ChaoZhang
ওভারভিউ
স্বনির্ধারিত চলমান গড় ক্রস কৌশল একটি নমনীয় প্রবণতা ট্র্যাকিং ট্রেডিং সিস্টেম যা মূল্য এবং নির্বাচিত ধরণের চলমান গড়ের ক্রস ব্যবহার করে ট্রেডিংয়ের সুযোগগুলি সনাক্ত করতে পারে। এই কৌশলটি ব্যবসায়ীদের সহজ চলমান গড় (এসএমএ), সূচকীয় চলমান গড় (ইএমএ), সমতল চলমান গড় (এসএমএমএ / আরএমএ), ওজনের চলমান গড় (ডাব্লুএমএ) এবং ভলিউম ওজনের চলমান গড় (ভিডাব্লুএমএ) থেকে উপযুক্ত চলমান গড়ের ধরন চয়ন করতে দেয়। চলমান গড়ের ধরন এবং সময়কালের সাথে সামঞ্জস্য রেখে ব্যবসায়ীরা বিভিন্ন বাজার এবং ট্রেডিং স্টাইলের জন্য কৌশলটির কার্যকারিতা অনুকূল করতে পারে।
এই কৌশলটির মূল বিষয় হল দাম এবং নির্বাচিত চলমান গড়ের মধ্যে ক্রস-ডেটেকশন। যখন দাম নীচে থেকে চলমান গড়কে ভেঙে দেয়, তখন কৌশলটি একটি কেনার সংকেত দেয়; যখন দাম উপরে থেকে চলমান গড়কে ভেঙে দেয়, তখন কৌশলটি একটি বিক্রয় সংকেত দেয়। এই সহজ এবং কার্যকর পদ্ধতিটি কৌশলটিকে বাজারের প্রবণতা ক্যাপচার করতে সক্ষম করে, পাশাপাশি একটি পরিষ্কার প্রবেশ এবং প্রস্থান পয়েন্ট সরবরাহ করে।
কৌশলটিতে একটি তারিখের পরিসীমা সেট করার বৈশিষ্ট্যও রয়েছে যা ব্যবহারকারীকে নির্দিষ্ট historicalতিহাসিক সময়ের মধ্যে কৌশলটির কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে দেয়। কৌশলটির অপ্টিমাইজেশন এবং যাচাইয়ের জন্য এই বৈশিষ্ট্যটি অত্যন্ত মূল্যবান, যা ব্যবসায়ীদের বিভিন্ন বাজারের পরিস্থিতিতে কৌশলটির কার্যকারিতা বুঝতে সহায়তা করে।
কৌশল নীতি
চলমান গড় গণনাঃ কৌশলটি প্রথমে ব্যবহারকারীর দ্বারা নির্বাচিত চলমান গড়ের ধরণ এবং সময়কালের উপর ভিত্তি করে চলমান গড় গণনা করে। সমর্থিত ধরণগুলির মধ্যে রয়েছে এসএমএ, ইএমএ, এসএমএমএ, আরএমএ, ডাব্লুএমএ এবং ভিডাব্লুএমএ। প্রতিটি ধরণের নির্দিষ্ট গণনা পদ্ধতি রয়েছে, যেমন ইএমএ সাম্প্রতিক ডেটাকে আরও বেশি ওজন দেয়।
ক্রস টেস্টিংঃ কৌশলটি ta.crossover () এবং ta.crossunder () ফাংশন ব্যবহার করে ক্রসওভার এবং মুভিং এভারেজের মধ্যে ক্রসওভার সনাক্ত করতে। যখন ক্রসওভারটি নীচে থেকে মুভিং এভারেজটি ভেঙে দেয়, তখন ta.crossover () সত্যিকারের মান ফেরত দেয়, একটি কেনার সংকেত দেয়; যখন ক্রসওভারটি উপরে থেকে মুভিং এভারেজটি ভেঙে দেয়, তখন ta.crossunder () সত্যিকারের মান ফেরত দেয়, একটি বিক্রয় সংকেত দেয়।
অবস্থান ব্যবস্থাপনাঃ কৌশলটি বর্তমান লেনদেনের অবস্থা ট্র্যাক করার জন্য position নামক একটি পরিবর্তনশীল ব্যবহার করে। যখন একটি ক্রয় সংকেত সনাক্ত করা হয়, তখন অবস্থানটি 1 হিসাবে সেট করা হয়; যখন একটি বিক্রয় সংকেত সনাক্ত করা হয়, তখন অবস্থানটি -1 হিসাবে সেট করা হয়।
লেনদেন সম্পাদনঃ পজিশন ভেরিয়েবলের মানের উপর ভিত্তি করে, কৌশলটি strategy.entry () ফাংশন ব্যবহার করে ক্রয়-বিক্রয় এবং strategy.close () ফাংশন ব্যবহার করে বিক্রয়-বিক্রয় করে। এটি নিশ্চিত করে যে কৌশলটি কেবলমাত্র উপযুক্ত সময়ে লেনদেন করে।
