ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি একটি পরিমাণগত ট্রেডিং সিস্টেম যা প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণের কেন্দ্রীয় অক্ষ পয়েন্ট তত্ত্ব এবং চলমান গড় ক্রস সিগন্যালের সাথে মিলিত। এই কৌশলটি বাজারের মূল সমর্থন এবং প্রতিরোধের স্থানগুলি সনাক্ত করে এবং স্বল্প ও দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের ক্রস সিগন্যালের সাথে মিলিত হয় যাতে বাজারের প্রবণতা পরিবর্তনের সময় ব্যবসায়ের সুযোগ ধরা যায়। সিস্টেমটি 50 এবং 200 দিনের চলমান গড়কে মূল সূচক হিসাবে গ্রহণ করে এবং গতিশীলভাবে ট্র্যাক করে।
কৌশল নীতি
কৌশলটির কেন্দ্রীয় যুক্তি দুটি প্রধান উপাদান উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়ঃ পিবোট বিশ্লেষণ এবং সমান্তরাল ক্রস সিগন্যাল। সিস্টেমটি 5 টি চক্রকে পিবোট গণনা চক্র হিসাবে ব্যবহার করে, বাজারের উচ্চতা এবং নিম্নতাকে ta.pivothigh এবং ta.pivotlow ফাংশন দ্বারা গতিশীলভাবে সনাক্ত করে। একই সাথে, 50 এবং 200 দিনের সরল চলমান গড়ের ক্রসগুলি ব্যবহার করে একটি গোল্ডেন ক্রস এবং একটি ডেথ ক্রস তৈরি করে। সংকেতগুলি যখন স্বল্পমেয়াদী গড়ের দীর্ঘমেয়াদী গড়কে অতিক্রম করে এবং দামগুলি সাম্প্রতিক পিবোট উচ্চতা অতিক্রম করে তখন সিস্টেমটি একাধিক সংকেত উত্পন্ন করে; যখন স্বল্পমেয়াদী গড় দীর্ঘমেয়াদী গড়কে অতিক্রম করে এবং দামগুলি সাম্প্রতিক পিবোট নিম্নের নীচে পড়ে তখন সিস্টেমটি একটি ফাঁক সংকেত উত্পন্ন করে।
কৌশলগত সুবিধা
- সিগন্যালের নির্ভরযোগ্যতাঃ কেন্দ্রীয় এবং সমরেখার ক্রস দ্বৈত নিশ্চিতকরণের মাধ্যমে ট্রেডিং সিগন্যালের নির্ভরযোগ্যতা উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে।
- গতিশীল অভিযোজনযোগ্যতা: হাব পয়েন্টের গতিশীল গণনা কৌশলকে বিভিন্ন বাজারের পরিবেশের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে সক্ষম করে।
- রিস্ক কন্ট্রোল উন্নতঃ প্রবণতা ফিল্টার হিসাবে দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড় ব্যবহার করে, যা মিথ্যা ব্রেকিংয়ের ঝুঁকি হ্রাস করে।
- বাস্তবায়ন লজিক স্পষ্টতাঃ প্রবেশ এবং প্রস্থান শর্তগুলি স্পষ্ট, রিয়েল-স্টোর অপারেশন এবং পুনরায় যাচাইকরণের জন্য সুবিধাজনক।
- প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের জন্য যথেষ্ট জায়গা রয়েছেঃ বিভিন্ন বাজারের বৈশিষ্ট্য অনুসারে মূল প্যারামিটারগুলি অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে।
কৌশলগত ঝুঁকি
- বাজারের ঝড়ের ঝুঁকিঃ ঘন ঘন মিথ্যা ব্রেকিং সিগন্যাল হতে পারে।
- পিছিয়ে পড়ার ঝুঁকিঃ চলমান গড়ের একটি নির্দিষ্ট পিছিয়ে পড়া রয়েছে যা প্রবেশ এবং প্রস্থান সময় বিলম্ব হতে পারে।
- প্যারামিটার সংবেদনশীলতা: পয়েন্ট পয়েন্ট এবং গড় লাইন চক্রের নির্বাচন কৌশল কর্মক্ষমতা উপর প্রভাব বিস্তার করে।
- বাজার পরিস্থিতির উপর নির্ভরশীলতা: কৌশলটি শক্তিশালী প্রবণতা বাজারগুলিতে ভাল কাজ করে, তবে অস্থির বাজারে কার্যকর হতে পারে না।
- প্রত্যাহার নিয়ন্ত্রণ ঝুঁকিঃ সর্বাধিক প্রত্যাহার নিয়ন্ত্রণের জন্য অতিরিক্ত স্টপ লস ব্যবস্থা প্রয়োজন।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
- উর্ধ্বমুখীতা ফিল্টার প্রবর্তন করুনঃ এটিআর সূচক যুক্ত করার পরামর্শ দেওয়া হয়েছে যাতে পজিশনের আকার এবং স্টপ লস পজিশনের গতিশীল সমন্বয় করা যায়।
