1. বর্গক্ষেত্র
  2. দ্রুত এবং ধীর গতির গড় ক্রসওভার কৌশল

দ্রুত এবং ধীর গতির গড় ক্রসওভার কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০২-২৭ ১৬ঃ০৬ঃ৩০
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

দ্রুত এবং ধীর চলমান গড় ক্রসওভার কৌশল একটি সহজ চলমান গড় ভিত্তিক কৌশল। এটি দুটি চলমান গড় ব্যবহার করে, একটি দ্রুত এবং একটি ধীর। যখন দ্রুত চলমান গড় নীচে থেকে ধীর চলমান গড়ের উপরে অতিক্রম করে, এটি দীর্ঘ হয়, যা নির্দেশ করে যে দামগুলি বাড়তে পারে। যখন দ্রুত চলমান গড় উপরে থেকে ধীর চলমান গড়ের নীচে অতিক্রম করে, এটি তার অবস্থান থেকে বেরিয়ে আসে, যা নির্দেশ করে যে দামগুলি হ্রাস পেতে পারে। এটি ভবিষ্যতের মূল্য কর্মের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি সূচক হিসাবে কাজ করতে পারে।

নীতিমালা

কৌশলটি দুটি চলমান গড় ব্যবহার করে, একটি দ্রুত এবং একটি ধীর। বিশেষত, ডিফল্ট দৈর্ঘ্যগুলি দ্রুত চলমান গড়ের জন্য 25 পিরিয়ড এবং ধীরের জন্য 62 পিরিয়ড। কৌশলটি এসএমএ, ইএমএ, ডাব্লুএমএ, আরএমএ এবং ভিডাব্লুএমএ সহ বিভিন্ন ধরণের চলমান গড় নির্বাচন করতে দেয়।

যখন দ্রুত চলমান গড় নীচে থেকে ধীর চলমান গড়ের উপরে অতিক্রম করে, এটি সংকেত দেয় যে স্বল্পমেয়াদী দামগুলি দীর্ঘমেয়াদী দামগুলি ভেঙে ফেলতে শুরু করেছে, যা একটি সাধারণ সোনার ক্রস সংকেত, যা নির্দেশ করে যে দামগুলি একটি আপট্রেন্ডে প্রবেশ করতে পারে। কৌশলটি এই মুহুর্তে দীর্ঘ হয়। যখন দ্রুত চলমান গড় উপরে থেকে ধীর চলমান গড়ের নীচে অতিক্রম করে, এটি সংকেত দেয় যে স্বল্পমেয়াদী দামগুলি দীর্ঘমেয়াদী দামগুলি ভেঙে ফেলতে শুরু করেছে, যা একটি মৃত্যু ক্রস সংকেত, যা নির্দেশ করে যে দামগুলি একটি ডাউনট্রেন্ডে প্রবেশ করতে পারে। কৌশলটি এই মুহুর্তে তার অবস্থান থেকে বেরিয়ে আসে।

দামের প্রবণতা এবং দিকনির্দেশনা নির্ধারণের জন্য দ্রুত এবং ধীর গতির গড়ের ক্রসওভার ব্যবহার করে এবং সংশ্লিষ্ট দীর্ঘ বা বন্ধ অবস্থানগুলি গ্রহণ করে মুনাফা অর্জন করা যায়।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির নিম্নলিখিত সুবিধা রয়েছে:

  1. ধারণাটি সহজ এবং বোঝা এবং বাস্তবায়ন করা সহজ
  2. নমনীয় প্যারামিটার সেটিং, কাস্টমাইজযোগ্য সময়কাল এবং চলমান গড়ের ধরন সহ
  3. নির্ভরযোগ্য সূচক, চলমান গড় ক্রসওভার ব্যবহার করে মূল্যের প্রবণতা নির্ধারণে সঠিক
  4. স্বয়ংক্রিয়তা উপলব্ধি, ম্যানুয়াল বিচার ছাড়াই মানসিক কারণগুলির প্রভাব হ্রাস
  5. একাধিক পণ্যের জন্য প্রযোজ্য, সূচক, ফরেক্স, ক্রিপ্টোকারেন্সি ইত্যাদির জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে
  6. অপ্টিমাইজ করা সহজ, আরও ভাল কনফিগারেশন খুঁজে প্যারামিটার সামঞ্জস্য করা যেতে পারে
  7. শক্তিশালী প্রসারণযোগ্যতা, অন্যান্য সূচক বা কৌশলগুলির সাথে একত্রিত হতে পারে

সংক্ষেপে, দ্রুত এবং ধীর চলমান গড় ক্রসওভারের সাথে মূল ট্রেডিং সিগন্যাল হিসাবে, কৌশলটি ভবিষ্যতের মূল্য প্রবণতা বিচার করার ক্ষেত্রে একটি শক্তিশালী ক্ষমতা রয়েছে। এর প্রবণতা অনুসরণকারী গুণাবলীর উপর ভিত্তি করে, শালীন মুনাফা অর্জন করা যেতে পারে, যা লাইভ ট্রেডিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য এটি মূল্যবান করে তোলে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির কিছু সম্ভাব্য ঝুঁকিও রয়েছেঃ

