ডবল মুভিং এভারেজ ক্রসওভার এবং মাল্টি-টাইম পিরিয়ড DMI সূচকের উপর ভিত্তি করে ট্রেন্ড কৌশল
ChaoZhang
কৌশল ওভারভিউ
এই নিবন্ধে একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল “কিরি ক্রসওভার @ জেইট্রেড” সম্পর্কে আলোচনা করা হয়েছে। এই কৌশলটি ডাবল মিডললাইন ক্রসওভার এবং মাল্টিটাইম পিরিয়ড ডিএমআই সূচকগুলিকে একত্রিত করে, বাজারের প্রবণতা ক্যাপচার করে ট্রেডিং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য। কৌশলটির কেন্দ্রবিন্দু হ’ল স্বল্প-মেয়াদী মিডললাইন (১০-পিরিয়ড ইএমএ) এবং দীর্ঘ-মেয়াদী মিডলাইন (৩২৩-পিরিয়ড ইএমএ) এর ক্রস সিগন্যাল ব্যবহার করা, পাশাপাশি 5 মিনিট, 15 মিনিট, 30 মিনিট এবং 1 ঘন্টা ইত্যাদি একাধিক সময়কালের ডিএমআই সূচকগুলির সাথে মিলিত হয়ে প্রবণতার দিকনির্দেশ এবং শক্তি নিশ্চিত করা।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত অংশে বিভক্ত করা যায়ঃ
ডাবল ইভ্যালি ক্রসঃকৌশলটি বাজারের প্রবণতা ক্যাপচার করতে স্বল্পমেয়াদী ইএমএ (১০ চক্র) এবং দীর্ঘমেয়াদী ইএমএ (৩২৩ চক্র) ব্যবহার করে। যখন স্বল্পমেয়াদী ইএমএ-তে দীর্ঘমেয়াদী ইএমএ পরা হয়, তখন এটি সম্ভাব্য বিক্রয় সুযোগকে নির্দেশ করে। যখন স্বল্পমেয়াদী ইএমএ-তে দীর্ঘমেয়াদী ইএমএ পরা হয়, তখন এটি সম্ভাব্য shortcut সুযোগকে নির্দেশ করে। এই সমান্তরাল ক্রস পদ্ধতিটি কার্যকরভাবে বাজারের টার্নপয়েন্ট এবং প্রবণতা দিক সনাক্ত করতে পারে।
মাল্টিটাইম পিরিয়ড ডিএমআই সূচকঃট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা এবং শক্তি আরও নিশ্চিত করার জন্য, কৌশলটি একাধিক সময়কালের ডিএমআই সূচক ব্যবহার করে। ডিএমআই সূচকটি এডিএক্স (অর্থাত্ গড় দিকনির্দেশক সূচক), + ডিআই (উত্তর দিকনির্দেশক) এবং - ডিআই (নিম্ন দিকনির্দেশক) নিয়ে গঠিত। + ডিআই এবং - ডিআইয়ের তুলনামূলক শক্তির তুলনা করে, বর্তমান প্রবণতাটি মুদ্রাস্ফীতি বা মুদ্রাস্ফীতি কিনা তা নির্ধারণ করা যায়। কৌশলটি 5 মিনিট, 15 মিনিট, 30 মিনিট এবং 1 ঘন্টা ইত্যাদি একাধিক সময়কালের উপর ডিএমআই সূচক গণনা করে যাতে আরও বিস্তৃত প্রবণতা তথ্য পাওয়া যায়।
প্রবণতা নিশ্চিতঃকৌশলটি সমান্তরাল ক্রস সিগন্যাল এবং বহু-সময়কালীন ডিএমআই সূচককে সমন্বিতভাবে বিবেচনা করে প্রবণতা নিশ্চিত করে। যখন সমান্তরাল ক্রস সিগন্যালটি ডিএমআই সূচকের প্রবণতা দিকের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হয়, তখন কৌশলটি একটি অনুরূপ লেনদেনের সংকেত তৈরি করে। উদাহরণস্বরূপ, যখন একটি স্বল্পমেয়াদী ইএমএ দীর্ঘমেয়া ইএমএ অতিক্রম করে এবং একাধিক সময়কালীন ডিএমআই সূচকগুলি মুদ্রাস্ফীতির প্রবণতা দেখায়, তখন কৌশলটি একাধিক সংকেত তৈরি করে।
ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা:কৌশলটি ঝুঁকির শতাংশের উপর ভিত্তি করে পজিশন পরিচালনার পদ্ধতি গ্রহণ করে। ব্যবহারকারীরা সেটআপের মাধ্যমে
riskPercentageEMAপ্রতিটি লেনদেনের জন্য ঝুঁকির প্রান্তিককরণ নিয়ন্ত্রণের জন্য প্যারামিটার। এছাড়াও, কৌশলটি সম্ভাব্য ক্ষতির সীমাবদ্ধ করার জন্য স্টপ লস কার্ড ব্যবহার করে।
কৌশলগত সুবিধা
বাজারের প্রবণতা ধরাঃডাবল মিডল লাইন ক্রস এবং মাল্টি টাইম সাইকেল ডিএমআই সূচকগুলির সাথে মিলিত হয়ে, কৌশলগুলি কার্যকরভাবে বাজারের মূল প্রবণতা ক্যাপচার করতে পারে। এই পদ্ধতিটি ব্যবসায়ীদের বাজারের মূল দিকের সাথে সামঞ্জস্য রাখতে এবং ব্যবসায়ের সাফল্যের সম্ভাবনা বাড়িয়ে তুলতে সহায়তা করতে পারে।
