একাধিক মুভিং এভারেজ পেয়ার ট্রেডিং কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি দ্বৈত সমান্তরাল ফিল্টারিং এবং মূল্যের আকৃতির বিচারকে একত্রিত করে, একটি আরও বিস্তৃত প্রবেশের ব্যবস্থা তৈরি করে, যার লক্ষ্য সংকেতের গুণমান উন্নত করা। কৌশলটি একই সাথে লাভের বাজি নিয়ন্ত্রণ এবং সর্বাধিক পজিশনের সপ্তাহের সময়সীমা যুক্ত করে, যা একটি আরও উন্নত ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার ব্যবস্থা করে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি মূলত নিম্নলিখিত সূচক এবং ট্রেডিং বিধিগুলি নিয়ে গঠিতঃ
3 এসএমএ গড় লাইনঃ বড় স্তরের প্রবণতা দিক নির্ণয় করা।
২ ইএমএ সমান্তরালঃ বিস্তারিত দিক বিচার করা।
এসএআর সূচকঃ প্রবণতা এবং বিপর্যয় নির্ণয় করতে সাহায্য করে।
K-লাইন মোডঃ একটি নির্দিষ্ট K-লাইন মোডকে প্রবেশের সংকেত হিসাবে চিহ্নিত করুন।
সর্বাধিক লাভজনক পজিশন সমতলকরণঃ একতরফা পজিশনের সর্বাধিক লাভজনকতার সীমাবদ্ধতা, স্থির মুনাফা।
সর্বোচ্চ পজিশন ধারণের সময়কালঃ ক্ষতির বিস্তার এড়ানো এবং একক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করা।
এই কৌশলটি একাধিক প্রযুক্তিগত সূচককে একত্রিত করে এবং সমন্বিত বিচার করে, যা একটি শক্তিশালী প্রবেশের সংকেত এবং প্রস্থান প্রক্রিয়া তৈরি করে, যা মুনাফা বাড়ানোর সাথে সাথে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে এবং স্থিতিশীল লেনদেন করে।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
একক সূচক কৌশলগুলির তুলনায় এই কৌশলটির নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি রয়েছেঃ
মাল্টিমিটার প্যারেন্টিং সিগন্যালের নির্ভুলতা বাড়ায়।
কে-লাইন আকৃতি সনাক্তকরণ প্রবেশের সময় বাড়িয়ে দিয়েছে।
মুনাফা নির্ধারণের জন্য মুনাফা সমতলীকরণ নিয়ন্ত্রণ।
একক ক্ষতির বিস্তার এড়াতে সপ্তাহের সময়সীমা বজায় রাখা
এসএমএ গড় প্রবণতা মূল্যায়ন করে এবং প্রবণতা অনুসরণ করে।
ইএমএ-র পক্ষ থেকে বলা হয়েছে, ‘আমরা এখনই এই বিষয়ে বিস্তারিত পরিকল্পনা নিয়ে কাজ করছি।
SAR সূচকগুলি একটি ব্রেকথ্রুয়ের নির্ভরযোগ্যতা নির্ধারণে সহায়তা করে।
সামগ্রিকভাবে, ঝুঁকি-লাভের ভারসাম্য ভাল, কিন্তু সামঞ্জস্য করা কঠিন।
বাজার অনুযায়ী সামঞ্জস্যপূর্ণ প্যারামিটার, স্থিতিশীল অতিরিক্ত উপার্জন।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
যদিও এই কৌশলটির অনেক সুবিধা রয়েছে, তবে এর ঝুঁকি রয়েছেঃ
মাল্টি-মিটার প্যাকেজগুলি জটিলতা বৃদ্ধি করে এবং বাস্তবায়ন করা আরও কঠিন।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান বিস্তৃত, অপ্টিমাইজেশান ঝুঁকি রয়েছে।
K-রেখা আকৃতির স্বীকৃতি কার্যকারিতা সন্দেহজনক, ভুল সংকেত দেখা দিতে পারে।
“এটা খুবই কঠিন, কিন্তু আমি মনে করি, এটা খুবই কঠিন”, বলেন তিনি।
এই সপ্তাহের জন্য, আপনি আপনার অ্যাকাউন্টের জন্য একটি নির্দিষ্ট সময়সীমা নির্ধারণ করতে পারেন।
স্থিতিশীলতা এবং উপার্জন অপ্টিমাইজেশনের মধ্যে দ্বন্দ্ব রয়েছে।
মাল্টি-প্রজাতির বাজার পরিবেশের সাথে অভিযোজনশীলতা বিবেচনা করা উচিত।
এই কৌশলগুলোকে শক্তিশালী করার জন্য ক্রমাগত নজরদারি প্রয়োজন।
অপ্টিমাইজেশান দিক
উপরের বিশ্লেষণের ভিত্তিতে, এই কৌশলটি নিম্নরূপ অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ
প্যারামিটার সমন্বয় করুন এবং আয় স্থিতিশীলতা উন্নত করুন।
মেশিন লার্নিং প্রযুক্তির প্রবর্তনের সময় এসেছে।
অপ্টিমাইজ করুন এবং গতিশীলভাবে স্টপ লস স্টপ কৌশলগুলি সামঞ্জস্য করুন।
বিভিন্ন পজিশনিং পিরিয়ডের উপর আয়ক্রমের প্রভাবের মূল্যায়ন করা।
বিভিন্ন জাতের বাজারে কৌশলগত পরীক্ষার উপযুক্ততা।
অতিরিক্ত অপ্টিমাইজেশান প্রতিরোধে প্যারামিটার দৃঢ়তা পরীক্ষা যুক্ত করুন।
কোয়ান্টামাইজড রিস্ক ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম তৈরি করা।
কৌশলগুলির কার্যকারিতা যাচাই করে চলুন, যাতে অপ্রচলিততা প্রতিরোধ করা যায়।
সারসংক্ষেপ
সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি একাধিক সূচকের সহায়তায় একটি তুলনামূলকভাবে স্থিতিশীল ব্যবসায়ের ব্যবস্থা তৈরি করেছে। তবে যে কোনও কৌশলকে ক্রমাগত অপ্টিমাইজেশন এবং যাচাইকরণের প্রয়োজন, প্যারামিটার স্বাস্থ্যের বিষয়ে মনোযোগ দেওয়া যাতে কৌশলটি বিভিন্ন বাজার পরিবেশের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে। পরিমাণগত লেনদেন একটি ক্রমাগত পুনরাবৃত্ত প্রক্রিয়া।
//@version=3
strategy("Free Strategy #08 (Combo of #01 and #02) (ES / SPY)", overlay=true)
// Inputs
Quantity = input(1, minval=1, title="Quantity")
SmaPeriod01 = input(3, minval=1, title="SMA Period 01")
SmaPeriod02 = input(8, minval=1, title="SMA Period 02")
SmaPeriod03 = input(10, minval=1, title="SMA Period 03")
EmaPeriod01 = input(5, minval=1, title="EMA Period 01")
EmaPeriod02 = input(3, minval=1, title="EMA Period 02")
MaxProfitCloses = input(5, minval=1, title="Max Profit Close")
MaxBars = input(10, minval=1, title="Max Total Bars")
// Misc Variables
src = close
BarsSinceEntry = 0
MaxProfitCount = 0
Sma01 = sma(close, SmaPeriod01)
Sma02 = sma(close, SmaPeriod02)
Sma03 = sma(close, SmaPeriod03)
Ema01 = ema(close, EmaPeriod01)
Ema02 = ema(close, EmaPeriod02)
OHLC = (open + high + low + close) / 4.0
// Conditions
Cond00 = strategy.position_size == 0
Cond01 = close < Sma03
Cond02 = close <= Sma01
Cond03 = close[1] > Sma01[1]
Cond04 = open > Ema01
Cond05 = Sma02 < Sma02[1]
Entry01 = Cond00 and Cond01 and Cond02 and Cond03 and Cond04 and Cond05
Cond06 = close < Ema02
Cond07 = open > OHLC
Cond08 = volume <= volume[1]
Cond09 = (close < min(open[1], close[1]) or close > max(open[1], close[1]))
Entry02 = Cond00 and Cond06 and Cond07 and Cond08 and Cond09
// Update Exit Variables
BarsSinceEntry := Cond00 ? 0 : nz(BarsSinceEntry[1]) + 1
MaxProfitCount := Cond00 ? 0 : (close > strategy.position_avg_price and BarsSinceEntry > 1) ? nz(MaxProfitCount[1]) + 1 : nz(MaxProfitCount[1])
// Entries
strategy.entry(id="L1", long=true, qty=Quantity, when=(Entry01 or Entry02))
// Exits
strategy.close("L1", (BarsSinceEntry - 1 >= MaxBars or MaxProfitCount >= MaxProfitCloses))