দোলনশীল ভারসাম্য কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
একটি ওজিল্যান্স ভারসাম্য কৌশল একটি সহজ কৌশল যা পরবর্তী মুহুর্তের দামের গতিবিধি অনুমান করার জন্য একটি ওজনের চলমান গড় এবং মৌলিক প্রত্যাহারের সময় ব্যবহার করে। এটি বর্তমান খোলার দামের তুলনায় বর্তমান খোলার দামের অবস্থানের অনুপাত গণনা করে, তারপরে বিভিন্ন সময়কালের সূচকীয় চলমান গড় গণনা করে এবং শেষ পর্যন্ত historicalতিহাসিক তথ্যের সাথে দামের অনুমানমূলক গতিবিধি নির্ধারণ করে।
মূলনীতি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটি প্রথমে বন্ধের দামের সাথে খোলার দামের অবস্থানের অনুপাত গণনা করেঃBoP = (close - open) / (high - low)তারপর ৩, ৬, ৯, ১২, ১৮ চক্রের জন্য সূচকীয় চলন্ত গড় গণনা করুন।
বিভিন্ন রঙের মুভিং এভারেজ আঁকিয়ে দেখা যায় যে সংক্ষিপ্ত সময়রেখা অগ্রাধিকার দেয় এবং দীর্ঘ সময়রেখা সমর্থন এবং প্রতিরোধের ব্যবস্থা করে। বিভিন্ন মুভিং এভারেজের মধ্যে থাকা অঞ্চলগুলি পূরণ করে, বিভিন্ন সমান্তরাল লাইনের মধ্যে দামের ওঠানামা আরও সহজেই দেখা যায়।
এই গড়ের গাণিতিক গড় গণনা করে একটি সমন্বিত গড় পাওয়া যায়। তারপর এই সমন্বিত গড়ের গত দুইটি চক্রের পরিবর্তনগুলি দেখুন এবং পরবর্তী চক্রের গতিপথের পূর্বাভাস দিন। যদি সমন্বিত গড়ের উত্থান হয়, তবে আপনি আরও করতে পারেন; যদি এটি পড়ে যায় তবে আপনি খালি করতে পারেন।
এইভাবে, ঐতিহাসিক তথ্য ব্যবহার করে ভবিষ্যতের প্রবণতা সম্পর্কে একটি অনুমানমূলক ভবিষ্যদ্বাণী করা যায়। যদিও এটি খুব সহজ, তবে ভিজ্যুয়াল গড় এবং ভরাটগুলির সাথে মিলিত, আপনি মূল্যের ওঠানামা দেখতে পারেন।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির সুবিধাগুলো হলঃ
নীতিগুলি সহজ, সহজে বোঝা যায় এবং বাস্তবায়িত হয়।
জটিল মূল্যের ইতিহাসকে একটি সহজ সমন্বিত গড়রেখায় একত্রিত করা, গড়রেখার দিকনির্দেশনা দ্বারা ক্রয়-বিক্রয় পয়েন্ট নির্ধারণ করা।
একাধিক পিরিয়ডের গড় রেখার সমন্বয়, আরও বিস্তৃত রেফারেন্স সরবরাহ করে। সংক্ষিপ্ত পিরিয়ড লাইন নির্দিষ্ট ক্রয়-বিক্রয় সময় নির্ধারণ করে, দীর্ঘ পিরিয়ড লাইন বড় প্রবণতা নির্ধারণ করে।
সমতল রেখার মধ্যবর্তী এলাকা পূরণ করে, একটি স্বজ্ঞাত চাক্ষুষ প্রভাব তৈরি করা হয়, যাতে মূল্যের ওঠানামা স্পষ্টভাবে দেখা যায়।
এই ব্যবসায়ের জন্য, স্টপ লস এবং স্টপ স্টপ সেটআপের প্রয়োজন নেই, যাতে অতিরিক্ত অর্থহীন লেনদেন এড়ানো যায়
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত ঝুঁকিগুলিও বহন করেঃ
ভবিষ্যদ্বাণী শুধুমাত্র অতীতের তথ্যের উপর ভিত্তি করে করা হয়, যা ভবিষ্যতে ঘটতে পারে তা নিশ্চিত করে না। প্রবণতা এবং মূল মূল্যের সাথে মিলিতভাবে যাচাই করা প্রয়োজন।
যদি হঠাৎ কোন ঘটনা দামের দ্রুত পরিবর্তনের কারণ হয়, তাহলে পূর্বাভাসের ফলাফল সঠিক হতে পারে না।
একাধিক গড় রেখার ফলে বিভ্রান্তি সৃষ্টি হতে পারে, যার জন্য ওজন অপ্টিমাইজ করা প্রয়োজন।
ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি খুব বেশি হতে পারে এবং অপ্রয়োজনীয় ট্রেডিং কমানোর জন্য কন্ট্রোল ইন্টারভেল প্রয়োজন।
কৌশলগত সংকেত বিলম্বিত হয়, যার ফলে দেরিতে প্রবেশ এবং দেরিতে বন্ধ হতে পারে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে উন্নত করা যেতে পারেঃ
গড় রেখার ওজনকে অপ্টিমাইজ করা হয় যাতে সংকেত আরও স্পষ্ট হয়। যেমন, গড় দৈর্ঘ্যের গড় রেখার ওজন বাড়ানো।
প্রবণতা সূচক যোগ করুন, বিপরীত ট্রেডিং এড়াতে। উদাহরণস্বরূপ, প্রবণতা শক্তিশালী হওয়ার জন্য ADX ব্যবহার করুন।
ত্রুটিপূর্ণ সংকেত কমানোর জন্য প্রতিরোধের সমালোচনামূলক সমর্থনকারী অঞ্চলে ফিল্টারিং শর্ত যুক্ত করুন।
ট্রেন্ড ফিল্টার বা ভলিউম কনফার্মেশন সেট করতে পারেন।
অপ্টিমাইজ করা স্টপ পদ্ধতি, যেমন কার্ভ স্টপ বা এটিআর স্টপ।
আবেগ-অনুভূতির সূচক যোগ করুন এবং উচ্চ-নিম্ন-নিম্নের অনুসরণ এড়িয়ে চলুন। উদাহরণস্বরূপ, উন্মুক্ত সূচক, অর্থের প্রবাহ ইত্যাদি দেখুন।
কন্ট্রোল অন্তর, কম লেনদেনের ফ্রিকোয়েন্সি অথবা লেনদেনের সংখ্যা অপ্টিমাইজ করুন, অত্যধিক লেনদেন এড়াতে
সারসংক্ষেপ
ওসকিলারি ভারসাম্য কৌশলটি মূল্যের ওসকিলারি সূচকগুলি গণনা করে, বহু-চক্রের গড়ের ভিজ্যুয়াল এফেক্টের সাথে মিলিত হয়ে একটি সহজ এবং স্বজ্ঞাত বিক্রয়-বিক্রয় সিদ্ধান্তের পদ্ধতি গঠন করে। যদিও পূর্বাভাস বিলম্ব এবং ভুল সিদ্ধান্তের ঝুঁকি রয়েছে, তবে ফিল্টার শর্তাদি, স্টপ লস মোড ইত্যাদি যুক্ত করে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে, ট্রেন্ডিংয়ের সময় সহায়ক REFERENCE। এই কৌশলটি সংক্ষিপ্ত লাইনের ঘন ঘন ব্যবসায়ের জন্য এবং ভিজ্যুয়াল মোড বিশ্লেষকদের জন্য উপযুক্ত।
/*backtest
start: 2022-10-13 00:00:00
end: 2023-10-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title="Balance of Power", format=format.price, precision=2)
BoP = (close - open) / (high - low)
p1 = plot(ema(BoP,18),color=color.purple)
p2 = plot(ema(BoP,12),color=color.blue)
p3 = plot(ema(BoP,9),color=color.green)
p4 = plot(ema(BoP,6),color=color.yellow)
p5 = plot(ema(BoP,3),color=color.orange)
p6 = plot(BoP, color=color.red)
sumEMA = (avg(BoP,ema(BoP,3),ema(BoP,6),ema(BoP,9),ema(BoP,12),ema(BoP,18)))
plot(sumEMA,color=color.gray)
fill(p1,p2,color.purple)
fill(p2,p3,color.blue)
fill(p3,p4,color.green)
fill(p4,p5,color.yellow)
fill(p5,p6,color.orange)
projected = sumEMA + (sumEMA - sumEMA[2])
p7 = plot(projected, linewidth=2, color=color.white)
fill(p6,p7,color.red)
//strategy.exit("exitx","Exit",when=cross(projected,0))
strategy.entry("Long",true,1,when=crossover(projected,0))
strategy.entry("Short",false,0,when=crossunder(projected,0))