মাল্টি-ইন্ডিকেটর ট্রেন্ড অনুসরণ করা কৌশল

EMA ATR
সৃষ্টির তারিখ: 2024-12-12 15:58:57 অবশেষে সংশোধন করুন: 2024-12-12 15:58:57
অনুলিপি: 0 ক্লিকের সংখ্যা: 376
1
ফোকাস
1617
অনুসারী

মাল্টি-ইন্ডিকেটর ট্রেন্ড অনুসরণ করা কৌশল

ওভারভিউ

এই কৌশলটি একটি মাল্টি-ইনডিকেটর ট্রেডিং সিস্টেম যা জি-চ্যানেল, ইন্ডেক্স মুভিং এভারেজ, ইএমএ এবং বাস্তব ওঠানামা, এটিআর এর সমন্বয় করে। এটি ডায়নামিক সমর্থন / প্রতিরোধের স্তর এবং প্রবণতা নিশ্চিতকরণের মাধ্যমে ট্রেডিং সংকেতগুলি সনাক্ত করে এবং এটিআর-ভিত্তিক স্টপ এবং স্টপগুলি ব্যবহার করে ঝুঁকি পরিচালনা করে। সিস্টেমটি নির্ভরযোগ্যতা এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের দিকে মনোনিবেশ করে ডিজাইন করা হয়েছে, যা স্থিতিশীল ট্রেডিং পদ্ধতির সন্ধানকারী ব্যবসায়ীদের জন্য উপযুক্ত।

কৌশল নীতি

কৌশলটির মূল যুক্তি নিম্নলিখিত কয়েকটি মূল উপাদানগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছেঃ

  1. G-চ্যানেল গতিশীল সমর্থন এবং প্রতিরোধের মাত্রা গণনা করে, গাণিতিক সূত্রের মাধ্যমে ক্রমাগত আপ এবং ডাউন ট্র্যাকের সমন্বয় করে
  2. ইএমএ ব্যবহার করা হয় সামগ্রিক প্রবণতা দিকনির্দেশনা নিশ্চিত করার জন্য, এবং দাম ইএমএর সাথে সম্পর্কিত অবস্থান ট্রেডিং দিকনির্দেশনা নির্ধারণ করে
  3. প্রবেশের সংকেত জি-চ্যানেলের উপর ভিত্তি করে এবং ইএমএর অবস্থান নিশ্চিত করে
  4. ATR এর গুণিতক ব্যবহার করে স্টপ এবং স্টপ সেট করুন, স্টপ ক্ষতি 2xATR, স্টপ 4xATR
  5. স্ট্যাটাস ট্র্যাকিং দ্বারা ধারাবাহিকভাবে পুনরাবৃত্তি সংকেত এড়ানো

কৌশলগত সুবিধা

  1. মাল্টি-লেভেল সিগন্যাল কনফার্মেশন মেকানিজম লেনদেনের নির্ভরযোগ্যতা বাড়ায়
  2. বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে সামঞ্জস্য রেখে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ চ্যানেলের সীমানা
  3. ভোল্টেবল ভিত্তিক ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা আরও অভিযোজিত
  4. সিগন্যালের পুনরাবৃত্তি এড়ানো ওভারট্রেডিংয়ের ঝুঁকি কমিয়ে দেয়
  5. বিশ্লেষণ ও পর্যবেক্ষণের জন্য দৃশ্যমান ক্রয়-বিক্রয় চিহ্ন

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. ক্যানভাস মার্কেটে ভুয়া ব্রেকিং সিগন্যাল বেশি হতে পারে
  2. ইএমএ-র মতো পিছিয়ে পড়া সূচকগুলি প্রবেশের সময় বিলম্বিত হতে পারে
  3. স্থির গুণিতক ATR স্টপডাউন উচ্চ অস্থিরতার সময় যথেষ্ট নমনীয় হতে পারে
  4. দীর্ঘ ইতিহাসের জন্য প্রয়োজনীয় পরিসংখ্যান
  5. প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান ওভারফিটিং হতে পারে

কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা

  1. ট্র্যাফিক নিশ্চিতকরণ সংকেত প্রবর্তন করা হয়েছে, যা ব্রেকআউটের নির্ভরযোগ্যতা বাড়িয়ে তুলবে
  2. বিভিন্ন বাজারের অস্থিরতার সাথে সামঞ্জস্য রেখে এটিআর গুণককে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করা
  3. বাজার পরিবেশ ফিল্টার যুক্ত করুন, প্রতিকূল পরিস্থিতিতে লেনদেন এড়ান
  4. অপ্টিমাইজড সিগন্যাল ফিল্টারিং লজিক, আরও মিথ্যা সংকেত হ্রাস
  5. ডায়নামিক পজিশন ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম যোগ করার কথা ভাবুন

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি বেশ কয়েকটি পরিপক্ক প্রযুক্তিগত সূচককে একত্রিত করে একটি সম্পূর্ণ ট্রেডিং সিস্টেম তৈরি করে। সিস্টেমের সুবিধাটি তার বহু স্তরের সংকেত নিশ্চিতকরণ প্রক্রিয়া এবং ওঠানামা-ভিত্তিক ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার মধ্যে রয়েছে, তবে বাস্তব প্রয়োগে নির্দিষ্ট বাজারের বৈশিষ্ট্য অনুসারে অপ্টিমাইজেশনের প্রয়োজন রয়েছে। প্রস্তাবিত অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশের মাধ্যমে কৌশলটির স্থায়িত্ব এবং অভিযোজনশীলতা আরও বাড়ানো যেতে পারে।

কৌশল সোর্স কোড
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("G-Channel with EMA Strategy and ATR SL/TP", shorttitle="G-EMA-ATR", overlay=true)

// Input parameters
length = input.int(100, title="G-Channel Length")
src = input.source(close, title="Source")
ema_length = input.int(50, title="EMA Length")  // EMA length
atr_length = input.int(14, title="ATR Length")  // ATR length

// G-Channel calculation
var float a = na
var float b = na
a := math.max(src, nz(a[1])) - nz(a[1] - b[1]) / length
b := math.min(src, nz(b[1])) + nz(a[1] - b[1]) / length
avg = (a + b) / 2

// G-Channel cross conditions
crossup = b[1] < close[1] and b > close
crossdn = a[1] < close[1] and a > close
bullish = ta.barssince(crossdn) <= ta.barssince(crossup)
c = bullish ? color.lime : color.red

// EMA calculation
ema_value = ta.ema(src, ema_length)

// ATR calculation
atr_value = ta.atr(atr_length)

// Plot G-Channel average and Close price
p1 = plot(avg, "G-Channel Average", color=c, linewidth=1, transp=90)
p2 = plot(close, "Close Price", color=c, linewidth=1, transp=100)
fill(p1, p2, color=c, transp=90)

// Plot EMA
plot(ema_value, color=color.blue, linewidth=2, title="EMA")

// Buy and Sell conditions
buy_condition = bullish and close < ema_value
sell_condition = not bullish and close > ema_value

// Track the last signal state
var bool last_was_buy = false
var bool last_was_sell = false

// ATR-based SL and TP calculations
long_sl = close - 2 * atr_value  // 2 ATR below the entry for SL
long_tp = close + 4 * atr_value  // 4 ATR above the entry for TP
short_sl = close + 2 * atr_value // 2 ATR above the entry for SL (short)
short_tp = close - 4 * atr_value // 4 ATR below the entry for TP (short)

// Generate Buy signal only if the last signal was not Buy
if (buy_condition and not last_was_buy)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    strategy.exit("Exit Buy", from_entry="Buy", stop=long_sl, limit=long_tp)
    last_was_buy := true
    last_was_sell := false

// Generate Sell signal only if the last signal was not Sell
if (sell_condition and not last_was_sell)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    strategy.exit("Exit Sell", from_entry="Sell", stop=short_sl, limit=short_tp)
    last_was_sell := true
    last_was_buy := false

// Plot shapes for Buy and Sell signals
plotshape(series=buy_condition and not last_was_buy, location=location.belowbar, style=shape.labelup, color=color.lime, size=size.small, text="Buy", textcolor=color.white)
plotshape(series=sell_condition and not last_was_sell, location=location.abovebar, style=shape.labeldown, color=color.red, size=size.small, text="Sell", textcolor=color.white)