টর্টল ট্রেডিং 3-দিনের বিপরীতমুখী কৌশল হ'ল ল্যারি কনরস এবং সিজার আলভারেজের বই
প্র্যাকটিস এবং ব্যাকটেস্টিং এর মাধ্যমে, আমি দেখেছি যে ট্রেন্ড লাইনের জন্য এসএমএর পরিবর্তে ইএমএ ব্যবহার করলে কৌশলটি ধারাবাহিকভাবে ভাল কাজ করে। সুতরাং এই স্ক্রিপ্টটি ট্রেন্ড লাইনের জন্য ইএমএ ব্যবহার করে। আমি প্রস্থান ইএমএর দৈর্ঘ্যও সামঞ্জস্যযোগ্য করেছি।
কৌশলটি নিম্নরূপ কাজ করেঃ
প্রস্থান EMA 5 দিনের EMA এ ডিফল্ট, এর দৈর্ঘ্য নিয়মিত।
কৌশলটির মূল ধারণা হ'ল স্বল্পমেয়াদী গড় বিপরীতমুখী হওয়ার সুবিধা নেওয়া। যখন দামগুলি ক্রমাগত হ্রাস পায়, তখন তারা স্বল্পমেয়াদে ফিরে আসার সম্ভাবনা রয়েছে। কৌশলটি স্বল্পমেয়াদী ইএমএর নীচে 3 টি পরপর দিন দাম সংকীর্ণ হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করে গড় বিপরীতমুখী সুযোগগুলি সনাক্ত করে। একবার বিপরীতমুখী হওয়ার পরে, যখন দামটি প্রস্থান ইএমএর উপরে ভেঙে যায় তখন এটি তাত্ক্ষণিকভাবে প্রস্থান করে।
ঐতিহ্যবাহী চলমান গড় ক্রসওভার কৌশলগুলির তুলনায় এই কৌশলটির নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি রয়েছেঃ
বিপরীতমুখী অবস্থা চিহ্নিত করার জন্য পরপর ৩ দিনের সংকীর্ণকরণ ব্যবহার করা সিগন্যালের গুণমান উন্নত করে।
দীর্ঘ ও সংক্ষিপ্ত ইএমএ দিয়ে ফিল্টারিং ট্রেন্ডিং মার্কেটে ট্রেডিং এড়ায়। এটি কেবলমাত্র রেঞ্জ-বান্ধব অঞ্চলে বিপরীতমুখী ট্রেডিং বোঝায়।
প্রবণতা রেখার জন্য এসএমএর পরিবর্তে ইএমএ ব্যবহার করা বিপরীতমুখী অবস্থার সনাক্তকরণে আরও সংবেদনশীল।
সামঞ্জস্যযোগ্য প্রস্থান EMA দৈর্ঘ্য বাজারের অবস্থার উপর ভিত্তি করে স্টপ লস কৌশল কাস্টমাইজ করার অনুমতি দেয়।
১-২ দিনের হোল্ডিং পিরিয়ডের সাথে কম ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি দীর্ঘ দিকনির্দেশক বাজিগুলির সাথে যুক্ত ঝুঁকিগুলি এড়ায়।
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত ঝুঁকিগুলিও বহন করেঃ
ব্যর্থ বিপরীত ঝুঁকিঃ বিপরীত সংকেত পাওয়ার পরে মূল্য পুনরুদ্ধার করতে ব্যর্থ হতে পারে এবং হ্রাস অব্যাহত রাখতে পারে।
ঘন ঘন স্টপ লস ঝুঁকি। দাম ঘন ঘন স্টপ লস আঘাত করতে পারে।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান ঝুঁকি। প্রস্থান ইএমএ এবং অন্যান্য প্যারামিটারগুলিকে বিকশিত বাজারের উপর ভিত্তি করে ক্রমাগত পরীক্ষা এবং সমন্বয় প্রয়োজন। সামঞ্জস্য না করে পারফরম্যান্স হ্রাস পেতে পারে।
অতিরিক্ত ফিটিং ঝুঁকি। অপ্টিমাইজেশান অতিরিক্ত ফিটিং এড়ানো উচিত। পরামিতি শক্তিশালী হওয়া উচিত।
নিম্নলিখিত উপায়ে ঝুঁকি কমাতে পারেঃ
একক ট্রেড ক্ষতি নিয়ন্ত্রণে স্টপ লস নিয়ম কঠোরভাবে অনুসরণ করা।
ঝুঁকি এবং রিটার্নের ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য অপ্টিমাইজেশনের সময় শক্তিশালী পরামিতি সামঞ্জস্য।
ট্রেড প্রতি ঝুঁকি কম করার জন্য পজিশনের আকার সামঞ্জস্য করা।
কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলিতে উন্নত করা যেতে পারেঃ
অনুকূল পরামিতি খুঁজে পেতে প্রবেশ এবং প্রস্থান জন্য বিভিন্ন EMA দৈর্ঘ্য পরীক্ষা করুন।
ভলিউমের মতো অন্যান্য ফিল্টার যোগ করুন যাতে বিপরীত সংকেতগুলি আরো নির্ভরযোগ্য হয়।
আরও নমনীয়তার জন্য ATR বা ট্রেইলিং স্টপগুলির মতো পদ্ধতির সাথে স্টপ লসকে উন্নত করুন।
বিদ্যমান প্রবণতা থেকে বিপরীত সংকেত গ্রহণ এড়াতে প্রবণতা ফিল্টার অন্তর্ভুক্ত করুন।
পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশান এবং বৈচিত্র্যের জন্য অন্যান্য কৌশলগুলির সাথে একত্রিত করুন।
অ্যাডাপ্টিভ প্যারামিটার টিউনিংয়ের জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করুন।
টর্টল ট্রেডিং 3-দিনের বিপরীতমুখী কৌশলটি একটি সংক্ষিপ্ত ইএমএর নীচে 3-দিনের সংকীর্ণ প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করে স্বল্পমেয়াদী বিপরীতমুখী সুযোগগুলি সনাক্ত করে। ঐতিহ্যগত চলমান গড় কৌশলগুলির তুলনায়, এটি স্টপ লস অপ্টিমাইজেশনের জন্য আরও নির্ভরযোগ্য এন্ট্রি সংকেত এবং সামঞ্জস্যযোগ্য প্রস্থান ইএমএ রয়েছে। কৌশলটি পরিসীমা-সীমাবদ্ধ অস্থির বাজার এবং সংক্ষিপ্ত বাউন্সগুলি ধরার জন্য ভাল কাজ করে। তবে পরামিতি, স্টপ লস এবং ট্রেন্ড ফিল্টারগুলি উন্নত করার আরও সুযোগ রয়েছে। অন্যান্য কৌশলগুলির সাথে একত্রিত করে পারফরম্যান্স আরও উন্নত করতে পারে।
/*backtest
start: 2023-10-05 00:00:00
end: 2023-10-12 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
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/
// @version = 5
// Author = TradeAutomation
strategy(title="ETF 3-Day Reversion Strategy", shorttitle="ETF 3-Day Reversion Strategy", process_orders_on_close=true, overlay=true, commission_type=strategy.commission.cash_per_order, commission_value=1, initial_capital = 10000000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Backtest Date Range Inputs //
StartTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2012 05:00 +0000'), title='Start Time')
EndTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2099 00:00 +0000'), title='End Time')
InDateRange = true
// Strategy Rules //
DayEMA5 = ta.ema(close, 5)
Rule1 = close>ta.ema(close, 200)
Rule2 = close<DayEMA5
Rule3 = high<high[1] and low<low[1] and high[1]<high[2] and low[1]<low[2] and high[2]<high[3] and low[2]<low[3]
ExitEMA = ta.ema(close, input.int(5, "EMA Length For Exit Strategy", tooltip = "The strategy will sell when the price crosses over this EMA"))
plot(DayEMA5)
plot(ExitEMA, color=color.green)
// Entry & Exit Functions //
if (InDateRange)
strategy.entry("Long", strategy.long, when = Rule1 and Rule2 and Rule3)
// strategy.close("Long", when = ta.crossunder(close, ATRTrailingStop))
strategy.close("Long", when = ta.crossover(close, ExitEMA))
if (not InDateRange)
strategy.close_all()