এই কৌশলটি প্রবণতা নির্ধারণ এবং ট্র্যাক করার জন্য ICHIMOKU ক্লাউড চার্ট প্যাটার্ন সূচক এবং STOCH এলোমেলো সূচক উপর ভিত্তি করে। কৌশলটির নাম
কৌশলটি মূলত বর্তমান প্রবণতার দিকনির্দেশনা এবং ICHIMOKU ক্লাউড চার্ট এবং STOCH সূচকের মাধ্যমে অত্যধিক ক্রয়/অতিরিক্ত বিক্রয় পরিস্থিতিগুলিকে মূল্যায়ন করে।
যখন রূপান্তর রেখা বেস লাইনের উপরে অতিক্রম করে এবং স্টক সূচকটি ওভারসোল্ড এলাকা থেকে ফিরে আসে, তখন এটিকে একটি উত্থান প্রবণতা হিসাবে বিবেচনা করা হয় এবং কৌশলটি একটি উত্থানমুখী দিক নেয়। যখন রূপান্তর রেখা বেস লাইনের নীচে অতিক্রম করে এবং স্টক সূচকটি ওভারক্রয়েড এলাকা থেকে ফিরে আসে, তখন এটিকে একটি হ্রাস প্রবণতা হিসাবে বিবেচনা করা হয় এবং কৌশলটি একটি হ্রাসমুখী দিক নেয়।
কোডে, রূপান্তর লাইনটি শেষ N1 বারগুলির সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মূল্যের গড় হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়; বেস লাইনটি শেষ N2 বারগুলির সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মূল্যের গড় হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। যখন রূপান্তর লাইনটি বেস লাইনের উপরে অতিক্রম করে তখন একটি উত্থান সংকেত উত্পন্ন হয়।
স্টক ইন্ডিকেটর ওভারকোপড এবং ওভারসোল্ড থ্রেশহোল্ড লাইন সংজ্ঞায়িত করে, পাশাপাশি সমতলকরণ পরামিতি K এবং D। যখন স্টক ওভারসোল্ড এলাকা থেকে ফিরে আসে তখন একটি উত্থান সংকেত তৈরি হয় এবং যখন এটি ওভারকপড এলাকা থেকে ফিরে আসে তখন একটি হ্রাস সংকেত তৈরি হয়।
এই দুটি সূচককে একত্রিত করে কৌশলটি প্রবণতার দিক নির্ধারণ করে।
এই কৌশলটি চার্ট প্যাটার্ন ইন্ডিকেটর এবং ওভারকুপ/ওভারসোল্ড ইন্ডিকেটরকে একত্রিত করে ট্রেন্ডের দিকনির্দেশ কার্যকরভাবে নির্ধারণ করে।
একটি একক প্রবণতা মূল্যায়ন সূচক ব্যবহারের তুলনায়, এই কৌশলটি প্রবণতা এবং অতিক্রমের পরিস্থিতি উভয়কেই ব্যাপকভাবে বিবেচনা করে এবং প্রবেশের সময়কে আরও সঠিকভাবে নির্ধারণ করতে পারে।
ইচিমোকু ক্লাউড চার্ট মাঝারি ও দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা সনাক্ত করতে পারে, যখন স্টক সূচক স্বল্পমেয়াদী ওভারকপ/ওভারসোল্ড পরিস্থিতি সনাক্ত করতে পারে। উভয়ই পদ্ধতিগত রায় গঠনের জন্য একে অপরকে পরিপূরক করে।
এই কৌশলটির প্রধান ঝুঁকিগুলি হলঃ
ব্ল্যাক সোয়ান ইভেন্টের ক্ষেত্রে সূচক ব্যর্থতার ঝুঁকি।
কিছু বিলম্ব রয়েছে, যা প্রবণতার একটি অংশ মিস করতে পারে বা খোলার অবস্থানগুলি বিপরীত করতে পারে।
সমন্বিত একাধিক ফ্যাক্টর রায় কিছু বিষয়বস্তু আছে, এবং অনুপযুক্ত পরামিতি সেটিং ভুল হতে পারে।
লেনদেনের খরচ হওয়ায় উচ্চ ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি লাভকে প্রভাবিত করতে পারে।
সংশ্লিষ্ট অপ্টিমাইজেশান ব্যবস্থাঃ
বড় নীতিগত ইভেন্টের সময় অন্ধভাবে ট্রেডিং এড়ানোর জন্য সংবাদ ইভেন্টগুলি একত্রিত করুন।
লেগ সম্ভাব্যতা কমাতে পর্যাপ্তভাবে চক্রের পরামিতিগুলি সংক্ষিপ্ত করুন।
বৈজ্ঞানিক সেটিংস উন্নত করার জন্য ব্যাক টেস্টিং এর মাধ্যমে পরামিতিগুলি অপ্টিমাইজ করুন।
ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি কমানোর জন্য লাভ এবং স্টপ লস পরিসীমা যথাযথভাবে বৃদ্ধি করুন।
এই কৌশলটির মূল অপ্টিমাইজেশান দিকগুলি হলঃ
ইচিমোকু রূপান্তর লাইন এবং বেস লাইনের চক্রের পরামিতিগুলিকে আরও ভালভাবে বিভিন্ন বাজারের বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে মানিয়ে নিতে অপ্টিমাইজ করা।
স্টক সূচকের K, D সমতলকরণ পরামিতি এবং অতিরিক্ত ক্রয়/অতিরিক্ত বিক্রয়ের প্রান্তিক মানগুলি অনুকূল করুন।
