ট্রেন্ড ব্রেকআউট কৌশল হল একটি পরিমাণগত কৌশল যা মূল্যের অস্থিরতা গণনা করে বাজার প্রবণতা এবং লেনদেনকে বিচার করে। কৌশলটি ক্যান্ডেলস্টিকের মূল্যের অস্থিরতা গণনা করতে সূত্র (উচ্চ-নিম্ন) / বন্ধ ব্যবহার করে এবং এটিকে চলমান গড়ের মাধ্যমে প্রক্রিয়া করে একটি প্রবণতা বিপরীত হয় কিনা তা বিচার করে। যখন প্রবণতা সাম্প্রতিক সময়ের গড় স্তরের চেয়ে বেশি হয়, তখন একটি নতুন প্রবণতা উদ্ভূত হতে পারে। তারপরে কৌশলটি ট্রেডিং সংকেত জারি করবে।
এই কৌশলটির মূল সূচক হল (উচ্চ-নিম্ন) / বন্ধ, যা মোমবাতিটির ব্যাপ্তি প্রতিফলিত করে। কৌশলটি প্রথমে এই সূচকটি গণনা করে, তারপরে এর পরম মান নেয় এবং সহজ চলমান গড় গণনা করে। যদি বর্তমান মোমবাতিটির অস্থিরতা সূচকটির পরম মান একটি সময়ের মধ্যে চলমান গড় মানের চেয়ে বেশি হয়, তবে এর অর্থ একটি নতুন প্রবণতা গঠিত হতে পারে।
বিশেষ করে, এই কৌশল নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি অন্তর্ভুক্ত করেঃ
কৌশলটিতে সূচক গ্রাফিং, মোমবাতি রঙের পরিবর্তন এবং স্বজ্ঞাত প্রবণতা বিচারের জন্য অন্যান্য ভিজ্যুয়ালাইজেশনও রয়েছে। সংক্ষেপে, সম্ভাব্য প্রবণতা পরিবর্তনের বিচার করার জন্য দামের অস্থিরতা ব্যবহার করার ধারণাটি সহজ এবং কার্যকর।
এই কৌশলটির প্রধান সুবিধাগুলো হল:
সাধারণভাবে, এই কৌশলটি ঐতিহ্যবাহী সূচক বিচারের চিন্তাভাবনা প্যাটার্নটি ভেঙে দেয় এবং সম্ভাব্য প্রবণতা পরিবর্তনগুলি নমনীয়ভাবে ক্যাপচার করার জন্য শুধুমাত্র মূল্যের অস্থিরতার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। কৌশলটি সামঞ্জস্যযোগ্য, ব্যবহার করা সহজ এবং সুপারিশযোগ্য।
এই কৌশলটির প্রধান ঝুঁকিগুলির মধ্যে রয়েছেঃ
এই ঝুঁকিগুলি মূলত বাজারের প্রবণতা নির্ধারণের জন্য মূল্যের অস্থিরতার উপর কৌশলটির অত্যধিক নির্ভরতার সাথে সম্পর্কিত। ঝুঁকি হ্রাস করার জন্য, আমরা প্রবণতার সংকেতগুলির বৈধতা যাচাই করার জন্য অন্যান্য বিচার সূচকগুলি একত্রিত করার বিষয়টি বিবেচনা করতে পারি এবং স্বল্পমেয়াদী শব্দগুলি ফিল্টার করে মসৃণ অস্থিরতার সূচকগুলিতে পরামিতিগুলি যথাযথভাবে সামঞ্জস্য করতে পারি।
এই কৌশলটি অপ্টিমাইজ করার প্রধান দিকগুলির মধ্যে রয়েছেঃ
এই অপ্টিমাইজেশন ব্যবস্থাগুলি ভুল ব্যবসায়ের সম্ভাবনা হ্রাস করতে পারে এবং কৌশলটির লাভজনকতা উন্নত করতে পারে। বিশেষত, সংকেত বৈধতা নির্ধারণের জন্য সূচক এবং মডেল যুক্ত করা অবৈধ সংকেতগুলিকে ব্যাপকভাবে হ্রাস করতে পারে। এছাড়াও, একক বাণিজ্য ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ এবং সামগ্রিক রিটার্ন নিশ্চিত করার জন্য স্টপ লস কৌশলগুলিও প্রয়োজনীয়।
এই প্রবণতা ব্রেকআউট কৌশলটি মূল্যের অস্থিরতা গণনা করে বাজারের প্রবণতা পরিবর্তনগুলি বিচার করে। নীতিটি সহজ এবং সরাসরি, এবং সংবেদনশীলতা সমন্বয় করার জন্য কাস্টমাইজযোগ্য পরামিতিগুলির সাথে ব্যবহার নমনীয়। কৌশলটির প্রবণতা পরিবর্তনগুলি ক্যাপচার করার সুবিধা রয়েছে, তবে কিছু ঝুঁকিও রয়েছে। আমরা কৌশলটিকে আরও স্থিতিশীল এবং নির্ভরযোগ্য করার জন্য বিচার সূচকগুলি অনুকূলিতকরণ, ফিল্টারিং মডেল স্থাপন, প্যারামিটার সেটিংস সামঞ্জস্য করা ইত্যাদির মাধ্যমে এটি উন্নত করতে পারি। সাধারণভাবে, এই কৌশলটি বাজারের প্রবণতা পরিবর্তনগুলি নির্ধারণের জন্য একটি নতুন ধারণা সরবরাহ করে এবং আরও গবেষণা এবং অনুকূলিতকরণের মূল্যবান।
/*backtest start: 2023-11-26 00:00:00 end: 2023-12-26 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=3 //////////////////////////////////////////////////////////// // Copyright by HPotter v2.0 25/10/2017 // // This histogram displays (high-low)/close // Can be applied to any time frame. // // WARNING: // - For purpose educate only // - This script to change bars colors. //////////////////////////////////////////////////////////// strategy(title="(H-L)/C Histogram Backtest", precision = 2) input_barwidth = input(4, title="Bar Width") input_barsback = input(1, title="Look Back") input_percentorprice = input(false, title="% change") input_smalength = input(16, title="SMA Length") reverse = input(false, title="Trade reverse") hline(0, color=blue, linestyle=line) xPrice = (high-low)/close xPriceHL = (high-low) xPrice1 = iff(input_percentorprice, xPrice * 100, xPriceHL) xPrice1SMA = sma(abs(xPrice1), input_smalength) pos = 0.0 pos := iff(xPrice1SMA[input_barsback] > abs(xPrice1), 1, iff(xPrice1SMA[input_barsback] < abs(xPrice1), -1, nz(pos[1], 0))) possig = iff(reverse and pos == 1, -1, iff(reverse and pos == -1, 1, pos)) if (possig == 1) strategy.entry("Long", strategy.long) if (possig == -1) strategy.entry("Short", strategy.short) barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) plot(abs(xPrice1), color=green, style = histogram, linewidth = input_barwidth, title="Change") plot(xPrice1SMA[input_barsback], color=red, title="SMA")