এই কৌশলটির মূল ধারণা হ'ল ট্রেন্ডের দিক এবং বাজারে প্রবেশের সময় নির্ধারণের জন্য প্যারাবলিক এসএআর এবং ইএমএ উভয় সূচক ব্যবহার করা। প্যারাবলিক এসএআর বর্তমান ট্রেন্ডের দিক নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয় এবং ইএমএ বাজারে প্রবেশের নির্দিষ্ট সময় নির্ধারণে সহায়তা করতে ব্যবহৃত হয়। যখন এসএআর দামের উপরে থাকে, এটি একটি ভালুকের বাজার। যখন এসএআর দামের নীচে থাকে, এটি একটি ষাঁড়ের বাজার। বাজারে প্রবেশের সময়, এটি প্রবণতা গঠনের আগে ইএমএটি ভেঙে ফেলার জন্য দামও প্রয়োজন। এই সময়ে, বাজারে প্রবেশের জন্য প্রবণতার দিক অনুসরণ করুন।
এই কৌশলটির মূল সূচক হল প্যারাবোলিক এসএআর, যা একটি প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ সরঞ্জাম যা দামগুলি ট্র্যাক করতে এবং প্রবণতা বিপরীত আচরণ বিচার করতে পারে। এর গণনার সূত্রটি আরও জটিল, তবে নীতিটি সহজ এবং স্বজ্ঞাত। এসএআর সূচক সর্বদা দামের পিছনে থাকার জন্য তার অবস্থানকে নিয়মিত সামঞ্জস্য করে। যখন দাম বিপরীত হয়, তখন এটি অবিলম্বে দামের অন্য দিকে তার অবস্থান সামঞ্জস্য করবে। অতএব, বর্তমান দিকের প্রবণতা বিচার করার জন্য দামের তুলনায় এসএআর সূচকের অবস্থানটি পর্যবেক্ষণ করুন।
এই কৌশলকে সহায়তা করার আরেকটি সূচক হল ইএমএ। এসএআর এর বিপরীতে, ইএমএ প্রবণতার স্থায়িত্ব বিচার করার জন্য আরও উপযুক্ত। বাজারে প্রবেশের আগে দামের ইএমএ ভেঙে যাওয়ার প্রয়োজন হওয়ায় কিছু গোলমাল কার্যকরভাবে ফিল্টার করা যায়। এবং ইএমএ বিপরীত সংকেতগুলি নিশ্চিত করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যখন দামটি উত্থান প্রবণতা ইএমএ ভেঙে যায়, তখন এটি প্রবণতা বিপরীতের সংকেত হতে পারে।
সংক্ষেপে, এই কৌশলটির নির্দিষ্ট ট্রেডিং নিয়মগুলি নিম্নরূপঃ
প্যারাবোলিক এসএআর এর মাধ্যমে প্রধান প্রবণতা নির্ধারণ করে এবং ইএমএর মাধ্যমে বিভ্রান্তিকর সংকেতগুলি ফিল্টার করে, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ এবং কার্যকর প্রবণতা ট্র্যাকিং অর্জন করার সময় প্রবণতা লক করা সম্ভব।
এই কৌশল নিম্নলিখিত প্রধান সুবিধা আছেঃ
সাধারণভাবে, এই কৌশলটি একাধিক সূচকগুলির সুবিধাগুলিকে একত্রিত করে, প্রবণতাটি ক্যাপচার করার সময় এটি কার্যকর ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণও অর্জন করে এবং এটি একটি স্থিতিশীল প্রবণতা ট্র্যাকিং কৌশল যা সহজেই আয়ত্ত করা যায়।
যদিও এই কৌশলটির অনেক সুবিধা রয়েছে, তবুও প্রকৃত অপারেশন চলাকালীন কিছু ঝুঁকি রয়েছে যা থেকে রক্ষা করা দরকার। প্রধান ঝুঁকিগুলি হলঃ
উপরের ঝুঁকি কমাতে, নিচের দিকগুলোতে অপ্টিমাইজেশন করা যেতে পারেঃ
এই কৌশলকে আরও উন্নত করার জন্য, নিম্নলিখিত দিকগুলি বিবেচনা করুনঃ
প্যারামিটার সেটিংসের অপ্টিমাইজেশান। সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে পেতে EMA এবং SAR এর প্যারামিটারগুলি পরীক্ষা এবং অপ্টিমাইজ করার জন্য জেনেটিক অ্যালগরিদমের মতো পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে।
প্রবণতা বিচার সরঞ্জাম যোগ করুন। প্রবণতা নিশ্চিত করতে এবং নির্ভুলতা উন্নত করতে এমএসিডি এবং বলিংজার ব্যান্ডের মতো অন্যান্য সূচক যুক্ত করা যেতে পারে।
গতিশীল স্টপ লস সেট করুন। আরো নমনীয় স্টপ জন্য ATR মত সূচক উপর ভিত্তি করে গতিশীল স্টপ লস পয়েন্ট সেট করুন।
ট্রেডিং খরচ বিবেচনা করুন। নিখুঁত রিটার্নের পরিবর্তে নেট মুনাফা অপ্টিমাইজ করার জন্য স্লিপ এবং কমিশন পরামিতিগুলি চালু করুন।