মাল্টিটাইম সাইক্লিং নিশ্চিতকরণঃকৌশলটি 5 মিনিট, 15 মিনিট, 30 মিনিট এবং 1 ঘন্টা সহ একাধিক সময়কালের উপর ডিএমআই সূচক গণনা করে। এই বহু-সময়কাল বিশ্লেষণ পদ্ধতিটি আরও ব্যাপক এবং নির্ভরযোগ্য প্রবণতা নিশ্চিতকরণ সংকেত সরবরাহ করতে পারে এবং মিথ্যা সংকেতের উপস্থিতি হ্রাস করতে পারে।
নমনীয় প্যারামিটার সেটিংঃকৌশলটি বিভিন্ন ধরণের পরিবর্তনযোগ্য প্যারামিটার সরবরাহ করে, যেমন স্বল্পমেয়াদী ইএমএ চক্র, দীর্ঘমেয়াদী ইএমএ চক্র, এডিএক্স মসৃণ চক্র এবং ডিআই দৈর্ঘ্য ইত্যাদি। ব্যবহারকারীরা তাদের ট্রেডিং স্টাইল এবং বাজারের বৈশিষ্ট্য অনুসারে এই প্যারামিটারগুলিকে আরও ভাল ট্রেডিং পারফরম্যান্সের জন্য অনুকূলিত করতে পারেন।
ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা:কৌশলটি ঝুঁকির শতাংশের উপর ভিত্তি করে অবস্থানের ব্যবস্থাপনা পদ্ধতিটি অন্তর্নির্মিত করে, যা ব্যবহারকারীরা সেট করতে পারেন
riskPercentageEMAপ্রতিটি লেনদেনের জন্য ঝুঁকির প্রান্তিক নিয়ন্ত্রণের জন্য প্যারামিটারগুলি। এছাড়াও, কৌশলটি সম্ভাব্য ক্ষতির সীমাবদ্ধতার জন্য স্টপ লস কার্ড ব্যবহার করে, যা ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার কার্যকারিতা বাড়ায়।
কৌশলগত ঝুঁকি
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশানঃকৌশলটির কার্যকারিতা মূলত প্যারামিটারগুলির নির্বাচনের উপর নির্ভর করে। ভুল প্যারামিটার সেটিং কৌশলটির দুর্বল পারফরম্যান্স বা এমনকি বৃহত্তর প্রত্যাহারের দিকে পরিচালিত করতে পারে। অতএব, বর্তমান বাজারের অবস্থার জন্য সর্বোত্তম প্যারামিটার সংমিশ্রণটি খুঁজে বের করার জন্য বাস্তব প্রয়োগে প্যারামিটারগুলির অপ্টিমাইজেশন এবং পরীক্ষার প্রয়োজন।
ট্রেন বিলম্বিতঃযেহেতু কৌশলটি প্রবণতা নিশ্চিত করার জন্য সমান্তরাল ক্রস এবং ডিএমআই সূচকের উপর নির্ভর করে, তাই বাজারের দ্রুত পরিবর্তনের ক্ষেত্রে সংকেত তৈরির ক্ষেত্রে কিছুটা বিলম্ব হতে পারে। এর অর্থ হ’ল কৌশলটি কিছু প্রাথমিক ট্রেন্ডিং সুযোগ মিস করতে পারে বা প্রবণতাটি বিপরীত হওয়ার পরে সংকেত তৈরি করতে পারে।
বাজারের ঝড়:ঝড়ের বাজারে, দামের অস্থিরতা ঘন ঘন গড় লাইন ক্রস এবং ডিএমআই সূচকের পরিবর্তনের কারণ হতে পারে। এটি কৌশলকে আরও বেশি ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরি করতে, লেনদেনের ব্যয় এবং প্রত্যাহারের ঝুঁকি বাড়িয়ে তুলতে পারে। অতএব, ঝড়ের বাজারে কৌশলটির কার্যকারিতা প্রভাবিত হতে পারে।
ব্ল্যাক সোয়ান ইভেন্ট:কৌশলটি ঐতিহাসিক তথ্য এবং পরিসংখ্যানগত মডেলের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে এবং কিছু চরম বাজার ঘটনা যেমন ব্ল্যাক সোয়ান ইভেন্টের জন্য সঠিক সময়ে প্রতিক্রিয়া জানাতে ব্যর্থ হতে পারে। এই বিশেষ পরিস্থিতিতে কৌশলটি আরও বেশি ক্ষতির সম্মুখীন হতে পারে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
ডায়নামিক প্যারামিটার পরিবর্তনঃবাজারের অস্থিরতা এবং প্রবণতার শক্তি অনুসারে কৌশলগত প্যারামিটারগুলিকে অভিযোজিতভাবে সামঞ্জস্য করার জন্য একটি গতিশীল প্যারামিটার সমন্বয় ব্যবস্থা চালু করার বিষয়টি বিবেচনা করা যেতে পারে। এটি কৌশলকে বিভিন্ন বাজার পরিবেশে আরও ভালভাবে অভিযোজিত করতে এবং কৌশলটির স্থিতিশীলতা বাড়াতে সহায়তা করতে পারে।
মাল্টি ফ্যাক্টর নিশ্চিতকরণঃগড় লাইন ক্রস এবং ডিএমআই সূচক ছাড়াও, অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচক বা মৌলিক কারণগুলি প্রবণতা নিশ্চিত করার জন্য প্রবর্তন করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ট্র্যাফিক, অস্থিরতা, বাজার আবেগ ইত্যাদির মতো সূচকগুলি আরও নির্ভরযোগ্য ট্রেডিং সংকেত পেতে সংযুক্ত করা যেতে পারে।
স্টপ লস অপ্টিমাইজেশানঃস্টপ লস অবস্থানকে অপ্টিমাইজ করা যায়, যেমন চলমান স্টপ, গতিশীল স্টপ ইত্যাদি পদ্ধতি ব্যবহার করা যায়। এটি কৌশলকে সম্ভাব্য ক্ষতি সীমাবদ্ধ করার সাথে সাথে লাভের সুরক্ষায় সহায়তা করতে পারে।
পজিশন ম্যানেজমেন্টঃক্যালি ফর্মুলা, ফিক্সড রেট ইনভেস্টমেন্ট ইত্যাদির মতো আরও উন্নত পজিশন ম্যানেজমেন্ট পদ্ধতি প্রবর্তন করা যেতে পারে। এটি বিভিন্ন বাজার পরিবেশে পজিশনগুলিকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করতে, তহবিলের ব্যবহারের দক্ষতা এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের দক্ষতা বাড়াতে কৌশলকে সহায়তা করতে পারে।
মেশিন লার্নিং অপ্টিমাইজেশানঃমেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমকে এই কৌশলটির সাথে সংযুক্ত করার চেষ্টা করা যেতে পারে, ঐতিহাসিক তথ্য এবং প্যাটার্ন সনাক্তকরণের মাধ্যমে কৌশলটির প্যারামিটার নির্বাচন এবং সংকেত উত্পাদনকে অপ্টিমাইজ করা যায়। এটি কৌশলটিকে বাজারের পরিবর্তনের সাথে স্বয়ংক্রিয়ভাবে মানিয়ে নিতে সহায়তা করতে পারে, কৌশলটির অভিযোজনযোগ্যতা এবং স্থায়িত্ব বাড়িয়ে তুলতে পারে।
সারসংক্ষেপ
এই নিবন্ধটি একটি পরিমাণযুক্ত ট্রেডিং কৌশল যা দ্বি-সমান্তরাল ক্রস এবং বহু-সময়কালীন ডিএমআই সূচকগুলির উপর ভিত্তি করে। এই কৌশলটি বাজারের প্রবণতা ক্যাপচার করে ট্রেডিং সিদ্ধান্ত গ্রহণ করে এবং সম্ভাব্য ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য ঝুঁকি ব্যবস্থা গ্রহণ করে। কৌশলটির সুবিধা হ’ল বাজারের মূল প্রবণতা কার্যকরভাবে সনাক্ত করা এবং একাধিক সময়কালের নিশ্চিতকরণের মাধ্যমে সংকেতের নির্ভরযোগ্যতা বাড়ানো। তবে, কৌশলটির কিছু ঝুঁকিও রয়েছে, যেমন প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, প্রবণতা বিলম্ব, ঝড় এবং বাজারের কালো সোয়ান ইভেন্ট ইত্যাদি। কৌশলটি আরও অপ্টিমাইজ করার জন্য, ডায়নামিক প্যারামিটার সমন্বয়, মাল্টি-ফ্যাক্টর সনাক্তকরণ, স্টপ লস অপ্টিমাইজেশন, পজিশন ম্যানেজমেন্ট এবং মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ইত্যাদি বিবেচনা করা যেতে পারে।
/*backtest
start: 2023-03-16 00:00:00
end: 2024-03-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Kyrie Crossover @zaytrade ", overlay=true, calc_on_every_tick=true)
// Input parameters for EMA
shortTermEMA = input.int(9, title="Short-Term EMA Period")
longTermEMA = input.int(21, title="Long-Term EMA Period")
riskPercentageEMA = input.float(1, title="Risk Percentage EMA", minval=0.1, maxval=5, step=0.1)
// Calculate EMAs
emaShort = ta.ema(close, shortTermEMA)
emaLong = ta.ema(close, longTermEMA)
// EMA Crossover Strategy
longConditionEMA = ta.crossover(emaShort, emaLong)
shortConditionEMA = ta.crossunder(emaShort, emaLong)
// Input parameters for DMI
adxlen = input(14, title="ADX Smoothing")
dilen = input(14, title="DI Length")
// DMI Logic
dirmov(len) =>
up = ta.change(high)
down = -ta.change(low)
truerange = ta.tr
plus = fixnan(100 * ta.rma((up > down ? up : 0), len) / truerange)
minus = fixnan(100 * ta.rma((down > up ? down : 0), len) / truerange)
[plus, minus]
adx(dilen, adxlen) =>
[plus, minus] = dirmov(dilen)
sum = plus + minus
adxValue = 100 * ta.rma(math.abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), adxlen)
[adxValue, plus, minus]
// Function to get trend and strength for a given timeframe
getTrendAndStrength(_source, _dilen, _adxlen) =>
[adxValue, up, down] = adx(_dilen, _adxlen)
var string trendIndication = ""
var string trendStrength = ""
if (up > down) or ((up > down) and (up > down) and (up > adxValue)) // Bullish condition
trendIndication := "Bullish"
trendStrength := "Strengthening"
else if (down > up) or ((down > up) and (down > up) and (down > adxValue)) // Bearish condition
trendIndication := "Bearish"
trendStrength := "Weakening"
else
trendIndication := "No Clear Trend"
trendStrength := "Sideways"
[trendIndication, trendStrength]
// Get trend and strength for selected timeframes
[tf1_trend, tf1_strength] = request.security(syminfo.tickerid, "5", getTrendAndStrength(close, dilen, adxlen))
[tf2_trend, tf2_strength] = request.security(syminfo.tickerid, "15", getTrendAndStrength(close, dilen, adxlen))
[tf3_trend, tf3_strength] = request.security(syminfo.tickerid, "30", getTrendAndStrength(close, dilen, adxlen))
[tf4_trend, tf4_strength] = request.security(syminfo.tickerid, "60", getTrendAndStrength(close, dilen, adxlen))
[current_trend, _] = getTrendAndStrength(close, dilen, adxlen)
// Define colors based on trend indication
tf1_color = tf1_trend == "Bullish" ? color.green : (tf1_trend == "Bearish" ? color.red : color.white)
tf2_color = tf2_trend == "Bullish" ? color.green : (tf2_trend == "Bearish" ? color.red : color.white)
tf3_color = tf3_trend == "Bullish" ? color.green : (tf3_trend == "Bearish" ? color.red : color.white)
tf4_color = tf4_trend == "Bullish" ? color.green : (tf4_trend == "Bearish" ? color.red : color.white)
current_color = current_trend == "Bullish" ? color.green : (current_trend == "Bearish" ? color.red : color.white)
// Create and fill the enhanced table for DMI
var table dmiTable = na
if (barstate.islast)
dmiTable := table.new(position.top_right, 6, 1)
table.cell(dmiTable, 0, 0, "DMI Metrics", bgcolor=color.new(color.black, 90), width=15, height=4, text_color=color.white)
table.cell(dmiTable, 1, 0, "5m Trend: " + tf1_trend, bgcolor=tf1_color, width=15, height=4, text_color=color.white)
table.cell(dmiTable, 2, 0, "15m Trend: " + tf2_trend, bgcolor=tf2_color, width=15, height=4, text_color=color.white)
table.cell(dmiTable, 3, 0, "30m Trend: " + tf3_trend, bgcolor=tf3_color, width=15, height=4, text_color=color.white)
table.cell(dmiTable, 4, 0, "1h Trend: " + tf4_trend, bgcolor=tf4_color, width=15, height=4, text_color=color.white)
table.cell(dmiTable, 5, 0, "Current Trend: " + current_trend, bgcolor=current_color, width=15, height=4, text_color=color.white)
// Strategy logic
if (longConditionEMA)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortConditionEMA)
strategy.entry("Short", strategy.short)