বুদ্ধিমান প্রগতিশীল মূল্য খাম গতিশীল অবস্থান সংযোজন কৌশল
DCA MA SMA EMA Envelope TAKE PROFIT STOP LOSS risk management Moving Average Envelope
ianzeng123
ওভারভিউ
স্মার্ট গ্র্যাডিয়েন্ট প্রাইস ক্যাটাগরি লাইন ডায়নামিক ক্যাটাগরি স্ট্র্যাটেজি হল একটি দীর্ঘ লাইন ট্রেডিং কৌশল যা একটি চলমান গড় লাইন ক্যাটাগরি ব্যান্ডের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়। এই কৌশলটি যখন দামটি নীচের ক্যাটাগরি ব্যান্ডের নীচে পড়ে তখন ক্রয় করে এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে। এই কৌশলটি সর্বাধিক আটটি ক্রয় সমর্থন করে, ক্রয়ের মধ্যে একটি শীতল সময়কাল এবং গড় প্রবেশের দামের ভিত্তিতে একটি স্টপ সেট করে বা ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের ভিত্তিতে একটি স্টপ লস সেট করে। এই কৌশলটি ব্যাকমিটারে ট্রেডিংয়ের পরিধিকে সর্বশেষ 365 দিনের মধ্যে সীমাবদ্ধ করে, আরও নিয়ন্ত্রিত ব্যাকমিটারের ফলাফল সরবরাহ করে।
কৌশলটির মূল ধারণাটি হ’ল দামের পুনর্নির্মাণের সময় ক্রয় করা হয়, যা সাধারণত স্বল্পমেয়াদী ওভারসোল্ড অঞ্চলের প্রতিনিধিত্ব করে এবং তারপরে দামের পুনর্নির্মাণের সময় মুনাফা অর্জন করা হয়, যখন ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য যুক্তিসঙ্গত স্টপ লস সেট করা হয়। এই কৌশলটি মূল্যের ওঠানামা বৈশিষ্ট্যকে পুরোপুরি ব্যবহার করে, একাধিক ব্যাচ ক্রয়ের মাধ্যমে গড় ব্যয় হ্রাস করে, উচ্চতর অস্থিরতার বাজারের পরিবেশে প্রয়োগের জন্য উপযুক্ত।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত মূল উপাদানগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছেঃ
চলমান গড়ের ব্যাপ্তি বেন্ড গণনা:
- প্রথমে বেঞ্চমার্ক গণনা করুন (SMA বা EMA নির্বাচন করুন)
- উপরের প্যাকেজিং ব্যালেন্স = বেঞ্চলাইন * (1 + শতাংশ বিচ্যুতি)
- নিম্নে উল্লিখিত নেটওয়ার্ক বেন্ড = বেঞ্চমার্ক লাইন * (1 - শতাংশ বিচ্যুতি)
প্রবেশের শর্ত:
- কম দামে ইন্টারনেট
- গতবারের মতোই, এই অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি শীতকালীন সময়সীমা রয়েছে।
- বর্তমান সর্বাধিক ক্রয় সীমা (৮ বার)
- দাম গড় প্রবেশ মূল্যের নিচে (অথবা একটি উত্থান প্রবণতা)
- গতবারের চেয়ে কম দামে
খেলার শর্ত:
- মূল্য বৃদ্ধি গড় প্রবেশ মূল্যের সেট স্টপ শতাংশের উপরে
- অথবা দাম গড় প্রবেশ মূল্যের সেট স্টপ লস শতাংশের নিচে নেমে যায়
পজিশন ব্যবস্থাপনা:
- প্রতিটি ক্রয় রেকর্ড করা হয় এবং গড় প্রবেশ মূল্য আপডেট করা হয়
- সিঁড়িযুক্ত আমানতের জন্য সর্বোচ্চ আটটি ক্রয় অনুমোদিত
- স্টপস্টপ বা স্টপ লস ট্রিগার করার পরে, সমস্ত পজিশন একযোগে প্লেইন করা হয়
প্রবণতা বিচার:
- মূল প্রবণতা বেঞ্চমার্কের দিকনির্দেশনা দ্বারা বিচার করা হয় (বেঞ্চমার্কের উত্থান একটি উত্থান প্রবণতা)
- ট্রেন্ডিংয়ের মধ্যে, কিছু ক্রেতাদের জন্য নীতিমালা শিথিল করা হয়েছে
কৌশলগত সুবিধা
ক্রমবর্ধমান ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ: এই কৌশলটি ধাপে ধাপে পজিশনিং পদ্ধতি ব্যবহার করে, সমস্ত পজিশন একসাথে কেনার পরিবর্তে, কার্যকরভাবে প্রবেশের ঝুঁকি ছড়িয়ে দেয়। সর্বাধিক আটটি পজিশনিং সুযোগের মাধ্যমে, নিম্নমুখী প্রবণতার মধ্যে ক্রমাগত গড় ব্যয় হ্রাস করা, চূড়ান্ত মুনাফার সম্ভাবনা বাড়ায়।
অটোমেটেড প্রবেশ ও প্রস্থান ব্যবস্থা: কৌশলটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রবেশ এবং প্রস্থান পয়েন্ট নির্ধারণ করে, যা স্বতন্ত্র প্রযুক্তিগত সূচকগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়।
নমনীয় প্যারামিটার সমন্বয়: কৌশলটি বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে সামঞ্জস্য রেখে অপ্টিমাইজ করার জন্য প্রচুর পরিমাণে সামঞ্জস্যযোগ্য প্যারামিটার সরবরাহ করে, যার মধ্যে রয়েছে প্যাকেজিং লাইন দৈর্ঘ্য, বিচ্যুতি শতাংশ, স্টপ-অফ-লস অনুপাত এবং ক্রয়-শীতল সময়কাল।
ট্রেন্ড সনাক্তকরণ: কৌশলটি প্রবণতা সনাক্ত করে, বেঞ্চমার্ক লাইনের দিকনির্দেশনা নির্ণয় করে এবং প্রবৃদ্ধির সময় ক্রয়ের শর্তগুলি যথাযথভাবে শিথিল করে, কৌশলটির নমনীয়তা এবং অভিযোজনযোগ্যতা বাড়ায়।
অস্থিরতা ব্যবহার: বিশেষত উচ্চ অস্থিরতার বাজারে প্রয়োগের জন্য উপযুক্ত, দামের অস্থিরতাকে কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে সক্ষম হয় এবং মুনাফা অর্জনের জন্য, যত বেশি অস্থিরতা, তত বেশি কৌশলগত সম্ভাব্য আয়।
কৌশলগত ঝুঁকি
ট্রেন্ড রিভার্সাল ঝুঁকি: তীব্র নেমে যাওয়ার প্রবণতার মধ্যে, দামগুলি প্যাকেজিং ব্যান্ডের বাইরে চলে যেতে পারে, যার ফলে একাধিক পজিশনিংয়ের পরেও ক্ষতির মুখোমুখি হতে পারে। যদিও স্টপ-অফ ব্যবস্থা স্থাপন করা হয়েছে, তবে চরম পরিস্থিতিতে এটি আরও বড় ক্ষতির কারণ হতে পারে।
পরামিতি সংবেদনশীলতা: কৌশলগত কার্যকারিতা অত্যন্ত প্যারামিটার সেটিং উপর নির্ভরশীল, এবং বিভিন্ন বাজার পরিবেশের জন্য বিভিন্ন প্যারামিটার সমন্বয় প্রয়োজন হতে পারে। ভুল প্যারামিটার সেটিং অত্যধিক ট্রেডিং বা মিস ট্রেডিং সুযোগ হতে পারে।
অর্থের প্রয়োজন: যেহেতু কৌশলটি সর্বাধিক আটটি ক্রয়ের অনুমতি দেয়, তাই যদি বাজারটি অব্যাহত থাকে, তবে একাধিক বাড়ানোর জন্য পর্যাপ্ত তহবিল প্রস্তুত করা প্রয়োজন, যা ছোট তহবিলের অ্যাকাউন্টের বহনক্ষমতার বাইরে হতে পারে।
শীতকালীন সেটিং ঝুঁকি: কুলিং পিরিয়ডের ভুল সেটআপের ফলে গুরুত্বপূর্ণ কেনার সুযোগ মিস হতে পারে, অথবা অযৌক্তিক সময়ে অযথাই আমানত বাড়তে পারে।
স্টপ সেটিং ঝুঁকি: যদি স্টপ-অফ শতাংশটি খুব বেশি সেট করা হয় তবে আপনি লাভের সুযোগটি হারাতে পারেন; যদি এটি খুব কম সেট করা হয় তবে সম্ভাব্য লাভের স্থানটি সীমাবদ্ধ করা যেতে পারে।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
ডায়নামিক প্যাকেজিং প্যারামিটার সমন্বয়: বাজারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে প্যাকেজিং ব্যান্ডের স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করার জন্য, কম অস্থিরতার বাজারে কম ও উচ্চতর বাজারে বড় অস্থিরতা ব্যবহার করার জন্য, প্যাকেজিং ব্যান্ডের অপসারণের শতাংশ বিবেচনা করা যেতে পারে। এটি বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে আরও ভালভাবে খাপ খাইয়ে নিতে পারে।
