রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. কম অস্থিরতার দিকনির্দেশক মুনাফা গ্রহণ এবং স্টপ লস সহ কিনুন

কম অস্থিরতার দিকনির্দেশক মুনাফা গ্রহণ এবং স্টপ লস সহ কিনুন

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৩-১২-১৮ ১২ঃ০৭
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটির নাম Low Volatility Directional Buy with Profit Taking and Stop Loss। এটি ক্রয় সংকেত হিসাবে চলমান গড় ক্রসওভার ব্যবহার করে এবং মুনাফা নেওয়ার জন্য মুনাফা গ্রহণ এবং স্টপ লসকে একত্রিত করে। এটি কম অস্থিরতার মুদ্রার জন্য উপযুক্ত।

কৌশলগত যুক্তি

কৌশলটি বিভিন্ন সময়ের সাথে 3 টি চলমান গড় ব্যবহার করেঃ 50-অবধি, 100-অবধি এবং 200-অবধি। কেনার যুক্তিটি হ'লঃ যখন 50-অবধি এমএ 100-অবধি এমএ এবং 100-অবধি এমএ 200-অবধি এমএ অতিক্রম করে, তখন দীর্ঘ যান।

এটি নিম্ন অস্থিরতা পরিসীমা থেকে একটি ব্রেকআউট এবং একটি প্রবণতার সূচনাকে নির্দেশ করে। ৫০-পরিয়ালের এমএ এর দ্রুত বৃদ্ধি স্বল্পমেয়াদী গতির শক্তিশালীকরণকে প্রতিনিধিত্ব করে; ১০০-পরিয়ালের এমএও উপরে উঠছে যা মধ্যমেয়াদী শক্তি যোগদানের ইঙ্গিত দেয় যা আপ ট্রেন্ডকে স্থিতিশীল করে।

এন্ট্রি করার পরে, কৌশলটি লাভ গ্রহণ এবং স্টপ লস ব্যবহার করে লাভকে লক করে। লাভ গ্রহণ প্রবেশ মূল্যের 8% এ সেট করা হয়। স্টপ লস প্রবেশ মূল্যের 4% এ সেট করা হয়। স্টপ লসের তুলনায় উচ্চতর লাভ গ্রহণের সাথে, এটি কৌশলটি সামগ্রিকভাবে লাভজনক থাকে তা নিশ্চিত করে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির সুবিধাঃ

  1. কম অস্থিরতার কারণে ট্রেন্ডের সুযোগ সঠিকভাবে ধরা।
  2. সরল এবং পরিষ্কার যুক্তি যা চলমান গড়ের সাথে যা গণনা করা এবং ব্যাকটেস্ট করা সহজ।
  3. যুক্তিসঙ্গত মুনাফা গ্রহণ এবং স্টপ লস সেটিংস স্থিতিশীল লাভ নিশ্চিত করে।
  4. নমনীয় কনফিগারযোগ্য পরামিতিগুলি অপ্টিমাইজেশনকে সহজ করে তোলে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এছাড়াও কিছু ঝুঁকি আছেঃ

  1. ভুল ব্রেকআউট সিগন্যাল ক্ষতির কারণ হতে পারে।
  2. বাজারের বিপরীতমুখী অবস্থার সময় ক্ষতি বন্ধ করা কঠিন।
  3. অযৌক্তিক লাভ গ্রহণ এবং স্টপ লস প্যারামিটার সেটিং লাভজনকতাকে প্রভাবিত করে।

সমাধান:

  1. সিগন্যাল ফিল্টার করার জন্য অন্যান্য সূচক যোগ করুন এবং ব্রেকআউট বৈধতা নিশ্চিত করুন।
  2. রিভার্সালের ক্ষতি কমানোর জন্য স্টপ লস পিরিয়ডকে সংক্ষিপ্ত করা।
  3. সর্বোত্তম খুঁজে পেতে বিভিন্ন লাভ গ্রহণ এবং স্টপ লস অনুপাত পরীক্ষা করুন।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

নিম্নলিখিত ক্ষেত্রগুলিতে অপ্টিমাইজেশন করা যেতে পারেঃ

  1. সেরা সমন্বয় খুঁজে পেতে বিভিন্ন চলমান গড় সময়ের পরীক্ষা করুন।
  2. ট্রেন্ড ব্রেকআউট নিশ্চিত করতে ভলিউম ইত্যাদি যোগ করুন।
  3. লাভ গ্রহণ এবং স্টপ লস শতাংশ গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন।
  4. মেশিন লার্নিং ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত করুন, যাতে ব্রেকআউট সাফল্যের হার পূর্বাভাস দেওয়া যায়।
  5. বিভিন্ন বাজার পরিস্থিতি এবং মুদ্রার উপর ভিত্তি করে পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করুন।

সংক্ষেপে, কৌশলটির সামগ্রিকভাবে সুস্পষ্ট যুক্তি রয়েছে, চলমান গড় সময়কাল এবং লাভ গ্রহণ / স্টপ লস শতাংশের কনফিগারেশনের মাধ্যমে কম ঝুঁকি লাভ অর্জন করে। এটি পরিমাণগত ট্রেডিংয়ে নমনীয়ভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে। সেরা ফলাফল অর্জনের জন্য প্যারামিটার টিউনিংয়ের সাথে যুক্ত এন্ট্রি সিগন্যাল এবং স্টপ লস পদ্ধতিগুলির মতো ক্ষেত্রে আরও অপ্টিমাইজেশন করা যেতে পারে।

/*backtest
start: 2023-12-10 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(shorttitle='Low volatility Buy w/ TP & SL (by Coinrule)',title='Low volatility Buy w/ TP & SL', overlay=true, initial_capital = 1000, process_orders_on_close=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)

//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1,    title = "From Month",      type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
fromDay   = input(defval = 10,    title = "From Day",        type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
fromYear  = input(defval = 2019, title = "From Year",       type = input.integer, minval = 1970)
thruMonth = input(defval = 1,    title = "Thru Month",      type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
thruDay   = input(defval = 1,    title = "Thru Day",        type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
thruYear  = input(defval = 2112, title = "Thru Year",       type = input.integer, minval = 1970)

showDate  = input(defval = true, title = "Show Date Range", type = input.bool)

start     = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)        // backtest start window
finish    = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => time >= start and time <= finish ? true : false       // create function "within window of time"

//MA inputs and calculations
movingaverage_fast = sma(close, input(50))
movingaverage_slow = sma(close, input(200))
movingaverage_normal= sma(close, input(100))



//Entry 
strategy.entry(id="long", long = true, when = movingaverage_slow > movingaverage_normal and movingaverage_fast > movingaverage_normal)

//Exit
longStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - 0.04)
longTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + 0.08)

strategy.close("long", when = close < longStopPrice or close > longTakeProfit and window())

//PLOT

plot(movingaverage_fast, color=color.orange, linewidth=2)
plot(movingaverage_slow, color=color.purple, linewidth=3)
plot(movingaverage_normal, color=color.blue, linewidth=2)
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত