ChaoZhang
ওভারভিউ
ডাবল মুভিং এভারেজ ক্রসড স্ট্র্যাটেজি একটি সাধারণ পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল। এই কৌশলটি দুটি ভিন্ন পিরিয়ডের মুভিং এভারেজকে একটি ক্রয়-বিক্রয় সংকেত হিসাবে ব্যবহার করে, যখন স্বল্পমেয়াদী গড় দীর্ঘমেয়াদী গড় অতিক্রম করে তখন ক্রয় করে এবং যখন স্বল্পমেয়াদী গড় দীর্ঘমেয়াদী গড় অতিক্রম করে তখন বিক্রি করে। এই কৌশল কোডটি একাধিক সাধারণ মুভিং এভারেজ প্রকারের সমর্থন করে, যেমন সরল মুভিং এভারেজ (এসএমএ), সূচকীয় মুভিং এভারেজ (ইএমএ), দ্বি-সূচক মুভিং এভারেজ (ডিইএমএ), ত্রি-সূচক মুভিং এভারেজ (টিইএমএ), ওয়ারেজড মুভিং এভারেজ (ডাব্লুএমএ) এবং সমাপ্তি ওয়ারেজড মুভিং এভারেজ (ভিএমএ), এবং এটি স্বল্পমেয়াদী গড় এবং দীর্ঘমেয়াদী গড়ের সময়কালীন সময়কালীন সময়
কৌশল নীতি
এই কৌশলটির মূল নীতিটি হ’ল দুটি ভিন্ন পিরিয়ডের চলমান গড়ের প্রবণতা এবং পিছিয়ে থাকা বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে মূল্যের প্রবণতা ক্যাপচার করা। সাধারণভাবে, স্বল্পমেয়াদী গড় মূল্যের পরিবর্তনের জন্য আরও সংবেদনশীল, এবং দীর্ঘমেয়াদী গড়টি তুলনামূলকভাবে পিছিয়ে থাকে। যখন দামগুলি একটি উত্থান প্রবণতাতে থাকে, তখন স্বল্পমেয়াদী গড়টি দীর্ঘমেয়াদী গড়ের আগে উপরে চলে যায় এবং অবশেষে দীর্ঘমেয়াদী গড়কে অতিক্রম করে, একটি “গোল্ড ফর্ক” কেনার সংকেত তৈরি করে; বিপরীতভাবে, যখন দামগুলি একটি নেমে যাওয়ার প্রবণতাতে থাকে, তখন স্বল্পমেয়াদী গড়টি দীর্ঘমেয়াদী গড়ের আগে নীচে চলে যায় এবং অবশেষে দীর্ঘমেয়াদী গড়কে অতিক্রম করে, একটি “মৃত ফর্ক” বিক্রয় সংকেত তৈরি করে।
কৌশলগত সুবিধা
সহজেই ব্যবহারযোগ্যঃ ডাবল মুভিং এভারেজ ক্রসিং কৌশলটি একটি সহজ, সহজে বোঝা যায়, সহজেই বাস্তবায়িত পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল যা নতুন ব্যবসায়ীদের শেখার এবং ব্যবহারের জন্য উপযুক্ত।
প্রয়োগযোগ্যতাঃ এই কৌশলটি বিভিন্ন আর্থিক বাজার এবং ট্রেডিং সূচক যেমন স্টক, ফিউচার, ফরেক্স, ক্রিপ্টোকারেন্সি ইত্যাদির জন্য প্রয়োগ করা যেতে পারে।
প্যারামিটার নমনীয়তাঃ এই কৌশল কোডটি বিভিন্ন সাধারণ মুভিং এভারেজ প্রকার এবং মূল্যের প্রকারগুলিকে সমর্থন করে, ব্যবহারকারীরা বিভিন্ন বাজার পরিবেশ এবং ট্রেডিং শৈলীর সাথে খাপ খাইয়ে নিতে তাদের প্রয়োজন অনুসারে প্যারামিটারগুলিকে নমনীয়ভাবে সেট করতে পারেন।
প্রবণতা ট্র্যাকিংঃ দুটি ভিন্ন পিরিয়ডের গড় রেখার ক্রস সংকেত দিয়ে, এই কৌশলটি মূল মূল্যের প্রবণতাকে আরও ভালভাবে ধরতে পারে, যা বিপরীতমুখী ট্রেডিং এড়াতে সহায়তা করে।
কৌশলগত ঝুঁকি
পিছিয়ে পড়াঃ একটি চলমান গড় মূলত একটি প্রবণতা ট্র্যাকিং সূচক, একটি নির্দিষ্ট পিছিয়ে পড়া আছে যা সেরা প্রবেশ এবং প্রস্থান সময়গুলি মিস করতে পারে।
অস্থির বাজার ব্যর্থতা: অস্থির বাজার বা তির্যক সংকলন পরিস্থিতিতে, দামের উচ্চতর ওঠানামা, ঘন ঘন গড় লাইন ক্রস সংকেত, কৌশলটি ঘন ঘন লেনদেনের কারণ হতে পারে, যার ফলে উচ্চ লেনদেনের ব্যয় এবং তহবিলের ক্ষতি হয়।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের অসুবিধাঃ গড় লাইন চক্রের পছন্দ কৌশলগত কার্যকারিতার উপর ব্যাপক প্রভাব ফেলে, তবে সর্বোত্তম প্যারামিটারগুলি প্রায়শই বাজারের অবস্থার কারণে পরিবর্তিত হয়, এটি সর্বত্র সঠিক সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে পাওয়া কঠিন।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
প্রবণতা ফিল্টার প্রবর্তন করুনঃ সমান্তরাল ক্রস সিগন্যালের উপর ভিত্তি করে, অন্যান্য প্রবণতা সূচক যেমন MACD, ADX ইত্যাদির সাথে মিলিত হয়ে প্রবণতা ফিল্টার করা যেতে পারে, কেবলমাত্র যখন প্রবণতা স্পষ্ট হয় তখনই বাণিজ্য করা যায়, ঝড়ের বাজারে ঘন ঘন বাণিজ্য এড়ানো যায়।
স্টপ লস অপ্টিমাইজেশনঃ কৌশলটিতে যুক্তিসঙ্গত স্টপ লস লজিক যুক্ত করুন, যেমন চলমান স্টপ, ওভারল্যাপ স্টপ ইত্যাদি, একক ব্যবসায়ের ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করতে এবং কৌশলটির ঝুঁকি-লাভের অনুপাত বাড়াতে।
ডায়নামিক প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনঃ বিভিন্ন বাজার পরিস্থিতির জন্য, গড় লাইন চক্রের মতো প্যারামিটারগুলি নিয়মিত গতিশীলভাবে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে, যাতে কৌশলগুলি বাজারের পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে এবং স্থিতিশীলতা বাড়িয়ে তুলতে পারে।
মাল্টি ফ্যাক্টর সমন্বয়ঃ দ্বিগুণ চলমান গড় ক্রস সংকেতগুলি অন্যান্য কার্যকর পরিমাণগত কারণগুলির সাথে (যেমন গতি, মান, ট্র্যাফিক ভলিউম ইত্যাদি) সমন্বয় করে আরও স্থিতিশীল এবং কার্যকর মাল্টি ফ্যাক্টর কৌশল গঠন করে।
সারসংক্ষেপ
ডাবল মুভিং এভারেজ ক্রসিং কৌশলটি একটি সহজ ক্লাসিক ট্রেন্ড ট্র্যাকিং কৌশল যা দুটি পৃথক পিরিয়ডাল গড়ের ক্রস সিগন্যালের মাধ্যমে মূল্যের প্রবণতা ক্যাপচার করে, যা প্রবণতাযুক্ত বাজারের জন্য উপযুক্ত। তবে এই কৌশলটি পিছিয়ে পড়া এবং প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের মতো সমস্যা রয়েছে, যা কৌশলটির উপযুক্ততা এবং স্থিতিশীলতা বাড়ানোর জন্য অন্যান্য পদ্ধতি যেমন ট্রেন্ড ফিল্টারিং, গতিশীল প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, মাল্টি-ফ্যাক্টর সমন্বয় ইত্যাদির সাথে সংযুক্ত করে অপ্টিমাইজেশন এবং উন্নতি করা প্রয়োজন। সামগ্রিকভাবে, ডাবল মুভিং এভারেজ ক্রসিং কৌশলটি পরিমাণগত ব্যবসায়ের অন্যতম ভিত্তি কৌশল হিসাবে কাজ করতে পারে এবং এটি প্রচুর অনুরাগীদের শেখার এবং গবেষণার জন্য মূল্যবান।
/*backtest
start: 2023-05-08 00:00:00
end: 2024-05-13 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © SustainableInvestment
//@version=5
strategy("Moving average strategy (이동평균선 전략)", overlay=true)
// === INPUTS ===
basisType = input.string(defval = "EMA", title = "MA Type: SMA, EMA, DEMA, TEMA, WMA, VWMA ",options=["SMA", "EMA", "DEMA", "TEMA", "WMA", "VWMA"])
shortLen = input.int(defval = 1, title = "Short MA Period", minval = 1)
longLen = input.int(defval = 20, title = "Long MA Period", minval = 1)
price = input.string(defval = "Typical", title = "Price Type : Close, High, Open, Low, Typical, Center ",options=["Close", "High", "Open", "Low", "Typical", "Center"])
// === BASE FUNCTIONS ===
// 가격 종류 설정
priceType(price) =>
Typical = (high+low+close)/3
Center = (high+low) / 2
price=="High"?high : price=="Low"?low : price=="Open"?open : price=="Typical"?Typical : price=="Center"?Center : close
// 이동평균선 종류 설정
variant(type, src, len) =>
v1 = ta.sma(src, len) // Simple
v2 = ta.ema(src, len) // Exponential
v3 = 2 * v2 - ta.ema(v2, len) // Double Exponential
v4 = 3 * (v2 - ta.ema(v2, len)) + ta.ema(ta.ema(v2, len), len) // Triple Exponential
v5 = ta.wma(src, len) // Weighted
v6 = ta.vwma(src, len) // Volume Weighted
type=="EMA"?v2 : type=="DEMA"?v3 : type=="TEMA"?v4 : type=="WMA"?v5 : type=="VWMA"?v6 : v1
longCondition = ta.crossover(variant(basisType, priceType(price), shortLen), variant(basisType, priceType(price), longLen))
if (longCondition)
strategy.entry("Long Entry", strategy.long)
exitCondition = ta.crossunder(variant(basisType, priceType(price), shortLen), variant(basisType, priceType(price), longLen))
if (exitCondition)
strategy.close("Long Entry","Long Exit")