এই কৌশলটি পূর্ববর্তী ট্রেডিং দিনের উচ্চতার উপর ভিত্তি করে কাজ করে, প্রবণতা অনুসরণকারী মোডে কাজ করে। গতকালের উচ্চতা ভেঙে গেলে এটি দীর্ঘ হয়, এমনকি যদি একদিনে একাধিক ব্রেকআউট হয়।
ব্যাকটেস্টিং এ লুকহেড পক্ষপাত এড়াতে LucF ফাংশন ব্যবহার করুন।
এটি একটি নতুন ট্রেডিং দিন খোলা কিনা তা চিহ্নিত করুন। দিনের সর্বোচ্চ max_today এবং সর্বনিম্ন min_today রেকর্ড করুন।
max_today এর সাথে বর্তমান উচ্চতার তুলনা করুন, যদি অতিক্রম করা হয় তবে max_today আপডেট করুন।
বর্তমান সর্বনিম্নের সাথে min_today এর তুলনা করুন, যদি লঙ্ঘন হয় তবে min_today আপডেট করুন।
পূর্ববর্তী ট্রেডিং দিবসের উচ্চ এবং নিম্ন স্তরের চার্ট।
পূর্ববর্তী দিনের সর্বোচ্চ থেকে বেরিয়ে আসার সময় প্রবেশের পয়েন্ট সেট করুন, GAP যুক্ত করে প্রবেশের অগ্রগতি বা বিলম্ব করা যেতে পারে।
স্টপ লস শতাংশ sl এবং লাভের শতাংশ tp সেট করুন।
যখন দাম আগের ট্রেডিং দিনের উচ্চতা অতিক্রম করে তখন লম্বা হয়ে যান।
স্টপ লস প্রাইস সেট করুন এবং লাভের দাম নিন।
অপশনালভাবে অ্যাক্টিভেশন লেভেল এবং অফসেট দূরত্বের সাথে ট্রেলিং স্টপ লস সক্ষম করুন।
ই এম এ ক্রসওভারের ভিত্তিতে বিকল্পভাবে বন্ধ ট্রেড।
এই সহজ প্রবণতা অনুসরণ কৌশল নিম্নলিখিত সুবিধা আছেঃ
পরিষ্কার এবং সহজবোধ্য সংকেত উৎপন্ন করা। বাস্তবায়ন করা সহজ।
পূর্ববর্তী দিনের উচ্চতা থেকে বিচ্ছিন্নতা প্রবণতা নিশ্চিত করে, হুইপসো হ্রাস করে।
GAP প্যারামিটার প্রবেশ সংবেদনশীলতা সামঞ্জস্য করতে পারবেন।
সামগ্রিক ঝুঁকি পরিষ্কার স্টপ লস দিয়ে নিয়ন্ত্রণ করা হয়।
ট্রেইলিং স্টপ ব্যবহার করে আরও বেশি মুনাফা অর্জন করা যায়।
ইএমএ ক্রসওভারের ফলে নিম্নমুখী প্রবণতার ফাঁদে পড়া এড়ানো যায়।
কিছু ঝুঁকি আছে যা লক্ষ্য করা উচিতঃ
ব্যর্থ ব্রেকআউট ক্ষতির কারণ হতে পারে। যুক্তিসঙ্গত স্টপ লস প্রয়োজন।
বাজারের প্রবণতা প্রয়োজন।
অনুপযুক্ত ট্রেলিং স্টপ অকাল বন্ধ হয়ে যেতে পারে।
ইএমএ প্যারামিটার নির্বাচন করা খুব সংবেদনশীল বা বিলম্বিত হতে পারে।
একাধিক ভেরিয়েবলের যেমন গ্যাপ, স্টপ লস, ট্রেইলিং স্টপ ইত্যাদির মত টিউনিং প্রয়োজন।
কৌশলটি আরও উন্নত করার কিছু উপায়ঃ
এটিআর বা ট্রেন্ডের উপর ভিত্তি করে গতিশীল স্টপ লস ব্যবহার করুন।
স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন ব্যবহার করে বৈধ ব্রেকআউটের জন্য ফিল্টার যুক্ত করুন।
অস্থির বাজারে ভুয়া ব্রেকআউট এড়ানোর জন্য অস্থিরতা শর্ত যুক্ত করুন।
আরও শক্তিশালী সংকেতের জন্য ইএমএ প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করুন।
বাজারের অস্থিরতার সাথে মিলে যাওয়ার জন্য সূক্ষ্মভাবে ট্যুইট ট্রেলিং স্টপ প্যারামিটার।
বিভিন্ন যন্ত্রের মধ্যে পরীক্ষার পরামিতি স্থিতিশীলতা।
ডায়নামিক পজিশনিং ডিজাইনিং মেকানিজম যোগ করুন।
কৌশলটি পূর্ববর্তী দিনের উচ্চ ব্রেকআউটের উপর ভিত্তি করে একটি সাধারণ প্রবণতা অনুসরণকারী সিস্টেম হিসাবে সহজ এবং ব্যবহারিক। ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা প্রাথমিকভাবে স্টপ লস উপর নির্ভর করে। সঠিক পরামিতি টিউনিং সহ, এটি প্রবণতা অবস্থার মধ্যে ভাল সম্পাদন করতে পারে। তবে সঠিক স্টপ লস এবং ফিল্টারগুলি হুইপস এড়াতে প্রয়োজন। ফ্রেমওয়ার্কটি প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশলগুলির ভিত্তি হিসাবে আরও উন্নত করা যেতে পারে।
/*backtest start: 2023-09-30 00:00:00 end: 2023-10-07 00:00:00 period: 15m basePeriod: 5m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // This source code is subject to the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) // © TheSocialCryptoClub //@version=5 strategy("Yesterday's High", overlay=true, pyramiding = 1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10, slippage=1, backtest_fill_limits_assumption=1, use_bar_magnifier=true, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075 ) // ----------------------------------------------------------------------------- // ROC Filter // ----------------------------------------------------------------------------- // f_security function by LucF for PineCoders available here: https://www.tradingview.com/script/cyPWY96u-How-to-avoid-repainting-when-using-security-PineCoders-FAQ/ f_security(_sym, _res, _src, _rep) => request.security(_sym, _res, _src[not _rep and barstate.isrealtime ? 1 : 0])[_rep or barstate.isrealtime ? 0 : 1] high_daily = f_security(syminfo.tickerid, "D", high, false) roc_enable = input.bool(false, "", group="ROC Filter from CloseD", inline="roc") roc_threshold = input.float(1, "Treshold", step=0.5, group="ROC Filter from CloseD", inline="roc") closed = f_security(syminfo.tickerid,"1D",close, false) roc_filter= roc_enable ? (close-closed)/closed*100 > roc_threshold : true // ----------------------------------------------------------------------------- // Trigger Point // ----------------------------------------------------------------------------- open_session = ta.change(time('D')) price_session = ta.valuewhen(open_session, open, 0) tf_session = timeframe.multiplier <= 60 bgcolor(open_session and tf_session ?color.new(color.blue,80):na, title = "Session") first_bar = 0 if open_session first_bar := bar_index var max_today = 0.0 var min_today = 0.0 var high_daily1 = 0.0 var low_daily1 = 0.0 var today_open = 0.0 if first_bar high_daily1 := max_today low_daily1 := min_today today_open := open max_today := high min_today := low if high >= max_today max_today := high if low < min_today min_today := low same_day = today_open == today_open[1] plot( timeframe.multiplier <= 240 and same_day ? high_daily1 : na, color= color.yellow , style=plot.style_linebr, linewidth=1, title='High line') plot( timeframe.multiplier <= 240 and same_day ? low_daily1 : na, color= #E8000D , style=plot.style_linebr, linewidth=1, title='Low line') // ----------------------------------------------------------------------------- // Strategy settings // ----------------------------------------------------------------------------- Gap = input.float(1,"Gap%", step=0.5, tooltip="Gap di entrata su entry_price -n anticipa entrata, con +n posticipa entrata", group = "Entry") Gap2 = (high_daily1 * Gap)/100 sl = input.float(3, "Stop-loss", step= 0.5, group = "Entry") tp = input.float(9, "Take-profit", step= 0.5, group = "Entry") stop_loss_price = strategy.position_avg_price * (1-sl/100) take_price = strategy.position_avg_price * (1+tp/100) sl_trl = input.float(2, "Trailing-stop", step = 0.5, tooltip = "Attiva trailing stop dopo che ha raggiunto...",group = "Trailing Stop Settings")//group = "Trailing Stop Settings") Atrl= input.float(1, "Offset Trailing", step=0.5,tooltip = "Distanza dal prezzo", group = "Trailing Stop Settings") stop_trl_price_cond = sl_trl * high/syminfo.mintick/100 stop_trl_price_offset_cond = Atrl * high/syminfo.mintick/100 stop_tick = sl * high/syminfo.mintick/100 profit_tick = tp * high/syminfo.mintick/100 mess_buy = "buy" mess_sell = "sell" // ----------------------------------------------------------------------------- // Entry - Exit - Close // ----------------------------------------------------------------------------- if close < high_daily1 and roc_filter strategy.entry("Entry", strategy.long, stop = high_daily1 + (Gap2), alert_message = mess_buy) ts_n = input.bool(true, "Trailing-stop", tooltip = "Attiva o disattiva trailing-stop", group = "Trailing Stop Settings") close_ema = input.bool(false, "Close EMA", tooltip = "Attiva o disattiva chiusura su EMA", group = "Trailing Stop Settings") len1 = input.int(10, "EMA length", step=1, group = "Trailing Stop Settings") ma1 = ta.ema(close, len1) plot(ma1, title='EMA', color=color.new(color.yellow, 0)) if ts_n == true strategy.exit("Trailing-Stop","Entry",loss= stop_tick, stop= stop_loss_price, limit= take_price, trail_points = stop_trl_price_cond, trail_offset = stop_trl_price_offset_cond, comment_loss="Stop-Loss!!",comment_profit ="CASH!!", comment_trailing = "TRL-Stop!!", alert_message = mess_sell) else strategy.exit("TP-SL", "Entry",loss= stop_tick, stop=stop_loss_price, limit= take_price, comment_loss= "Stop-loss!!!", comment_profit = "CASH!!", alert_message = mess_sell) if close_ema == true and ta.crossunder(close,ma1) strategy.close("Entry",comment = "Close" , alert_message = mess_sell)