রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

মুভিং এভারেজ সাপোর্ট এবং রেজিস্ট্যান্স ব্রেকআউট কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-০৯-২৮ ১৫ঃ২০ঃ৪৭
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে মূল সমর্থন এবং প্রতিরোধের স্তরগুলি সনাক্ত করে এবং যখন দাম এই স্তরগুলি অতিক্রম করে তখন বাণিজ্য করে। কৌশলটি সহজ এবং কার্যকর, বোঝা এবং বাস্তবায়ন করা সহজ।

কৌশলগত যুক্তি

কৌশলটি সমর্থন এবং প্রতিরোধ অঞ্চল চিহ্নিত করতে 50 এর সময়ের সাথে একটি সহজ চলমান গড় (এসএমএ) ব্যবহার করে। বিশেষতঃ

  • যখন বন্ধের দাম নীচের থেকে এসএমএ এর উপরে অতিক্রম করে, তখন গত ৫০টি সময়ের সর্বোচ্চ উচ্চতাকে রেসিস্ট্যান্স R হিসাবে নেওয়া হয়।
  • যখন বন্ধের দাম উপরে থেকে এসএমএ এর নীচে অতিক্রম করে, তখন গত ৫০টি সময়ের সর্বনিম্ন সর্বনিম্নটি সমর্থন হিসাবে নেওয়া হয়
  • বন্ধ প্রতিরোধের R অতিক্রম করে যখন দীর্ঘ যান
  • যখন বন্ধ বিরতি সমর্থন এস শর্ট যান

অন্য কথায়, কৌশলটি মূল্য অঞ্চলগুলি বিভক্ত করতে 50-পরিঘরের এসএমএ ব্যবহার করে এবং যখন দাম এই অঞ্চলগুলি থেকে বেরিয়ে আসে তখন এটি ব্যবসা করে। এটি প্রতিরোধের উপরে ব্রেকআউটে দীর্ঘ যায় এবং সমর্থনটির নীচে ব্রেকআউটে সংক্ষিপ্ত হয়। কৌশলটি সহজ এবং কার্যকর করা সহজ।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির নিম্নলিখিত সুবিধা রয়েছে:

  1. সমর্থন/প্রতিরোধ চিহ্নিত করার জন্য চলমান গড় ব্যবহার করা যুক্তিসঙ্গতভাবে নির্ভরযোগ্য এবং মিথ্যা ব্রেকআউটগুলি কার্যকরভাবে ফিল্টার করতে পারে।
  2. ৫০ বছরের একটি সময়কাল খুব বেশি দীর্ঘ বা খুব কম নয়, এবং মধ্যমেয়াদী পর্যায়ে অর্থপূর্ণ স্তরগুলি সনাক্ত করতে পারে।
  3. এটি কেবলমাত্র একটি এসএমএ সূচক ব্যবহার করে, যার ফলে সিস্টেমের ওভারহেড কম এবং বাস্তবায়ন সহজ।
  4. ব্রেকআউট ট্রেডিং কৌশল সহজ এবং কার্যকর।
  5. অতিরিক্ত অপ্টিমাইজেশান এড়ানোর জন্য কয়েকটি সামঞ্জস্যযোগ্য পরামিতি রয়েছে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলটি নিম্নলিখিত ঝুঁকিগুলিও বহন করেঃ

  1. এখনও কিছু ভুয়া ব্রেকআউটের ঝুঁকি রয়েছে যা এসএমএগুলি সম্পূর্ণরূপে ফিল্টার করতে পারে না।
  2. নির্দিষ্ট সময়সীমা বিভিন্ন বাজারের চক্রের সাথে মানিয়ে নিতে পারে না, সম্ভাব্য স্বল্পমেয়াদী সুযোগগুলি মিস করে।
  3. প্রাথমিক ব্রেকআউটের পরে প্রত্যাহার এবং পুনরায় পরীক্ষা হতে পারে, যার জন্য সতর্ক স্টপ লস কৌশল প্রয়োজন।
  4. দীর্ঘমেয়াদী লেনদেনের জন্য বৃহত্তর প্রবণতা দিকটি পর্যবেক্ষণ করা প্রয়োজন।

এই ঝুঁকিগুলি এসএমএ সময়কালের সমন্বয়, প্রবণতা ফিল্টার সূচক যোগ ইত্যাদির মতো অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে মোকাবেলা করা যেতে পারে। সঠিক স্টপ লস ম্যানেজমেন্টও খুব গুরুত্বপূর্ণ।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

কৌশলটি উন্নত করার কিছু উপায়ঃ

  1. ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা এবং গতি নির্ধারণে সাহায্য করার জন্য এমএসিডি এর মত সূচক যোগ করুন।
  2. ডায়নামিক সমন্বয়ের জন্য এমএ সময়কালের অভিযোজিত অপ্টিমাইজেশন বাস্তবায়ন করুন।
  3. ব্রেকআউট সনাক্তকরণ উন্নত করা, যেমন এমএ এবং বলিংজার ব্যান্ডের সমান্তরাল বিরতি প্রয়োজন।
  4. একক ট্রেড হ্রাস নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস প্রক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত করুন।
  5. সর্বোত্তম সমন্বয় খুঁজে পেতে বিভিন্ন এমএ সময়ের পরামিতি পরীক্ষা করুন।

এই উন্নতিগুলি বিভিন্ন বাজারের চক্র জুড়ে কৌশলটিকে আরও শক্তিশালী করতে পারে।

সংক্ষিপ্তসার

সামগ্রিকভাবে, কৌশলটি এসএমএ এবং ব্যবসায়ের ব্রেকআউটের সাথে সমর্থন / প্রতিরোধের চিহ্নিত করে, জিনিসগুলিকে সহজ এবং কার্যকর রাখে। একাধিক মাত্রায় অপ্টিমাইজেশনের জন্যও উল্লেখযোগ্য জায়গা রয়েছে। যদিও মিথ্যা ব্রেকআউটগুলি একটি ঝুঁকি হিসাবে রয়ে গেছে, সতর্কতার সাথে স্টপ লস ব্যবহার এটি কার্যকরভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে পারে। কৌশলটি নতুনদের জন্য সহজেই বোঝা যায় এবং ব্যবহারিক অভিজ্ঞতা অর্জনের জন্য দুর্দান্ত।


/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-09-27 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
//-- 開源代碼受Mozilla公眾授權條款2.0版規範, 網址是https://mozilla.org/MPL/2.0/
//
//@version=4
//
//  作品: [LunaOwl] 支撐壓力策略第4版
//  英文: [LunaOwl] Support Resistance Strategy V4
//
////////////////////////////////
//     ~~!!*(๑╹◡╹๑) **       //
//  製作:  @LunaOwl 彭彭      //
//  日期:  2019年03月05日     //
//  修改:  2019年04月22日     //
//  四版:  2020年06月16日     //
//  發表:  2020年06月17日     //
////////////////////////////////

//==設定策略==//

strategy("[LunaOwl] 支撐壓力策略 [回測]",
     shorttitle          = "支撐壓力策略 [回測]",
     overlay             = true,
     calc_on_order_fills = false,
     calc_on_every_tick  = false,
     pyramiding          = 0,
     currency            = currency.NONE,
     initial_capital     = 10000,
     slippage            = 5,
     default_qty_value   = 100,
     default_qty_type    = strategy.percent_of_equity,
     commission_type     = strategy.commission.percent,
     commission_value    = 0.05
     )

LB = input(50, title = "回溯期數", type = input.integer)
R = valuewhen(cross(sma(close, LB),close), highest(high, LB), 1)
S = valuewhen(cross(close,sma(close, LB)),  lowest( low, LB), 1)

plot(R, title = "壓力", color = color.green)
plot(S, title = "支撐", color = color.red)

//==定義輸出結果==//

Trend_up = crossover(close, R) ? 1 : 0
Trend_dn = crossunder(close, S) ? -1 : 0

//==設定出場規則==//

Enter = Trend_up ==  1 and Trend_up[1] == 0 ? Trend_up : na
Exit  = Trend_dn == -1 and Trend_dn[1] == 0 ? Trend_dn : na
strategy.entry("多", strategy.long, when = Enter)
strategy.entry("空", strategy.short, when = Exit)

আরো