc4)
n2ma=2*ta.wma(p,math.round(keh/2))
nma=ta.wma(p,keh)
diff=n2ma-nma
sqn=math.round(math.sqrt(keh))
n2ma1=2*ta.wma(p[1],math.round(keh/2))
nma1=ta.wma(p[1],keh)
diff1=n2ma1-nma1
sqn1=math.round(math.sqrt(keh))
n1=ta.wma(diff,sqn)
n2=ta.wma(diff1,sqn)
hullcross1 = n1
hullcross2 = n2
longcross1=(n1[0]-n1[3])+(n1[0]-n2[4])*100
longcross2=(n2[0]-n2[3])+(n2[0]-n1[4])*100
closelong = n1<n2 and longcross1<longcross2
if (closelong)
strategy.close("Long")
closeshort = n1>n2 and longcross1>longcross2
if (closeshort)
strategy.close("Short")
longCondition = n1>n2 and longcross1>longcross2 and strategy.opentrades<1
if (longCondition)
strategy.entry("Long",strategy.long)
shortCondition = n1<n2 and longcross1<longcross2 and strategy.opentrades<1
if (shortCondition)
strategy.entry("Short",strategy.short)
b=hullcross1>hullcross2?color.green:color.red
c=hullcross2>hullcross1?color.green:color.red
plot(ta.cross(hullcross1, hullcross2) ? hullcross1 : na,color=c, linewidth = 5, offset=3)
barcolor(longcross1 < longcross2 ? color.black : color.white)
bgcolor(longcross2 < longcross1 ? color.green : color.black, transp=85)
plotshape(ta.cross(longcross2, longcross1) ? longcross2 : na, text="X", style=shape.labeldown, location=location.bottom)