  1. ক্রসওভার সংকেতগুলি মিথ্যা সংকেত দিতে পারে, দামগুলি দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা বিপরীতের পরিবর্তে কেবল স্বল্পমেয়াদী সংশোধন করে
  2. সংক্ষিপ্ত এবং দীর্ঘ চলমান গড় দৈর্ঘ্যের অনুপযুক্ত নির্বাচন খুব ঘন ঘন ট্রেডিং বা ভাল সুযোগ মিস হতে পারে
  3. ক্রসওভার সিগন্যালগুলি দামের মারাত্মক ওঠানামা চলাকালীন গুরুত্বপূর্ণ নাও হতে পারে
  4. ক্রসওভার সিগন্যালগুলি খুব ঘন ঘন ট্রেডিংয়ের কারণ হলে উচ্চ ট্রেডিং খরচ মুনাফা হ্রাস করতে পারে
  5. শক্তিশালী প্রসারণযোগ্যতাও অতিরিক্ত অপ্টিমাইজেশনের ঝুঁকি নিয়ে আসে

এই ঝুঁকিগুলি নিয়ন্ত্রণ এবং হ্রাস করার জন্য, নিম্নলিখিত পদ্ধতিগুলি গ্রহণ করা যেতে পারেঃ

  1. সিগন্যালগুলি ফিল্টার করতে এবং মিথ্যা সংকেতগুলি এড়াতে অন্যান্য সূচক ব্যবহার করুন, যেমন মূল্য-ভলিউম বিচ্যুতির সূচক
  2. সর্বোত্তম সমন্বয় খুঁজে পেতে এবং ভুল ট্রেডিং কমাতে চলমান গড় পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করুন
  3. বিপুল বাজারের অস্থিরতার সময় কৌশলটি সাময়িকভাবে বন্ধ করুন
  4. অপ্রয়োজনীয় ক্ষতি হ্রাস করার জন্য যথাযথভাবে স্টপ লস পরিসীমা শিথিল করুন
  5. ঝুঁকি মূল্যায়ন এবং অত্যধিক অপ্টিমাইজেশান প্রতিরোধের জন্য একাধিক পণ্য জুড়ে স্থিতিশীলতা পরীক্ষা পরিচালনা করুন

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

কৌশলটি অপ্টিমাইজ করার প্রধান দিকগুলির মধ্যে রয়েছেঃ

  1. দ্রুত এবং ধীর চলমান গড়ের জন্য সময়ের নির্বাচনঃ ডিফল্ট পরামিতিগুলি সর্বোত্তম নাও হতে পারে, সেরা কনফিগারেশন খুঁজে পেতে বিভিন্ন সময় পরীক্ষা করা যেতে পারে

  2. চলমান গড়ের ধরন নির্বাচনঃ একাধিক ধরন প্রদান করা হয় এবং নির্দিষ্ট পণ্যের জন্য কোনটি সবচেয়ে ভাল কাজ করে তা পরীক্ষা করা যায়

  3. অন্যান্য সূচক বা কৌশলগুলির সাথে সংমিশ্রণঃ পারফরম্যান্স উন্নত করার জন্য অস্থিরতা সূচক, ভলিউম-মূল্য সূচক বা প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশলগুলির সাথে সংমিশ্রণ চেষ্টা করতে পারে

  4. প্যারামিটার অভিযোজিত অপ্টিমাইজেশানঃ স্থিতিশীলতা উন্নত করার জন্য বাজারের অস্থিরতা এবং তরলতার উপর ভিত্তি করে চলমান গড়ের সময়কালকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করার অনুমতি দেয়

  5. এআই মডেল সহায়তাঃ বড় পরিমাণে ডেটা বিশ্লেষণ এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে সর্বোত্তম ট্রেডিং নিয়ম অনুসন্ধান করতে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করুন

এই অপ্টিমাইজেশান পদ্ধতিগুলির মাধ্যমে, কৌশলটির লাভজনকতা এবং স্থিতিশীলতার আরও উন্নতি আশা করা যেতে পারে।

সংক্ষিপ্তসার

সংক্ষেপে, দ্রুত এবং ধীর চলমান গড় ক্রসওভার কৌশলটি একটি খুব ব্যবহারিক প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল। এটি সম্ভাব্য ভবিষ্যতের মূল্য প্রবণতা এবং দিক নির্ধারণের জন্য ধীর চলমান গড়ের দ্রুত চলমান গড়ের ক্রসওভার ব্যবহার করে বিভিন্ন সময়সীমার মধ্যে মূল্য পরিবর্তনের নিদর্শনগুলি ক্যাপচার করে। কৌশল ধারণাটি সহজ এবং পরিষ্কার, বুঝতে এবং বাস্তবায়ন করা সহজ, নমনীয় কাস্টমাইজযোগ্য পরামিতি সরবরাহ করে এবং এতে উচ্চ নির্ভরযোগ্যতা, অটোমেশন ডিগ্রি, বিস্তৃত প্রয়োগযোগ্যতা এবং শক্তিশালী প্রসারণযোগ্যতা রয়েছে। অবশ্যই মিথ্যা সংকেতগুলির ঝুঁকি রয়েছে, সর্বাধিক প্রভাব অর্জনের জন্য অন্যান্য সূচকগুলির সাথে সংমিশ্রণের প্রয়োজন। অবিচ্ছিন্ন পরীক্ষার এবং অপ্টিমাইজেশনের সাথে, কৌশলটি লাইভ ট্রেডিংয়ে শালীন স্থিতিশীল মুনাফা অর্জনের সম্ভাবনা রয়েছে।

/*backtest
start: 2023-02-20 00:00:00
end: 2024-02-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
//Author @divonn1994

initial_balance = 100
strategy(title='Fast v Slow Moving Averages Strategy', shorttitle = 'Fast v Slow', overlay=true, pyramiding=0, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, precision=7, currency=currency.USD, commission_value=0.1, commission_type=strategy.commission.percent, initial_capital=initial_balance)

//Input for number of bars for moving average, Switch to choose moving average type, Display Options and Time Frame of trading----------------------------------------------------------------

fastBars = input.int(25, "Fast moving average length", minval=1)
slowBars = input.int(62, "Slow moving average length", minval=1)
strategy = input.string("EMA", "MA type", options = ["EMA", "VWMA", "SMA", "RMA", "WMA"])

redOn = input.string("On", "Red Background Color On/Off", options = ["On", "Off"], group='Display')
greenOn = input.string("On", "Green Background Color On/Off", options = ["On", "Off"], group='Display')
maOn = input.string("On", "Moving Average Plot On/Off", options = ["On", "Off"], group='Display')

startMonth = input.int(title='Start Month 1-12 (set any start time to 0 for furthest date)', defval=1, minval=0, maxval=12, group='Beginning of Strategy')
startDate = input.int(title='Start Date 1-31 (set any start time to 0 for furthest date)', defval=1, minval=0, maxval=31, group='Beginning of Strategy')
startYear = input.int(title='Start Year 2000-2100 (set any start time to 0 for furthest date)', defval=2011, minval=2000, maxval=2100, group='Beginning of Strategy')

endMonth = input.int(title='End Month 1-12 (set any end time to 0 for today\'s date)', defval=0, minval=0, maxval=12, group='End of Strategy')
endDate = input.int(title='End Date 1-31 (set any end time to 0 for today\'s date)', defval=0, minval=0, maxval=31, group='End of Strategy')
endYear = input.int(title='End Year 2000-2100 (set any end time to 0 for today\'s date)', defval=0, minval=0, maxval=2100, group='End of Strategy')

//Strategy Calculations-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

inDateRange = true

maMomentum = switch strategy
    "EMA" => (ta.ema(close, fastBars) >= ta.ema(close, slowBars)) ? 1 : -1
    "SMA" => (ta.sma(close, fastBars) >= ta.sma(close, slowBars)) ? 1 : -1
    "RMA" => (ta.rma(close, fastBars) >= ta.rma(close, slowBars)) ? 1 : -1
    "WMA" => (ta.wma(close, fastBars) >= ta.wma(close, slowBars)) ? 1 : -1
    "VWMA" => (ta.vwma(close, fastBars) >= ta.vwma(close, slowBars)) ? 1 : -1
    =>
        runtime.error("No matching MA type found.")
        float(na)

fastMA = switch strategy
    "EMA" => ta.ema(close, fastBars)
    "SMA" => ta.sma(close, fastBars)
    "RMA" => ta.rma(close, fastBars)
    "WMA" => ta.wma(close, fastBars)
    "VWMA" => ta.vwma(close, fastBars)
    =>
        runtime.error("No matching MA type found.")
        float(na)
        
slowMA = switch strategy
    "EMA" => ta.ema(close, slowBars)
    "SMA" => ta.sma(close, slowBars)
    "RMA" => ta.rma(close, slowBars)
    "WMA" => ta.wma(close, slowBars)
    "VWMA" => ta.vwma(close, slowBars)
    =>
        runtime.error("No matching MA type found.")
        float(na)

//Enter or Exit Positions--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

if ta.crossover(maMomentum, 0)
    if inDateRange
        strategy.entry('long', strategy.long, comment='long')
if ta.crossunder(maMomentum, 0)
    if inDateRange
        strategy.close('long')

//Plot Strategy Behavior---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

plot(series = maOn == "On" ? fastMA : na, title = "Fast Moving Average", color = color.new(color.white,0), linewidth=2, offset=1)
plot(series = maOn == "On" ? slowMA : na, title = "Slow Moving Average", color = color.new(color.purple,0), linewidth=3, offset=1)
bgcolor(color = inDateRange and (greenOn == "On") and maMomentum > 0 ? color.new(color.green,75) : inDateRange and (redOn == "On") and maMomentum <= 0 ? color.new(color.red,75) : na, offset=1)
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত