যৌগিক যুগান্তকারী কৌশলের উপর ভিত্তি করে
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি সর্বশেষ N-রুট K-রেখার সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মূল্য গণনা করে, একটি চলমান গড় সূচক সহ, একটি ডাবল ব্রেক শর্ত সেট করে, একটি কম কেনা-বেচা ট্রেডিং কৌশল।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি মূলত নিম্নলিখিত নীতিগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছেঃ
- সর্বশেষ 7 টি কে লাইনের সর্বনিম্ন মূল্য minLow গণনা করুন, এটি একটি বিচ্ছিন্ন ক্রয় শর্ত নির্ধারণের জন্য ব্যবহৃত হয়
- সর্বশেষ 7 টি কে লাইনের সর্বোচ্চ মূল্যের maxHigh গণনা করুন, এটি বিক্রয়ের শর্তগুলি ভেঙে ফেলার জন্য ব্যবহৃত হয়
- ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা নির্ধারণের জন্য এমএমএ নির্দেশকের সাথে মিলিত 200 এর একটি সরল চলমান গড় এমএমএ গণনা করুন
- ক্রয় শর্তাবলীঃ বন্ধের মূল্য minLow অতিক্রম করে এবং mMA এর উপরে
- বিক্রির শর্তঃ ক্লোজিং প্রাইস maxHigh বা তার বেশি
সাম্প্রতিক এন-রুট কে লাইনের সর্বোচ্চ মান গণনা করে বাজারটি ওভারসোল্ড বা ওভারসোল্ড অবস্থায় রয়েছে কিনা তা নির্ধারণ করুন। প্রবণতার দিকনির্দেশনা নির্ধারণ করুন, ডাবল শর্ত সেট করুন, কম কেনা-বেচা এবং উচ্চ বিক্রয়ের জন্য একটি ব্রেকডাউন ট্রেডিং কৌশল।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির সুবিধাগুলো হলঃ
- ডাবল শর্ত সেটিং কৌশলগত ট্রেডিং সিগন্যালকে আরও নির্ভরযোগ্য করে তোলে
- K-রেখার সর্বোচ্চ মান ব্যবহার করে ওভারসোল্ড ওভারবয় নির্ধারণ করুন, যার ফলে বিপরীতমুখী হওয়ার সুযোগ রয়েছে
- চলমান গড়ের সাথে ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা, বিপরীতমুখী অপারেশন এড়ানো
- কম দামে কিনুন এবং বেশি দামে বিক্রয় করুন, যা বেশিরভাগ ব্যবসায়ীর মানসিকতার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ
- কৌশলগত লজিক সহজ, স্পষ্ট, সহজে বোঝা যায় এবং বাস্তবায়িত হয়
দ্বৈত শর্তাদি নিশ্চিতকরণের মাধ্যমে, কৌশলগত সংকেতের গুণমান উচ্চতর করা হয়, এবং বিভিন্ন বাজারের পরিবেশের জন্য প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের জন্য প্রচুর জায়গা রয়েছে।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির কিছু ঝুঁকিও রয়েছেঃ
- সিগন্যালের ফ্রিকোয়েন্সি সীমাবদ্ধ করার জন্য দ্বৈত শর্ত, কিছু ট্রেডিং সুযোগ মিস হতে পারে
- K-রেখার চূড়ান্ত মান গণনা চক্রটি ভুলভাবে সেট করা হয়েছে, যা ওভারসোল্ড ওভারব্রিডের সঠিক বিচার করতে পারে না
- চলমান গড়ের প্যারামিটারগুলি ভুলভাবে সেট করা হয়েছে যা ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা ভুল করে দিতে পারে
- একই সময়ে একাধিক প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করা প্রয়োজন, প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করা আরও কঠিন
এই ঝুঁকিগুলি হিসাবের সময়সীমা পরিবর্তন করে, প্যারামিটার সমন্বয়কে অনুকূলিতকরণ করে এবং অন্যান্য সূচকগুলির সাথে মিলিতভাবে অনুকূলিতকরণ বিবেচনা করে হ্রাস করা যেতে পারে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি মূলত নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ
- K-রেখার সর্বোচ্চ মান গণনা চক্রের অনুকূলিতকরণ, ওভারবয় ওভারসোলের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত চক্রের প্যারামিটারগুলি খুঁজে বের করা
- বিভিন্ন দৈর্ঘ্যের চলমান গড়ের পরীক্ষা
- BOLL চ্যানেল, KD সূচক ইত্যাদির মতো অন্যান্য সূচক সংযুক্ত করা
- একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য ক্ষতি হ্রাস কৌশল বৃদ্ধি করুন
- সিগন্যালের গুণগত মান উন্নত করার জন্য প্রবেশ ও প্রস্থানের অবস্থার অপ্টিমাইজেশন
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান, সূচক অপ্টিমাইজেশান, বাতাস নিয়ন্ত্রণ অপ্টিমাইজেশান ইত্যাদির মাধ্যমে কৌশলগত লাভের ফ্যাক্টরটি উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়ানো যেতে পারে।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি সামগ্রিকভাবে একটি খুব ব্যবহারিক বিরতি কৌশল। K-লাইন সর্বোচ্চ গণনা ওভারবাইট ওভারসোল্ড অবস্থা নির্ধারণ, প্রবণতা দিক নির্ধারণের জন্য মুভিং এভারেজ, ডাবল শর্তাদি ত্রুটিযুক্ত সংকেত সেট করে, উচ্চ মানের কম বা উচ্চ বিক্রয় কৌশল অর্জনের জন্য। গণনা চক্র অপ্টিমাইজ করে এবং অন্যান্য সূচক যুক্ত করে কৌশলটির কার্যকারিতা আরও বাড়িয়ে তুলতে পারে। এই কৌশলটি শিক্ষানবিসদের জন্য উপযুক্ত এবং পেশাদার ব্যবসায়ীদের অপ্টিমাইজ করার জন্য উপযুক্ত।
/*backtest
start: 2023-02-22 00:00:00
end: 2024-02-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Larry Connors por RON", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
value1 = input(7, title="Quantity of day low")
value2 = input(7, title="Quantity of day high")
entry = lowest(close[1], value1)
exit = highest(close[1], value2)
lengthMMA = input(200, title="Length of SMA", minval=1)
mma = sma(close, lengthMMA)
// Calcular el mínimo de los precios bajos de las últimas 'value1' velas
minLow = lowest(low, value1)
// Calcular el máximo de los precios altos de las últimas 'value2' velas
maxHigh = highest(high, value2)
// Test Period
testStartYear = input(2009, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(2, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2020, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0)
testPeriod() => true
if testPeriod()
// Condiciones de entrada
conditionMet = (close > mma) and (close < entry) and (low == minLow)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=conditionMet)
if conditionMet
label.new(bar_index, entry, text="↑", style=label.style_arrowup, color=color.green, size=size.small, yloc=yloc.belowbar)
// Condiciones de salida
conditionExit = close > exit or close > maxHigh
strategy.close("Buy", when=conditionExit)