ডাবল চলমান গড় ক্রসওভার কৌশল হল চলমান গড় ব্যবহার করে একটি সাধারণ প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল। এটি বিভিন্ন সময়ের দুটি চলমান গড়ের তুলনা করে বাজার প্রবণতা সনাক্ত করে এবং গড়গুলি ক্রস করার সময় ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন করে। এই সহজ এবং ব্যবহারিক কৌশলটি মাঝারি থেকে দীর্ঘমেয়াদী অবস্থানের ব্যবসায়ের জন্য উপযুক্ত।
এই কৌশলটি মূলত বাজারের প্রবণতা নির্ধারণের জন্য ২০ পেরিড এবং ৫০ পেরিড এক্সপোনেন্সিয়াল মুভিং এভারেজ (ইএমএ) ব্যবহার করে।
এই যুক্তি অনুসারে, ডাবল ইএমএ কৌশলটি প্রবণতা পরিবর্তনের গতিশীলভাবে অনুসরণ করতে সক্ষম, প্রবণতার সময় মুনাফা সর্বাধিক করার জন্য অবস্থান সামঞ্জস্য করে।
ডাবল মুভিং এভারেজ ক্রসওভারের কৌশলটির নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি রয়েছেঃ
বাস্তবায়ন করা সহজ। জটিল ভবিষ্যদ্বাণী বা মডেলিং ছাড়াই দুটি গড়ের মধ্যে কেবল তুলনা প্রয়োজন।
বাজারের প্রবণতা অনুসরণ করে, প্রবণতার বিরুদ্ধে ট্রেডিং এড়ায়। প্রবণতা স্পষ্ট হলেই বাজারে প্রবেশের জন্য চলমান গড়ের প্রবণতা ট্র্যাকিং ক্ষমতা ব্যবহার করে।
ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্বয়ংক্রিয় স্টপ লস। হঠাৎ ট্রেন্ড বিপরীত হলে দ্রুত হারানো ট্রেডগুলি ছেড়ে দেয়।
মেকআপ হারানো ট্রেড, উপরে ধরা. স্টপ লস পরে পুনরায় প্রবেশ যখন প্রবণতা আবার উত্থান বাঁক.
নমনীয় পরামিতি, অভিযোজিত। বিভিন্ন বাজারের পরিবেশের জন্য এমএ সময়কাল সামঞ্জস্য করা যেতে পারে।
উচ্চ মূলধন ব্যবহার প্রায়শই প্রবণতা উপর ভিত্তি করে অবস্থান সামঞ্জস্য, মূলধন সম্পূর্ণরূপে ব্যবহার রাখা।
এই কৌশলটির সাথে কিছু ঝুঁকিও রয়েছেঃ
ঘন ঘন লেনদেনের খরচ। ঘন ঘন ক্রসগুলি অত্যধিক লেনদেনের দিকে পরিচালিত করতে পারে।
ব্যাপ্তি-সীমাবদ্ধ বাজারে মিথ্যা সংকেত। চলমান গড়গুলি অস্থির বাজারে একাধিকবার ক্রস করতে পারে, যার ফলে ক্ষতি হতে পারে।
প্যারামিটার টিউনিং গুরুত্বপূর্ণ। অপর্যাপ্ত স্টপ লস বা লাভ নেওয়ার সেটিং ক্ষতির দিকে পরিচালিত করতে পারে।
ব্ল্যাক সোয়ান ইভেন্টের প্রতিক্রিয়া জানাতে অক্ষম।
মূল সমর্থন / প্রতিরোধের অভাব রয়েছে। ডাবল এমএ কৌশলটি সমালোচনামূলক পয়েন্টগুলি সনাক্ত করে না।
ঝুঁকি পরিচালনার জন্য, প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, ফিল্টার যুক্ত করা, স্টপ লস, ঝুঁকি মূল্যায়নের ভিত্তিতে অবস্থানের আকার নির্ধারণের মতো পদ্ধতি প্রয়োগ করা যেতে পারে।
ডাবল মুভিং মিডিয়ার কৌশলকে বিভিন্ন দিক থেকে উন্নত করা যেতে পারে:
পরিবর্তিত বাজারের জন্য এমএ পরামিতিগুলি অপ্টিমাইজ করুন। বর্তমান পরিবেশের জন্য সেরা ফিট খুঁজে পেতে বিভিন্ন স্বল্প ও দীর্ঘমেয়াদী এমএ সংমিশ্রণ পরীক্ষা করুন।
ভলিউম ফিল্টার যোগ করুন ভুয়া ব্রেকআউট এড়ানোর জন্য। ব্রেকআউট ঘটলে ভলিউম নিশ্চিত করার প্রয়োজন।
সিগন্যাল ভ্যালিডেশনের জন্য অন্যান্য সূচক অন্তর্ভুক্ত করুন। যখন MACD, Stochastic ইত্যাদির মতো সূচকগুলি এমএ ক্রসওভারের সাথে সামঞ্জস্য করে তখন উচ্চতর নির্ভরযোগ্যতা।
গতিশীলভাবে স্টপ লস প্রস্থ সামঞ্জস্য করুন। অকাল প্রস্থান এড়াতে অস্থিরতা বৃদ্ধি হলে স্টপ লস প্রসারিত করুন।
মূলধন ব্যবস্থাপনা অপ্টিমাইজ করা। একক ট্রেডের ক্ষতি সীমাবদ্ধ করার জন্য ঝুঁকির উপর ভিত্তি করে অবস্থানের আকার নির্ধারণ করা।
ট্রেন্ডিং বা রেঞ্জ বন্ড মার্কেটের জন্য ভিন্ন এন্ট্রি লজিক ব্যবহার করুন। উচ্চ বিশ্বাসের সংকেতের অপেক্ষায়, অস্থির বাজারে এন্ট্রি নিয়মগুলি কঠোর করুন।
ডাবল মুভিং এভারেজ ক্রসওভার একটি খুব সাধারণ এবং ব্যবহারিক প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল। এটির সহজ বাস্তবায়ন, প্রবণতা অনুসরণ, স্বয়ংক্রিয় স্টপ লস, মেকআপ হারানো ট্রেড ইত্যাদির সুবিধা রয়েছে, যা এটিকে মাঝারি / দীর্ঘমেয়াদী অবস্থান ট্রেডিংয়ের জন্য খুব উপযুক্ত করে তোলে। আমাদের ওভার-ট্রেডিং এবং মিথ্যা সংকেতের মতো ঝুঁকিগুলিতেও মনোযোগ দেওয়া উচিত। এগুলি প্যারামিটার টিউনিং, ফিল্টার যুক্ত করা এবং যথাযথ মূলধন পরিচালনার মাধ্যমে উন্নত করা যেতে পারে। ট্রেডারদের জন্য প্রবণতা চালাতে চাইলে এটি একটি সহজ তবে শক্ত কৌশল।
/*backtest start: 2023-09-01 00:00:00 end: 2023-09-30 23:59:59 period: 2h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version =4 strategy("Moving Average Cross", overlay=true) ema20 = ema(close, 20) ema50 =ema(close, 50) long = ema20 > ema50 short = ema20 < ema50 longcondition = long and long[10] and not long[11] shortcondition = short and short[10] and not short[11] closelong = ema20 < ema50 and not long[11] closeshort = ema20 > ema50 and not short[11] plot(ema20, title="20", color=#00ffaa, linewidth=3) plot(ema50, title="50", color=#FFC1CC, linewidth=2) start = timestamp(2015,6,1,0,0) end = timestamp(2019,6,1,0,0) if true strategy.entry("Long" ,strategy.long, when = longcondition) strategy.entry("Short" ,strategy.short, when = shortcondition) strategy.close("Long", when = closeshort) strategy.close("Short", when = closelong)