রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

ডাবল মুভিং এভারেজ ইন্টেলিজেন্ট ট্র্যাকিং স্ট্র্যাটেজি

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১২-২০ ১৩ঃ৫০ঃ৪৭
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

ডুয়াল মুভিং এভারেজ ইন্টেলিজেন্ট ট্র্যাকিং কৌশলটি স্বল্পমেয়াদী এবং মাঝারি থেকে দীর্ঘমেয়াদী মূল্য প্রবণতা ট্র্যাক করার জন্য ডুয়াল মুভিং এভারেজ সূচক ব্যবহার করে। রঙের পরিবর্তন এবং লাইন প্রস্থ রূপান্তর আকারে ভিজ্যুয়াল সহায়তা ব্যবসায়ীদের স্বজ্ঞাতভাবে বাজারের প্রবণতা বিচার করতে এবং সেই অনুযায়ী ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে। কৌশলটি কাস্টমাইজযোগ্য পরামিতিগুলির মাধ্যমে উচ্চ নমনীয়তা সরবরাহ করে, এটি কিছু প্রযুক্তিগত পরিশীলনের সাথে হেজ ফান্ড এবং ব্যক্তিগত ইক্যুইটি ফান্ড দ্বারা অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের জন্য উপযুক্ত করে তোলে।

কৌশলগত যুক্তি

ডুয়াল মুভিং এভারেজ ইন্টেলিজেন্ট ট্র্যাকিং কৌশলটির মূলটি হ'ল ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরির জন্য দ্রুত এবং ধীর গতির গড় ব্যবহার করা। বিশেষত, দ্রুত চলমান গড়টি স্বল্পমেয়াদী দামের ওঠানামা ট্র্যাক করে, যখন ধীর গতির গড়টি মাঝারি থেকে দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা প্রতিফলিত করে। অতিরিক্তভাবে, কৌশলটি বাজারের প্রবণতা নির্ধারণে সহায়তা করার জন্য তিনটি স্কিমের (ক্রসওভার, দিকনির্দেশ এবং কম্পোজিট) উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন রঙে বেসলাইন চলমান গড় উপস্থাপন করে। দ্রুত এমএ ধীর এমএ অতিক্রম করার সময় লং পজিশনগুলি শুরু হয় এবং দ্রুত এমএ নীচে অতিক্রম করার সময় প্রস্থান করে। বেসলাইন এমএ এর দৈর্ঘ্য কাস্টমাইজযোগ্য এবং রঙের স্কিমটি উচ্চ ডিগ্রি কাস্টমাইজেশনের অনুমতি দেওয়ার জন্য তিনটি বিকল্পের মধ্যে স্যুইচ করা যায়।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হ'ল বাজারের প্রবণতা বিচার করার জন্য রঙগুলি ব্যবহার করে দ্বৈত চলমান গড় সূচক এবং ভিজ্যুয়াল সহায়কগুলির সংমিশ্রণ, যা এটিকে সহজ এবং সরলভাবে পরিচালনা করে। এরপরে, কাস্টমাইজযোগ্য পরামিতিগুলি ব্যবহারকারীদের তাদের ট্রেডিং পছন্দ এবং বাজারের অবস্থার উপর ভিত্তি করে কৌশলটি তৈরি করতে সক্ষম করে, দক্ষ ব্যাকটেস্টিং এবং লাইভ ট্রেডিং সক্ষম করে। রঙের স্কিমগুলির পছন্দটি বিভিন্ন ব্যবহারকারীর ভিজ্যুয়াল এবং অপারেটিং অভ্যাসের জন্যও সরবরাহ করতে পারে। অবশেষে, দ্বৈত এমএগুলি মূল্যের পরিবর্তনগুলি ট্র্যাক করতে প্রতিক্রিয়াশীল, যা কৌশলটিকে স্বল্পমেয়াদী দামের ওঠানামা থেকে উপার্জন করতে দেয়।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির সুবিধার সত্ত্বেও, এর কিছু সম্ভাব্য ঝুঁকিও রয়েছে। দ্বৈত এমএগুলি মূল্যের ওঠানামা সম্পর্কে অত্যন্ত সংবেদনশীল, যা মিথ্যা সংকেত তৈরি করতে পারে এবং ওভারট্রেডিংয়ের দিকে পরিচালিত করতে পারে। যদিও কাস্টমাইজযোগ্য পরামিতিগুলির সাথে নমনীয়তা বৃদ্ধি পায়, প্যারামিটার টিউনিংয়ের অসুবিধাও বৃদ্ধি পায় এবং অনুপযুক্ত প্যারামিটার সংমিশ্রণগুলি লাভজনকতাকে হ্রাস করবে। হেজ ফান্ড এবং প্রাইভেট ইক্যুইটি ফান্ডগুলিকে প্রবণতা অনুসরণ এবং অতিরিক্ত লিভারেজিংয়ের বিষয়ে সতর্ক থাকতে হবে। অবশেষে, ব্যবহারকারীদের কৌশলটি যথাযথভাবে প্রয়োগ করার জন্য দ্বৈত এমএ এবং চলমান গড়ের পর্যাপ্ত বোঝার প্রয়োজন।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

