চলমান গড় ক্রসওভার এবং ইন্ট্রাডে কে-লাইন প্যাটার্নের উপর ভিত্তি করে পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি 9 দিনের চলমান গড় এবং 15 দিনের চলমান গড়ের ক্রস এবং কিছু সাধারণ দৈনিক কে-লাইন আকারের উপর ভিত্তি করে ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরি করে। যখন দ্রুত লাইনটি ধীর লাইনটি অতিক্রম করে এবং নির্দিষ্ট কোণীয় শর্ত এবং নির্দিষ্ট কে-লাইন আকার পূরণ করে, তখন আরও বেশি করুন; যখন দ্রুত লাইনটি ধীর লাইনটি অতিক্রম করে, তখন খালি করুন। একই সাথে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস এবং স্টপ স্টপ সেট করুন।
কৌশল নীতি
যখন স্বল্পমেয়াদী চলমান গড় (৯ তম লাইন) দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড় (১৫ তম লাইন) এর চেয়ে বেশি পরিধান করা হয়, তখন স্বল্পমেয়াদী দামের উত্থানের প্রবণতা বেশি থাকে, আরও বেশি করে; যখন স্বল্পমেয়াদী চলমান গড়ের নীচে দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের নীচে পরিধান করা হয়, তখন স্বল্পমেয়াদী দামের পতনের প্রবণতা বেশি থাকে, খালি থাকে। একই সাথে, চলমান গড়ের কোণটি 30 ডিগ্রি থেকে বড় হওয়া দরকার, যাতে পর্যাপ্ত উত্থান বা পতনের গতিশীলতা নিশ্চিত হয়। নির্দিষ্ট দিনের মধ্যে কে লাইন ফর্ম্যাট বিচার যুক্ত করুন, যেমন নারকেল লাইন, বইয়ের লাইন ইত্যাদি, কিছু মিথ্যা ব্রেকিং সংকেত ফিল্টার করতে পারে।
এই কৌশলটি মূলত মুভিং এভারেজের ট্রেন্ড ট্র্যাকিং ফাংশন এবং কিছু K-লাইন ফর্ম্যাটের বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে, যা বিভিন্ন বাজারের জাতের সাথে প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করে।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
এই কৌশলটি চলমান গড় সূচক এবং intraday K-লাইন আকৃতির বিচারকে একত্রিত করে, যা কিছু শব্দকে কার্যকরভাবে ফিল্টার করে এবং ট্রেডিং সংকেতকে আরও নির্ভরযোগ্য করে তোলে। বিশেষত, কোণীয় হ্রাসের বিচার যুক্ত করা হয়েছে, যা কেবলমাত্র যখন দামের পরিবর্তনের গতি যথেষ্ট পরিমাণে থাকে তখনই সংকেত প্রেরণ করা নিশ্চিত করে, অর্থহীন মিথ্যা সংকেত এড়াতে। এছাড়াও, কৌশলটি স্টপ লস এবং স্টপ স্টপ লেভেল সেট করে, যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সর্বাধিক ক্ষতি হ্রাস করে এবং মুনাফা অর্জন করে। এই পদক্ষেপগুলি কৌশলটির স্থায়িত্ব এবং লাভজনকতা উভয়ই উন্নত করে।
চলমান গড় একটি প্রবণতা-অনুসরণকারী সূচক হিসাবে, এটি মাঝারি এবং দীর্ঘমেয়াদী মূল্য প্রবণতা ধরতে পারে। এবং দৈনিক কে লাইন আকৃতি স্বল্পমেয়াদী বাজারের অংশগ্রহণকারীদের শক্তির তুলনাকে প্রতিফলিত করে। এই কৌশলটি বিভিন্ন টাইম স্কেলে ট্রেডিং টিপস পেতে পারে। এই কৌশলটি বিভিন্ন বিচারক সূচকের সুবিধাগুলিকে একত্রিত করে এবং প্রকৃত লেনদেনের ক্ষেত্রে আরও ভাল প্রভাব ফেলতে পারে।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির সম্ভাব্য ঝুঁকিগুলো হলঃ
ভুয়া ব্রেকিংয়ের ঝুঁকি। যখন বাজারটি ঝাঁকুনির স্থিতিশীল অবস্থায় থাকে, তখন চলমান গড়ের একাধিক ক্রস হতে পারে, যখন ক্রস থেকে প্রাপ্ত সংকেতগুলি বেশিরভাগই ভুয়া সংকেত হয়। এই সময়ে কোনও লাভ করা যায় না, বরং এটি প্যাচ করা যেতে পারে। কে-লাইন আকৃতি এবং কোণ শর্তগুলি এই ঝুঁকিটি হ্রাস করতে পারে।
প্রবণতা বিপরীত ঝুঁকি। প্রবণতা ট্র্যাকিং সূচক হিসাবে চলমান গড়, প্রবণতা বিপরীত হলে অগ্রিম সংকেত দিতে পারে না। এই সময়ে অবস্থান রাখা বিপুল ক্ষতির সম্মুখীন হতে পারে। এই ধরনের ঝুঁকি কঠোর স্টপ লস দ্বারা নিয়ন্ত্রণ করা যেতে পারে।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের ঝুঁকি। বিভিন্ন বাজার জাতের প্যারামিটার সেটিংয়ের জন্য বিভিন্ন অভিযোজনযোগ্যতা রয়েছে। যদি কোনও প্যারামিটার সংমিশ্রণটি সরাসরি ব্যবহার না করা হয় তবে ক্ষতিও হতে পারে। এর জন্য ফিটনেস এবং মডেলিংয়ের মাধ্যমে সর্বোত্তম প্যারামিটারগুলি খুঁজে বের করতে হবে।
সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি বাজারের পরিবেশগত বিচারের অভাবের কারণে, কিছু ভুল সংকেত এবং উচ্চ-হত্যার ঝুঁকি তৈরি করতে পারে। এই ঝুঁকিগুলি আরও অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে এবং বৃহত্তর স্তরের প্রবণতা এবং মূল্যের বৈশিষ্ট্যগুলির বিচার যুক্ত করে এই ঝুঁকিগুলি হ্রাস করা যায়।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি আরও উন্নত করা যেতে পারে নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকেঃ
বড় আকারের ট্রেন্ডের বিচার বাড়ানো। উদাহরণস্বরূপ, দীর্ঘ লাইনটি উত্থান বা পতনের পথে রয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করুন, বিপরীতমুখী ট্রেডিং এড়ানো।
ক্যাপাসিটি সূচকগুলির বিশ্লেষণ যোগ করুন। উদাহরণস্বরূপ, কন্টাক্সের হার সূচকগুলি ক্রয়-বিক্রয় শক্তির দিকনির্দেশনা দিতে পারে, উচ্চ হারযুক্ত শেয়ারের দাম বা কত কম হারযুক্ত শেয়ারের দাম এড়াতে পারে।
শেয়ারের মৌলিক অবস্থার সাথে যুক্ত করুন। নির্দিষ্ট কিছু শেয়ারের ট্রেডিংয়ের জন্য নির্বাচন করুন যার আয় প্রত্যাশিতভাবে ইতিবাচক এবং ক্রমাগত বৃদ্ধি পেয়েছে, এটি বিজয়ী হার বাড়িয়ে তুলতে পারে।
চলমান গড় সিস্টেমের প্যারামিটার প্যাকেজ অপ্টিমাইজ করুন। আপনি বিভিন্ন দৈর্ঘ্যের সময়ের গড়ের সাথে চেষ্টা করতে পারেন, বা তিনটি গড়, পাঁচটি গড় ইত্যাদি যুক্ত করতে পারেন, যাতে প্যারামিটার সামঞ্জস্য করার জন্য আরও বড় ব্যবসায়ের সিস্টেম তৈরি করা যায়।
বিভিন্ন স্টপ লস এবং স্টপ স্টপ প্যারামিটার পরীক্ষা করুন। সেরা রিস্ক-রিটার্ন অনুপাত অর্জনের জন্য রিটার্নের ফলাফলের উপর ভিত্তি করে লিভারেজ কোয়ালিটি সেট করুন।
উপরের কয়েকটি দিকের অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে, এই কৌশলটির মুনাফার স্তর এবং স্থিতিশীলতার আরও উল্লেখযোগ্য উন্নতি আশা করা যেতে পারে।
সারসংক্ষেপ
সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি চলমান গড় সূচক এবং কিছু দিনের মধ্যে কে-লাইন ফর্ম্যাটের সুবিধাগুলিকে একত্রিত করে, ট্রেডিং সংকেত দেওয়ার সময় শর্তগুলি আরও কঠোর হয়, প্রচুর পরিমাণে গোলমাল ফিল্টার করা যায়, যার ফলে ট্র্যাসিং সিগন্যালের গুণমান ব্যাপকভাবে উন্নত হয়। একই সাথে, স্টপ লস এবং স্টপস্টপ সেট করে সর্বাধিক ক্ষতি এবং অর্জিত মুনাফা নিয়ন্ত্রণ করা যায়। এটি একটি সুপারিশযোগ্য স্থিতিশীল পরিমাণযুক্ত ট্রেডিং কৌশল।