তারিখের পরিসীমা ফিল্টার করুনঃ কৌশলটি date () ফাংশন ব্যবহার করে তারিখের পরিসীমা ফিল্টার করে। কৌশলটি কেবলমাত্র নির্দিষ্ট তারিখের মধ্যে ট্রেডিং সিগন্যাল উত্পন্ন করে এবং লেনদেন সম্পাদন করে।
ছবির চিত্রঃ কৌশলটি চার্টগুলিতে নির্বাচিত চলমান গড় অঙ্কিত করে, প্লট () ফাংশন ব্যবহার করে। এটি ব্যবসায়ীদের জন্য একটি স্বজ্ঞাত ভিজ্যুয়াল রেফারেন্স সরবরাহ করে যা কৌশলটি কীভাবে কাজ করে তা বুঝতে সহায়তা করে।
কৌশলগত সুবিধা
নমনীয়তাঃ কৌশলটি বিভিন্ন ধরণের মুভিং এভারেজকে সমর্থন করে, যার মধ্যে রয়েছে এসএমএ, ইএমএ, এসএমএমএ, আরএমএ, ডাব্লুএমএ এবং ভিডাব্লুএমএ। এই নমনীয়তা ব্যবসায়ীদের বিভিন্ন বাজার পরিস্থিতি এবং ব্যক্তিগত পছন্দ অনুসারে সবচেয়ে উপযুক্ত মুভিং এভারেজ টাইপ চয়ন করতে দেয়।
কাস্টমাইজযোগ্যতা: ব্যবহারকারীরা মুভিং এভারেজের চক্রান্তকে অবাধে সামঞ্জস্য করতে পারে, যা কৌশলকে বিভিন্ন ট্রেডিং স্টাইল এবং বাজার চক্রের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে সক্ষম করে। স্বল্পমেয়াদী ব্যবসায়ীরা একটি সংক্ষিপ্ত চক্র বেছে নিতে পারে, এবং দীর্ঘমেয়াদী বিনিয়োগকারীরা একটি দীর্ঘ চক্র বেছে নিতে পারে।
ট্রেন্ড ট্র্যাকিং: চলমান গড়ের ক্রসকে সংকেত হিসাবে ব্যবহার করে, কৌশলটি কার্যকরভাবে বাজার প্রবণতা ক্যাপচার করতে সক্ষম হয়। এটি ট্রেডারদের প্রবণতার শুরুতে প্রবেশ করতে এবং প্রবণতা শেষ হওয়ার পরে বেরিয়ে আসতে সক্ষম করে।
স্পষ্ট সংকেত: কৌশলটি পরিষ্কার ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত সরবরাহ করে, যা বিষয়গত বিচারের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে। এটি বিশেষত নবীন ব্যবসায়ীদের জন্য সহায়ক, কারণ এটি একটি উদ্দেশ্যমূলক ট্রেডিং ফ্রেমওয়ার্ক সরবরাহ করে।
রিসেপশন ফাংশনঃ অন্তর্নির্মিত তারিখের পরিসীমা ফিল্টারিং ব্যবহারকারীদের নির্দিষ্ট ঐতিহাসিক সময়ের মধ্যে কৌশলগুলিকে পুনরাবৃত্তি করার অনুমতি দেয়। এটি কৌশল অপ্টিমাইজেশন এবং যাচাইয়ের জন্য অত্যন্ত মূল্যবান, যা ব্যবসায়ীদের বিভিন্ন বাজারের পরিস্থিতিতে কৌশলগুলি কীভাবে কাজ করে তা বুঝতে সহায়তা করে।
ভিডিওতে দেখা যায়ঃ কৌশলটি চার্টগুলিতে একটি চলমান গড় আঁকেন যা ব্যবসায়ীদের জন্য একটি স্বজ্ঞাত ভিজ্যুয়াল রেফারেন্স সরবরাহ করে। এটি কৌশলটি কীভাবে কাজ করে তা বোঝার জন্য সহায়তা করে এবং ম্যানুয়াল বিশ্লেষণে সহায়তা করতে পারে।
ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা: strategy.percent_of_equity ব্যবহার করে লেনদেনের আকার সেট করে কৌশলটি কিছুটা ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা করে। এটি নিশ্চিত করে যে প্রতিটি লেনদেনের জন্য অ্যাকাউন্টের মানের একটি নির্দিষ্ট শতাংশ ব্যবহার করা হয়, যা ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণে সহায়তা করে।
কৌশলগত ঝুঁকি
- পিছিয়ে পড়া: একটি পিছিয়ে পড়া সূচক হিসাবে, চলমান গড়গুলি বাজারের দ্রুত পরিবর্তনগুলিকে সময়মতো ধরতে সক্ষম নাও হতে পারে। এর ফলে তীব্র ওঠানামা বাজারে প্রবেশ এবং প্রস্থান সংকেত বিলম্বিত হতে পারে, যা কৌশলটির কার্যকারিতা প্রভাবিত করে।
সমাধানঃ অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচক যেমন গতিশীলতা সূচক বা অস্থিরতার হার সূচকগুলির সাথে মিলিত হওয়ার বিষয়টি বিবেচনা করুন যাতে আরও সময়োচিত বাজার অন্তর্দৃষ্টি দেওয়া যায়।
- মার্কেটে ভুয়া সংকেত: ক্রস বা অস্থির বাজারে, দামগুলি ঘন ঘন চলমান গড়কে অতিক্রম করতে পারে, যার ফলে প্রচুর পরিমাণে মিথ্যা সংকেত এবং অপ্রয়োজনীয় লেনদেন হয়। এটি লেনদেনের ব্যয় বাড়িয়ে তুলতে পারে এবং কৌশলটির সামগ্রিক লাভ হ্রাস করতে পারে।
সমাধানঃ ভুয়া সংকেতের প্রভাব কমাতে ফিল্টারগুলি যেমন লেনদেনের পরিমাণ নিশ্চিতকরণ বা মূল্যের ওঠানামা হ্রাস করা।
- একক সূচক নির্ভরতাঃ এই কৌশলটি মূলত চলমান গড়ের উপর নির্ভর করে এবং বাজারে প্রভাব ফেলতে পারে এমন অন্যান্য বিষয়গুলিকে উপেক্ষা করে। এই একক নির্ভরতা কিছু বাজারের অবস্থার অধীনে দুর্বল পারফরম্যান্সের কারণ হতে পারে।
সমাধানঃ অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচক বা মৌলিক বিশ্লেষণের সাথে একীভূত করার কথা ভাবুন, যাতে একটি বিস্তৃত বাজার দৃষ্টিভঙ্গি দেওয়া যায়।
- প্যারামিটার সংবেদনশীলতাঃ কৌশলটির কার্যকারিতা চয়ন করা চলমান গড়ের ধরন এবং সময়কালের উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল। বিভিন্ন প্যারামিটার সেটিংগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন ফলাফলের দিকে পরিচালিত করতে পারে, যা ওভারফিট হওয়ার ঝুঁকি বাড়ায়।
সমাধানঃ বিভিন্ন বাজারের অবস্থার মধ্যে ভাল পারফরম্যান্সের জন্য একটি প্যারামিটার সেট খুঁজে বের করার জন্য ব্যাপক প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন এবং স্থায়িত্ব পরীক্ষা করা।
- “আমি মনে করি, এটা একটা বড় সমস্যা। বর্তমান কৌশলটিতে কোন সুস্পষ্ট স্টপ লস মেকানিজম নেই, যা বাজারের বিপর্যয়ের সময় বড় ক্ষতির কারণ হতে পারে।
সমাধানঃ সম্ভাব্য ক্ষতি কমানোর জন্য স্টপ লস কৌশল যেমন ফিক্সড স্টপ, ট্র্যাকড স্টপ বা ওভাররাইড স্টপ প্রয়োগ করুন।
- ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সিঃ নির্বাচিত মুভিং এভারেজ চক্রের উপর নির্ভর করে কৌশলটি খুব বেশি বা খুব কম ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরি করতে পারে। খুব বেশি ট্রেডিং খরচ বাড়িয়ে তুলতে পারে এবং খুব কম ট্রেডিং সুযোগ মিস করতে পারে।
সমাধানঃ লক্ষ্য বাজার এবং ট্রেডিং স্টাইলের জন্য উপযুক্ত একটি চলমান গড় চক্র নির্বাচন করুন এবং ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি সীমাবদ্ধতা প্রবর্তন বিবেচনা করুন।
- বাজার পরিস্থিতিতে পরিবর্তন: একটি কৌশল কিছু বাজার অবস্থার অধীনে ভাল কাজ করতে পারে, কিন্তু অন্য অবস্থার অধীনে খারাপ কাজ করতে পারে। বাজারের পরিবেশের পরিবর্তনগুলি কৌশলটির সামগ্রিক কার্যকারিতা প্রভাবিত করতে পারে।