একটি মাল্টিফ্যাক্টর মডেল গঠন এবং সিস্টেমের নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করার জন্য অন্যান্য সূচক বৃদ্ধি।
লাভজনকতা নিশ্চিত করার সাথে সাথে ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি হ্রাস করার জন্য লাভ এবং স্টপ লস পয়েন্টগুলি অনুকূল করুন।
জরুরী অবস্থা বিচার এবং বড় ইভেন্টের সময় ব্যর্থতা এড়াতে একটি মডিউল যোগ করুন।
এই কৌশলটি প্রবণতা দিক এবং ওভারকুপ / ওভারসোল্ড পরিস্থিতি সম্পর্কে বিস্তৃত রায় দেওয়ার জন্য ইচিমোকু ক্লাউড চার্ট এবং স্টক সূচকগুলিকে একত্রিত করে, যা কার্যকরভাবে ট্রেন্ডিং বাজারগুলি ট্র্যাক করতে পারে। চার্ট প্যাটার্ন এবং পরিমাণগত সূচকগুলি বিবেচনা করে কৌশলটি আরও পদ্ধতিগত। ভবিষ্যতের অপ্টিমাইজেশনে পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করা, অন্যান্য সূচক যুক্ত করা, জরুরি রায় মডিউল যুক্ত করা ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।
/*backtest start: 2023-10-15 00:00:00 end: 2023-11-14 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("ICHI + STOCH V1", overlay=true) length = input.int(20, minval=1) smoothK = input(5) smoothD = input(3) OverBought = input(25) OverSold = input(65) Profit = input(1800) Stop = input(1200) k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, length), smoothK) d = ta.sma(k, smoothD) co = ta.crossover(k,d) cu = ta.crossunder(k,d) conversionPeriods = input.int(9, minval=1, title="Conversion Line Length") basePeriods = input.int(26, minval=1, title="Base Line Length") laggingSpan2Periods = input.int(52, minval=1, title="Leading Span B Length") displacement = input.int(1, minval=1, title="Lagging Span") conversionLine = math.avg(ta.lowest(conversionPeriods), ta.highest(conversionPeriods)) baseLine = math.avg(ta.lowest(basePeriods), ta.highest(basePeriods)) leadLine1 = math.avg(conversionLine, baseLine) leadLine2 = math.avg(ta.lowest(laggingSpan2Periods), ta.highest(laggingSpan2Periods)) TREND = ta.ema(math.avg(leadLine1,leadLine2),displacement) //plot(conversionLine, color=#2962FF, title="Conversion Line") //plot(baseLine, color=#B71C1C, title="Base Line") //plot(close, offset = -displacement + 1, color=#43A047, title="Lagging Span") plot(TREND, color=#2962FF, title="TREND") p1 = plot(leadLine1,style=plot.style_line, offset = displacement - 1, color=#A5D6A7, title="Leading Span A") p2 = plot(leadLine2,style=plot.style_line, offset = displacement - 1, color=#EF9A9A, title="Leading Span B") fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? color.rgb(67, 160, 71, 90) : color.rgb(244, 67, 54, 90)) close_price = ta.sma(close,1) pc = plot(close_price,style=plot.style_line, color=#2a0ab9, title="Price Close") if (not na(k) and not na(d)) if (co and k < OverSold)and(close_price > TREND) strategy.entry("BUY order", strategy.long, comment="BUY order") strategy.exit("exitBUY", "BUY order", profit = Profit, loss = Stop) if (cu and k > OverBought)and(close_price < TREND) strategy.entry("SELL order", strategy.short, comment="SELL order") strategy.exit("exitSELL", "SELL order", profit = Profit, loss = Stop) //plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)