মাল্টি-লেভেল এন্ট্রি এবং আউটপুট। আরও জটিল মাল্টি-লেভেল এন্ট্রি এবং আউটপুট প্রক্রিয়াগুলি বিভিন্ন ট্রেন্ড পর্যায়ে পর্যায়ে অবস্থান তৈরি করতে বা হ্রাস বন্ধ করতে সেট করা যেতে পারে।
উপরের অপ্টিমাইজেশানগুলির সাথে, প্রবণতা অনুসরণ করার সময়, কৌশলটি আরও স্থিতিশীলতা, আরও সঠিক বিচার এবং আরও শক্তিশালী ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের ক্ষমতা অর্জন করবে বলে আশা করা যেতে পারে, যার ফলে আরও ভাল পারফরম্যান্স অর্জন করা যায়।
প্যারাবলিক এসএআর এবং ইএমএ ট্রেন্ড ট্র্যাকিং কৌশল ট্রেন্ডের দিকনির্দেশ এবং প্রবেশের সময় নির্ধারণের জন্য একাধিক সূচকগুলির সুবিধা একীভূত করে। এসএআর স্টপ লস পয়েন্ট হিসাবে সেট করা হলে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণে থাকে। এটি একটি অপেক্ষাকৃত স্থিতিশীল পরিমাণগত কৌশল। এই কৌশলটির উচ্চ বিচারের নির্ভুলতা এবং সহজ আয়ত্তের মতো সুবিধা রয়েছে। তবে কিছু ঝুঁকিও রয়েছে। আরও ভাল পারফরম্যান্স অর্জনের জন্য পরামিতি এবং স্টপ লস পদ্ধতিগুলির আরও অপ্টিমাইজেশনের প্রয়োজন। এটি বিনিয়োগকারীদের রেফারেন্স এবং শেখার মূল্যবান।
/*backtest start: 2022-12-15 00:00:00 end: 2023-12-21 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=3 strategy("Parabolic SAR Strategy w/ EMA", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100) emalength = input(100 , "EMA Length") emaoffset = input(0.00, "EMA Offset %") start = input(0.015) increment = input(0.005) maximum = input(0.2) //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // BACKTESTING RANGE // From Date Inputs fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31) fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12) fromYear = input(defval = 2019, title = "From Year", minval = 1970) // To Date Inputs toDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31) toMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12) toYear = input(defval = 2020, title = "To Year", minval = 1970) // Calculate start/end date and time condition startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00) finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00) time_cond = true //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// psar = sar(start, increment, maximum) ema = ema(close, emalength) offset = (emaoffset / 100) * ema // Signals psar_long = high[1] < psar[2] and high > psar[1] psar_short = low[1] > psar[2] and low < psar[1] // Plot PSAR plotshape(psar, location = location.absolute, style = shape.cross, size = size.tiny, color = low < psar[1] and not psar_long ? green : red) //Plot EMA plot(ema) if(psar_long) strategy.close("Short") if(psar_short) strategy.close("Long") if (psar < low and time_cond and close > ema + offset) strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long", stop = psar) if (psar > high and time_cond and close < ema - offset) strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short", stop = psar) if (not time_cond) strategy.close_all()