রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

মূল্য-ভিত্তিক স্টপ লস এবং লাভ গ্রহণ কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৩-১১-২৩ ১৫ঃ৩৬
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটির মূল ধারণা হ'ল ইনপুট স্টপ লস ব্যবহার করা এবং লাভের পরিমাণ নির্ধারণ করা যুক্তিসঙ্গত স্টপ লস এবং লাভের টিক স্তর নির্ধারণ করা, প্রতিটি ব্যবসায়ের ঝুঁকি এবং পুরষ্কার পরিচালনা করা।

কৌশলগত যুক্তি

কৌশলটি প্রথমে এলোমেলো এন্ট্রি সংকেত সেট করে, যখন SMA14 SMA28 এর উপরে অতিক্রম করে তখন দীর্ঘ এবং যখন SMA14 SMA28 এর নীচে অতিক্রম করে তখন সংক্ষিপ্ত হয়।

এন্ট্রি করার পরে, কৌশলটি স্টপ লস ডলারের পরিমাণের ইনপুটের ভিত্তিতে স্টপ লস টিক স্তর গণনা করতে moneyToSLPoints ফাংশনটি ব্যবহার করে। একইভাবে, এটি লাভের টিক স্তরও গণনা করে। এটি ডলারের পরিমাণের ভিত্তিতে স্টপ লস এবং লাভ গ্রহণকে বাস্তবায়ন করে।

উদাহরণস্বরূপ, যদি লম্বা 100 চুক্তিতে প্রতিটি টিকের মূল্য $ 10 হয় এবং স্টপ লস $ 100 এ সেট করা হয়, তাহলে স্টপ লস টিকের স্তরটি 100/10/100 = 0.1 টিক হিসাবে গণনা করা হবে।

অবশেষেstrategy.exitস্টপ লস সেট করতে ব্যবহৃত হয় এবং লাভের প্রস্থান পয়েন্টগুলি গ্রহণ করে। স্টপ লস এবং লাভের লাইনগুলি ডিবাগিংয়ের উদ্দেশ্যেও গ্রাফ করা হয়।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই মূল্য-ভিত্তিক স্টপ লস এবং লাভের কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হ'ল পরামিতিগুলি স্বজ্ঞাত। পরামিতি নির্বাচনকে গাইড করার জন্য ঝুঁকি এবং পুরষ্কারের মধ্যে সম্পর্ক স্পষ্টভাবে দেখা যায়।

এছাড়াও, ডলারের পরিমাণে স্টপগুলি বাজারের অস্থিরতা পরিবর্তনের সময় স্থির টিক স্টপের তুলনায় প্রকৃত ঝুঁকি এক্সপোজারকে আরও ভালভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে পারে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই স্টপ লস এবং লাভের কৌশল নিয়ে কিছু ঝুঁকি রয়েছেঃ

যদি স্টপ লস খুব বড় হয়, তাহলে রিভার্সালের মধ্যে ধরা পড়া সহজ। যদি স্টপ দূরত্ব খুব বড় হয়, তবে স্বল্পমেয়াদী রিভার্সালের সম্ভাবনা থাকে এবং ট্রেডটি ধরতে পারে।
যদি লাভের দূরত্ব খুব ছোট হয়, তবে স্বাভাবিক একতরফা প্রবণতা এটি পৌঁছানো কঠিন হবে, লাভের সম্ভাবনা কম।
যদি অপরিশোধিত তেলের মতো উচ্চ টিক মানের চুক্তি ব্যবহার করা হয়, একই ডলারের স্টপ লস খুব কম টিকের মধ্যে অনুবাদ করা হবে, যা সহজে গোলমালের কারণে বন্ধ হয়ে যেতে পারে।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

এই কৌশলকে উন্নত করার কিছু উপায় হল:

প্রবণতা, অস্থিরতা, মৌসুমীতা ইত্যাদির সমন্বয় করে প্রবেশ সংকেতকে আরও উন্নত করা যেতে পারে।
বিভিন্ন পণ্যের উপর ভিত্তি করে উপযুক্ত স্টপ/লাভের শতাংশ বেছে নেওয়া যেতে পারে। অত্যন্ত অস্থির পণ্যগুলিতে বড় স্টপ ব্যবহার করা যেতে পারে।
স্টপগুলি অস্থিরতার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে। যখন অস্থিরতা বৃদ্ধি পায় তখন প্রশস্ত হয় এবং যখন অস্থিরতা কমে যায় তখন শক্ত হয়।
বিভিন্ন ট্রেডিং সেশনের জন্য বিভিন্ন স্টপ/লাভ পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে। হুইপসাউতে ধরা পড়ার সম্ভাবনা কমাতে মার্কিন সেশনের সময় আরও সংকীর্ণ স্টপ ব্যবহার করা যেতে পারে।

সিদ্ধান্ত

এই কৌশলটি ডলারের পরিমাণের উপর ভিত্তি করে স্বজ্ঞাত স্টপ লস এবং মুনাফা গ্রহণ করে। এর সুবিধা হ'ল স্বজ্ঞাত পরামিতি এবং মূলধন নিয়ন্ত্রণ। অসুবিধা হ'ল বিপরীতমুখী এবং অনুপস্থিত মুনাফায় ধরা পড়ার সহজতা। এটি আরও স্থিতিশীল করার জন্য এন্ট্রিগুলি উন্নত করে, স্টপ / লক্ষ্যমাত্রা অনুকূল করে, আরও ভাল পণ্য নির্বাচন করে ইত্যাদি উন্নত করা যেতে পারে।

/*backtest
start: 2023-11-15 00:00:00
end: 2023-11-22 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
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/
// © adolgov

// @description
// 

//@version=4
strategy("Stop loss and Take Profit in $$ example", overlay=true)

// random entry condition

longCondition = crossover(sma(close, 14), sma(close, 28))
if (longCondition)
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)

shortCondition = crossunder(sma(close, 14), sma(close, 28))
if (shortCondition)
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)

moneyToSLPoints(money) =>
    strategy.position_size !=0 ? (money / syminfo.pointvalue / abs(strategy.position_size)) / syminfo.mintick : na

p = moneyToSLPoints(input(200, title = "Take Profit $$"))
l = moneyToSLPoints(input(100, title = "Stop Loss $$"))
strategy.exit("x", profit = p, loss = l)

// debug plots for visualize SL & TP levels
pointsToPrice(pp) =>
    na(pp) ? na : strategy.position_avg_price + pp * sign(strategy.position_size) * syminfo.mintick
    
pp = plot(pointsToPrice(p), style = plot.style_linebr )
lp = plot(pointsToPrice(-l), style = plot.style_linebr )
avg = plot( strategy.position_avg_price, style = plot.style_linebr )
fill(pp, avg, color = color.green)
fill(avg, lp, color = color.red)

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত