রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

ভলিউম মূল্য প্রবণতা বিপরীত ফরেক্স ট্রেডিং কৌশল সিঁড়ি EMA উপর ভিত্তি করে

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৩-১১-০৭ ১৭ঃ৩৩ঃ৫৭
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এটি একটি স্বল্পমেয়াদী (1-5 মিনিট) ফরেক্স ট্রেডিং কৌশল যা মূলত তরঙ্গ তত্ত্বের ভলিউম মূল্য সম্পর্ক এবং একাধিক সিঁড়ি EMAs ব্যবহার করে স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা ট্র্যাকিং ট্রেডিংয়ের জন্য প্রবণতা বিপরীত পয়েন্টগুলি পূর্বাভাস দেয়। কৌশলটি উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংয়ের জন্য উপযুক্ত।

নীতি

এই কৌশলটির ট্রেডিং সিগন্যাল দুটি অংশ থেকে আসেঃ

  1. ভলিউম গড় মূল্যের উপর ভিত্তি করে ভলিউম মূল্য সম্পর্কের বিচার। বিশেষত, কৌশলটি উত্থান এবং হ্রাস প্রবণতার পরিবর্তনের বিচার করার জন্য বিভিন্ন সময়ের ভলিউম গড় মূল্যের ইএমএ (কনফিগারযোগ্য) গণনা করে। যদি স্বল্প সময়ের ইএমএ দীর্ঘ সময়ের ইএমএ এর উপরে অতিক্রম করে তবে এটি একটি উত্থান সংকেত হিসাবে বিবেচিত হয়। যদি স্বল্প সময়ের ইএমএ দীর্ঘ সময়ের ইএমএ এর নীচে অতিক্রম করে তবে এটি একটি হ্রাস সংকেত হিসাবে বিবেচিত হয়।

  2. ট্রেন্ড বিপরীত সিগন্যালগুলি স্টেপ ইএমএ দ্বারা বিচার করা হয়। স্টেপ ইএমএ বিভিন্ন পরামিতি সহ একাধিক ইএমএ সেট করার কথা উল্লেখ করে, যেমন 10-দিন, 20-দিন, 50-দিন ইত্যাদি। তাদের ক্রমানুসারে প্রবণতা বিপরীত বিচার করা। যদি স্বল্প সময়ের ইএমএ দীর্ঘ সময়ের ইএমএ এর আগে ঘুরে যায় তবে এর অর্থ এই যে প্রবণতা বিপরীত হচ্ছে।

কৌশলটি এন্ট্রি নির্ধারণের জন্য এই দুটি সংকেতকে একত্রিত করবে। বিশেষত, যদি ভলিউম মূল্য সম্পর্ককে উত্থান হিসাবে বিচার করা হয় এবং স্টেপ ইএমএ দেখায় যে একাধিক ইএমএ উত্থানমুখী হয়ে উঠেছে, তবে লং পজিশন নেওয়া হবে। বিপরীতভাবে, যদি ভলিউম মূল্য সম্পর্ককে হ্রাস হিসাবে বিচার করা হয় এবং স্টেপ ইএমএ দেখায় যে একাধিক ইএমএ হ্রাসমুখী হয়ে উঠেছে, তবে শর্ট পজিশন নেওয়া হবে।

সুবিধা

এই কৌশলটি ভলিউম গড় মূল্য এবং একাধিক EMA এর সুবিধাগুলি একত্রিত করে যা সংকেতগুলির নির্ভুলতা এবং স্থিতিশীলতা উন্নত করতে পারেঃ

  1. ভলিউম গড় মূল্যের উপর ভিত্তি করে ভলিউম মূল্য সম্পর্ক বিচার করা কেবলমাত্র মূল্যের EMA রায়ের চেয়ে আরও সঠিক হতে পারে, প্রসারিত দামের ওঠানামা দ্বারা বিভ্রান্ত হওয়া এড়ানো।

  2. সিঁড়ি EMA একটি একক EMA এর শব্দ এড়ানো, বিভিন্ন পরামিতি EMAs আদেশ দ্বারা বিচার মাত্রা বৃদ্ধি করতে পারেন।

  3. এই দুটি সংকেত একত্রিত করে পারস্পরিক যাচাইকরণ সম্ভব হয় এবং মিথ্যা সংকেত হ্রাস পায়।

  4. এটি উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সির স্বল্পমেয়াদী লেনদেনের জন্য উপযুক্ত এবং এটি দ্রুত পরিসরের মধ্যে ছোট বিপরীত সুযোগগুলি ক্যাপচার করতে পারে।

  5. কৌশল পরামিতিগুলি বিভিন্ন জাত এবং ফ্রিকোয়েন্সিগুলির জন্য অপ্টিমাইজ করার জন্য নমনীয়ভাবে কনফিগার করা যেতে পারে।

ঝুঁকি

এই কৌশলটির কিছু ঝুঁকিও রয়েছেঃ

  1. প্রযুক্তিগত সূচকগুলির উপর অত্যধিক নির্ভরশীল, বাজারের অস্থির অবস্থার দ্বারা বিভ্রান্ত হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।

  2. স্বল্পমেয়াদী লেনদেন ট্রেডিং খরচ থেকে তুলনামূলকভাবে সংবেদনশীল, স্লিপ এবং কমিশন ভালভাবে নিয়ন্ত্রণ করা প্রয়োজন।

  3. স্বল্পমেয়াদী EMA পরামিতিগুলিকে ঘন ঘন অপ্টিমাইজ করার প্রয়োজন, অন্যথায় তারা অবৈধ হয়ে যেতে পারে।

  4. ভলিউম মূল্যের বিপরীততা অবশ্যই বিপরীতমুখী হয় না, ভুল মূল্যায়নের ঝুঁকি রয়েছে।

  5. একাধিক EMA এর ক্রম সম্পূর্ণরূপে নির্ভরযোগ্য নয় এবং ভুল মূল্যায়নের কারণও হতে পারে।

প্রতিরোধ ব্যবস্থাঃ

  1. বিচার করার জন্য আরো মৌলিক কারণগুলোকে একত্রিত করুন।

  2. একক লেনদেনের ক্ষতি খুব বেশি না হয় তা নিশ্চিত করার জন্য পজিশনগুলি সামঞ্জস্য করুন।

  3. নিয়মিত পুনরায় পরীক্ষা করুন এবং প্যারামিটারগুলি অপ্টিমাইজ করুন।

  4. সফলতার হার বাড়াতে মূল সমর্থন/প্রতিরোধ স্তরের কাছাকাছি ট্রেড করুন।

  5. মাল্টি-ডাইমেনশনাল ভেরিফিকেশন জন্য অন্যান্য সূচক সঙ্গে ব্যবহার করুন।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলিতেও অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ

  1. আরও স্থিতিশীল পরামিতি খুঁজে পেতে ভলিউম মূল্য সম্পর্ক গণনা করার বিভিন্ন পদ্ধতি পরীক্ষা করুন।

  2. স্টেপ ইএমএ সূচকগুলোকে আরও বাড়ানো।

  3. ফিল্টারিংয়ের জন্য অন্যান্য সূচক সংকেত যেমন আরএসআই, এমএসিডি ইত্যাদি একত্রিত করুন।

  4. স্টপ লস প্রক্রিয়া যেমন স্টপ লস, অপেক্ষমান অর্ডার ইত্যাদি অপ্টিমাইজ করুন।

  5. উপযুক্ত প্যারামিটার সেট তৈরির জন্য বিভিন্ন ট্রেডিং যন্ত্রের বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে প্যারামিটারগুলিকে অনুকূল করা।

  6. বিগ ডেটা ব্যবহার করে বিচার মডেল প্রশিক্ষণের জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম চালু করা।

  7. বিভিন্ন প্রস্থান কৌশল যেমন স্থির প্রস্থান, প্রবণতা ট্র্যাকিং প্রস্থান ইত্যাদি অনুসন্ধান করুন।

  8. বাজারের পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করার জন্য অভিযোজিত পরামিতি প্রক্রিয়া প্রবর্তন করুন।

