1. বর্গক্ষেত্র
  2. যৌগিক ব্রেকআউট কৌশল

যৌগিক ব্রেকআউট কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০২-২৯ ১৪ঃ০৭ঃ৫৪
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি সর্বশেষ N বারগুলির সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মূল্য গণনা করে, নিম্ন ক্রয় এবং উচ্চ বিক্রয় ট্রেডিং কৌশল বাস্তবায়নের জন্য চলমান গড় রেখার সাথে মিলিত ডাবল ব্রেকআউট শর্তগুলি সেট করে।

কৌশলগত নীতি

কৌশলটি মূলত নিম্নলিখিত নীতিগুলির উপর ভিত্তি করেঃ

  1. ব্রেকআউট ক্রয়ের শর্ত নির্ধারণের জন্য সর্বনিম্ন সর্বনিম্ন মূল্য গণনা করুন
  2. ব্রেকআউট বিক্রয় শর্ত নির্ধারণের জন্য সর্বশেষ 7 বারের সর্বোচ্চ উচ্চ মূল্য maxHigh গণনা করুন
  3. প্রবণতা দিক নির্ধারণের জন্য 200-পরিয়াল সহজ চলমান গড় রেখা এমএমএ গণনা করুন
  4. ক্রয় শর্তঃ বন্ধের মূল্য minLow এর মধ্য দিয়ে যায় এবং mma এর চেয়ে বেশি
  5. বিক্রয় শর্তঃ বন্ধের দাম maxHigh এর মধ্য দিয়ে যায় অথবা maxHigh এর চেয়ে বেশি

সাম্প্রতিক N বারগুলির চূড়ান্ত পরিমান গণনা করে, এটি বাজারটি অত্যন্ত oversold বা overbought কিনা তা বিচার করে। প্রবণতা দিক নির্ধারণের জন্য চলমান গড় রেখার সাথে মিলিয়ে, এটি কম কেনা এবং উচ্চ বিক্রয় এর ব্রেকআউট ট্রেডিং কৌশল অর্জনের জন্য দ্বৈত শর্ত নির্ধারণ করে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির নিম্নলিখিত সুবিধা রয়েছে:

  1. ডাবল শর্ত সেটিং কৌশল ট্রেডিং সংকেত আরো নির্ভরযোগ্য করে তোলে
  2. ওভারসোল্ড এবং ওভারকুপডের অবস্থা বিচার করার জন্য কে লাইনগুলির চূড়ান্ত ব্যবহার করে বিপরীতমুখী হওয়ার সুযোগ গ্রহণ করা যেতে পারে
  3. প্রবণতা দিক নির্ধারণের জন্য চলমান গড় রেখা একত্রিত করা বিপরীত অপারেশন এড়ায়
  4. এটি কম ক্রয় এবং উচ্চ বিক্রয় ধারণা বাস্তবায়ন, যা অধিকাংশ ব্যবসায়ীদের ট্রেডিং মনোবিজ্ঞান সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ
  5. কৌশলটির যুক্তি সহজ এবং স্পষ্ট, সহজেই বোঝা যায় এবং বাস্তবায়ন করা যায়

ডাবল কনফার্মেশনের মাধ্যমে, কৌশলটির সংকেত মান তুলনামূলকভাবে উচ্চ এবং প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের জন্য স্থানটি বড়, যা বিভিন্ন বাজারের পরিবেশের জন্য উপযুক্ত।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলের কিছু ঝুঁকিও রয়েছে:

  1. ডাবল শর্ত সিগন্যালের ফ্রিকোয়েন্সি সীমাবদ্ধ করে, সম্ভবত কিছু ট্রেডিং সুযোগ মিস করে
  2. K রেখা চরমের জন্য কম্পিউটিং চক্রের ভুল সেটিংস সঠিকভাবে oversold এবং overbought অবস্থা নির্ধারণ করতে ব্যর্থ হতে পারে
  3. চলমান গড় রেখার অনুপযুক্ত পরামিতি সেটিংগুলি প্রবণতা দিকটি ভুলভাবে নির্ধারণ করতে পারে
  4. এটা একাধিক পরামিতি একযোগে অপ্টিমাইজ করা প্রয়োজন, যা প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান আরো কঠিন করে তোলে

এই ঝুঁকিগুলি কম্পিউটিং চক্রগুলি সামঞ্জস্য করে, প্যারামিটার সংমিশ্রণগুলি অপ্টিমাইজ করা এবং অন্যান্য পদ্ধতিগুলি হ্রাস করা যেতে পারে।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

কৌশলটি প্রধানত নিম্নলিখিত দিকগুলিতে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ

  1. অতিরিক্ত ক্রয় এবং অতিরিক্ত বিক্রয় নির্ধারণের জন্য সর্বাধিক উপযুক্ত চক্র পরামিতিগুলি খুঁজে পেতে কে লাইন চরমগুলির কম্পিউটিং চক্রটি অনুকূল করুন
  2. বিভিন্ন দৈর্ঘ্যের চলমান গড় রেখাগুলির প্রভাব পরীক্ষা করুন
  3. অন্যান্য সংমিশ্রিত সূচক যেমন BOLL চ্যানেল, KD সূচক ইত্যাদি বাড়ানো।
  4. একক স্টপ লস নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস কৌশল বাড়ান
  5. সিগন্যালের গুণমান উন্নত করার জন্য প্রবেশ এবং প্রস্থান শর্তগুলি অপ্টিমাইজ করুন

পরামিতি অপ্টিমাইজেশান, সূচক অপ্টিমাইজেশান, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ অপ্টিমাইজেশান এবং অন্যান্য উপায়ে কৌশলটির মুনাফা ফ্যাক্টরকে ব্যাপকভাবে উন্নত করা যায়।

সংক্ষিপ্তসার

সাধারণভাবে, এটি একটি খুব ব্যবহারিক ব্রেকআউট কৌশল। ওভারসোল্ড এবং ওভারক্রয় স্থিতি নির্ধারণের জন্য কে লাইনগুলির চরম গণনা করা, প্রবণতার দিক নির্ধারণের জন্য চলমান গড় লাইন ব্যবহার করা, মিথ্যা সংকেতগুলি ফিল্টার করার জন্য ডাবল ফিল্টারিং শর্তগুলি সেট করা, এটি উচ্চ মানের নিম্ন-ক্রয় এবং উচ্চ-বিক্রয় কৌশলগুলি বাস্তবায়ন করে। কম্পিউটিং চক্রগুলি অনুকূল করে, অন্যান্য সূচক এবং অন্যান্য উপায় যুক্ত করে, কৌশল প্রভাব আরও বাড়ানো যেতে পারে। কৌশলটি শিখতে এবং পেশাদার ব্যবসায়ীদের উভয়ই অনুকূল করতে এবং ব্যবহার করতে 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)
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত