1. বর্গক্ষেত্র
  2. চলমান গড় বিপরীতমুখী কৌশল ভিত্তিক

চলমান গড় বিপরীতমুখী কৌশল ভিত্তিক

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০২-২৭ ১৭ঃ৫১ঃ৪৩
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

জাউস গড় বিপরীতমুখী কৌশল একটি খুব সহজ ট্রেন্ড ট্রেডিং কৌশল। এর মূল ধারণা হ'ল যখন স্বল্পমেয়াদী চলমান গড়টি দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের নীচে একটি নির্দিষ্ট শতাংশে পড়ে এবং যখন স্বল্পমেয়াদী চলমান গড়টি দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের উপরে অতিক্রম করে তখন অবস্থানটি বন্ধ করা হয়। কৌশলটি প্রথমে একটি স্বল্পমেয়াদী এবং একটি দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড় গণনা করে এবং তারপরে দুটি চলমান গড়ের মধ্যে সম্পর্কের ভিত্তিতে ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে।

কৌশলগত যুক্তি

কৌশলটি মূলত দুটি চলমান গড়ের উপর নির্ভর করে, একটি স্বল্পমেয়াদী এবং একটি দীর্ঘমেয়াদী। স্বল্পমেয়াদী চলমান গড় প্যারামিটারটি ছোটএমএপিরিওড এবং দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড় প্যারামিটারটি বিগএমএপিরিওড। কৌশলটি প্রথমে এই দুটি চলমান গড় গণনা করে এবং তারপরে তাদের মধ্যে আকারের সম্পর্ক তুলনা করে।

যখন স্বল্পমেয়াদী চলমান গড় উপরে থেকে পড়ে এবং দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের একটি নির্দিষ্ট শতাংশ (percentageBelowToBuy প্যারামিটার দ্বারা সেট করা) ভেঙে যায়, তখন লম্বা হওয়ার জন্য একটি ক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়। যখন স্বল্পমেয়াদী চলমান গড় পরবর্তীতে বৃদ্ধি পায় এবং দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের উপরে ক্রস করে, তখন অবস্থান বন্ধ করার জন্য একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়।

কৌশলটি স্বল্পমেয়াদী এবং দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের মধ্যে গড় বিপরীতমুখী সুযোগগুলি ক্যাপচার করে। যখন স্বল্পমেয়াদী চলমান গড়টি দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের চেয়ে কিছুটা কম হয়, এর অর্থ হ'ল সম্পদটি কম মূল্যায়ন করা যেতে পারে এবং গড়ের দিকে ফিরে আসার সুযোগ থাকা উচিত, তাই দীর্ঘ যেতে একটি রিবাউন্ড মুনাফা অর্জন করতে পারে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

জাউস রিভার্সনের কৌশল নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি রয়েছেঃ

  1. যুক্তি সহজ এবং বোঝা এবং বাস্তবায়ন করা সহজ
  2. বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে সঠিকভাবে বিচার করার জন্য স্বল্প ও দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতাগুলির বাঁক পয়েন্টগুলি ক্যাপচার করে
  3. নমনীয় প্যারামিটার সেটিং যা চলমান গড় সময়কাল এবং ছাড়ের শতাংশ সামঞ্জস্য করে আরও বেশি ট্রেডিং সংকেত পেতে পারে
  4. পরিমাণগত ট্রেডিং সিমুলেশন এবং অপ্টিমাইজেশনের জন্য উপযুক্ত সহজ ব্যাকটেস্টিং প্রক্রিয়া

কৌশলটি সহজ প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে ভাল ফলাফল অর্জন করতে পারে। চলমান গড় এবং ছাড় শতাংশ প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করে, অনুকূল প্যারামিটার সংমিশ্রণগুলি স্ক্রিন আউট করার জন্য স্টক, ফরেক্স এবং ক্রিপ্টোকারেন্সির মতো বিভিন্ন বাজারের সম্পদের উপর ব্যাকটেস্টিং সম্পাদন করা যেতে পারে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

জাউস এর রিভার্সন কৌশলও কিছু ঝুঁকি নিয়ে আসে:

