এই কৌশলটি ট্রেডিং ভলিউম এবং আরএসআই সূচকগুলির সংমিশ্রণ করে কেনার সুযোগগুলি সনাক্ত করে। এটি ধীরে ধীরে লাভকে লক করার জন্য পর্যায়ক্রমিক লাভের লক্ষ্যগুলি ব্যবহার করে অবস্থানগুলি পরিচালনা করে। কৌশলটি পরিসীমা-সীমাবদ্ধ বাজারের সময় ভাল কাজ করে এবং ছোট দামের ওঠানামা মধ্যে কার্যকরভাবে পুনরাবৃত্তিমূলক কেনার সংকেতগুলি ক্যাপচার করতে পারে।
কৌশলটি ক্রয় সংকেত সনাক্ত করতে দুটি সূচক ব্যবহার করে - ট্রেডিং ভলিউম এবং আরএসআই। বিশেষত, যখন ভলিউম 70 দিনের গড় ভলিউমের 2.5 গুণ ছাড়িয়ে যায়, তখন আরএসআই 30 এর নিচে পড়ে (অভারসোল্ড স্তর) তখন এটি দীর্ঘ হয়।
একবার লং পজিশন প্রতিষ্ঠিত হলে, কৌশলটি 0.4%, 0.6%, 0.8%, 1.0% এবং 1.2% এ 5 টি লাভের লক্ষ্য নির্ধারণ করে। এটি সম্পূর্ণরূপে প্রস্থান না হওয়া পর্যন্ত পজিশন অনুপাত (20%, 40%, 60%, 80% এবং 100%) এর উপর ভিত্তি করে ধীরে ধীরে পজিশন বন্ধ করে দেয়। 5% স্টপ লসও সেট করা হয়।
ধাপে ধাপে মুনাফা গ্রহণের মাধ্যমে, এটি বড় বড় রানগুলির জন্য অপেক্ষা করার পরিবর্তে, ছোট ছোট আপসাইড মুভগুলির মধ্যে লাভকে লক করার লক্ষ্য রাখে। স্টপ লস প্রতি বাণিজ্য ভিত্তিতে ডাউনসাইড ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে।
এই কৌশলটির প্রধান সুবিধা হল:
দ্বৈত সূচক ব্যবহার করে মিথ্যা ব্রেকআউট প্রতিরোধ করা হয়। উচ্চ ভলিউম নীচের conviction নিশ্চিত যখন oversold RSI সংকেত বিপরীত সম্ভাবনা মানে।
লট-লট মুনাফা গ্রহণের ফলে ব্যাপ্তির মধ্যে ছোট ছোট উপার্জন সর্বাধিক করা সম্ভব হয়। অর্থ উপার্জনের জন্য বিশাল রান অপেক্ষা করার প্রয়োজন নেই।
ব্যাপ্তি-সীমাবদ্ধ বাজারগুলিতে বিশেষত যারা প্রাতিষ্ঠানিক অসম্পূর্ণ এলাকার আশেপাশে আটকে আছে। প্রবণতার অনুপস্থিতিতে ঘন ঘন ছোট লাভগুলি ধরা যেতে পারে।
বড় স্টপ লস বাজারকে স্টপ আউট হওয়ার আগে হুইপস এর জন্য জায়গা দেয়।
প্রধান ঝুঁকিগুলি হলঃ
ডাবল সিগন্যাল ভুল ব্যাখ্যা যা মিথ্যা এন্ট্রি হতে পারে। প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান দ্বারা প্রশমিত করা যেতে পারে।
ছোট পজিশনের আকারের কারণে বড় ট্রেন্ড মুভমেন্ট মিস করার ঝুঁকি নিয়ে লাভের ঝুঁকি নেওয়া। লাভের স্তর এবং অবস্থান অনুপাতগুলি অনুকূলিতকরণ সহায়তা করে।
বড় স্টপগুলি সম্ভাব্য বড় একক ব্যবসায়িক ক্ষতির দিকে পরিচালিত করে। ঝুঁকি পরিচালনার জন্য পজিশনের আকার মূল।
শক্তিশালী ট্রেন্ডিং বাজারগুলি দিকনির্দেশমূলক পক্ষপাতের ঝুঁকি তৈরি করে। বৃহত্তর সময়সীমার কাঠামোর দিকে মনোযোগ দিন।
উচ্চ ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি লেনদেনের খরচ বৃদ্ধি করে। নিম্ন কমিশন ব্রোকার ব্যবহার করা পছন্দ করা হয়।
সম্ভাব্য অপ্টিমাইজেশান দিকগুলির মধ্যে রয়েছেঃ
ভলিউম এবং আরএসআই সংমিশ্রণ অপ্টিমাইজ করা হচ্ছে ভুল সংকেত কমাতে।
সম্ভাব্য গতিশীল প্রক্রিয়াগুলির সাথে আদর্শ কনফিগারেশনের জন্য বিভিন্ন লাভের স্তর এবং অবস্থান অনুপাত পরীক্ষা করা।
ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ব্যবস্থার মাধ্যমে ট্রেড প্রতি সর্বোচ্চ ঝুঁকি কমাতে পজিশন সাইজিংয়ের নিয়ম চালু করা।
প্রবণতা মেট্রিকগুলি অন্তর্ভুক্ত করা যাতে সময়মতো স্টপ লসগুলির জন্য বিপরীতমুখীতা সনাক্ত করা যায়। পরিবর্তিত বাজারে রক্ষণাবেক্ষণ এড়ানো।
সর্বোত্তম কনফিগারেশনের জন্য প্যারামিটারগুলি দ্রুত পুনরাবৃত্তি করতে অ্যালগরিদমিক ব্যাকটেস্টিং ব্যবহার করা।
উচ্চ টার্নওভার সত্ত্বেও দক্ষতা বাড়ানোর জন্য প্রাতিষ্ঠানিক এইচএফটি স্লিপ / ব্যয় নিয়ন্ত্রণ মডেলগুলি থেকে শিখুন।
এই দ্বৈত সূচক গড় বিপরীতমুখী কৌশলটি ভলিউম উত্থান এবং ক্রয়ের জন্য ওভারসোল্ড আরএসআই সহ নীচের সংকেতগুলি সনাক্ত করে, পর্যায়ক্রমিক প্রস্থানগুলির মাধ্যমে পরিসরের মধ্যে ধীরে ধীরে মুনাফা অর্জন করে। এটি বিশাল রানগুলির প্রয়োজন ছাড়াই প্রায়শই মুনাফা অর্জন করে। অসুবিধাগুলির মধ্যে সংকেত ভুল ব্যাখ্যা ঝুঁকি এবং উচ্চ টার্নওভার অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। নিশ্চিতকরণ অপ্টিমাইজেশন এবং ঝুঁকি / ব্যয় নিয়ন্ত্রণ দৃust়তা উন্নত করে। অস্থির বাজারে স্বল্পমেয়াদী লাভের জন্য দুর্দান্ত।
/*backtest start: 2023-12-27 00:00:00 end: 2024-01-03 00:00:00 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/ // © wielkieef //@version=5 strategy(title='BTFD strategy [3min]', overlay=true, pyramiding=5, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.03) // Volume vol_sma_length = input.int(70, title='Volume lenght ', minval=1) Volume_condt = volume > ta.sma(volume, vol_sma_length) * 2.5 // Rsi rsi_lenght = input.int(20, title='RSI lenght', minval=0) rsi_up = ta.rma(math.max(ta.change(close), 0), rsi_lenght) rsi_down = ta.rma(-math.min(ta.change(close), 0), rsi_lenght) rsi_value = rsi_down == 0 ? 100 : rsi_up == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + rsi_up / rsi_down) rsi_overs = rsi_value <= 30 rsi_overb = rsi_value >= 70 // logic tp_1 = input.float(0.4," TP 1", minval=0.1, step=0.1) tp_2 = input.float(0.6," TP 2", minval=0.2, step=0.1) tp_3 = input.float(0.8," TP 3", minval=0.3, step=0.1) tp_4 = input.float(1.0," TP 4", minval=0.4, step=0.1) tp_5 = input.float(1.2," TP 5", minval=0.5, step=0.1) q_1 = input.int(title=' % TP 1 Q ', defval=20, minval=1, step=10) q_2 = input.int(title=' % TP 2 Q ', defval=40, minval=1, step=10) q_3 = input.int(title=' % TP 3 Q ', defval=60, minval=1, step=10) q_4 = input.int(title=' % TP 4 Q ', defval=80, minval=1, step=10) q_5 = input.int(title=' % TP 5 Q ', defval=100, minval=1, step=10) sl = input.float(5.0, '% Stop Loss', step=0.1) long_cond = Volume_condt and rsi_overs // this code is from author RafaelZioni, modified by wielkieef per(procent) => strategy.position_size != 0 ? math.round(procent / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na) // -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- if long_cond strategy.entry('BUY', strategy.long) strategy.exit('TP 1', qty_percent=q_1, profit=per(tp_1), loss=per(sl) ) strategy.exit('TP 2', qty_percent=q_2, profit=per(tp_2), loss=per(sl) ) strategy.exit('TP 3', qty_percent=q_3, profit=per(tp_3), loss=per(sl) ) strategy.exit('TP 4', qty_percent=q_4, profit=per(tp_4), loss=per(sl) ) strategy.exit('TP 5', qty_percent=q_5, profit=per(tp_5), loss=per(sl) ) // by wielkieef