এই নিবন্ধটি একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল বিশদভাবে ব্যাখ্যা করে যা স্থানীয় উচ্চতা থেকে শতাংশ পুনরুদ্ধারের উপর ভিত্তি করে প্রবণতা অনুসরণ করে। এটি উচ্চতা থেকে একটি নির্দিষ্ট শতাংশ পুনরুদ্ধারের পরে প্রবেশের সংকেতগুলি সনাক্ত করে।
I. কৌশলগত যুক্তি
এই কৌশলটির মূল যুক্তি হ'ল একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে স্থানীয় উচ্চতা চিহ্নিত করা এবং একটি নির্দিষ্ট শতাংশের পুনর্নির্মাণে প্রবেশ করা। নির্দিষ্ট পদক্ষেপগুলি হ'লঃ
প্রথমে গত ৯০ বারের সর্বোচ্চ উচ্চতা স্থানীয় শিখর হিসেবে গণনা করুন।
যখন দাম সেই শিখর থেকে একটি নির্দিষ্ট শতাংশ (যেমন 3%) পুনরুদ্ধার করে, প্রবণতা অনুসরণ করতে দীর্ঘ যান।
প্রবেশ মূল্যের উপরে একটি নির্দিষ্ট শতাংশ (যেমন 6%) এ লাভের লক্ষ্য নির্ধারণ করুন। লাভের সময় অবস্থান বন্ধ করুন।
কোন স্টপ লস ব্যবহার করা হয় না, ট্রেন্ড অনুসরণ উপর ফোকাস।
স্থানীয় শীর্ষ থেকে শতাংশ pullback উপর ভিত্তি করে এন্ট্রি নির্ধারণ করে, প্রবণতা নিশ্চিতকরণ কার্যকরভাবে একীকরণ ফিল্টার আউট অর্জন করা যেতে পারে। লাভ গ্রহণ সেটিং এছাড়াও প্রতি বাণিজ্য লাভ প্রত্যাশা ব্যবস্থাপনা নিশ্চিত করে।
২. কৌশলটির সুবিধা
এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হ'ল প্রবণতা পরিমাপ করতে শতাংশ পুনরুদ্ধার ব্যবহার করা, প্রচুর পরিমাণে শব্দ ফিল্টার করা। সরাসরি বাঁক পয়েন্টে প্রবেশের তুলনায়, এটি ভুল সময় প্রবেশের সম্ভাবনা হ্রাস করে।
আরেকটি সুবিধা হল মুনাফা গ্রহণের যুক্তি। এটি সুষম অর্থ পরিচালনার নীতিগুলির সাথে সামঞ্জস্য রেখে প্রতি বাণিজ্যে নিয়ন্ত্রণযোগ্য লাভ এবং ক্ষতি নিশ্চিত করে।
অবশেষে, রিট্র্যাকশন শতাংশের চেয়ে বড় লাভের লক্ষ্যটিও কিছু ঝুঁকি পুরষ্কার গতিশীলতা সরবরাহ করে।
৩. সম্ভাব্য দুর্বলতা
যদিও এই কৌশলটির সুবিধাগুলি রয়েছে, তবে প্রকৃত ব্যবসায়ের ক্ষেত্রে নিম্নলিখিত ঝুঁকিগুলি লক্ষ্য করা উচিতঃ
প্রথমত, রিট্র্যাকশনের শতাংশকে যুক্তিসঙ্গতভাবে নির্ধারণ করতে হবে। অত্যধিক গভীর বা অগভীর রিট্র্যাকশান উভয়ই লাভের সম্ভাবনাকে প্রভাবিত করতে পারে।
দ্বিতীয়ত, স্টপ লসের অভাব কৌশলটিকে বড় একক বাণিজ্য ঝুঁকিতে ফেলে দেয়। প্রবণতা বিপরীতমুখী হতে পারে।
অবশেষে, অনুপযুক্ত পরামিতি অপ্টিমাইজেশানও ওভারফিটিং সমস্যা এবং সিগন্যালের মানের অবনতি হতে পারে।
IV. সংক্ষিপ্ত বিবরণ
সংক্ষেপে, এই নিবন্ধটি শতাংশ পুনরুদ্ধারের উপর ভিত্তি করে একটি পরিমাণগত প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল বিস্তারিতভাবে ব্যাখ্যা করেছে। এটি কার্যকরভাবে প্রবণতার দিক সনাক্ত করতে পারে এবং pullbacks এ প্রবেশ করতে পারে। লাভের ব্যবস্থাপনা কিছু ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ যন্ত্রপাতি সরবরাহ করে। সামগ্রিকভাবে, স্থানীয় শিখর পুনরুদ্ধারের উপর ভিত্তি করে নিয়ম নির্মাণ করে, এই কৌশলটি যথাযথ অপ্টিমাইজেশনের পরে একটি শক্তিশালী প্রবণতা অনুসরণকারী সিস্টেম হিসাবে কাজ করতে পারে।
/*backtest
start: 2022-09-07 00:00:00
end: 2023-09-13 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © luboremenar
//@version=4
strategy("test_%_down_up", overlay = false, initial_capital = 1000, pyramiding = 0, default_qty_value = 1000,
default_qty_type = strategy.cash, precision = 8, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.1)
// inputs
range_of_tops = input(title="Range of candles to find highest value from.", defval=90, type=input.integer, minval=1 )
basis_points = input(title="Basis points, if asset has two decimals use 100, three decimals 1000, etc.", defval=100, type=input.integer, minval=1)
retrace_percent = input(title="Percent value retrace from the top.", type=input.integer, defval=3, minval = 1, maxval=99)
take_profit_percent = input(title="Percent value of take profit from entry price.", type=input.integer, defval=6, minval=1)
// strategy definition
three_months_top = highest(range_of_tops)
longCondition1 = (close <= float((three_months_top*(1-(take_profit_percent/100)))) and strategy.position_size == 0)
if (longCondition1)
strategy.entry("Long1", strategy.long, qty = strategy.equity/close)
strategy.exit(id="TP1", from_entry="Long1", profit=((close*(1 + take_profit_percent/100)-close)*basis_points),
when= crossover(strategy.position_size, 0))
// plot
plot(strategy.equity)
// for testing, debugging
//test=0.0
//if(crossover(strategy.position_size, 0))
// test := (close*1.06-close)*basis_points
//plot(test)