মুভিং এভারেজ (SMA) ক্রসওভার লং-শর্ট স্ট্র্যাটেজি
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি একটি সরল চলমান গড় (এসএমএ) ক্রস উপর ভিত্তি করে একটি মাল্টি হেড / ফাঁকা কৌশল। এটি দুটি ভিন্ন পিরিয়ডের এসএমএ ব্যবহার করে ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে। যখন দ্রুত এসএমএ নীচের দিক থেকে ধীর এসএমএ অতিক্রম করে, তখন মাল্টি হেড সংকেত তৈরি করে; যখন দ্রুত এসএমএ নীচের দিক থেকে ধীর এসএমএ অতিক্রম করে, তখন ফাঁকা সংকেত তৈরি করে। এই কৌশলটি রিটার্নের ধারণাগুলি ব্যবহার করে এবং বর্তমান অ্যাকাউন্টের ভারসাম্য এবং ক্রমাগত লাভের উপর ভিত্তি করে পজিশন আকারের পরিবর্তনশীলতাকে সামঞ্জস্য করে। এটি অ্যাকাউন্টের ভারসাম্যকে সময়ের সাথে সাথে সাথে বৃদ্ধি করে, যার ফলে কৌশলটির লাভজনকতা বৃদ্ধি পায়।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটির মূল নীতি হল এসএমএ ক্রস-জেনারেট করার জন্য ট্রেডিং সিগন্যাল ব্যবহার করা। এসএমএ হল একটি ট্রেন্ড ট্র্যাকিং সূচক, যা গত কয়েক সময়ের মধ্যে ক্লোজিং মূল্যের গড় দ্বারা মূল্যের সামগ্রিক দিকনির্দেশনা নির্ধারণ করে। দুটি ভিন্ন পিরিয়ডের এসএমএ ব্যবহার করে, কৌশলটি বাজারের প্রবণতার পরিবর্তনগুলিকে ধরতে পারে। যখন একটি দ্রুত এসএমএ উপর একটি ধীর এসএমএ অতিক্রম করে, তখন এটি নির্দেশ করে যে একটি উচ্চতর প্রবণতা তৈরি হতে পারে, তাই কৌশলটি বহুবিধে প্রবেশ করে; বিপরীতভাবে, যখন একটি দ্রুত এসএমএ একটি ধীর এসএমএ অতিক্রম করে, তখন এটি নির্দেশ করে যে একটি নিম্নমুখী প্রবণতা তৈরি হতে পারে, তাই কৌশলটি শূন্যে প্রবেশ করে।
পজিশনের আকার পরিচালনা করার জন্য কৌশলটি পুনরাবৃত্তির ধারণাকে ব্যবহার করে। এটি বর্তমান অ্যাকাউন্টের ভারসাম্য এবং ক্রমবর্ধমান লাভের ভিত্তিতে পজিশনের আকার গণনা করে। এর অর্থ হ’ল অ্যাকাউন্টের ভারসাম্য বাড়ার সাথে সাথে কৌশলটি পজিশনের আকার বাড়ায়, যার ফলে লাভের সম্ভাবনা সর্বাধিক হয়। পজিশনের আকারকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করে, কৌশলটি অ্যাকাউন্টের বৃদ্ধির সুবিধাটি পুরোপুরি ব্যবহার করতে পারে।
কৌশলগত সুবিধা
সহজেই বোঝা যায়: এই কৌশলটি এসএমএ ক্রস-ভিত্তিক, এটি একটি সহজ এবং সহজেই বোঝা যায় এমন ট্রেন্ড ট্র্যাকিং কৌশল। এটি জটিল বাজার টাইমিং বা বিষয়গত বিচার প্রয়োজন হয় না, যা কৌশলটি বাস্তবায়ন এবং পরিচালনা করা সহজ করে তোলে।
ট্রেন্ড ট্র্যাকিংঃ এসএমএ ক্রস ব্যবহার করে, এই কৌশলটি কার্যকরভাবে বাজার প্রবণতা ক্যাপচার করতে সক্ষম। এটি মুনাফা সম্ভাব্যতা সর্বাধিকীকরণের জন্য একটি উত্থান প্রবণতা এবং একটি পতন প্রবণতা মধ্যে একটি খালি মাথা ট্রেডিং মধ্যে মাল্টিহেড ট্রেড করতে পারে।
ডায়নামিক পজিশন ম্যানেজমেন্টঃ কৌশলটি পজিশন আকার পরিচালনা করতে পুনরাবৃত্তিমূলক ধারণা গ্রহণ করে। অ্যাকাউন্টের ভারসাম্য এবং ক্রমবর্ধমান লাভের গতিশীলতার উপর ভিত্তি করে পজিশন আকারের পরিবর্তন করে, কৌশলটি অ্যাকাউন্টের বৃদ্ধির সুবিধা গ্রহণ করতে পারে এবং লাভজনকতা বাড়িয়ে তুলতে পারে।
অভিযোজনযোগ্যতাঃ এই কৌশলটি বিভিন্ন বাজার এবং সম্পদ শ্রেণীতে প্রয়োগ করা যেতে পারে যেমন স্টক, ফরেক্স, পণ্য ইত্যাদি। এর সরলতা এবং অভিযোজনযোগ্যতা এটিকে একটি সাধারণ ট্রেডিং কৌশল হিসাবে তৈরি করে।
কৌশলগত ঝুঁকি