পরবর্তী ধাপে কাজটি প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে কৌশলটির বিজয়ীতা এবং লাভজনকতা আরও বাড়িয়ে তোলা। আরও সূচক যুক্ত করাও সামগ্রিক ট্রেডিং সিস্টেমের সুস্থতা বাড়িয়ে তুলতে পারে। কঠোর রিয়েল-টাইম মডেলিংয়ের পরে, কৌশলটি স্থিতিশীল মুনাফা অর্জনের জন্য একটি কার্যকর পরিমাণের সরঞ্জাম হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।
/*backtest
start: 2024-01-29 00:00:00
end: 2024-02-28 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Moving Average Crossover Strategy with Candlestick Patterns", overlay=true)
// Define input parameters
fast_length = input(9, "Fast MA Length")
slow_length = input(15, "Slow MA Length")
stop_loss_percent = input(0.25, "Stop Loss (%)")
target_percent = input(0.25, "Target (%)")
angle_threshold = input(30, "Angle Threshold (degrees)")
// Calculate moving averages
fast_ma = sma(close, fast_length)
slow_ma = sma(close, slow_length)
// Define candlestick patterns
is_pin_bar() =>
pin_bar = abs(open - close) > 2 * abs(open[1] - close[1])
high_tail = max(open, close) - high > abs(open - close) * 1.5
low_tail = low - min(open, close) > abs(open - close) * 1.5
pin_bar and high_tail and low_tail
is_marubozu() =>
marubozu = abs(open - close) > abs(open[1] - close[1]) * 0.75
no_upper_shadow = high == max(open, close)
no_lower_shadow = low == min(open, close)
marubozu and no_upper_shadow and no_lower_shadow
is_full_body() =>
full_body = abs(open - close) > abs(open[1] - close[1]) * 0.95
full_body
// Plot moving averages
plot(fast_ma, color=color.blue, title="Fast MA")
plot(slow_ma, color=color.red, title="Slow MA")
// Calculate angle of slow moving average
ma_angle = abs(180 * (atan(slow_ma[1] - slow_ma) / 3.14159))
// Generate buy/sell signals based on angle condition and candlestick patterns
buy_signal = crossover(fast_ma, slow_ma) and ma_angle >= angle_threshold and (is_pin_bar() or is_marubozu() or is_full_body())
sell_signal = crossunder(fast_ma, slow_ma)
// Calculate stop-loss and target levels
stop_loss_level = close * (1 - stop_loss_percent / 100)
target_level = close * (1 + target_percent / 100)
// Execute trades based on signals with stop-loss and target
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy_signal)
strategy.exit("Exit", "Buy", stop=stop_loss_level, limit=target_level)
// Plot buy/sell signals on chart (optional)
plotshape(series=buy_signal, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=sell_signal, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)
// Plot angle line
hline(angle_threshold, "Angle Threshold", color=color.black, linestyle=hline.style_dashed)