ChaoZhang
ওভারভিউ
এই ট্রেডিং কৌশলটি একটি স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়াল ব্রেকডাউনের উপর ভিত্তি করে একটি সিস্টেম যা সম্ভাব্য ক্রয়ের সুযোগগুলি সনাক্ত করার জন্য দামের সাথে চলমান গড়ের সম্পর্ক এবং স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়াল ব্যবহার করে। এই কৌশলটি মূলত ক্রয়ের সংকেতগুলিতে মনোনিবেশ করে যখন দামগুলি ট্র্যাক থেকে বেরিয়ে যায় এবং স্টপ এবং স্টপ লস সেট করে ঝুঁকি পরিচালনা করে। কৌশলটির মূল ধারণাটি হ’ল দামের অস্বাভাবিক ওঠানামা হওয়ার সময় ট্রেড করা এবং চলমান গড় এবং স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়ালের মাধ্যমে সম্ভাব্য মিথ্যা সংকেতগুলি ফিল্টার করা।
কৌশল নীতি
চলমান গড় গণনা করুন (এমএ): সরল চলমান গড় (এসএমএ) ব্যবহার করে নির্দিষ্ট সময়ের গড় গণনা করুন।
স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়ালঃ একই পিরিয়ডের উপর ভিত্তি করে মূল্য গণনা করা স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়াল।
ট্র্যাকে উঠুন এবং নামুনঃ
- উপরের রেল = MA + (স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়াল * গুণিতক)
- নিচের ট্র্যাক = MA - (স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়াল * গুণিতক)
ক্রয় সংকেত তৈরি করা: যখন দাম নীচের থেকে নিম্নগামী হয় তখন ক্রয় সংকেত ট্রিগার করা হয়।
ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা:
- সেট স্টপ মূল্যঃ প্রবেশ মূল্য * (1 + স্টপ শতাংশ)
- স্টপ লস সেট করুনঃ প্রবেশ মূল্য * (1 - স্টপ লস শতাংশ)
পুনরাবৃত্তি সময়সীমাঃ কৌশলটি ব্যবহারকারীকে নির্দিষ্ট পুনরাবৃত্তি শুরু এবং শেষ সময় নির্ধারণ করতে দেয়, কেবলমাত্র নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে লেনদেন সম্পাদন করে।
কৌশলগত সুবিধা
স্বনির্ধারিততাঃ স্ট্যান্ডার্ড ডিভার্জেন্স ব্যবহার করে, কৌশলগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বাজারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে ট্রেডিং বিভাগগুলিকে সামঞ্জস্য করতে সক্ষম হয়, যা বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে খাপ খায়।
রিস্ক কন্ট্রোল উন্নতঃ ইন্টিগ্রেটেড স্টপ এবং স্টপ লস ম্যানেজমেন্ট, প্রতিটি লেনদেনের ঝুঁকি কার্যকরভাবে নিয়ন্ত্রণ করে।
উচ্চতর নমনীয়তাঃ ব্যবহারকারীকে বিভিন্ন বাজার এবং ব্যক্তিগত ঝুঁকি পছন্দ অনুসারে কাস্টমাইজ করার জন্য স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়াল চক্র, গুণক, স্টপ লস অনুপাত ইত্যাদির মতো একাধিক পরামিতি কাস্টমাইজ করার অনুমতি দেয়।
কল্পনা করা ভালঃ কৌশলটি চার্টগুলিতে চলমান গড়, উত্থান-পতন এবং ক্রয় সংকেতগুলি সহজেই বুঝতে এবং বিশ্লেষণের জন্য চিত্রিত করে।
শক্তিশালী রিটার্ন ফাংশনঃ ব্যবহারকারীরা নির্দিষ্ট বাজার পরিবেশে কৌশলগত কার্যকারিতা মূল্যায়ন করার জন্য রিটার্নের সময়সীমা নির্ধারণ করতে পারেন।
কৌশলগত ঝুঁকি
ভুয়া ব্রেকিংয়ের ঝুঁকিঃ ক্রসওভার বা কম অস্থিরতার বাজারে, ভুয়া ব্রেকিং ঘন ঘন ঘটতে পারে, যার ফলে অত্যধিক লেনদেন এবং অপ্রয়োজনীয় ফি ক্ষতি হতে পারে।
প্রবণতা অনুসরণ বিলম্বঃ প্রবণতা বজায় রাখার ক্ষেত্রে কিছু প্রাথমিক প্রবেশের সুযোগ মিস করা যেতে পারে কারণ কৌশলটি চলমান গড় এবং স্ট্যান্ডার্ড ডিফেন্সের উপর ভিত্তি করে।
প্যারামিটার সংবেদনশীলতা: কৌশলটির কার্যকারিতা প্যারামিটার সেটিংয়ের উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল, বিভিন্ন প্যারামিটার সংমিশ্রণগুলি বিভিন্ন ফলাফলের দিকে পরিচালিত করতে পারে, যার জন্য প্রচুর পরিমাণে ফিডব্যাক এবং অপ্টিমাইজেশন প্রয়োজন।
একমুখী লেনদেনের সীমাবদ্ধতাঃ এই কৌশলটি বর্তমানে কেবলমাত্র বহু-লজিকাল হওয়ার জন্য প্রয়োগ করা হয়েছে, যা নিম্নমুখী বাজারে সুযোগ হারাতে বা বড় ক্ষতির সম্মুখীন হতে পারে।