সমাধানঃ নিয়মিত পর্যালোচনা করুন এবং কৌশলগুলিকে সামঞ্জস্য করুন, বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে স্ব-অনুকূলিতকরণ প্যারামিটার বা মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করুন।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
- মাল্টি টাইম ফ্রেম বিশ্লেষণঃ মাল্টিপল টাইম ফ্রেম বিশ্লেষণের প্রবর্তন একটি বিস্তৃত বাজার দৃষ্টিভঙ্গি সরবরাহ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি দীর্ঘ সময়ের ফ্রেমে সামগ্রিক প্রবণতা দিক নির্ধারণের জন্য একটি চলমান গড় ব্যবহার করা যেতে পারে, তারপরে একটি সংক্ষিপ্ত সময়ের ফ্রেমে নির্দিষ্ট প্রবেশের পয়েন্টগুলি সন্ধান করা যেতে পারে। এটি মিথ্যা সংকেত হ্রাস করতে পারে এবং ব্যবসায়ের নির্ভুলতা বাড়িয়ে তুলতে পারে।
বাস্তবায়ন পদ্ধতিঃ security() ফাংশন ব্যবহার করে বিভিন্ন টাইম ফ্রেমের তথ্য সংগ্রহ করা হয় এবং এই তথ্যকে কৌশলগত যুক্তিতে একত্রিত করা হয়।
- ডায়নামিক প্যারামিটার পরিবর্তনঃ চলমান গড়ের চক্রের গতিশীল সমন্বয় করার প্রক্রিয়াটি বাস্তবায়ন করুন, যাতে কৌশলগুলি বিভিন্ন বাজার অবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, চলমান গড়ের চক্রটি বাজারের ওঠানামা অনুসারে সামঞ্জস্য করা যেতে পারে, উচ্চ ওঠানামা চলাকালীন একটি সংক্ষিপ্ত চক্র এবং নিম্ন ওঠানামা চলাকালীন একটি দীর্ঘ চক্র ব্যবহার করা যেতে পারে।
বাস্তবায়ন পদ্ধতিঃ অস্থিরতার একটি সূচক (যেমন ATR) ব্যবহার করে গতিশীলভাবে চলমান গড়ের সময়কাল গণনা করা হয়।
- লেনদেনের পরিমাণঃ ট্রেডিং ভলিউম বিশ্লেষণের প্রবর্তন সংকেতের নির্ভরযোগ্যতা বাড়িয়ে তুলতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, মুভিং এভারেজের দামের ব্রেকডাউনগুলিকে ব্রেকডাউনের কার্যকারিতা নিশ্চিত করার জন্য গড়ের চেয়ে বেশি পরিমাণে লেনদেনের সাথে যেতে বলা যেতে পারে।
বাস্তবায়ন পদ্ধতিঃ লেনদেনের পরিমাণের একটি চলমান গড় গণনা করুন এবং এটিকে অতিরিক্ত সংকেত নিশ্চিতকরণের শর্ত হিসাবে ব্যবহার করুন।
- স্টপ লস এবং লাভের লক্ষ্যমাত্রাঃ একটি গতিশীল স্টপ-অফ-রেভিনিউ টার্গেট মেকানিজম বাস্তবায়ন কৌশলটির ঝুঁকি-ফেরতের অনুপাতকে উন্নত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এটিআর (অভারেজ ট্রু রেঞ্জ) ব্যবহার করে স্টপ-অফ-রেভিনিউ সেট করা যেতে পারে এবং বাজারের ওঠানামা অনুযায়ী লাভের লক্ষ্যমাত্রা সামঞ্জস্য করা যেতে পারে।
বাস্তবায়ন পদ্ধতিঃ স্ট্র্যাটেজি.এক্সিট () ফাংশন ব্যবহার করে স্টপ লস এবং লাভের লক্ষ্য নির্ধারণ করুন এবং এটিআর গতিশীলতার সাথে এই মানগুলি সামঞ্জস্য করুন।
- প্রবণতার তীব্রতা ফিল্টার করুনঃ ট্রেন্ডের শক্তির একটি সূচক যেমন ADX (অভারেজ ডাইরেকশনাল ইনডেক্স) প্রবর্তন করা একটি কৌশলকে শক্তিশালী প্রবণতা বাজারে আরও ভালভাবে কাজ করতে সহায়তা করতে পারে। ট্রেডিং কেবলমাত্র যখন প্রবণতা যথেষ্ট শক্তিশালী হয় তখনই করা হয়, যা অস্থির বাজারে মিথ্যা সংকেত হ্রাস করতে পারে।
বাস্তবায়ন পদ্ধতিঃ ADX সূচক গণনা করুন এবং এটিকে অতিরিক্ত লেনদেনের শর্ত হিসাবে ব্যবহার করুন।
- মাল্টিমিডিয়েটর সমন্বয়ঃ অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচক যেমন RSI ((আপেক্ষিকভাবে দুর্বল সূচক) বা MACD ((চলমান গড় সমান্তরাল বিচ্ছিন্নতা) এর সাথে মিলিত হয়ে, এটি আরও বিস্তৃত বাজার বিশ্লেষণ সরবরাহ করতে পারে। এটি চলমান গড়ের ক্রস সংকেতগুলি নিশ্চিত করতে এবং ব্যবসায়ের নির্ভুলতা বাড়াতে সহায়তা করতে পারে।
বাস্তবায়ন পদ্ধতিঃ অতিরিক্ত প্রযুক্তিগত সূচক গণনা করা এবং তাদের ট্রেডিং লজিকের সাথে একীভূত করা।
- মার্কেট রিজিম টেস্টঃ মার্কেট রেজিম (যেমন ট্রেন্ডিং মার্কেট, স্ট্রাইকিং মার্কেট, হাই ওভারল্যাপিং মার্কেট ইত্যাদি) সনাক্তকরণ প্রক্রিয়া বাস্তবায়ন করুন এবং বিভিন্ন মার্কেট রেজিমের সাথে সামঞ্জস্য রেখে কৌশলগত প্যারামিটার বা ট্রেডিং লজিককে সামঞ্জস্য করুন। এটি কৌশলগুলিকে বিভিন্ন বাজারের পরিবেশের সাথে আরও ভালভাবে মানিয়ে নিতে পারে।
বাস্তবায়ন পদ্ধতিঃ পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি বা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে বাজারের শাসনকে সনাক্ত করুন এবং তার উপর ভিত্তি করে কৌশলগত প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করুন।
- ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা অপ্টিমাইজেশান: ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার উন্নতি করা, যেমন গতিশীল পজিশন স্কেলিং। অ্যাকাউন্টের নিট মূল্য, বর্তমান বাজার অস্থিরতা বা সাম্প্রতিক লেনদেনের পারফরম্যান্সের উপর ভিত্তি করে প্রতিটি লেনদেনের জন্য তহবিলের অনুপাতটি সামঞ্জস্য করা যেতে পারে।
বাস্তবায়ন পদ্ধতিঃ কাস্টম ফাংশন ব্যবহার করে প্রতিটি লেনদেনের জন্য তহবিলের অনুপাত গণনা করুন এবং এটি strategy.entry () ফাংশনে পাঠান।
সারসংক্ষেপ
স্বনির্ধারিত চলমান গড় ক্রস কৌশলটি একটি নমনীয় এবং কাস্টমাইজযোগ্য প্রবণতা ট্র্যাকিং সিস্টেম যা বিভিন্ন বাজার এবং ট্রেডিং শৈলীর জন্য উপযুক্ত। এর মূল সুবিধা হল এর সরলতা এবং অভিযোজনযোগ্যতা, যা ব্যবসায়ীদের বিভিন্ন চলমান গড় প্রকারের এবং সময়কালের নির্বাচন করে কৌশলটির কার্যকারিতা অনুকূল করতে দেয়। কৌশলটি স্পষ্ট প্রবেশ এবং প্রস্থান সংকেত সরবরাহ করে, যা স্বেচ্ছাসেবী বিচারের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে, যা নবীন এবং অভিজ্ঞ ব্যবসায়ীদের উভয়ের জন্যই আকর্ষণীয়।
যাইহোক, সমস্ত ট্রেডিং কৌশলগুলির মতো, এটি কিছু ঝুঁকি এবং সীমাবদ্ধতার মুখোমুখি। প্রধান চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে রয়েছে চলমান গড়ের অন্তর্নিহিত পিছিয়ে পড়া, অস্থির বাজারে সম্ভাব্য মিথ্যা সংকেত এবং একক সূচকের উপর নির্ভরশীলতা। এই চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করার জন্য, আমরা একাধিক টাইম ফ্রেম বিশ্লেষণ, গতিশীল প্যারামিটার সমন্বয়, ট্রেড ভলিউম নিশ্চিতকরণ, উন্নত ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ব্যবস্থা ইত্যাদি সহ বেশ কয়েকটি অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা দিয়েছি।
এই অপ্টিমাইজেশানগুলি বাস্তবায়নের মাধ্যমে, ব্যবসায়ীরা কৌশলগুলির স্থিতিশীলতা এবং অভিযোজনশীলতা উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়িয়ে তুলতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একাধিক সময়সীমার বিশ্লেষণের প্রবর্তনটি একটি বিস্তৃত বাজার দৃষ্টিভঙ্গি সরবরাহ করতে পারে এবং মিথ্যা সংকেত হ্রাস করতে পারে; গতিশীল প্যারামিটার সমন্বয় কৌশলগুলিকে বিভিন্ন বাজার অবস্থার সাথে আরও ভালভাবে অভিযোজিত করতে পারে; এবং উন্নত ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ব্যবস্থা কৌশলগুলির ঝুঁকি-ফেরতের বৈশিষ্ট্যগুলিকে অনুকূলিত করতে পারে।
সামগ্রিকভাবে, স্বনির্ধারিত মুভিং এভারেজ ক্রসিং কৌশলগুলি ব্যবসায়ীদের জন্য একটি শক্ত ভিত্তি সরবরাহ করে, যা ব্যক্তিগত চাহিদা এবং বাজারের পরিবেশের উপর ভিত্তি করে আরও কাস্টমাইজ এবং অনুকূলিতকরণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ, মূল্যায়ন এবং উন্নতির মাধ্যমে, ব্যবসায়ীরা একটি স্থিতিশীল এবং নমনীয় ট্রেডিং সিস্টেম তৈরি করতে পারে যা বিভিন্ন বাজারের পরিস্থিতিতে প্রতিযোগিতামূলক থাকতে পারে।
/*backtest
start: 2023-07-23 00:00:00
end: 2024-07-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("MA Cross Over Strategy", overlay=true, initial_capital=10000, process_orders_on_close=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// 参数：EMA的周期
ema_length = input.int(120, title="MA Length")
typeMA = input(title = "Method", defval = "SMA", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="Smoothing")
ma(source, length, type) =>
switch type
"SMA" => ta.sma(source, length)
"EMA" => ta.ema(source, length)
"SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
"WMA" => ta.wma(source, length)
"VWMA" => ta.vwma(source, length)
// 计算EMA
ma_value = ma(close, ema_length, typeMA)
// === INPUT BACKTEST RANGE ===
// i_from = input.time(defval = timestamp("01 Jan 2020 00:00 +0000"), title = "From")
// i_thru = input.time(defval = timestamp("01 Aug 2024 00:00 +0000"), title = "Thru")
// === INPUT SHOW PLOT ===
i_show = input (defval = true, title = "Show Date Range")
// === FUNCTION EXAMPLE ===
date() => true
// 生成交易信号
var int position = na
cv = ta.crossover(close, ma_value)
cu = ta.crossunder(close, ma_value)
if date() and cv
position := 1
else if date() and cu
position := -1
// 显示MA
plot(ma_value, title='MA', color=color.blue, linewidth=2)
// 策略实现
if (position == 1)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (position == -1)
strategy.close("Buy")