এই কৌশলটি বর্তমান বারের বন্ধের মূল্যকে পূর্ববর্তী বারের বন্ধের মূল্যের সাথে তুলনা করে দিক নির্ধারণ করে। এটি একটি সহজ প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল, যখন দাম বৃদ্ধি পায় এবং যখন দাম কমে যায় তখন দীর্ঘ হয়। কোনও জটিল সূচক প্রয়োজন হয় না, কেবলমাত্র সবচেয়ে মৌলিক মূল্য তথ্য প্রবণতা দিক নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়।
বর্তমান বারের বন্ধ মূল্য এবং পূর্ববর্তী বারের বন্ধ মূল্যের মধ্যে শতাংশ পার্থক্য গণনা করুন।
যদি শতাংশ প্রান্তিকের চেয়ে বড় হয়, তাহলে এর অর্থ হল দাম বাড়ছে, লম্বা হয়ে যাও।
যদি শতাংশ নেগেটিভ থ্রেশহোল্ডের চেয়ে কম হয়, তাহলে এর অর্থ হল দাম কমেছে, শর্ট হয়ে যাবে।
থ্রেশহোল্ড ০ তে সেট করা আছে, যার মানে যেকোনো বৃদ্ধিতে লম্বা এবং যেকোনো পতনে শর্ট।
কোন স্টপ লস বা লাভ নেওয়ার যুক্তি নেই, লাভজনকতার জন্য কেবল প্রবণতার ধারাবাহিকতার উপর নির্ভর করে।
খুব সহজ এবং স্বজ্ঞাত প্রবণতা নির্ধারণের পদ্ধতি, বুঝতে এবং বাস্তবায়ন করা সহজ।
কোনও প্রযুক্তিগত সূচক গণনা করার প্রয়োজন নেই, সংস্থান খরচ হ্রাস।
কেবলমাত্র মূল মূল্যের তথ্যের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, অপ্রয়োজনীয় সূচক শব্দ এড়ানো।
ব্যাকটেস্টের ফলাফল চমৎকার কিন্তু লাইভ পারফরম্যান্স সন্দেহজনক।
স্টপ লস না থাকলে সীমাহীন ক্ষতির ঝুঁকি থাকে।
ব্যাপ্তি সীমাবদ্ধ বিপজ্জনক বাজারে অকার্যকর, ফাঁদে পড়ার প্রবণতা।
ওভারফিটমেন্টের ঝুঁকি আছে, লাইভ পারফরম্যান্স এখনো বৈধ করা হয়নি।
খাঁটি প্রবণতা অনুসরণ করে লাভ অর্জন করা সম্ভব নয়, বাস্তব লাভ সীমিত।
ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য ট্রেলিং স্টপ লস যোগ করুন।
অস্থির বাজারগুলিতে হুইপসা হ্রাস করার জন্য অস্থিরতার ব্যবস্থা অন্তর্ভুক্ত করুন।
আরও দৃঢ়তার জন্য বিভিন্ন সময়সীমার পরামিতি পরীক্ষা করুন।
অযৌক্তিক দামের গতিবিধি এড়াতে প্রবণতা নির্ধারণের সূচক যোগ করুন।
লাভের সম্ভাবনা বাড়ানোর জন্য সর্বোচ্চ মূল্যের মতো ফিরে তাকিয়ে লাভের অনুকূলতা অর্জন করুন।
কৌশলটির মূল ধারণাটি সহজ তবে এর বাস্তব কার্যকারিতা প্রশ্নবিদ্ধ। বাস্তব প্রয়োগের আগে আরও শক্তিশালী ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ প্রক্রিয়া এবং পরামিতি অপ্টিমাইজেশান পরীক্ষার প্রয়োজন। তবে প্রাথমিক ধারণাটি শিখতে হবে।
/*backtest
start: 2023-08-17 00:00:00
end: 2023-09-16 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("Daily Close Comparison Strategy (by ChartArt)", shorttitle="CA_-_Daily_Close_Strat", overlay=false)
// ChartArt's Daily Close Comparison Strategy
//
// Version 1.0
// Idea by ChartArt on February 28, 2016.
//
// This strategy is equal to the very
// popular "ANN Strategy" coded by sirolf2009,
// but without the Artificial Neural Network (ANN).
//
// Main difference besides stripping out the ANN
// is that I use close prices instead of OHLC4 prices.
// And the default threshold is set to 0 instead of 0.0014
// with a step of 0.001 instead of 0.0001.
//
// This strategy goes long if the close of the current day
// is larger than the close price of the last day.
// If the inverse logic is true, the strategy
// goes short (last close larger current close).
//
// This simple strategy does not have any
// stop loss or take profit money management logic.
//
// List of my work:
// https://www.tradingview.com/u/ChartArt/
//
// __ __ ___ __ ___
// / ` |__| /\ |__) | /\ |__) |
// \__, | | /~~\ | \ | /~~\ | \ |
//
//
threshold = input(title="Price Difference Threshold", type=float, defval=0, step=0.001)
getDiff() =>
yesterday=security(syminfo.tickerid, 'D', close[1])
today=security(syminfo.tickerid, 'D', close)
delta=today-yesterday
percentage=delta/yesterday
closeDiff = getDiff()
buying = closeDiff > threshold ? true : closeDiff < -threshold ? false : buying[1]
hline(0, title="zero line")
bgcolor(buying ? green : red, transp=25)
plot(closeDiff, color=silver, style=area, transp=75)
plot(closeDiff, color=aqua, title="prediction")
longCondition = buying
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
shortCondition = buying != true
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)