বাজার পরিবেশের উপর নির্ভরশীলতাঃ কৌশলগুলি উচ্চতর অস্থিরতা এবং কম লেনদেনের পরিমাণের ক্রিপ্টোকারেন্সি বাজারে আরও ভাল কাজ করতে পারে, তবে অন্যান্য বাজারের পরিবেশের ক্ষেত্রে এটি কার্যকর হতে পারে না।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
কপি-ডাউন ব্যবস্থা চালু করা হয়েছেঃ যখন দামগুলি ট্র্যাকের বাইরে চলে যায় তখন কপি-ডাউন লজিক যুক্ত করা হয়েছে, যাতে কৌশলটি দ্বিপাক্ষিক বাজারে লাভজনক হতে পারে।
ডায়নামিক প্যারামিটার অ্যাডজাস্টমেন্টঃ স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেনশিয়াল মাল্টিপল, স্টপ-অফ-লস রেট ইত্যাদি প্যারামিটারগুলিকে বাজারের অবস্থার সাথে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করার জন্য কৌশলগুলির স্বয়ংক্রিয়তা উন্নত করার জন্য।
মাল্টি টাইম ফ্রেম অ্যানালিসিসঃ দীর্ঘ এবং সংক্ষিপ্ত সময়কালের ডেটা একত্রিত করে, সংকেতের নির্ভরযোগ্যতা এবং প্রবেশের সময় সঠিকতা বাড়ায়।
লেনদেনের পরিমাণ ফিল্টার যোগ করা হয়েছেঃ লেনদেনের পরিমাণের সূচকগুলি প্রবর্তন করা হয়েছে, লেনদেনের গুণমান উন্নত করার জন্য কম লেনদেনের সময় মিথ্যা ব্রেকিং সিগন্যালগুলি ফিল্টার করা হয়েছে।
অপ্টিমাইজড স্টপ-স্টপ মেকানিজমঃ গতিশীল স্টপ-স্টপ প্রয়োগ করুন, যেমন ট্র্যাকিং স্টপ বা এটিআর-ভিত্তিক স্টপ-স্টপ সেটিংগুলি বাজারের ওঠানামা আরও ভালভাবে খাপ খাইয়ে নিতে।
অতিরিক্ত ফিল্টারিং শর্তাদিঃ অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচক বা মৌলিক তথ্যের সাথে মিলিত, মিথ্যা সংকেত কমাতে অতিরিক্ত লেনদেনের শর্তাদি সেট করুন।
তহবিল ব্যবস্থাপনা বাস্তবায়ন করুনঃ পজিশন ম্যানেজমেন্ট লজিক যুক্ত করুন, অ্যাকাউন্টের আকার এবং বাজারের অস্থিরতার গতিশীলতার উপর নির্ভর করে প্রতিটি লেনদেনের তহবিলের অনুপাতকে সামঞ্জস্য করুন।
সারসংক্ষেপ
স্ব-অনুকূলিতকরণ বিভাজক ট্রেডিং কৌশলটি একটি পরিসংখ্যানগত নীতির উপর ভিত্তি করে একটি পরিমাণগত ট্রেডিং সিস্টেম যা গতিশীলভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ মূল্য চ্যানেলের মাধ্যমে বাজারের অস্বাভাবিক অস্থিরতা দ্বারা উত্পন্ন ট্রেডিং সুযোগকে ক্যাপচার করে। এই কৌশলটির মূল সুবিধা হ’ল এর স্ব-অনুকূলিতকরণ এবং ঝুঁকি পরিচালনার ক্ষমতা, যা বিভিন্ন বাজার পরিবেশে তুলনামূলকভাবে স্থিতিশীল পারফরম্যান্স বজায় রাখতে সক্ষম। তবে, কৌশলটি ভুয়া বিভাজন এবং প্যারামিটার সংবেদনশীলতার মতো চ্যালেঞ্জগুলির মুখোমুখি হয়, যা ব্যবসায়ীদের সাবধানতার সাথে ব্যবহার করা এবং ক্রমাগত অপ্টিমাইজ করার প্রয়োজন।
এই কৌশলটি আরও স্থিতিশীলতা এবং লাভজনকতা বাড়ানোর সম্ভাবনা রয়েছে, যেমন ক্রেডিট ব্যবস্থা, গতিশীল প্যারামিটার সমন্বয় এবং মাল্টি-টাইম ফ্রেম বিশ্লেষণ। অভিজ্ঞ পরিমাণগত ব্যবসায়ীদের জন্য, এই কৌশলটি একটি ভাল প্রাথমিক কাঠামো সরবরাহ করে, যার উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন ট্রেডিং শৈলী এবং বাজারের পরিবেশের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে গভীর ব্যক্তিগতকরণ এবং অপ্টিমাইজেশন করা যায়।
সামগ্রিকভাবে, এই স্বনির্ধারিত স্ট্যান্ডার্ড ব্যাটারি ব্রেক-আউট ট্রেডিং কৌশলটি গণিতের মডেল এবং পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির মাধ্যমে বাজার সুযোগগুলি ক্যাপচার করার জন্য এবং ঝুঁকিগুলিকে কঠোরভাবে নিয়ন্ত্রণ করার জন্য পরিমাণগত ব্যবসায়ের মূল বিষয়গুলি প্রদর্শন করে। এটি কেবলমাত্র উচ্চতর অস্থিরতার সাথে ক্রিপ্টোকারেন্সি বাজারে প্রযোজ্য নয়, তবে এটি অন্যান্য আর্থিক বাজারেও প্রযোজ্য, যথাযথভাবে সমন্বয় করে, ব্যবসায়ীদের জন্য একটি শক্তিশালী এবং নমনীয় ট্রেডিং সরঞ্জাম সরবরাহ করে।
/*backtest
start: 2024-06-01 00:00:00
end: 2024-06-30 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("MikEy Scali 3 STD Dev Buy Strategy with TP and SL", overlay=true)
// Input parameters for the strategy
length = input.int(20, title="Standard Deviation Length", minval=1)
src = input(close, title="Source")