আরো জটিল ট্রেন্ড ফিল্টার যুক্ত করুন: বর্তমান কৌশলগুলি সহজ বেঞ্চমার্ক লাইন ব্যবহার করে ট্রেন্ড নির্ধারণ করে, তবে আরও জটিল ট্রেন্ডিং সূচকগুলি (যেমন MACD, ADX ইত্যাদি) যুক্ত করার বিষয়টি বিবেচনা করা যেতে পারে যাতে প্রবণতা নির্ধারণের নির্ভুলতা বাড়ানো যায় এবং তীব্র পতনের প্রবণতার মধ্যে অকাল কেনা এড়ানো যায়।
ডায়নামিক স্টপডাউন: স্টপ লস-এর স্থির শতাংশটি বাজারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে একটি গতিশীল সমন্বয় প্রক্রিয়াতে রূপান্তরিত হতে পারে, যেমন এটিআর-এর উপর ভিত্তি করে স্টপ লস-এর স্তর সেট করা।
তহবিল ব্যবস্থাপনা অপ্টিমাইজেশন: ডায়নামিক পজিশন বরাদ্দ করা যায়, প্রতিবার ক্রয়ের জন্য নির্দিষ্ট পরিমাণের পরিবর্তে। উদাহরণস্বরূপ, প্রথমবারের মতো ক্রয়ের জন্য একটি ছোট অনুপাত ব্যবহার করা যেতে পারে এবং দাম কমতে থাকায় ক্রয়ের পরিমাণ ধীরে ধীরে বাড়ানো যেতে পারে।
সময় ফিল্টার যোগ করুন: সময়ভিত্তিক ফিল্টারিং কন্ডিশন যোগ করার কথা বিবেচনা করুন, বাজার কম সক্রিয়তার সময় ট্রেড করা এড়িয়ে চলুন, বা ঐতিহাসিক পরিসংখ্যানের উপর ভিত্তি করে সবচেয়ে লাভজনক ট্রেডিং সময় চিহ্নিত করুন।
সারসংক্ষেপ
স্মার্ট গ্র্যাডিয়েন্ট প্রাইস প্যাকেজিং লিংক ডায়নামিক প্যাকেজিং কৌশল একটি প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার সমন্বিত একটি পদ্ধতিগত লেনদেনের পদ্ধতি। এই কৌশলটি সম্ভাব্য কেনার সুযোগগুলিকে চিহ্নিত করে, ক্রমান্বয়ে প্যাকেজিং লিংকের মাধ্যমে গড় ব্যয় হ্রাস করতে এবং সুস্পষ্ট স্টপ লস নিয়মের সাথে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য ব্যবহার করে।
এই কৌশলটি বিশেষত উচ্চতর অস্থিরতার বাজারে প্রয়োগের জন্য উপযুক্ত, যাতে দামের ওঠানামা থেকে লাভের সুযোগ তৈরি করা যায়। একই সাথে, প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন এবং অতিরিক্ত ফিল্টার যুক্ত করার মাধ্যমে এই কৌশলটিতে আরও অনেক উন্নতির জায়গা রয়েছে। তবে, ব্যবহারকারীদের কৌশলটির ঝুঁকি সম্পর্কে সচেতন হওয়া দরকার, বিশেষত তীব্র নেমে যাওয়ার প্রবণতার মধ্যে সম্ভাব্য ধারাবাহিক ক্ষতির ঝুঁকি, নিশ্চিত করুন যে পর্যাপ্ত তহবিল রয়েছে একাধিক ওভারপয়েন্টকে সমর্থন করার জন্য এবং বিভিন্ন বাজারের পরিস্থিতি অনুসারে প্যারামিটার সেটিংগুলি সামঞ্জস্য করুন।
সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি একটি সিস্টেমাইজড ট্রেডিং ফ্রেমওয়ার্ক সরবরাহ করে যা প্রবণতা ট্র্যাকিং এবং বিপরীতমুখী ট্রেডিংয়ের উপাদানগুলির সাথে মিলিত হয়, যা স্পষ্ট নিয়মের মাধ্যমে আবেগগত সিদ্ধান্তগুলি হ্রাস করে এবং শৃঙ্খলাবদ্ধ ট্রেডিং অভ্যাস গড়ে তুলতে সহায়তা করে। অস্থির বাজারে স্থিতিশীল রিটার্ন অর্জনের সন্ধানকারী ব্যবসায়ীদের জন্য এটি একটি বিবেচনাযোগ্য কৌশলগত বিকল্প।
/*backtest
start: 2024-05-14 00:00:00
end: 2025-05-12 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("SmartScale Envelope DCA",
overlay=true,
pyramiding=8,
default_qty_type=strategy.cash,
default_qty_value=25, // Order size = $25 CAD
initial_capital=200, // Initial capital = $200 CAD
currency=currency.CAD) // Base currency = CAD
// === Inputs
len = input.int(13, title="Envelope Length", minval=1)
percent = input.float(6.6, title="Envelope % Offset", step=0.1) / 100