  1. কম সংখ্যক সংকেত যা প্রায়শই লেনদেন করতে পারে না
  2. দামের বিপরীতমুখী পরিস্থিতিতে অনুপস্থিত
  3. ভুল পরামিতিগুলি অত্যধিক ঘন ঘন ট্রেডিং, উচ্চতর ট্রেডিং খরচ এবং স্লিপিং ক্ষতি হতে পারে

ঝুঁকি কমাতে নিম্নলিখিত পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারেঃ

  1. ট্রেডিং সিগন্যালের পর্যাপ্ত পরিমাণের জন্য যথাযথভাবে পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করুন
  2. মিথ্যা ব্রেকআউট এড়াতে ব্রেকআউট পুলব্যাক এন্ট্রি পদ্ধতি গ্রহণ করুন
  3. চলমান গড় সময়কাল এবং ছাড়ের শতাংশ নির্বাচন করে প্যারামিটার সমন্বয়কে অনুকূল করুন

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

জাউস এর অর্থ রিভার্সন কৌশল নিম্নলিখিত দিক থেকে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ

  1. কৌশল সংকেত উৎস হিসাবে বন্ধ, উচ্চ, নিম্ন, সাধারণ মূল্য মত বিভিন্ন মূল্য তথ্য পরীক্ষা
  2. বিভিন্ন ধরনের চলমান গড় চেষ্টা করুন যেমন এক্সপোনেনশিয়াল, ওজন, হাল চলমান গড় ইত্যাদি
  3. অপ্রয়োজনীয় ট্রেডিং এড়ানোর জন্য ফিল্টার শর্ত যুক্ত করুন
  4. মূল্য বৃদ্ধি কিন্তু অপর্যাপ্ত গতি সঙ্গে মিথ্যা ব্রেকআউট এড়াতে ভলিউম সূচক অন্তর্ভুক্ত
  5. স্বয়ংক্রিয় প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের জন্য মেশিন লার্নিং বা জেনেটিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করুন

সিদ্ধান্ত

জাউস গড় বিপরীতমুখী কৌশলটি স্বল্পমেয়াদী মূল্যগুলি স্বল্প ও দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের তুলনা করে দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা থেকে বিচ্যুত হওয়ার পরে গড় বিপরীতমুখী সুযোগগুলি ক্যাপচার করে। কৌশলটির একটি সহজ যুক্তি রয়েছে যা বোঝা এবং বাস্তবায়ন করা সহজ। প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে এটি ভাল ফলাফল অর্জন করতে পারে। তবে কম সংকেত এবং অনুপস্থিত বিপরীতমুখী মত ঝুঁকি এখনও বিদ্যমান, কৌশল রিটার্ন সর্বাধিক করতে প্যারামিটার এবং ফিল্টারগুলির পরীক্ষা এবং অপ্টিমাইজেশনের প্রয়োজন।

/*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=4
//
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
//
// @author Sunil Halai
//
// This very simple strategy is an implementation of PJ Sutherlands' Jaws Mean reversion algorithm. It simply buys when a small moving average period (e.g. 2) is below
// a longer moving average period (e.g. 5) by a certain percentage, and closes when the small period average crosses over the longer moving average. 
// 
// If you are going to use this, you may wish to apply this to a range of investment assets, as the amount signals is low. Alternatively you may wish to tweak the settings to provide more
// signals.


strategy("Jaws Mean Reversion [Strategy]", overlay = true)

//Strategy inputs
source = input(title = "Source", defval = close)
smallMAPeriod = input(title = "Small Moving Average", defval = 2)
bigMAPeriod = input(title = "Big Moving Average", defval = 5)
percentBelowToBuy = input(title = "Percent below to buy %", defval = 3)


//Strategy calculation
smallMA = sma(source, smallMAPeriod)
bigMA =  sma(source, bigMAPeriod) 
buyMA = ((100 - percentBelowToBuy) / 100) * sma(source, bigMAPeriod)[0]

if(crossunder(smallMA, buyMA))
    strategy.entry("BUY", strategy.long)

if(crossover(smallMA, bigMA))
    strategy.close("BUY")
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত