এই কৌশলটি ক্রয় করে যখন মূল্য একটি ষাঁড়ের বাজারে ঐতিহাসিক এন-দিনের উচ্চতার উপরে ভেঙে যায়, ইএমএ স্টপ লস সহ। এটি প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশলগুলির অন্তর্গত।
গত n দিনের সর্বোচ্চ মূল্যকে ঐতিহাসিক সর্বোচ্চ মূল্য হিসেবে গণনা করুন।
বর্তমান বন্ধের মূল্য ঐতিহাসিক উচ্চমূল্য অতিক্রম করলে কিনুন।
স্টপ লস হিসাবে এক্স-ডে ইএমএ ব্যবহার করুন। যখন দাম ইএমএ এর নিচে পড়ে তখন বেরিয়ে আসুন।
n এবং x এর মানগুলি পরামিতিগুলির মাধ্যমে সামঞ্জস্যযোগ্য, 200 দিনের সর্বোচ্চ এবং 90 দিনের EMA এ ডিফল্ট।
সহজ এবং সুস্পষ্ট যুক্তি বাস্তবায়ন করা সহজ।
স্বয়ংক্রিয়ভাবে নতুন উচ্চতা দ্বারা গঠিত প্রবণতা অনুসরণ করে।
বেশিরভাগ মুনাফায় ইএমএ স্টপ লক অনুসরণ করে।
দামের ভবিষ্যদ্বাণী করার দরকার নেই, শুধু কিনতে সিগন্যাল অনুসরণ করুন।
ডিফল্ট প্যারামিটারগুলি ষাঁড়ের বাজারে ভাল কাজ করে।
সংক্ষিপ্ত কোড সহজেই বোঝা যায় এবং সংশোধন করা যায়।
বড় ধরনের ক্ষতি যখন ষাঁড়ের বাজার শেষ হয়।
ভুল স্টপ লস সেটআপগুলি অকাল বা বিলম্বিত স্টপগুলির দিকে পরিচালিত করে।
নতুন উচ্চতার শক্তি এবং প্রত্যাহারের পূর্বাভাস দিতে অক্ষম।
শক্তিশালী পক্ষপাত এটিকে অন্যান্য বাজারের জন্য অনুপযুক্ত করে তোলে।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান ঐতিহাসিক তথ্যের সাথে অতিরিক্ত ফিট করার ঝুঁকি।
সর্বোত্তম মানের জন্য বিভিন্ন পরামিতি সমন্বয় পরীক্ষা করুন।
স্থির শতাংশের মতো অন্যান্য স্টপ পদ্ধতিগুলি মূল্যায়ন করুন।
ফ্রিকোয়েন্সি এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য স্টপগুলি অপ্টিমাইজ করুন।
গোলমাল থেকে বাঁচতে ফিল্টার যুক্ত করুন।
সিগন্যালের শক্তি পরিমাপ করার উপায় অনুসন্ধান করুন।
মুনাফা যোগ করতে পারে, মুনাফা বন্ধ করার জন্য বেরিয়ে আসতে পারে।
এই কৌশলটি ইএমএ ট্রেইলিং স্টপগুলির সাথে নতুন উচ্চতার উপর প্রবণতা অনুসরণকে স্বয়ংক্রিয় করে। যদিও কিছু ক্ষেত্রে এটি কার্যকর, তবে সমস্ত বাজারে শক্তিশালী হওয়ার জন্য এটির সম্প্রসারণ এবং অপ্টিমাইজেশনের প্রয়োজন।
/*backtest
start: 2023-08-20 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © gmhfund
//@version=5
strategy("ATH 200d",overlay=1)
plot(close)
bars = input.int(200, "ATH period", minval=5, maxval=2000, step=1)
range_ema = input.int(90,"ema line",minval=100,maxval=400,step=1)
ath_price = ta.highest(bars)[1]
plot(ath_price,color=color.blue)
line_ema = ta.ema(close,range_ema)
exit_condition = ta.crossunder(close,line_ema)
plot(line_ema,color=color.orange)
strategy.entry("Buy", strategy.long, 1, when = close > ath_price) // enter long by market if current open great then previous high
//strategy.close("Buy",when = close < strategy.position_avg_price*0.9 )
strategy.close("Buy",when = exit_condition )