রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. ধীর হেইকেন আশি এক্সপোনেনশিয়াল মুভিং এভারেজ ট্রেডিং কৌশল

ধীর হেইকেন আশি এক্সপোনেনশিয়াল মুভিং এভারেজ ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৩-১২-২২ 13:18:34
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি ট্রেন্ডিং মার্কেটের সময় প্রবণতা চিহ্নিত করতে এবং দীর্ঘ / সংক্ষিপ্ত ব্যবসায় করার জন্য ধীর হেইকেন অ্যাশি এবং এক্সপোনেনশিয়াল চলমান গড়ের সমন্বয়ে গঠিত। যখন দাম 100 দিনের ইএমএ এর উপরে থাকে তখন এটি দীর্ঘ হয় এবং যখন দাম 100 দিনের ইএমএ এর নীচে থাকে তখন এটি সংক্ষিপ্ত হয়, নির্দিষ্ট বিপরীত সংকেতগুলিতে অবস্থান বন্ধ করে।

কৌশলগত যুক্তি

কৌশলটি নিম্নলিখিত সূচকগুলি ব্যবহার করেঃ

  1. ধীর হেইকেন আশি: পূর্ববর্তী বারের গড় মূল্য ব্যবহার করে গণনা করা একটি বিশেষ ধরণের মোমবাতি, বাজারের গোলমাল ফিল্টার করে এবং প্রবণতা সনাক্ত করে। এখানে অভিযোজিত কামা ফিল্টার ব্যবহার করে বাস্তবায়ন করা হয়।

  2. এক্সপোনেনশিয়াল মুভিং এভারেজ: এক্সপোনেনশিয়াল ওয়েটিং প্রয়োগের সাথে মসৃণ মূল্যের গড়। 5 দিনের থেকে 100 দিনের সময়কালের EMA গুলি রয়েছে।

নির্দিষ্ট ট্রেডিং লজিক হলঃ

  1. যখন দাম ১০০ দিনের ইএমএ অতিক্রম করে তখন লম্বা যান, যখন দাম ১০০ দিনের ইএমএ অতিক্রম করে তখন শর্ট যান।

  2. হেইকেন আশির খোলা মূল্য তার বন্ধের মূল্য অতিক্রম করলে (সম্ভাব্য বিপরীত সংকেত) পজিশনগুলি থেকে বেরিয়ে আসা। বিপরীত ক্রসওভারে লং পজিশনগুলি বন্ধ করা হয় এবং একইভাবে শর্ট পজিশনগুলিও বন্ধ করা হয়।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটি ট্রেন্ড অনুসরণকারী এবং বিপরীতমুখী সংকেতকে একত্রিত করে, ট্রেন্ডিং মার্কেটের সময় বড় দামের ওঠানামা ধরে রাখে এবং ট্রেন্ড বিপরীতমুখী হলে অত্যধিক ক্ষতি এড়ায়।

  1. ইএমএ বাজারের সামগ্রিক প্রবণতার দিকনির্দেশনা নির্ধারণ করে, স্থানীয় ওঠানামা থেকে বিভ্রান্তি রোধ করে।

  2. হেইকেন আশি ক্রসওভার সম্ভাব্য বিপর্যয়ের প্রাথমিক সনাক্তকরণ প্রদান করে।

  3. এডাপ্টিভ KAMA ফিল্টার মিথ্যা সংকেত হ্রাস করে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

  1. হঠাৎ, বড় EMA ভাঙ্গার ফলে ক্ষতি বাড়তে পারে।

  2. ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য পজিশনের আকার কমিয়ে নিন।

  3. ইএমএ-র অপর্যাপ্ত প্যারামিটারাইজেশন পারফরম্যান্সকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করে। প্যারামিটারগুলিকে বিভিন্ন পণ্য এবং বাজারের পরিবেশের সাথে মানিয়ে নিতে হবে।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. একই সময়ে EMA/Heiken Ashi ত্রুটি এড়াতে MACD এবং Bollinger Bands এর মতো অতিরিক্ত সূচক অন্তর্ভুক্ত করুন।

  2. বাজারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে ইএমএ পরামিতিগুলিকে গতিশীলভাবে অনুকূলিত করুন, যথাযথভাবে স্টপগুলি শক্ত করুন / স্লিপিং সহনশীলতা বাড়ান।

  3. মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্যারামিটার, ফিল্টার নিয়ম এবং স্থিতিশীলতা উন্নত করুন।

সিদ্ধান্ত

কৌশলটি তুলনামূলকভাবে সহজ এবং সামগ্রিকভাবে ব্যবহারিক, প্রবণতা এবং বিপরীতমুখী উপাদান উভয়ই একত্রিত করে। সুসংগত পরামিতি এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের সাথে এটি শালীন লাভের সম্ভাবনা বজায় রাখে। কৌশলটিকে আরও অভিযোজনযোগ্য করার জন্য অপ্টিমাইজেশান দিকগুলির উপর আরও উন্নতি করা যেতে পারে।

/*backtest
start: 2023-12-14 00:00:00
end: 2023-12-19 10:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("NoScoobies Slow Heiken Ashi and Exponential Moving average Strategy 2.2", overlay=true)

//SHA
p=input(6,title='Period')
fastend=input(0.666,step=0.001)
slowend=input(0.0645,step=0.0001)
kama(close,amaLength)=>
    diff=abs(close[0]-close[1])
    signal=abs(close-close[amaLength])
    noise=sum(diff, amaLength)
    efratio=noise!=0 ? signal/noise : 1
    smooth=pow(efratio*(fastend-slowend)+slowend,2)
    kama=nz(kama[1], close)+smooth*(close-nz(kama[1], close))
    kama
hakamaper=1
Om=sma(open,p)
Hm=sma(high,p)
Lm=sma(low,p)
Cm=sma(close,p)
vClose=(Om+Hm+Lm+Cm)/4
vOpen= kama(vClose[1],hakamaper)
vHigh= max(Hm,max(vClose, vOpen))
vLow=  min(Lm,min(vClose, vOpen))
asize=vOpen-vClose
size=abs(asize)

//MMAR
exponential = input(true, title="Exponential MA")
src = close
ma05 = exponential ? ema(src, 05) : sma(src, 05)
ma10 = exponential ? ema(src, 10) : sma(src, 10)
ma15 = exponential ? ema(src, 15) : sma(src, 15)
ma20 = exponential ? ema(src, 20) : sma(src, 20)
ma25 = exponential ? ema(src, 25) : sma(src, 25)
ma30 = exponential ? ema(src, 30) : sma(src, 30)
ma35 = exponential ? ema(src, 35) : sma(src, 35)
ma40 = exponential ? ema(src, 40) : sma(src, 40)
ma45 = exponential ? ema(src, 45) : sma(src, 45)
ma50 = exponential ? ema(src, 50) : sma(src, 50)
ma55 = exponential ? ema(src, 55) : sma(src, 55)
ma60 = exponential ? ema(src, 60) : sma(src, 60)
ma65 = exponential ? ema(src, 65) : sma(src, 65)
ma70 = exponential ? ema(src, 70) : sma(src, 70)
ma75 = exponential ? ema(src, 75) : sma(src, 75)
ma80 = exponential ? ema(src, 80) : sma(src, 80)
ma85 = exponential ? ema(src, 85) : sma(src, 85)
ma90 = exponential ? ema(src, 90) : sma(src, 90)
ma95 = exponential ? ema(src, 95) : sma(src, 95)
ma100 = exponential ? ema(src, 100) : sma(src, 100)

longcondition=src>ma100
shortcondition=src<ma100
long=longcondition and size<size[1] and (vOpen<vClose or vOpen>vClose)
short=shortcondition and size<size[1] and (vOpen>vClose or vOpen<vClose)
close_long=longcondition and crossunder(open, vClose)
close_short=shortcondition and crossover(open, vClose)
_close=close_long[2] or close_short[2]

if long
    strategy.entry("LONG", strategy.long)
    strategy.close("LONG", when = _close)
if short
    strategy.entry("SHORT", strategy.short)
    strategy.close("SHORT", when = _close)
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত