এই কৌশলটি প্রবেশ এবং প্রস্থান সংকেত হিসাবে তাদের ক্রসওভারের মাধ্যমে প্রবণতা বিপরীততা সনাক্ত করতে বিভিন্ন সময়ের দুটি ইএমএ লাইন ব্যবহার করে। কৌশলটি সহজ এবং বাস্তবায়ন করা সহজ।
কৌশলটি টেমার ব্যবহার করে দুটি ইএমএ লাইন গণনা করে, একটি স্বল্পমেয়াদী জন্য দৈর্ঘ্য 10 এবং দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতার জন্য দৈর্ঘ্য 20 এর সাথে। এটি প্রবেশ এবং প্রস্থান পয়েন্ট নির্ধারণের জন্য টেমার ব্যবহার করে ইএমএ ক্রসওভার এবং ক্রসওন্ডারগুলি সনাক্ত করে। যখন সংক্ষিপ্ত ইএমএ দীর্ঘ ইএমএ অতিক্রম করে, এটি দীর্ঘ হয়। যখন সংক্ষিপ্ত ইএমএ দীর্ঘ ইএমএর নীচে অতিক্রম করে, এটি সংক্ষিপ্ত হয়। এইভাবে ইএমএ ক্রসওভারগুলি প্রবণতার বাঁক পয়েন্টগুলি ক্যাপচার করতে ব্যবহৃত হয়।
কৌশলটি পুনরাবৃত্তি সংকেত এড়ানোর জন্য শেষ ক্রসওভারের সময় রেকর্ড করতে একটি পরিবর্তনশীল lastCrossTime ব্যবহার করে। প্রতিটি বৈধ ক্রসওভারে, এটি প্রথমে সমস্ত বর্তমান অবস্থান বন্ধ করে দেয়, তারপরে ক্রসওভারের দিকে একটি নতুন অবস্থান খোলে। অবস্থান খোলার পরে, লাভ এবং স্টপ লসটি প্রস্থান করতে সেট করা হয়।
কৌশলগত যুক্তি সহজ এবং স্পষ্ট, সহজেই বোঝা যায় এবং বাস্তবায়ন করা যায়।
প্রবণতা বিপরীত পয়েন্ট চিহ্নিত করার জন্য EMA ক্রসওভার ব্যবহার করা একটি কার্যকর প্রযুক্তিগত সূচক কৌশল যা সাধারণত ব্যবহৃত হয়।
বিভিন্ন সময়কালের EMA গ্রহণ করা স্বল্পমেয়াদী প্রবণতার প্রতি সংবেদনশীলতা বাড়াতে সাহায্য করে এবং এখনও বড় প্রবণতা ধরতে সাহায্য করে।
লাভ এবং স্টপ লস প্রতিটি ট্রেডের ঝুঁকি এবং পুরস্কার নিয়ন্ত্রণে সহায়তা করে।
lastCrossTime ভেরিয়েবল ডুপ্লিকেট সিগন্যাল ফিল্টার করে এবং অপ্রয়োজনীয় ট্রেড এড়ায়।
ইএমএ ক্রসওভারে মিথ্যা সংকেত তৈরি হতে পারে, কিছু হুইপস ঝুঁকি সহ।
স্থির TP এবং SL পরিবর্তনশীল বাজারের অবস্থার সাথে মানিয়ে নিতে ব্যর্থ হতে পারে। গতিশীল মাত্রা ব্যবহার করা উচিত।
কেবলমাত্র EMA ক্রসওভারের উপর নির্ভরশীল সিস্টেমগুলি বিভিন্ন বাজারে ক্ষতির সম্মুখীন হতে পারে।
স্প্রেডের মতো ট্রেডিং খরচ বিবেচনা করা হয় না যা প্রকৃত কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করে।
কৌশলটি বাজারের পরিবর্তে ট্রেন্ডিংয়ে আরও ভাল কাজ করে।
টিপি/এসএল অপ্টিমাইজেশন, ফিল্টার যোগ করা, অন্যান্য সূচক একত্রিত করা ইত্যাদির মাধ্যমে উন্নতি করা যেতে পারে। লাইভ ট্রেডিংয়ের জন্য কঠোর ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ এবং বড় একক ট্রেড ক্ষতি এড়ানো অপরিহার্য।
আরও ভাল সমন্বয় খুঁজে পেতে EMA সময় পরীক্ষা এবং অপ্টিমাইজ করুন।
সিগন্যালের গুণমান উন্নত করতে এবং হুইপস এড়াতে কেডিজে, এমএসিডি ইত্যাদির মতো অন্যান্য সূচক যুক্ত করুন।
প্রবণতা অনুসারে গতিশীল লাভ এবং স্টপ লস ব্যবহার করুন, যেমন ট্রেলিং স্টপ।
