ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি দুটি সূচক ব্যবহার করে, এটিআর (গড় বাস্তব তরঙ্গ) এবং ইএমএ (ইন্ডেক্সের চলমান গড়) বাজারের ওঠানামাকে সামঞ্জস্য করার জন্য গতিশীলভাবে স্টপ-অফ পয়েন্টের সমন্বয় করে। কৌশলটির মূল ধারণাটি হ’লঃ এটিআর সূচকটি বাজারের ওঠানামা পরিমাপ করতে এবং ওঠানামার আকারের উপর ভিত্তি করে স্টপ-অফ পয়েন্ট সেট করার জন্য ব্যবহার করা হয়। একই সাথে, ইএমএ সূচকটি ট্রেডিংয়ের দিকনির্দেশের জন্য ব্যবহার করা হয়, যখন দামটি ইএমএকে উত্তোলন করে তখন অনেকগুলি আদেশ খোলা হয় এবং যখন ইএমএকে নীচে ভেঙে যায় তখন খালি পয়েন্ট খোলা হয়। এই কৌশলটি বাজারের ওঠানামার পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে স্টপ-অফ পয়েন্টের স্বয়ংক্রিয় সমন্বয় করতে সক্ষম, গতিশীল ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের উদ্দেশ্যে।
কৌশল নীতি
- এটিআর সূচকটি গণনা করুন, যা বাজারের অস্থিরতার আকার পরিমাপ করে।
- ATR এর মান এবং ইনপুটের গুণিতক প্যারামিটারগুলির উপর ভিত্তি করে গতিশীল স্টপ লস পয়েন্ট গণনা করা হয়।
- ইএমএ সূচককে ফিল্টারিং শর্ত হিসাবে ব্যবহার করে, যখন দাম ইএমএকে অতিক্রম করে তখন অতিরিক্ত অর্ডার খুলুন এবং যখন এটি ইএমএকে অতিক্রম করে তখন খালি অর্ডার খুলুন।
- পজিশন ধরে রাখার সময়, দামের পরিবর্তন এবং গতিশীল স্টপ পয়েন্টের পরিবর্তনের উপর নির্ভর করে স্টপ পয়েন্টের অবস্থানটি নিয়মিতভাবে সামঞ্জস্য করুন।
- যখন দাম ডায়নামিক স্টপ লস পয়েন্ট স্পর্শ করে, তখন পজিশন খালি করে এবং বিপরীতভাবে পজিশন খোলার জন্য।
কৌশলগত সুবিধা
- স্বনির্ধারণযোগ্যতাঃ স্টপ-অফ-লস পয়েন্টের গতিশীল সমন্বয়ের মাধ্যমে, কৌশলটি বিভিন্ন বাজারের অবস্থার অধীনে অস্থিরতার পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করতে পারে।
- প্রবণতা ট্র্যাকিং ক্ষমতা শক্তিশালীঃ ইএমএ সূচকগুলি ব্যবসায়ের দিকনির্দেশনা নির্ধারণের জন্য ব্যবহৃত হয়, যা কার্যকরভাবে বাজারের প্রবণতা ক্যাপচার করতে পারে।
- প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্যযোগ্যঃ এটিআর এর চক্র এবং গুণিতক প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করে কৌশলটির ঝুঁকি এবং লাভের নমনীয়তা নিয়ন্ত্রণ করা যায়।
কৌশলগত ঝুঁকি
- প্যারামিটার সেটিংয়ের ঝুঁকিঃ এটিআর চক্র এবং গুণক প্যারামিটারগুলির সেটিংগুলি সরাসরি কৌশলটির কার্যকারিতা প্রভাবিত করে, প্যারামিটারগুলির ভুল সেটিংটি কৌশলটি ব্যর্থ হতে পারে।
- ঝড়ের ঝুঁকিঃ ঝড়ের মধ্যে, ঘন ঘন খোলা পজিশনগুলি বড় স্লাইড পয়েন্ট এবং প্রসেসিং ফি ক্ষতি হতে পারে।
- ট্রেন্ড রিভার্স ঝুঁকিঃ যখন বাজারের প্রবণতা পরিবর্তিত হয়, তখন কৌশলটি ক্রমাগত ক্ষতির সম্মুখীন হতে পারে।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
- প্রবণতা নির্ধারণের জন্য আরও প্রযুক্তিগত সূচক যেমন MACD, RSI ইত্যাদির প্রবর্তন করা।
- স্টপ স্টপ ক্ষতির পয়েন্ট গণনা করার জন্য অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি, যেমন চলমান স্টপ, গতিশীল অনুপাত স্টপ ইত্যাদি।
- প্যারামিটারগুলিকে অপ্টিমাইজ করা, সর্বোত্তম ATR চক্র এবং গুণক প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে বের করা, কৌশলটির স্থিতিশীলতা এবং লাভজনকতা বাড়ানো।
