রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

গোল্ডেন রেসিও মিড ইনভার্সন ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১২-০৭ ১১ঃ৩৩ঃ২০
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

গোল্ডেন রেসিও মানে রিভার্সন ট্রেন্ড ট্রেডিং কৌশল চ্যানেল সূচক এবং চলমান গড় ব্যবহার করে শক্তিশালী প্রবণতা দিক চিহ্নিত করে, এবং একটি নির্দিষ্ট অনুপাতের দামের পুলব্যাকের পরে প্রবণতা দিকের অবস্থানগুলি খোলে। এই কৌশলটি শক্তিশালী প্রবণতা বৈশিষ্ট্যযুক্ত বাজারগুলির জন্য উপযুক্ত এবং প্রবণতা বাজারে ভাল পারফর্ম করতে পারে।

কৌশলগত যুক্তি

এই কৌশলটির মূল সূচকগুলির মধ্যে রয়েছে চ্যানেল সূচক, চলমান গড় এবং পলব্যাক ট্রিগার লাইন। বিশেষতঃ

  1. চ্যানেল সূচকটি সর্বোচ্চ সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন সর্বনিম্ন থেকে মূল্য চ্যানেল সনাক্ত করতে গণনা করা হয়।
  2. দামের সামগ্রিক প্রবণতা নির্ধারণের জন্য চলমান গড় ব্যবহার করা হয়।
  3. তারপর পলব্যাক ট্রিগার লাইনটি একটি নির্দিষ্ট অনুপাতের মাধ্যমে চ্যানেলের সীমানা থেকে দাম ফিরে আসার পরে পজিশনগুলি খোলে।

যখন মূল্য চ্যানেলের নীচে স্পর্শ করে, তখন কৌশলটি একটি রেফারেন্স পয়েন্ট হিসাবে সর্বনিম্ন পয়েন্ট রেকর্ড করে এবং সেটগুলি বিক্রয় সংকেত দেয়। যখন দাম বৃদ্ধি পায়, একবার বৃদ্ধি পুলব্যাক অনুপাতে পৌঁছে যায়, রিবাউন্ড পয়েন্টের চারপাশে শর্ট পজিশন খোলা হবে।

বিপরীতভাবে, যখন মূল্য চ্যানেলের শীর্ষে পৌঁছে যায়, তখন কৌশলটি সর্বোচ্চ পয়েন্টটি রেফারেন্স পয়েন্ট হিসাবে রেকর্ড করে এবং সেটগুলি কেনার সংকেত দেয়। যখন দাম কমে যায়, যদি হ্রাসটি পুলব্যাক অনুপাতের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে, তখন সেই পয়েন্টের আশেপাশে লং পজিশন খোলা হয়।

অতএব, এই কৌশলটির ট্রেডিং যুক্তি হ'ল মূল্য চ্যানেলটি ট্র্যাক করা এবং বিপরীতমুখী সংকেত উপস্থিত হলে বিদ্যমান প্রবণতায় হস্তক্ষেপ করা। এটি গড় বিপরীতমুখী প্রবণতা ট্রেডিং কৌশলগুলির একটি সাধারণ রুটিনের অন্তর্ভুক্ত।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির প্রধান সুবিধাগুলো হল:

  1. এটি শক্তিশালী ট্রেন্ডিং বাজারে ভাল পারফর্ম করতে পারে।
  2. ট্রেড শুরু করার আগ্রাসীতা পুলব্যাক রেসিও প্যারামিটারের মাধ্যমে সামঞ্জস্য করা যেতে পারে।
  3. একটি যুক্তিসঙ্গত ড্রাউন কন্ট্রোল একক বাণিজ্য ক্ষতি সীমিত করতে পারে।

বিশেষত, যেহেতু কৌশলটি মূলত প্রবণতা বিপরীত পয়েন্টগুলিতে অবস্থানগুলি খোলে, তাই এটি বৃহত্তর দামের ওঠানামা এবং আরও সুস্পষ্ট প্রবণতা সহ বাজারে আরও ভাল কাজ করে। এছাড়াও, পুলব্যাক রেসিও প্যারামিটারটি সামঞ্জস্য করা প্রবণতা অনুসরণ করার জন্য কৌশলটির আগ্রাসনশীলতার স্তরকে নিয়ন্ত্রণ করতে পারে। অবশেষে, স্টপ লস একক ব্যবসায়ের ক্ষতি খুব ভালভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে পারে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির প্রধান ঝুঁকিগুলির মধ্যে রয়েছেঃ

  1. কৌশলটি ট্রেডিং যন্ত্রের প্রবণতা বৈশিষ্ট্যগুলির প্রতি সংবেদনশীল।
  2. অনুপযুক্ত পুলব্যাক রেসিও সেটিং অতিরিক্ত আক্রমণাত্মকতা বা অতিরিক্ত সংরক্ষণশীলতার দিকে পরিচালিত করতে পারে।
  3. পজিশনের হোল্ডিংয়ের সময় খুব বেশি হতে পারে, রাতারাতি ঝুঁকিতে মনোযোগ প্রয়োজন।

বিশেষত, যদি কৌশলটিতে ব্যবহৃত ট্রেডিং সরঞ্জামের প্রবণতা দুর্বল এবং ছোট ওঠানামা থাকে তবে পারফরম্যান্স ক্ষতিগ্রস্থ হতে পারে। উপরন্তু, খুব বড় বা খুব ছোট পুলব্যাক অনুপাত কৌশলটির পারফরম্যান্সকে প্রভাবিত করবে। অবশেষে, যেহেতু কৌশলটির অবস্থান ধরে রাখার সময়কাল দীর্ঘ হতে পারে, তাই ওভারনাইট ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণেও মনোযোগ প্রয়োজন।

