ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি একটি প্রবণতা অনুসরণ করে পরিবর্তনশীল পজিশন গ্রিড কৌশল, প্রধানত EMA, RSI এবং গ্রাসকারী মোড ব্যবহার করে ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা এবং প্রবেশের সময় নির্ধারণ করে। এই কৌশলটি গ্রাসকারী মোডের সত্তার আকারের উপর নির্ভর করে স্টপ লস এবং স্টপ পজিশনগুলিকে সামঞ্জস্য করে এবং ব্যবহারকারীকে কেবলমাত্র আরও, কেবলমাত্র খালি বা খুব বেশি খালি করার বিকল্প দেয়। এছাড়াও, এই কৌশলটি ট্রেন্ড ফিল্টার শর্ত হিসাবে MACD বিকল্প সরবরাহ করে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি 200-চক্রের ইএমএ লাইন ব্যবহার করে বড় প্রবণতার দিক নির্ধারণ করে, যখন দাম ইএমএর উপরের দিকে উঠতি প্রবণতা হিসাবে বিবেচিত হয় এবং ইএমএর নীচে নেমে যাওয়ার প্রবণতা হিসাবে বিবেচিত হয়। 9 চক্রের আরএসআই গতিশীলতা নির্ধারণের জন্য ব্যবহৃত হয়, আরএসআই 50 এর চেয়ে বেশি শক্তিশালী বলে মনে করা হয় এবং 50 এর চেয়ে কম শক্তিশালী বলে মনে করা হয়। একই সময়ে, কৌশলটি বিউমেন এবং বিউমেন গ্রাসকারী রূপগুলিকে প্রবেশের সংকেত হিসাবে ব্যবহার করে। যখন ইএমএ এবং আরএসআই গ্রাসকারী রূপের সংকেত মিলিত হয়, তখন কৌশলটি পজিশন খোলার জন্য ব্যবহৃত হয়।
স্টপ এবং স্টপ অবস্থানগুলিকে নিমজ্জিত আকৃতির সত্তার আকারের উপর ভিত্তি করে নির্ধারণ করা হয়। স্টপ অবস্থানটি নিমজ্জিত সত্তার দ্বিগুণ, এবং সর্বনিম্ন স্টপ প্রস্থটি প্রবেশের দামের 0.3% হিসাবে সেট করা হয়, যাতে স্টপ দূরত্ব খুব ছোট না হয় যা ঘন ঘন স্টপ হতে পারে। স্টপ অবস্থানটি স্টপ প্রস্থটি একটি পূর্বনির্ধারিত প্রবৃদ্ধি-ক্ষতি হারের সাথে গুণিত হয়, যা নিশ্চিত করে যে প্রবৃদ্ধি-ক্ষতি হ্রাস স্থির থাকে। এছাড়াও, কৌশলটি ট্রেন্ড ফিল্টারিংয়ের শর্ত হিসাবে MACD বিকল্প হিসাবে সরবরাহ করে, যখন MACD মেইন লাইনটি সিগন্যাল লাইনের উপরে মল্টিহেড ট্রেন্ডকে শক্তিশালী বলে মনে করে, বিপরীতভাবে এটি বায়ুহেড ট্রেন্ডকে শক্তিশালী বলে মনে করে।
কৌশলগত সুবিধা
প্রবণতা অনুসরণঃ কৌশলটি প্রবণতা নির্ধারণের জন্য একাধিক সূচক ব্যবহার করে, যা প্রবণতার প্রাথমিক পর্যায়ে হস্তক্ষেপ করতে এবং প্রবণতা ক্যাপচার করতে সহায়তা করে।
ডায়নামিক স্টপ লস স্টপঃ ডুবে যাওয়া আকৃতির সত্তার আকার অনুযায়ী স্টপ লস স্টপের অবস্থান সামঞ্জস্য করুন, প্রবণতা শক্তিশালী হলে স্টপ স্পেস বাড়ান, প্রবণতা দুর্বল হলে স্টপ লস রেঞ্জ ছোট করুন, পজিশন নিয়ন্ত্রণে নমনীয় হন।
ব্যবহারকারীরা বিভিন্ন ব্যবহারকারীর চাহিদা অনুযায়ী ট্রেডিং দিকনির্দেশনা, ঝুঁকি পছন্দ ইত্যাদির মতো প্যারামিটারগুলি কাস্টমাইজ করতে পারে।
প্রবণতা ফিল্টার করার জন্য MACD বিকল্প প্রদান করে, যা প্রবণতার শক্তিকে আরও নিশ্চিত করে এবং প্রবেশাধিকারের হারকে উন্নত করে।
কৌশলগত ঝুঁকি