- পজিশন ম্যানেজমেন্ট মডিউল যোগ করুন, বাজারের ওঠানামা এবং অ্যাকাউন্টের ঝুঁকি স্তরের উপর ভিত্তি করে পজিশন আকার পরিবর্তন করুন।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি এটিআর এবং ইএমএ দুটি সূচক ব্যবহার করে, বাজারের অস্থিরতার পরিবর্তনের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণভাবে স্টপ স্টপ পয়েন্টের গতিশীল সমন্বয় করে এবং ইএমএ সূচক ব্যবহার করে ট্রেডিংয়ের দিকনির্দেশের জন্য। এই কৌশলটির শক্তিশালী স্ব-অনুকরণযোগ্যতা এবং প্রবণতা ট্র্যাকিং ক্ষমতা রয়েছে, তবে প্যারামিটার সেটিং, অস্থির বাজার এবং প্রবণতা পাল্টানোর সময় এটির কিছু ঝুঁকি থাকতে পারে। ভবিষ্যতে আরও প্রযুক্তিগত সূচক, অপ্টিমাইজড স্টপ লস অ্যালগরিদম, সূচক অপ্টিমাইজেশন এবং পজিশন ম্যানেজমেন্ট পদ্ধতি যুক্ত করে কৌশলটির কার্যকারিতা বাড়ানো যেতে পারে।
/*backtest
start: 2024-04-27 00:00:00
end: 2024-05-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy(title='UT MB&SS Bot', overlay=true)
// Inputs
a = input(1, title='Key Value. \'This changes the sensitivity\'')
c = input(10, title='ATR Period')
h = input(false, title='Signals from Heikin Ashi Candles')
stoploss = input(2.0, title='Stop Loss (ATR Multiples)')
xATR = ta.atr(c)
nLoss = a * xATR
src = h ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=barmerge.lookahead_off) : close
var xATR_trailing_stop = 0.0
iff_1 = src > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? src - nLoss : src + nLoss
iff_2 = src < nz(xATR_trailing_stop[1], 0) and src[1] < nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? math.min(nz(xATR_trailing_stop[1]), src + nLoss) : iff_1
xATR_trailing_stop := src > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) and src[1] > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? math.max(nz(xATR_trailing_stop[1]), src - nLoss) : iff_2
pos = 0
iff_3 = src[1] > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) and src < nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? -1 : nz(pos[1], 0)
pos := src[1] < nz(xATR_trailing_stop[1], 0) and src > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? 1 : iff_3
xcolor = pos == -1 ? color.red : pos == 1 ? color.green : color.blue
ema = ta.ema(src, 1)
above = ta.crossover(ema, xATR_trailing_stop)
below = ta.crossover(xATR_trailing_stop, ema)
buy = src > xATR_trailing_stop and above
sell = src < xATR_trailing_stop and below
barbuy = src > xATR_trailing_stop
barsell = src < xATR_trailing_stop
plotshape(buy, title='Buy', text='Buy', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
plotshape(sell, title='Sell', text='Sell', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
barcolor(barbuy ? color.green : na)
barcolor(barsell ? color.red : na)
stop_level = pos == 1 ? xATR_trailing_stop - stoploss * xATR : xATR_trailing_stop + stoploss * xATR
stop_level := math.max(stop_level, nz(stop_level[1]))
if pos == 1
strategy.exit('Exit Long', 'UT Long', stop=stop_level)
else if pos == -1
strategy.exit('Exit Short', 'UT Short', stop=stop_level)
if buy
strategy.entry("Enter Long", strategy.long)
else if sell
strategy.entry("Enter Short", strategy.short)