সিগন্যাল নিশ্চিত করার জন্য ট্রেডিং ভলিউম বিবেচনা করুন।
সিগন্যাল শক্তিশালী করার জন্য ব্রেকআউটের মতো মূল্যের ক্রিয়াকলাপের নিদর্শন অন্তর্ভুক্ত করুন।
স্প্রেডের মতো ট্রেডিংয়ের খরচ গণনা করুন এবং সেই অনুযায়ী টিপি/এসএল স্তরকে অনুকূল করুন।
কৌশলটি সহজ এবং সরল উপায়ে ইএমএ ক্রসওভার ব্যবহার করে প্রবণতা বিপরীতকরণ সনাক্ত করে। টিপি / এসএল ঝুঁকি এবং পুরষ্কার নিয়ন্ত্রণ করতে ব্যবহৃত হয়। এটি বাস্তবায়ন করা সহজ তবে ইএমএ ক্রসওভারের হুইপস ঝুঁকি রয়েছে। দৃust়তা বাড়ানোর জন্য পরামিতিগুলি টিউনিং, ফিল্টার যুক্ত করা এবং অন্যান্য সূচকগুলি একত্রিত করে আরও অপ্টিমাইজেশন করা যেতে পারে। এটি ব্যাপ্তির বাজারের চেয়ে ট্রেন্ডিংয়ে আরও ভাল সম্পাদন করে। কঠোর ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা এবং অনুকূল টিপি / এসএল আকার লাইভ ট্রেডিংয়ের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। সামগ্রিকভাবে এটি একটি মৌলিক প্রবণতা অনুসরণকারী সিস্টেম হিসাবে কাজ করে এবং অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং শিক্ষার জন্য একটি ভাল সূচনা পয়েন্ট।
/*backtest start: 2023-10-30 00:00:00 end: 2023-11-06 00:00:00 period: 2h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy('XXXquang', overlay=true) // Sử dụng hàm input.int() và input.float() để tạo các trường nhập liệu với giới hạn giá trị length1 = input.int(10, title="Length EMA Short", minval=1) length2 = input.int(20, title="Length EMA Long", minval=1) lotSize = input.int(1, title="Lot Size", minval=1) takeProfitLevel = input.int(600, title="Take Profit Level", minval=1) stopLossLevel = input.int(200, title="Stop Loss Level", minval=1) ema1 = ta.ema(close, length1) ema2 = ta.ema(close, length2) var float lastCrossTime = na if ta.crossover(ema1, ema2) if na(lastCrossTime) strategy.close_all() strategy.entry('Buy Order', strategy.long, qty=lotSize) strategy.exit('Exit Buy', 'Buy Order', profit=takeProfitLevel / syminfo.pointvalue, loss=stopLossLevel / syminfo.pointvalue) lastCrossTime := timenow if ta.crossunder(ema1, ema2) if na(lastCrossTime) strategy.close_all() strategy.entry('Sell Order', strategy.short, qty=lotSize) strategy.exit('Exit Sell', 'Sell Order', profit=takeProfitLevel / syminfo.pointvalue, loss=stopLossLevel / syminfo.pointvalue) lastCrossTime := timenow plot(ema1, title='EMA Short', color=color.new(color.blue, 0), linewidth=2) plot(ema2, title='EMA Long', color=color.new(color.red, 0), linewidth=2)