প্রবণতা বিচার ভুলঃ যদিও কৌশলটি একাধিক সূচক সমন্বিত বিচার ব্যবহার করে, তবে কিছু ক্ষেত্রে প্রবণতা বিচার ভুল হতে পারে, যার ফলে ক্ষতি হয়।
সংকীর্ণতাঃ যদি গ্রাসকারী আকৃতির সত্তা ছোট হয়, তবে স্টপ-ডেড এবং স্টপ-স্টপ দূরত্ব খুব কাছাকাছি হবে, যার ফলে লাভ-ক্ষতির অনুপাত খারাপ হবে, যা ঝড়ের পরিস্থিতিতে বেশি সাধারণ।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশানঃ বিভিন্ন মান এবং বিভিন্ন সময়কালের অধীনে, সর্বোত্তম প্যারামিটারগুলি ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হতে পারে, যার জন্য ব্যবহারকারীদের ক্রমাগত ডিবাগিং এবং অপ্টিমাইজেশান প্রয়োজন।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
প্রবণতা নির্ধারণঃ প্রবণতা নির্ধারণের সঠিকতা বাড়ানোর জন্য আরও প্রবণতা নিশ্চিতকরণ সরঞ্জাম যেমন ব্রিনব্যান্ড, গড় দিকনির্দেশক সূচক (ADX) প্রয়োগ করা যেতে পারে।
স্টপ-ড্রপ অপ্টিমাইজেশনঃ এটিআর এবং অন্যান্য ওঠানামা-সম্পর্কিত সূচকগুলি প্রবর্তন করা বিবেচনা করুন, স্টপ-ড্রপ দূরত্বকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন, খুব ছোট প্রস্থের ঝুঁকি হ্রাস করুন।
পজিশন ম্যানেজমেন্ট: প্রবণতা শক্তিশালী বা দুর্বল, অ্যাকাউন্টের মুনাফা ইত্যাদির উপর ভিত্তি করে পজিশন আকার পরিবর্তন করে, প্রবণতা শক্তিশালী এবং স্থিতিশীল মুনাফার সময় পজিশন বৃদ্ধি করে, ঘন ঘন লেনদেনের ব্যয় হ্রাস করে।
বহু-চক্র, বহু-প্রজাতি সমন্বয়ঃ ট্রেনের সংকেতগুলিকে ট্রেন-চক্র, ক্রস-প্রজাতি যাচাইকরণে প্রবণতা ধরে রাখার সম্ভাবনা বাড়ায় এবং একক বা চক্রের ঝুঁকিকে বিচ্ছিন্ন করে।
সারসংক্ষেপ
এই প্রবণতা অনুসরণ করে পরিবর্তনশীল পজিশন পজিশন গ্রিড কৌশলটি প্রবণতার পরিস্থিতিতে ভাল পারফরম্যান্স করে, একাধিক সূচকের মাধ্যমে প্রবণতার দিকনির্দেশ এবং শক্তির বিচার করে, গতিশীলভাবে স্টপ লস স্টপ এবং পজিশনগুলি সামঞ্জস্য করে, প্রবণতাকে আরও ভালভাবে ধরে রাখতে পারে, অতিরিক্ত লাভ অর্জন করতে পারে। তবে প্রবণতা অস্পষ্ট বা ঘন ঘন ওঠানামা চলাকালীন এই কৌশলটি সাধারণত কার্যকর হয়। অতএব, এই কৌশলটি ব্যবহার করার সময়, প্রবণতা জাতের বাছাইয়ের উপর জোর দেওয়া প্রয়োজন এবং প্যারামিটারগুলি পরিবর্তনের সাথে সামঞ্জস্য করা প্রয়োজন। এছাড়াও, প্রবণতা বিচার, স্টপ লস স্টপ, পজিশন ম্যানেজমেন্ট, বহুচক্রীয় বহু জাতের সমন্বয় ইত্যাদির ক্ষেত্রে আরও অপ্টিমাইজ করার জায়গা রয়েছে।
/*backtest
start: 2024-02-01 00:00:00
end: 2024-02-29 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © niosupetranmartinez
//@version=5
strategy("Trend Follower Scalping Strategy", overlay=true, process_orders_on_close = true)
// Inputs
emaLen = input(200, 'EMA Length')
rsiLen = input(9, 'RSI Length')
trendDirection = input.string("Both", 'Trend Direction', options=["Long Only", "Short Only", "Both"])
risk_reward_ratio = input(2, 'Risk Reward Ratio')
useMacdFilter = input.bool(true, "Use MACD Filter")
macdTimeframe = input("5", "MACD Timeframe")
// EMA and RSI
ema200 = ta.ema(close, emaLen)
customRsi = ta.rsi(close, rsiLen)
// MACD Filter
[macdLine, signalLine, _] = request.security(syminfo.tickerid, macdTimeframe, ta.macd(close, 12, 26, 9))
// Majority Body Candle Identification Function
isMajorityBodyCandle(candleOpen, candleClose, high, low) =>
bodySize = math.abs(candleClose - candleOpen)
fullSize = high - low
bodySize / fullSize > 0.6
// Engulfing Patterns
isBullishEngulfing = close > open and close[1] < open[1] and (close - open) > (open[1] - close[1]) and isMajorityBodyCandle(open, close, high, low)
isBearishEngulfing = close < open and close[1] > open[1] and (open - close) > (close[1] - open[1]) and isMajorityBodyCandle(open, close, high, low)
// Entry Conditions with MACD Filter
longCondition = close > ema200 and customRsi > 50 and isBullishEngulfing and (not useMacdFilter or macdLine > signalLine)
shortCondition = close < ema200 and customRsi < 50 and isBearishEngulfing and (not useMacdFilter or macdLine < signalLine)
// Trade Execution
var float stopLossPrice = na
var float entryPrice = na
// Long Entry
if (longCondition and (trendDirection == "Long Only" or trendDirection == "Both"))
entryPrice := close
engulfingBodySize = math.abs(close - open)
minimumStopLoss = entryPrice * 0.997
calculatedStopLoss = entryPrice - (engulfingBodySize * 2)
stopLossPrice := calculatedStopLoss < minimumStopLoss ? calculatedStopLoss : minimumStopLoss
risk = entryPrice - stopLossPrice
takeProfitPrice = entryPrice + (risk_reward_ratio * risk)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop = stopLossPrice, limit = takeProfitPrice)
// Short Entry
if (shortCondition and (trendDirection == "Short Only" or trendDirection == "Both"))
entryPrice := close
engulfingBodySize = math.abs(open - close)
minimumStopLoss = entryPrice * 1.003
calculatedStopLoss = entryPrice + (engulfingBodySize * 2)
stopLossPrice := calculatedStopLoss > minimumStopLoss ? calculatedStopLoss : minimumStopLoss
risk = stopLossPrice - entryPrice
takeProfitPrice = entryPrice - (risk_reward_ratio * risk)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Exit Short", "Short", stop = stopLossPrice, limit = takeProfitPrice)
// Plotting
plot(ema200, color=color.blue, linewidth=2, title="EMA 200")