ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটির নাম “মঙ্গলবার বিপরীতমুখী কৌশল ((সপ্তাহান্তে ফিল্টার করা)) “। এর মূল ধারণাটি হল গড়রেখা এবং অন্যান্য ফিল্টারিং শর্তের উপর ভিত্তি করে, শর্তযুক্ত সোমবারের ওপেনিং কেনা এবং বুধবারের ওপেনিং বিক্রি করা, মঙ্গলবারের বিপরীতমুখী পরিস্থিতি ক্যাপচার করার জন্য। এই কৌশলটি RSI, ATR ইত্যাদি সূচকগুলিকে ফিল্টার করে, মে মাসের মতো নির্দিষ্ট সময়কে বাদ দিয়ে, কৌশলটির সাফল্য এবং উপার্জনের ঝুঁকি অনুপাত বাড়ানোর জন্য।
কৌশল নীতি
- ট্রেন্ডের মূল্যায়নের জন্য ৩০ দিনের গড় লাইন ব্যবহার করা হয়। যদি বর্তমান ট্রেডিং দিনের শেষের মূল্য ৩০ দিনের গড় লাইনের নিচে থাকে, তাহলে ট্রেন্ডটি নিম্নমুখী বলে মনে করা হয়।
- 3 দিনের আরএসআই এবং 10 দিনের এটিআর ব্যবহার করে ফিল্টারিংয়ের শর্ত হিসাবে, যখন 3 দিনের আরএসআই 51 এর চেয়ে কম হয় এবং সমাপ্তির মূল্যের তুলনামূলক 10 দিনের এটিআর 95% এর চেয়ে কম হয়, তখন বাজারের আবেগকে হতাশাব্যঞ্জক বলে মনে করা হয়, তবে কোনও চরম পরিস্থিতি নেই, ক্রয়ের শর্তে উপযুক্ত।
- মে মাস বাদ দিয়ে, স্টক মার্কেট সাধারণত “মে মাসে বিক্রি করুন এবং চলে যান” এর প্রভাবের কারণে দুর্বল থাকে।
- উপরের শর্তগুলি একত্রিত করে, সোমবার সমস্ত ফিল্টারিং শর্ত পূরণ করে ক্রয় করুন এবং বুধবার খোলার সময় বিক্রয় করুন।
কৌশলগত সুবিধা
- মঙ্গলবারের বিপর্যয়কে মূল্যায়ন করার জন্য গড় এবং আবেগ সূচকগুলির সমন্বয় ব্যবহার করা হয়েছে।
- RSI এবং ATR এর দ্বৈত ফিল্টারিং দ্বারা, চরম পরিস্থিতিতে ট্রেডিং বাদ দিয়ে, কৌশলটির বিজয় হার এবং লাভের ঝুঁকি অনুপাত উন্নত করা হয়েছে।
- মে মাস বাদ দিয়ে, কৌশলগত পারফরম্যান্সের উন্নতি হয়েছে, যা সাধারণত খারাপ পারফরম্যান্সের সময়কে এড়িয়ে যায়।
- সোমবার কেনা এবং বুধবার বিক্রি, কম লেনদেনের হার এবং কম কমিশন খরচ।
কৌশলগত ঝুঁকি
- প্রবণতা শক্তিশালী হলে, বিপরীতমুখী হওয়া অস্পষ্ট হলে, কৌশলটি দুর্বল হয়।
- ফিক্সড ট্রেডিং টাইমস (এফটিটি) ট্রেডিংয়ের জন্য আরও ভাল ট্রেডিংয়ের সুযোগকে হারাতে পারে, যা কৌশলটির নমনীয়তা এবং মুনাফা অর্জনের সুযোগকে সীমাবদ্ধ করে।
- সূচকের উপর নির্ভর করে, বাজারের ব্যাপক পরিবর্তনের সময় সূচকটি ব্যর্থ হওয়ার ঝুঁকি।
- এই সিদ্ধান্ত ঐতিহাসিক অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে করা হয়েছে, যা ভবিষ্যতে একই রকম হবে না, সময়োপযোগীতার ঝুঁকি রয়েছে।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
- কৌশলগুলির স্থিতিশীলতা এবং অভিযোজনযোগ্যতা বাড়ানোর জন্য আরও কার্যকর ফিল্টারিং সূচক যেমন ট্র্যাফিক, ওঠানামা ইত্যাদি বিবেচনা করা যেতে পারে।
- প্যাকেজের মধ্যে ব্রেক-আপ নিশ্চিতকরণ এবং অন্যান্য শর্তাবলীর মতো ক্রয়-বিক্রয়ের সময়কে অনুকূলিতকরণ, কৌশলগত নমনীয়তা এবং উপার্জনের জন্য জায়গা বাড়ানো।
- ট্রেডিং চক্রের অপ্টিমাইজেশনের জন্য, প্রবণতাকে আরও ভালভাবে ধরার জন্য আরও দীর্ঘ সময় ধরে রাখা বিবেচনা করা যেতে পারে।
