এই কৌশলটি একটি চ্যানেল-ভিত্তিক স্টপ লস কৌশল যা ইএমএ সূচক ব্যবহার করে। এটি প্রবণতা বিচার, চ্যানেল ট্র্যাকিং এবং গতিশীল স্টপ লস এবং অন্যান্য মূলধারার প্রযুক্তিগত সূচকগুলিকে একীভূত করে। এটি ইএমএগুলির ক্রমানুসারে বিচার করে ষাঁড় এবং ভালুক চক্র নির্ধারণ করে এবং স্টপ লসটি বাস্তবায়নের জন্য এটিআর চ্যানেল ট্র্যাকিংকে একত্রিত করে যাতে স্টপ লস পয়েন্টটি দামের গতিবিধিগুলি ট্র্যাক করতে পারে। এই ধরণের স্টপ লস ধারণাটি আরও সক্রিয় এবং কার্যকরভাবে খুব আক্রমণাত্মক স্টপ লসের সম্ভাব্যতা এড়ায়।
কৌশলটি মূলত বিভিন্ন চক্রের সাথে তিনটি ইএমএ বক্ররেখা ব্যবহার করে ষাঁড় এবং ভালুকের অবস্থা নির্ধারণ করে। নির্দিষ্ট বিচার নিয়মগুলি হলঃ
ষাঁড় এবং ভালুক চক্র নির্ধারণ করার পরে, কৌশলটি চ্যানেল পরিসীমা হিসাবে এসএমএমএ নমুনাযুক্ত কে-লাইন মূল্য এবং এটিআর সূচক বহুগুণ ব্যবহার করে। যখন দাম এই চ্যানেলটি ভেঙে যায় তখনই ট্রেডিং সংকেত জারি করা হয়। এছাড়াও, ট্রেডিং সংকেত জারি হওয়ার পরে, এটিআর ডায়নামিক ট্র্যাকিং স্টপ লস প্রক্রিয়াটি সক্রিয় করা হবে রিয়েল টাইমে স্টপ লস অবস্থানটি সামঞ্জস্য করতে যাতে স্টপ লসের কার্যকারিতা উন্নত করতে স্টপ লসের পয়েন্টটি দামের গতি অনুসরণ করতে পারে তা নিশ্চিত করতে।
এই কৌশলটির প্রধান সুবিধাগুলো হল:
এই কৌশলটির প্রধান ঝুঁকিগুলি অনুপযুক্ত পরামিতি সেটিংসের কারণে উদ্ভূত সমস্যাগুলিতে কেন্দ্রীভূত হয়, যেমন ওভারট্রেডিং এবং স্টপ লসকে ভেঙে দেওয়া। নিচের দিকগুলি থেকে অপ্টিমাইজেশন করা যেতে পারেঃ
এই কৌশলটি একটি তুলনামূলকভাবে সম্পূর্ণ স্টপ লস ট্রেডিং সিস্টেম গঠনের জন্য ট্রেন্ড বিচার, চ্যানেল ট্রেডিং এবং গতিশীল স্টপ লস এর মতো একাধিক মূলধারার প্রযুক্তিগত সূচক এবং পদ্ধতি একীভূত করে। প্যারামিটার টিউনিং এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণে অপ্টিমাইজেশনের জন্য এখনও অনেক জায়গা রয়েছে। এটি বিনিয়োগকারীদের জন্য উপযুক্ত যাদের স্টপ লসের জন্য উচ্চ প্রয়োজনীয়তা রয়েছে।
/*backtest start: 2023-12-10 00:00:00 end: 2023-12-12 04:00:00 period: 1m 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/ // © kgynofomo //@version=5 strategy(title="[Salavi] | Andy Advance Pro Strategy [ETH|M15]",overlay = true, pyramiding = 1,initial_capital = 10000, default_qty_type = strategy.cash,default_qty_value = 10000) ema_short = ta.ema(close,5) ema_middle = ta.ema(close,20) ema_long = ta.ema(close,40) cycle_1 = ema_short>ema_middle and ema_middle>ema_long cycle_2 = ema_middle>ema_short and ema_short>ema_long cycle_3 = ema_middle>ema_long and ema_long>ema_short cycle_4 = ema_long>ema_middle and ema_middle>ema_short cycle_5 = ema_long>ema_short and ema_short>ema_middle cycle_6 = ema_short>ema_long and ema_long>ema_middle bull_cycle = cycle_1 or cycle_2 or cycle_3 bear_cycle = cycle_4 or cycle_5 or cycle_6 // label.new("cycle_1") // bgcolor(color=cycle_1?color.rgb(82, 255, 148, 60):na) // bgcolor(color=cycle_2?color.rgb(82, 255, 148, 70):na) // bgcolor(color=cycle_3?color.rgb(82, 255, 148, 80):na) // bgcolor(color=cycle_4?color.rgb(255, 82, 82, 80):na) // bgcolor(color=cycle_5?color.rgb(255, 82, 82, 70):na) // bgcolor(color=cycle_6?color.rgb(255, 82, 82, 60):na) // Inputs a = input(2, title='Key Vaule. \'This changes the sensitivity\'') c = input(7, title='ATR Period') h = false xATR = ta.atr(c) nLoss = a * xATR src = h ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=barmerge.lookahead_off) : close xATRTrailingStop = 0.0 iff_1 = src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? src - nLoss : src + nLoss iff_2 = src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss) : iff_1 xATRTrailingStop := src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss) : iff_2 pos = 0 iff_3 = src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? -1 : nz(pos[1], 0) pos := src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? 1 : iff_3 xcolor = pos == -1 ? color.red : pos == 1 ? color.green : color.blue ema = ta.ema(src, 1) above = ta.crossover(ema, xATRTrailingStop) below = ta.crossover(xATRTrailingStop, ema) buy = src > xATRTrailingStop and above sell = src < xATRTrailingStop and below barbuy = src > xATRTrailingStop barsell = src < xATRTrailingStop atr = ta.atr(14) atr_length = input.int(25) atr_rsi = ta.rsi(atr,atr_length) atr_valid = atr_rsi>50 long_condition = buy and bull_cycle and atr_valid short_condition = sell and bear_cycle and atr_valid Exit_long_condition = short_condition Exit_short_condition = long_condition if long_condition strategy.entry("Andy Buy",strategy.long, limit=close,comment="Andy Buy Here") if Exit_long_condition strategy.close("Andy Buy",comment="Andy Buy Out") // strategy.entry("Andy fandan Short",strategy.short, limit=close,comment="Andy 翻單 short Here") // strategy.close("Andy fandan Buy",comment="Andy short Out") if short_condition strategy.entry("Andy Short",strategy.short, limit=close,comment="Andy short Here") // strategy.exit("STR","Long",stop=longstoploss) if Exit_short_condition strategy.close("Andy Short",comment="Andy short Out") // strategy.entry("Andy fandan Buy",strategy.long, limit=close,comment="Andy 翻單 Buy Here") // strategy.close("Andy fandan Short",comment="Andy Buy Out") inLongTrade = strategy.position_size > 0 inLongTradecolor = #58D68D notInTrade = strategy.position_size == 0 inShortTrade = strategy.position_size < 0 // bgcolor(color = inLongTrade?color.rgb(76, 175, 79, 70):inShortTrade?color.rgb(255, 82, 82, 70):na) plotshape(close!=0,location = location.bottom,color = inLongTrade?color.rgb(76, 175, 79, 70):inShortTrade?color.rgb(255, 82, 82, 70):na) plotshape(long_condition, title='Buy', text='Andy Buy', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny) plotshape(short_condition, title='Sell', text='Andy Sell', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny) // //atr > close *0.01* parameter // // MONTHLY TABLE PERFORMANCE - Developed by @QuantNomad // // ************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************* // show_performance = input.bool(true, 'Show Monthly Performance ?', group='Performance - credits: @QuantNomad') // prec = input(2, 'Return Precision', group='Performance - credits: @QuantNomad') // if show_performance // new_month = month(time) != month(time[1]) // new_year = year(time) != year(time[1]) // eq = strategy.equity // bar_pnl = eq / eq[1] - 1 // cur_month_pnl = 0.0 // cur_year_pnl = 0.0 // // Current Monthly P&L // cur_month_pnl := new_month ? 0.0 : // (1 + cur_month_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1 // // Current Yearly P&L // cur_year_pnl := new_year ? 0.0 : // (1 + cur_year_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1 // // Arrays to store Yearly and Monthly P&Ls // var month_pnl = array.new_float(0) // var month_time = array.new_int(0) // var year_pnl = array.new_float(0) // var year_time = array.new_int(0) // last_computed = false // if (not na(cur_month_pnl[1]) and (new_month or barstate.islastconfirmedhistory)) // if (last_computed[1]) // array.pop(month_pnl) // array.pop(month_time) // array.push(month_pnl , cur_month_pnl[1]) // array.push(month_time, time[1]) // if (not na(cur_year_pnl[1]) and (new_year or barstate.islastconfirmedhistory)) // if (last_computed[1]) // array.pop(year_pnl) // array.pop(year_time) // array.push(year_pnl , cur_year_pnl[1]) // array.push(year_time, time[1]) // last_computed := barstate.islastconfirmedhistory ? true : nz(last_computed[1]) // // Monthly P&L Table // var monthly_table = table(na) // if (barstate.islastconfirmedhistory) // monthly_table := table.new(position.bottom_center, columns = 14, rows = array.size(year_pnl) + 1, border_width = 1) // table.cell(monthly_table, 0, 0, "", bgcolor = #cccccc) // table.cell(monthly_table, 1, 0, "Jan", bgcolor = #cccccc) // table.cell(monthly_table, 2, 0, "Feb", bgcolor = #cccccc) // table.cell(monthly_table, 3, 0, "Mar", bgcolor = #cccccc) // table.cell(monthly_table, 4, 0, "Apr", bgcolor = #cccccc) // table.cell(monthly_table, 5, 0, "May", bgcolor = #cccccc) // table.cell(monthly_table, 6, 0, "Jun", bgcolor = #cccccc) // table.cell(monthly_table, 7, 0, "Jul", bgcolor = #cccccc) // table.cell(monthly_table, 8, 0, "Aug", bgcolor = #cccccc) // table.cell(monthly_table, 9, 0, "Sep", bgcolor = #cccccc) // table.cell(monthly_table, 10, 0, "Oct", bgcolor = #cccccc) // table.cell(monthly_table, 11, 0, "Nov", bgcolor = #cccccc) // table.cell(monthly_table, 12, 0, "Dec", bgcolor = #cccccc) // table.cell(monthly_table, 13, 0, "Year", bgcolor = #999999) // for yi = 0 to array.size(year_pnl) - 1 // table.cell(monthly_table, 0, yi + 1, str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), bgcolor = #cccccc) // y_color = array.get(year_pnl, yi) > 0 ? color.new(color.teal, transp = 40) : color.new(color.gray, transp = 40) // table.cell(monthly_table, 13, yi + 1, str.tostring(math.round(array.get(year_pnl, yi) * 100, prec)), bgcolor = y_color, text_color=color.new(color.white, 0)) // for mi = 0 to array.size(month_time) - 1 // m_row = year(array.get(month_time, mi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1 // m_col = month(array.get(month_time, mi)) // m_color = array.get(month_pnl, mi) > 0 ? color.new(color.teal, transp = 40) : color.new(color.gray, transp = 40) // table.cell(monthly_table, m_col, m_row, str.tostring(math.round(array.get(month_pnl, mi) * 100, prec)), bgcolor = m_color, text_color=color.new(color.white, 0))