বাজার ঝুঁকিঃ এই কৌশলটি বাজার প্রবণতার ধারাবাহিকতার উপর নির্ভর করে। বাজারের অস্থিরতা বা প্রবণতা বিপরীত হওয়ার ক্ষেত্রে কৌশলটি ক্ষতিগ্রস্থ হতে পারে। অপ্রত্যাশিত ঘটনা, অর্থনৈতিক তথ্য প্রকাশের মতো কারণগুলি বাজার প্রবণতার বিপর্যয় সৃষ্টি করতে পারে এবং কৌশলটির উপর প্রতিকূল প্রভাব ফেলতে পারে।
প্যারামিটার ঝুঁকিঃ কৌশলটির কার্যকারিতা এসএমএর সময়কালের নির্বাচনের উপর নির্ভর করে। বিভিন্ন সময়কালের সংমিশ্রণগুলি বিভিন্ন ফলাফলের দিকে পরিচালিত করতে পারে। ভুল প্যারামিটার নির্বাচন করা কৌশলটির দুর্বল কার্যকারিতা বা ব্যবসায়ের সুযোগগুলি মিস করতে পারে।
অত্যধিক লেনদেনঃ বাজারের অস্থিরতার সময়, প্রায়শই এসএমএ ক্রসগুলি অত্যধিক লেনদেনের কারণ হতে পারে, লেনদেনের ব্যয় এবং স্লাইডপয়েন্ট বৃদ্ধি করে, যার ফলে কৌশলটির সামগ্রিক কার্যকারিতা প্রভাবিত হয়।
পুনরুদ্ধারের ঝুঁকিঃ যদিও পুনরুদ্ধার কৌশলটির লাভজনকতা বাড়িয়ে তোলে, এটি ক্ষতির ঝুঁকিও বাড়িয়ে তোলে। ক্রমাগত ক্ষতির ক্ষেত্রে অ্যাকাউন্টের ভারসাম্য দ্রুত হ্রাস পেতে পারে, যা কৌশলটির পুনরুদ্ধারের ক্ষমতা সীমাবদ্ধ করে।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশানঃ এসএমএর চক্রের অপ্টিমাইজেশান, কৌশলটির কার্যকারিতা বাড়ানোর জন্য সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে পাওয়া। ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করে পুনরাবৃত্তি করা যেতে পারে এবং গ্রিড অনুসন্ধান বা জেনেটিক্যাল অ্যালগরিদমের মতো অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে সর্বোত্তম প্যারামিটারগুলি খুঁজে পাওয়া যায়।
ঝুঁকি ব্যবস্থাপনাঃ একক লেনদেনের ক্ষয়ক্ষতি সীমাবদ্ধ করতে এবং মুনাফা সুরক্ষার জন্য ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ব্যবস্থা যেমন স্টপ লস এবং স্টপ স্টপ প্রবর্তন করুন। বাজারের অস্থিরতার গতিশীলতার সাথে সামঞ্জস্য রেখে স্টপ লস এবং স্টপ স্টপ স্তরগুলিকে বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে সামঞ্জস্য করতে পারে।
প্রবণতা ফিল্টারিংঃ এসএমএ ক্রস ছাড়াও, অন্যান্য প্রবণতা নিশ্চিতকারী সূচক যেমন এমএসিডি বা এডিএক্স প্রবর্তন করুন, মিথ্যা সংকেতগুলি ফিল্টার করতে এবং সংকেতের গুণমান উন্নত করতে। কৌশলটির নির্ভরযোগ্যতা বাড়ানোর জন্য কেবলমাত্র একাধিক সূচক যখন একই সাথে প্রবণতা নিশ্চিত করে তখনই বাণিজ্য করা হয়।
পজিশন ম্যানেজমেন্ট অপ্টিমাইজেশানঃ পজিশন ম্যানেজমেন্ট নিয়ম যা লাভের কৌশলকে অনুকূল করে তোলে, যেমন ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা প্রবর্তন করা, একক লেনদেনের জন্য ঝুঁকি ফাঁক সীমাবদ্ধ করা। ক্যালি সূত্র বা স্থির ঝুঁকি শতাংশ ব্যবহার করে প্রতিটি লেনদেনের পজিশন আকার নির্ধারণের জন্য বিবেচনা করা যেতে পারে, যাতে ঝুঁকি এবং রিটার্নের ভারসাম্য বজায় থাকে।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি একটি এসএমএ-ভিত্তিক ক্রস-ট্রেন্ড ট্র্যাকিং কৌশল যা অবস্থান আকার পরিচালনা করার জন্য পুনরাবৃত্তিমূলক ধারণা গ্রহণ করে। এর সুবিধা হল এটি সহজ এবং সহজেই বোঝা যায়, প্রবণতা ট্র্যাকিং ক্ষমতা শক্তিশালী, গতিশীল অবস্থান পরিচালনা এবং অভিযোজনযোগ্য। তবে, এটি বাজার ঝুঁকি, প্যারামিটার ঝুঁকি, ওভারট্রেডিং এবং পুনরাবৃত্তির ঝুঁকির মতো চ্যালেঞ্জগুলির মুখোমুখি। কৌশলটি উন্নত করার জন্য, প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, ঝুঁকি পরিচালনার ব্যবস্থা, প্রবণতা ফিল্টারিং এবং পজিশন পরিচালনার নিয়মকে অনুকূলিতকরণের বিষয়টি বিবেচনা করা যেতে পারে। ক্রমাগত অপ্টিমাইজেশন এবং উন্নতির মাধ্যমে, কৌশলটি বাজারের বিভিন্ন অবস্থার অধীনে স্থিতিশীল পারফরম্যান্সের প্রত্যাশিত।
/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Umesh SMA Crossover Strategy", overlay=true)
// Input parameters
fast_length = input.int(9, title="Fast SMA Length")
slow_length = input.int(21, title="Slow SMA Length")
// Calculate SMAs
fast_sma = ta.sma(close, fast_length)
slow_sma = ta.sma(close, slow_length)
// Plot SMAs
plot(fast_sma, color=color.blue, title="Fast SMA")
plot(slow_sma, color=color.red, title="Slow SMA")
// Strategy logic
longCondition = ta.crossover(fast_sma, slow_sma)
shortCondition = ta.crossunder(fast_sma, slow_sma)
// Initialize cumulative profit with netprofit
var float cumulative_profit = na
if (na(cumulative_profit))
cumulative_profit := strategy.netprofit
// // Initialize starting balance
// var float starting_balance = na
// if (na(starting_balance))
// starting_balance := strategy.equity
// Initialize starting balance
var float starting_balance = na
if (na(starting_balance))
starting_balance := 100000.0 // Initial balance
// Calculate profit or gains
if (strategy.opentrades != 0)
cumulative_profit := strategy.netprofit + (strategy.equity - starting_balance)
// Calculate position size based on current balance and cumulative profit
//position_size = 100000
position_size = starting_balance + cumulative_profit
// Entry conditions
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty = position_size / close)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty = position_size / close)
// // Entry conditions
// if (longCondition)
// strategy.entry("Long", strategy.long, qty = 100000 / close)
// if (shortCondition)
// strategy.entry("Short", strategy.short, qty = 100000 / close)
// Plot strategy.equity
plot(strategy.equity, color=color.green, title="Cumulative Profit")
// Print cumulative profit value on chart
label.new(x = bar_index, y = strategy.equity, text = str.tostring(strategy.equity), style=label.style_label_down, color=color.new(color.green, 0), size=size.small)
// Plot cumulative profit
plot(cumulative_profit, color=color.green, title="Cumulative Profit")
// Print cumulative profit value on chart
label.new(x = bar_index, y = cumulative_profit, text = str.tostring(cumulative_profit), style=label.style_label_down, color=color.new(color.green, 0), size=size.small)
// Plot cumulative profit
plot(position_size, color=color.green, title="Cumulative Profit")
// Print cumulative profit value on chart
label.new(x = bar_index, y = position_size, text = str.tostring(position_size), style=label.style_label_down, color=color.new(color.green, 0), size=size.small)