উপরের ঝুঁকিগুলি এড়াতে, নিম্নলিখিত দিকগুলি অপ্টিমাইজ করার বিষয়টি বিবেচনা করুনঃ

  1. ট্রেডিংয়ের জন্য এমন যন্ত্র নির্বাচন করুন যার ট্রেন্ডের বৈশিষ্ট্য বেশি স্পষ্ট।
  2. সেরা প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে পেতে pullback অনুপাত পরামিতি সামঞ্জস্য করুন।
  3. হোল্ডিং সময়কে যুক্তিসঙ্গতভাবে নিয়ন্ত্রণ করার জন্য মুনাফা গ্রহণের প্রস্থানগুলি সেট করুন।

সিদ্ধান্ত

গোল্ডেন রেসিও মানে রিভার্সন ট্রেন্ড ট্রেডিং কৌশলটি সহজ সূচকগুলির মাধ্যমে মূল্যের প্রবণতা এবং pullback সংকেতগুলি বিচার করে, শক্তিশালী বাজারে প্রবণতা ট্র্যাক করার জন্য অবস্থানগুলি খোলে এবং একটি সাধারণ ট্রেন্ড সিস্টেমের অন্তর্গত। এই কৌশলটিতে বড় প্যারামিটার টিউনিং স্পেস রয়েছে, অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে আরও বেশি বাজারের পরিবেশে অভিযোজিত হতে পারে এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণও যুক্তিসঙ্গত। অতএব, এটি লাইভ ট্রেডিংয়ে যাচাই এবং উন্নত করার মতো একটি কৌশল ধারণা।


/*backtest
start: 2022-11-30 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
//
// A port of the TradeStation EasyLanguage code for a mean-revision strategy described at
//     http://traders.com/Documentation/FEEDbk_docs/2017/01/TradersTips.html
//
// "In “Mean-Reversion Swing Trading,” which appeared in the December 2016 issue of STOCKS & COMMODITIES, author Ken Calhoun
//  describes a trading methodology where the trader attempts to enter an existing trend after there has been a pullback. 
//  He suggests looking for 50% pullbacks in strong trends and waiting for price to move back in the direction of the trend
//  before entering the trade."
//
//  See Also:
//    - 9 Mistakes Quants Make that Cause Backtests to Lie (https://blog.quantopian.com/9-mistakes-quants-make-that-cause-backtests-to-lie-by-tucker-balch-ph-d/)
//    - When Backtests Meet Reality (http://financial-hacker.com/Backtest.pdf)
//    - Why MT4 backtesting does not work (http://www.stevehopwoodforex.com/phpBB3/viewtopic.php?f=28&t=4020)
//
// 
// -----------------------------------------------------------------------------
// Copyright 2018 sherwind
//
// This program is free software: you can redistribute it and/or modify
// it under the terms of the GNU General Public License as published by
// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
// any later version.
//
// This program is distributed in the hope that it will be useful,
// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
// GNU General Public License for more details.
// 
// The GNU General Public License can be found here
// <http://www.gnu.org/licenses/>.
//
// -----------------------------------------------------------------------------
//

strategy("Mean-Reversion Swing Trading Strategy v1", shorttitle="MRST Strategy v1", overlay=true)
channel_len  = input(defval=20, title="Channel Period", minval=1)
pullback_pct = input(defval=0.5, title="Percent Pull Back Trigger", minval=0.01, maxval=1, step=0.01)
trend_filter_len = input(defval=50, title="Trend MA Period", minval=1)


upper_band = highest(high, channel_len)
lower_band = lowest(low, channel_len)
trend      = sma(close, trend_filter_len)

low_ref  = 0.0
low_ref  :=  nz(low_ref[1])
high_ref = 0.0
high_ref := nz(high_ref[1])
long_ok  = false
long_ok  := nz(long_ok[1])
short_ok = false
short_ok := nz(short_ok[1])
long_ok2 = false
long_ok2  := nz(long_ok2[1])

if (low == lower_band)
    low_ref  := low
    long_ok  := false
    short_ok := true
    long_ok2 := false

if (high == upper_band)
    high_ref := high
    long_ok  := true
    short_ok := false
    long_ok2  := true

// Pull Back Level
trigger = long_ok2 ? high_ref - pullback_pct * (high_ref - low_ref) : low_ref + pullback_pct * (high_ref - low_ref)

plot(upper_band, title="Upper Band", color=long_ok2?green:red)
plot(lower_band, title="Lower Band", color=long_ok2?green:red)
plot(trigger, title="Trigger", color=purple)
plot(trend, title="Trend", color=orange)

enter_long = long_ok[1] and long_ok and crossover(close, trigger) and close > trend and strategy.position_size <= 0
enter_short = short_ok[1] and short_ok and crossunder(close, trigger) and close < trend and strategy.position_size >= 0

if (enter_long)
    long_ok := false
    strategy.entry("pullback-long", strategy.long, stop=close, comment="pullback-long")
else
    strategy.cancel("pullback-long")

if (enter_short)
	short_ok := false
    strategy.entry("pullback-short", strategy.short, stop=close, comment="pullback-short")
else
    strategy.cancel("pullback-short")

strategy.exit("exit-long", "pullback-long", limit=upper_band, stop=lower_band)
strategy.exit("exit-short", "pullback-short", limit=lower_band, stop=upper_band)


আরো