কৌশলটির জন্য বেশ কয়েকটি অপ্টিমাইজেশান পথ বিদ্যমান। প্রথমত, বিভ্রান্তিকর সংকেতগুলি ফিল্টার করতে অতিরিক্ত সূচকগুলি চালু করা যেতে পারে, যেমন ওভারবয়-ওভারসোল্ড স্তরের জন্য কেডিজে এবং লাভজনক pullbacks এর জন্য এমএসিডি। দ্বিতীয়ত, প্যারামিটার নির্বাচনকে সহায়তা করার জন্য একটি প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন মডেল তৈরি করা যেতে পারে। তৃতীয়ত, মেশিন লার্নিং মডেলগুলি মূল্যের পরিবর্তনগুলি পূর্বাভাস দিতে এবং প্রবণতা বিচারকে সহায়তা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। চতুর্থত, ক্ষতিগুলি পূর্বনির্ধারিত প্রান্তিকের কাছে পৌঁছে গেলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পজিশনগুলি থেকে প্রস্থান করার জন্য একটি স্টপ লস প্রক্রিয়া চালু করা যেতে পারে। এই অপ্টিমাইজেশনগুলি কৌশলটির স্থায়িত্ব এবং লাভজনকতা বাড়িয়ে তুলতে পারে।

সিদ্ধান্ত

সামগ্রিকভাবে, ডুয়াল মুভিং এভারেজ ইন্টেলিজেন্ট ট্র্যাকিং স্ট্র্যাটেজি একটি সহজ কিন্তু নমনীয়, সুবিধা সমৃদ্ধ উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং পদ্ধতি। এটি বাজারের প্রবণতা নির্ধারণ এবং স্বল্পমেয়াদী দোলগুলির উপর মূলধন অর্জনের জন্য ডুয়াল মুভিং এভারেজ এবং ভিজ্যুয়াল এইডসকে বুদ্ধিমানভাবে মিশ্রিত করে। এদিকে, এর উচ্চ কাস্টমাইজযোগ্যতা এটি বাস্তব বিশ্বের প্রয়োগের আগে জ্ঞানী বিনিয়োগকারী এবং তহবিল দ্বারা অপ্টিমাইজেশন এবং প্যারামিটার টিউনিংয়ের জন্য উপযুক্ত করে তোলে। তবুও, টিউনিং অসুবিধা এবং বিভ্রান্তিকর সংকেতের মতো ঝুঁকির প্রতি মনোযোগ দেওয়া উচিত। অতিরিক্ত সূচক, প্যারামিটার নির্বাচন মডেল, মূল্য পরিবর্তনের পূর্বাভাস ইত্যাদির চারপাশে আরও অপ্টিমাইজেশন আরও বেশি সম্ভাবনা আনলক করতে পারে। অতএব, এই কৌশলটি গভীর অনুসন্ধানের দাবি করে।


/*backtest
start: 2022-12-13 00:00:00
end: 2023-12-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// © Julien_Eche

//@version=5
strategy("Smart MA Strategy", shorttitle="Smart MA Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=20)

// Input parameters
base_ma_length = input.int(50, title="Base MA Length")
ma_type = input.string("SMA", title="MA Type", options=["SMA", "WMA", "EMA"])
color_choice = input.string("Composite", title="Color Option", options=["Crossover", "Direction", "Composite"])
fast_length = input.int(10, title="Fast MA Length", group="For Crossover Color Option")
slow_length = input.int(30, title="Slow MA Length", group="For Crossover Color Option")

// Start and end date inputs
start_year = input.int(1975, title="Start Year", group="Date Range")
start_month = input.int(1, title="Start Month", group="Date Range")
start_day = input.int(1, title="Start Day", group="Date Range")
end_year = input.int(2099, title="End Year", group="Date Range")
end_month = input.int(12, title="End Month", group="Date Range")
end_day = input.int(31, title="End Day", group="Date Range")

// Calculate the selected MAs
fast_ma = ta.sma(close, fast_length)
slow_ma = ta.sma(close, slow_length)

// Calculate the base MA with the specified length
base_ma = ta.sma(close, base_ma_length)

// Determine if the base MA is increasing or decreasing
base_ma_increasing = base_ma > base_ma[1]

// Define the color for the base MA based on the selected option
base_ma_color =    color_choice == "Direction" ? (base_ma_increasing ? color.teal : color.red) :    color_choice == "Crossover" ? (fast_ma > slow_ma ? color.teal : color.red) :    color_choice == "Composite" ? (base_ma_increasing and fast_ma > slow_ma ? color.teal : not base_ma_increasing and fast_ma < slow_ma ? color.red : color.gray) :    color.gray

// Plot the base MA with the specified color and linewidth
plot(base_ma, title="Base MA", color=base_ma_color, style=plot.style_line, linewidth=2)

// Define the start and end timestamps
start_date = timestamp(start_year, start_month, start_day, 0, 0)
end_date = timestamp(end_year, end_month, end_day, 23, 59)

// Filter strategy signals based on date
in_date_range = time >= start_date and time <= end_date

// Strategy conditions for each option
if (color_choice == "Composite" and in_date_range)
    if (base_ma_increasing and fast_ma > slow_ma)
        strategy.entry("Buy", strategy.long)
    if (not base_ma_increasing and fast_ma < slow_ma)
        strategy.close("Buy")

if (color_choice == "Crossover" and in_date_range)
    if (fast_ma > slow_ma)
        strategy.entry("Buy", strategy.long)
    if (fast_ma < slow_ma)
        strategy.close("Buy")

if (color_choice == "Direction" and in_date_range)
    if (base_ma_increasing)
        strategy.entry("Buy", strategy.long)
    if (not base_ma_increasing)
        strategy.close("Buy")


আরো