mult = input.float(3.0, title="Standard Deviation Multiplier", step=0.1)
// Input for the take profit and stop loss percentages
takeProfitPerc = input.float(1.0, title="Take Profit Percentage", step=0.1) / 100
stopLossPerc = input.float(0.5, title="Stop Loss Percentage", step=0.1) / 100
// Input parameters for the backtesting range
testStartYear = input.int(2023, title="Backtest Start Year", minval=2000)
testStartMonth = input.int(1, title="Backtest Start Month", minval=1, maxval=12)
testStartDay = input.int(1, title="Backtest Start Day", minval=1, maxval=31)
testEndYear = input.int(2024, title="Backtest End Year", minval=2000)
testEndMonth = input.int(12, title="Backtest End Month", minval=1, maxval=12)
testEndDay = input.int(31, title="Backtest End Day", minval=1, maxval=31)
// Define the backtesting range
testStartTime = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, 00, 00)
testEndTime = timestamp(testEndYear, testEndMonth, testEndDay, 23, 59)
// Determine if the current bar is within the backtesting range
inBacktestRange = (time >= testStartTime) and (time <= testEndTime)
// Calculate the moving average and standard deviation
ma = ta.sma(src, length)
std_dev = ta.stdev(src, length)
// Calculate upper and lower bands
upper_band = ma + (std_dev * mult)
lower_band = ma - (std_dev * mult)
// Buy condition within the backtesting range
buyCondition = inBacktestRange and ta.crossover(src, lower_band)
// Plot the buy signal on the chart
plotshape(series=buyCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
// Execute buy orders based on the condition within the backtesting range
if (buyCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// Calculate the take profit and stop loss prices when a position is opened
entryPrice = na(strategy.opentrades.entry_price(0)) ? src : strategy.opentrades.entry_price(0)
takeProfitPrice = entryPrice * (1 + takeProfitPerc)
stopLossPrice = entryPrice * (1 - stopLossPerc)
// Take profit condition
takeProfitCondition = strategy.position_size > 0 and close >= takeProfitPrice
// Stop loss condition
stopLossCondition = strategy.position_size > 0 and close <= stopLossPrice
// Execute sell order when take profit condition is met within the backtesting range
if (takeProfitCondition and inBacktestRange)
strategy.close("Buy", "Take Profit")
// Execute sell order when stop loss condition is met within the backtesting range
if (stopLossCondition and inBacktestRange)
strategy.close("Buy", "Stop Loss")
// Plot the moving average and the bands
plot(ma, color=color.blue, title="Moving Average")
plot(upper_band, color=color.red, title="Upper Band (3 STD)")
plot(lower_band, color=color.green, title="Lower Band (3 STD)")
// Optional: Plot the source
plot(src, color=color.gray, title="Source")
// Add labels for clarity
bgcolor(buyCondition ? color.new(color.green, 90) : na, offset=-1, title="Buy Signal Background")
// Optional: Highlight the backtesting range on the chart
bgcolor(inBacktestRange ? color.new(color.blue, 90) : na, title="Backtest Range Background")
// Plot the take profit and stop loss levels if a position is open
plot(strategy.position_size > 0 ? takeProfitPrice : na, color=color.orange, title="Take Profit Level")
plot(strategy.position_size > 0 ? stopLossPrice : na, color=color.red, title="Stop Loss Level")