src = input(close, title="Source")
exponential = input(false)
stopLossPctInput = input.float(15.0, title="Stop Loss %", minval=0.1, step=0.1)
takeProfitPctInput = input.float(5.0, title="Take Profit % from Avg Entry", minval=0.1, step=0.1)
cooldown = input.int(7, title="Candles Between Buys") // moved to bottom
stopLossPct = stopLossPctInput / 100
takeProfitPct = takeProfitPctInput / 100
maxBuys = 8 // Hardcoded max buy-ins
// === Envelope Calculation
basis = exponential ? ta.ema(src, len) : ta.sma(src, len)
upper = basis * (1 + percent)
lower = basis * (1 - percent)
// === Limit Backtest to Last 365 Days
startDate = timestamp("GMT-5", year(timenow), month(timenow), dayofmonth(timenow)) - 365 * 24 * 60 * 60 * 1000
inDateRange = time >= startDate
// === State Tracking
var float avgEntryPrice = na
var float lastBuyPrice = na
var int buyCount = 0
var int lastBuyBar = na
// === Trend Detection
isUptrend = basis > basis[1]
// === Entry Conditions
lowBelowLower = low < lower
cooldownPassed = na(lastBuyBar) or (bar_index - lastBuyBar >= cooldown)
belowAvgEntry = na(avgEntryPrice) or close < avgEntryPrice
lowerThanLastBuy = na(lastBuyPrice) or close < lastBuyPrice
allowBuyIn = (belowAvgEntry and lowerThanLastBuy) or isUptrend
highAboveUpper = high > upper
// === Exit Conditions
sellCondition = not na(avgEntryPrice) and close >= avgEntryPrice * (1 + takeProfitPct)
stopLossTriggered = not na(avgEntryPrice) and close <= avgEntryPrice * (1 - stopLossPct)
// === Buy Logic
if inDateRange and lowBelowLower and cooldownPassed and buyCount < maxBuys and allowBuyIn and (na(lastBuyPrice) or close <= lastBuyPrice)
buyCount += 1
strategy.entry("Buy in " + str.tostring(buyCount), strategy.long)
lastBuyBar := bar_index
lastBuyPrice := close
avgEntryPrice := na(avgEntryPrice) ? close : (avgEntryPrice * (buyCount - 1) + close) / buyCount
// === Sell Logic
if strategy.position_size > 0 and highAboveUpper and sellCondition
strategy.close_all(comment="Take Profit")
avgEntryPrice := na
buyCount := 0
lastBuyBar := na
lastBuyPrice := na
// === Stop Loss Logic
if strategy.position_size > 0 and stopLossTriggered
strategy.close_all(comment="Stop Loss Hit")
avgEntryPrice := na
buyCount := 0
lastBuyBar := na
lastBuyPrice := na
// === Plot Envelope
plot(basis, "Basis", color=color.orange)
u = plot(upper, "Upper", color=color.blue)
l = plot(lower, "Lower", color=color.blue)
fill(u, l, color=color.rgb(33, 150, 243, 95), title="Envelope Background")
// === Plot Avg Entry Price
plot(strategy.position_size > 0 and not na(avgEntryPrice) ? avgEntryPrice : na,
title="Avg Entry Price",
color=color.rgb(173, 195, 226),
linewidth=2,
style=plot.style_line)