ChaoZhang
1
ফোকাস
1617
অনুসারী
ওভারভিউ
এই কৌশলটি গড় মানের প্রত্যাবর্তনের নীতির উপর ভিত্তি করে, যখন দাম চলমান গড় থেকে বিচ্যুত হয় তখন ব্যবসায়ের সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ব্যবহার করা হয়। যখন দাম উর্ধ্বমুখী হয় তখন এটি খালি হয়, যখন এটি নীচে থাকে তখন এটি বেশি হয়, এবং যখন দাম চলমান গড়ের দিকে ফিরে যায় তখন এটি সমতল হয়। এই কৌশলটির মূলটি হল এই ধারণাটি যে দাম সর্বদা গড় মানের স্তরে ফিরে আসবে।
কৌশল নীতি
- একটি নির্দিষ্ট সময়ের জন্য একটি সরল চলমান গড় গণনা করুন (ডিফল্ট 20) (এসএমএ) দামের গড় স্তর হিসাবে।
- দামের স্ট্যান্ডার্ড ডিভার্জেন্স গণনা করুন (ডিইভি) এবং এর উপর ভিত্তি করে একটি উপরের এবং নীচের কক্ষপথ তৈরি করুন। উপরের কক্ষপথটি হল এসএমএ প্লাস স্ট্যান্ডার্ড ডিভার্জেন্সের গুণিতক (ডিফল্ট 1.5) এবং নীচের কক্ষপথটি হল এসএমএ বিয়োগ স্ট্যান্ডার্ড ডিভার্জেন্সের গুণিতক।
- যখন দাম উর্ধ্বমুখী হয় তখন খালি করে, এবং যখন দাম নিম্নমুখী হয় তখন বেশি করে।
- যখন দাম বেশি হয় তখন এটি SMA এর নিচে যায়, এবং যখন দাম কম হয় তখন এটি SMA এর উপরে যায়।
- চলমান গড়, উপরের এবং নীচের ট্র্যাক এবং ক্রয়-বিক্রয় সংকেতগুলি চার্টে চিহ্নিত করুন।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
- গড় মূল্যের প্রত্যাবর্তন কৌশলটি একটি পরিসংখ্যানগত নীতির উপর ভিত্তি করে যে দাম সর্বদা গড় মূল্যের প্রত্যাবর্তন করে, দীর্ঘমেয়াদে একটি নির্দিষ্ট লাভের সম্ভাবনা রয়েছে।
- উপরের এবং নীচের রেলের সেটআপগুলি কার্যকর ও পরিচালনার জন্য স্পষ্ট প্রবেশ এবং প্রস্থান পয়েন্ট সরবরাহ করে।
- কৌশলগত ধারণাগুলি সহজ, স্পষ্ট, সহজে বোঝা যায় এবং বাস্তবায়িত হয়।
- প্রজাতি এবং সময়কালের জন্য প্রযোজ্য যেখানে সুস্পষ্ট গড় মান রিটার্ন বৈশিষ্ট্য রয়েছে।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
- বাজারের প্রবণতা পরিবর্তিত হলে, দাম দীর্ঘমেয়াদে গড় থেকে বিচ্যুত হতে পারে এবং ফিরে আসে না, যার ফলে কৌশলটি ব্যর্থ হয়।
- স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়ালের গুণকটি ভুলভাবে সেট করা হয়েছে, যার ফলে ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি খুব বেশি বা খুব কম হয়, যা মুনাফা প্রভাবিত করে।
- এই ধরনের পরিস্থিতিতে, দামের প্রবল ওঠানামা হতে পারে, যার ফলে ঊর্ধ্বমুখী বা নিম্নমুখী ট্র্যাকের কার্যকারিতা হ্রাস পেতে পারে।
- এই কৌশলটি লাভজনক হতে পারে না যদি জাত বা চক্রের মধ্যে গড় মানের প্রত্যাবর্তনের বৈশিষ্ট্য না থাকে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
- এসএমএ-র চক্র এবং স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়ালের গুণকের উপর অপ্টিমাইজেশান টেস্টিং, সর্বোত্তম প্যারামিটার খুঁজে বের করা।
- ট্রেডিংয়ে ট্রেডিংয়ের প্রবণতা নির্ধারণের জন্য ট্রেডিং সূচক ব্যবহার করুন এবং ট্রেডিংয়ের প্রবণতা স্পষ্ট হলে বিপরীত ট্রেডিং এড়িয়ে চলুন।
- স্ট্যান্ডার্ড ডিভেরিয়েন্টের বাইরে ATR-এর মতো ওঠানামা সূচক যুক্ত করে একটি গতিশীল কক্ষপথ তৈরি করুন।
- ট্রেডিং খরচ যেমন স্লাইড পয়েন্ট, ফি ইত্যাদি বিবেচনা করা হয় এবং রিটার্নের সত্যতা নিয়ন্ত্রণ করা হয়।
- বায়ু নিয়ন্ত্রণ মডিউল যোগ করা হয়েছে, যেমন স্টপ লস স্টপ, হোল্ডিং ম্যানেজমেন্ট ইত্যাদি।
সারসংক্ষেপ
গড় রিটার্ন কৌশল হল একটি পরিসংখ্যানগত নীতির উপর ভিত্তি করে একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল, যা মূল্যের গড় মূল্যের উপর ভিত্তি করে ট্রেডিং সিদ্ধান্ত গ্রহণ করে। এই কৌশলটির লজিকটি সহজ, কার্যকরভাবে কার্যকর করা হয়, তবে জাতের পছন্দ এবং প্যারামিটারগুলির অপ্টিমাইজেশনের দিকে নজর দেওয়া উচিত। বাস্তব প্রয়োগে, কৌশলটির স্থিতিশীলতা এবং লাভজনকতা বাড়ানোর জন্য প্রবণতা, লেনদেনের ব্যয় এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের মতো বিষয়গুলিও বিবেচনা করা প্রয়োজন। সংক্ষেপে, গড় রিটার্ন কৌশলটি একটি সাধারণ কৌশল যা পরিমাণগত ব্যবসায়ের ক্ষেত্রে গভীরভাবে অধ্যয়ন করার যোগ্য।
কৌশল সোর্স কোড
/*backtest
start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Mean Regression Strategy", overlay=true)
// Define the lookback period for the moving average
length = input.int(20, title="Moving Average Length")
mult = input.float(1.5, title="Standard Deviation Multiplier")
// Calculate the moving average and standard deviation
ma = ta.sma(close, length)
dev = mult * ta.stdev(close, length)
// Calculate upper and lower bands
upper_band = ma + dev
lower_band = ma - dev
// Plot the moving average and bands
plot(ma, color=color.blue, linewidth=2, title="Moving Average")
plot(upper_band, color=color.red, linewidth=2, title="Upper Band")
plot(lower_band, color=color.green, linewidth=2, title="Lower Band")
// Entry conditions
long_condition = ta.crossover(close, lower_band)
short_condition = ta.crossunder(close, upper_band)
// Exit conditions
exit_long_condition = ta.crossunder(close, ma)
exit_short_condition = ta.crossover(close, ma)
// Strategy orders
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (exit_long_condition)
strategy.close("Long")
if (exit_short_condition)
strategy.close("Short")
// Plot signals on the chart
plotshape(series=long_condition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, title="Buy Signal")
plotshape(series=short_condition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="Sell Signal")