- বিভিন্ন বাজারের অবস্থার জন্য বিভিন্ন পরামিতি সেট করুন, কৌশলগুলির অভিযোজনযোগ্যতা বাড়ান।
- বাজারের চরম পরিস্থিতি মোকাবেলায় পজিশন ম্যানেজমেন্ট এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ মডিউল যোগ করুন।
সারসংক্ষেপ
মঙ্গলবারের বিপরীতমুখী কৌশল ((সপ্তাহান্তে ফিল্টার করা) গড়, আরএসআই এবং এটিআর ইত্যাদি সূচকগুলির সমন্বয় দ্বারা বিচার করে, নির্দিষ্ট সময়ে বিক্রয়-বিক্রয় সূচকগুলি, মঙ্গলবারের বিপরীতমুখী পরিস্থিতি ক্যাপচার করার জন্য। কৌশলটি কম ব্যবসায়ের ফ্রিকোয়েন্সি, কম খরচ খরচ এবং সময়কালের ফিল্টার এবং সূচক ফিল্টার দ্বারা কৌশলটির বিজয় এবং ঝুঁকি-লাভের অনুপাতকে উন্নত করে। তবে, কৌশলটির কিছু সীমাবদ্ধতা এবং ঝুঁকি রয়েছে, যেমন প্রবণতা পরিস্থিতিতে দুর্বল পারফরম্যান্স এবং ক্রয়-বিক্রয় এবং পজিশন ধারণের সময়কাল স্থির। ভবিষ্যতে আরও ফিল্টারিং শর্তাবলী প্রবর্তন করে, সুযোগের সময়কে অনুকূলিতকরণ, গতিশীল সমন্বয় প্যারামিটার, পজিশনাল ম্যানেজমেন্ট এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ ইত্যাদির মতো কৌশলগুলিকে অনুকূলিত করা এবং উন্নত করা যেতে পারে।
/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 2h
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/
// © muikol
//@version=5
strategy("Turnaround Tuesday", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.035)
// Inputs for MA period, filter_1, filter_2, month filter, and testing period
ma_period = input(30, title="Moving Average Period")
use_filter_1 = input(true, title="Use RSI Filter")
use_filter_2 = input(true, title="Use ATR Filter")
use_month_filter = input(true, title="Exclude May")
start_date = input(defval=timestamp("2009-01-01 00:00:00"), title="Start Backtest")
end_date = input(defval=timestamp("2025-01-01 00:00:00"), title="End Backtest")
// Data calculations
MA_tt = ta.sma(close, ma_period)
atr10 = ta.atr(10)
rsi3 = ta.rsi(close, 3)
c_1 = close[1]
// Entry conditions
isMonday = dayofweek == dayofweek.monday
bear = close[1] < MA_tt[1]
filter_1 = use_filter_1 ? rsi3[1] < 51 : true
filter_2 = use_filter_2 ? c_1/atr10[1] < 95 : true
notMay = use_month_filter ? month != 5 : true
entryCondition = isMonday and bear and notMay and filter_1 and filter_2
// Date check
inTestPeriod = true
// Exit conditions
isWednesdayOpen = dayofweek == dayofweek.wednesday
// Entry and exit triggers
if entryCondition and inTestPeriod
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if isWednesdayOpen and strategy.position_size > 0 and inTestPeriod
strategy.close("Buy")
// Plot the moving average
plot(MA_tt, title="Moving Average", color=color.blue)