সংক্ষিপ্তসার

এই কৌশলটি স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা ট্র্যাকিং ট্রেডিংয়ের জন্য ভলিউম গড় মূল্য এবং সিঁড়ি EMA এর সুবিধাগুলি একত্রিত করে। কৌশলটির উচ্চ স্থিতিশীলতা এবং নির্ভুলতা রয়েছে, তবে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ এবং পরামিতি অপ্টিমাইজেশান লক্ষ্য করা দরকার। অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচকগুলির সাথে একত্রিত ক্রমাগত অপ্টিমাইজেশন এবং পরীক্ষার মাধ্যমে এটি একটি দক্ষ স্বল্পমেয়াদী ট্রেডিং কৌশল হয়ে উঠতে পারে।


/*backtest
start: 2023-10-01 00:00:00
end: 2023-10-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © exlux99

//@version=5

strategy("Forex Fractal EMA Scalper", overlay=true)
// Define "n" as the number of periods and keep a minimum value of 2 for error handling.
n = input.int(title="Period Fractals", defval=2, minval=2, group="Optimization Parameters")

src = input(hl2, title="Source for EMA's", group="Optimization Parameters")
len1 = input.int(10, minval=1, title="Length EMA 1", group="Optimization Parameters")
out1 = ta.ema(src, len1)
len2 = input.int(20, minval=1, title="Length EMA 2", group="Optimization Parameters")
out2 = ta.ema(src, len2)
len3 = input.int(100, minval=1, title="Length EMA 3", group="Optimization Parameters")
out3 = ta.ema(src, len3)



// UpFractal
bool upflagDownFrontier = true
bool upflagUpFrontier0 = true
bool upflagUpFrontier1 = true
bool upflagUpFrontier2 = true
bool upflagUpFrontier3 = true
bool upflagUpFrontier4 = true

for i = 1 to n
    upflagDownFrontier := upflagDownFrontier and (high[n-i] < high[n])
    upflagUpFrontier0 := upflagUpFrontier0 and (high[n+i] < high[n])
    upflagUpFrontier1 := upflagUpFrontier1 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+i + 1] < high[n])
    upflagUpFrontier2 := upflagUpFrontier2 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+i + 2] < high[n])
    upflagUpFrontier3 := upflagUpFrontier3 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+3] <= high[n] and high[n+i + 3] < high[n])
    upflagUpFrontier4 := upflagUpFrontier4 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+3] <= high[n] and high[n+4] <= high[n] and high[n+i + 4] < high[n])
flagUpFrontier = upflagUpFrontier0 or upflagUpFrontier1 or upflagUpFrontier2 or upflagUpFrontier3 or upflagUpFrontier4

upFractal = (upflagDownFrontier and flagUpFrontier)


// downFractal
bool downflagDownFrontier = true
bool downflagUpFrontier0 = true
bool downflagUpFrontier1 = true
bool downflagUpFrontier2 = true
bool downflagUpFrontier3 = true
bool downflagUpFrontier4 = true

for i = 1 to n
    downflagDownFrontier := downflagDownFrontier and (low[n-i] > low[n])
    downflagUpFrontier0 := downflagUpFrontier0 and (low[n+i] > low[n])
    downflagUpFrontier1 := downflagUpFrontier1 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+i + 1] > low[n])
    downflagUpFrontier2 := downflagUpFrontier2 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+i + 2] > low[n])
    downflagUpFrontier3 := downflagUpFrontier3 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+3] >= low[n] and low[n+i + 3] > low[n])
    downflagUpFrontier4 := downflagUpFrontier4 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+3] >= low[n] and low[n+4] >= low[n] and low[n+i + 4] > low[n])
flagDownFrontier = downflagUpFrontier0 or downflagUpFrontier1 or downflagUpFrontier2 or downflagUpFrontier3 or downflagUpFrontier4

downFractal = (downflagDownFrontier and flagDownFrontier)

// plotshape(downFractal, style=shape.triangledown, location=location.belowbar, offset=-n, color=#F44336, size = size.small)
// plotshape(upFractal, style=shape.triangleup,   location=location.abovebar, offset=-n, color=#009688, size = size.small)


long= out1 > out2 and out2>out3 and upFractal
short= out1 < out2 and out2<out3 and downFractal


strategy.entry("long",strategy.long,when= short)
strategy.entry("short",strategy.short,when=long)

tp=input(25, title="TP in PIPS", group="Risk Management")*10
sl=input(25, title="SL in PIPS", group="Risk Management")*10


strategy.exit("X_long", "long", profit=tp,  loss=sl  )
strategy.exit("x_short", "short",profit=tp, loss=sl  )


আরো