- অপ্টিমাইজড অক্ষ পয়েন্ট গণনাঃ অক্ষ পয়েন্ট গণনা করার জন্য স্বনির্ধারিত চক্র ব্যবহার করা যেতে পারে, যা সঠিকতা উন্নত করে।
- প্রবণতা শক্তি বৃদ্ধি নিশ্চিতকরণঃ দুর্বল বাজার সংকেত ফিল্টার করার জন্য ADX এর মতো প্রবণতা শক্তি সূচক যুক্ত করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে।
- তহবিল ব্যবস্থাপনা উন্নত করুনঃ বাজারের অস্থিরতার গতিশীলতা অনুযায়ী পোজিশনের আকার সামঞ্জস্য করার পরামর্শ দেওয়া হয়েছে।
- অপ্টিমাইজড আউট-অফ-পার্টিসঃ লাভ রক্ষার জন্য ট্র্যাকিং স্টপ-অফ বাড়ানো যেতে পারে।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি ক্লাসিক প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ পদ্ধতির সাথে মিলিত করে একটি যুক্তিসঙ্গতভাবে কঠোর, ঝুঁকি-নিয়ন্ত্রিত পরিমাণগত ট্রেডিং সিস্টেম তৈরি করে। কৌশলটির মূল সুবিধা হ’ল একাধিক সংকেত নিশ্চিতকরণের মাধ্যমে লেনদেনের নির্ভরযোগ্যতা বাড়ানো, তবে একই সাথে বিভিন্ন বাজার পরিবেশে অভিযোজনযোগ্যতার বিষয়েও মনোযোগ দেওয়া প্রয়োজন। প্রস্তাবিত অপ্টিমাইজেশন দিকনির্দেশের মাধ্যমে কৌশলটির স্থায়িত্ব এবং উপার্জন আরও বাড়ানোর সম্ভাবনা রয়েছে। কৌশলটি প্রবণতাযুক্ত বাজারে উপযুক্ত, বিনিয়োগকারীদের নির্দিষ্ট বাজারের বৈশিষ্ট্য অনুসারে প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করার প্রয়োজন হয়।
/*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("Pivot Points & Golden Crossover Strategy", overlay=true)
// Inputs
length_short = input.int(50, title="Short Moving Average (Golden Cross)")
length_long = input.int(200, title="Long Moving Average (Golden Cross)")
pivot_length = input.int(5, title="Pivot Point Length")
lookback_pivots = input.int(20, title="Lookback Period for Pivots")
// Moving Averages
short_ma = ta.sma(close, length_short)
long_ma = ta.sma(close, length_long)
// Pivot Points
pivot_high = ta.valuewhen(ta.pivothigh(high, pivot_length, pivot_length), high, 0)
pivot_low = ta.valuewhen(ta.pivotlow(low, pivot_length, pivot_length), low, 0)
// Calculate golden crossover
golden_crossover = ta.crossover(short_ma, long_ma)
death_cross = ta.crossunder(short_ma, long_ma)
// Entry and Exit Conditions
long_entry = golden_crossover and close > pivot_high
short_entry = death_cross and close < pivot_low
// Exit conditions
long_exit = ta.crossunder(short_ma, long_ma)
short_exit = ta.crossover(short_ma, long_ma)
// Plot Moving Averages
plot(short_ma, color=color.blue, title="Short Moving Average")
plot(long_ma, color=color.orange, title="Long Moving Average")
// Plot Pivot Levels
plot(pivot_high, color=color.red, linewidth=1, style=plot.style_circles, title="Pivot High")
plot(pivot_low, color=color.green, linewidth=1, style=plot.style_circles, title="Pivot Low")
// Strategy Execution
if (long_entry)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (long_exit)
strategy.close("Long")
if (short_entry)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (short_exit)
strategy.close("Short")