এই কৌশলটি চলমান গড় রেখার পাল্টা পয়েন্টের উপর ভিত্তি করে ট্রেন্ডকে মূল্যায়ন করে MA আপট্রেন্ড পাল্টা পয়েন্টে দীর্ঘ যেতে এবং MA ডাউনট্রেন্ড পাল্টা পয়েন্টে শর্ট যেতে। এটি একটি সাধারণ ট্রেন্ড অনুসরণকারী কৌশল।
কৌশলটি কৌশল বিশ্লেষণের জন্য মূল্য হিসাবে বন্ধের মূল্য পেতে মূল্য=সিকিউরিটি ((টিকারিড, পিরিয়ড, বন্ধ) ব্যবহার করে, তারপরে প্রথম গড় রেখা মূল্য পেতে ma1 দৈর্ঘ্যের ইনপুট নির্বাচনের উপর ভিত্তি করে SMA বা EMA গণনা করে। roc1 তারপর দামের এক দিনের পরিবর্তন হার হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। প্রান্তিক প্রবণতাStrength1 দ্বারা, এটি গড় রেখার উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি বা পতন আছে কিনা তা বিচার করে। যখন roc1 প্রবণতাStrength1 অতিক্রম করে, তখন ma1up সত্য হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়, যা নির্দেশ করে যে গড় রেখাটি বৃদ্ধি পাচ্ছে। যখন roc1 নেতিবাচক প্রবণতার নীচে থাকেStrength1, ma1down সত্য হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়, যা নির্দেশ করে যে গড় রেখাটি হ্রাস পাচ্ছে। যখন গড় রেখাটি বৃদ্ধি পায় এবং আগের দিনটি হ্রাস পাচ্ছে তখন একটি দীর্ঘ সংকেত জারি করা হয়। যখন গড় রেখাটি হ্রাস পায় এবং পূর্ববর্তী দিনটি হ্রাস পাচ্ছে তখন একটি সংক্ষিপ্ত সং
সুতরাং, কৌশলটি শেয়ারের মূল্যের প্রবণতা পরিবর্তন ক্যাপচার করার জন্য চলমান গড় রেখার টার্নিং পয়েন্টগুলি ব্যবহার করে, যা একটি সাধারণ প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল।
এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হল যে এটি প্রবণতা বিচার করার জন্য চলমান গড় রেখার টার্নিং পয়েন্টগুলি ব্যবহার করে, যা পরিমাণগত ট্রেডিংয়ের তুলনামূলকভাবে পরিপক্ক এবং নির্ভরযোগ্য প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ পদ্ধতি। নির্দিষ্ট সুবিধাগুলি হলঃ
গোলমাল ফিল্টার করতে এবং প্রবণতা বাঁক পয়েন্টগুলি সঠিকভাবে ক্যাপচার করতে চলমান গড় ব্যবহার করুন। চলমান গড় মূল্যগুলি মসৃণ করে এবং প্রবণতা বিপরীতগুলি আরও নির্ভরযোগ্যভাবে সনাক্ত করতে কিছু গোলমাল ফিল্টার করতে পারে।
মিথ্যা ব্রেকআউট এড়ানোর জন্য বিপরীতমুখীতার তীব্রতা নির্ধারণের জন্য পরিবর্তনের হারের সূচকগুলি একত্রিত করুন। এই কৌশলটি কেবল পাল্টা পয়েন্টগুলি সনাক্ত করে না, তবে পরিবর্তনের হারের গ্রেডিয়েন্টের জন্য একটি থ্রেশহোল্ডও সেট করে, যাতে এটি চলমান গড়ের মিথ্যা ব্রেকআউট দ্বারা সৃষ্ট অপ্রয়োজনীয় বাণিজ্য এড়াতে পারে।
সহজ ব্যাকটেস্টিং অপ্টিমাইজেশান জন্য সহজ পরামিতি সেটিংস। এই কৌশল শুধুমাত্র একটি চলন্ত গড় এবং ব্যবহারকারীদের বুঝতে এবং মাস্টার সহজ যে কয়েক পরামিতি আছে।
এই কৌশলটির প্রধান ঝুঁকিগুলি হলঃ
ট্রেন্ড অনুসরণকারী কৌশল শীর্ষ এবং নীচে পূর্বাভাস দিতে পারে না। এই কৌশলটি একটি প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল যা কেবল প্রবণতা অনুসরণ করতে পারে এবং বাজারের শীর্ষ এবং নীচে পূর্বাভাস দিতে পারে না, সহজেই তাত্ক্ষণিক বিপরীত সুযোগগুলি মিস করে।
চলমান গড় বিলম্ব সমস্যাঃ চলমান গড়গুলির মূল্যের গতিবিধি প্রতিফলিত করার ক্ষেত্রে একটি নির্দিষ্ট বিলম্ব রয়েছে, যা প্রবণতা বিপরীত চিহ্নিতকরণের সময়কে প্রভাবিত করতে পারে।
অপ্রয়োজনীয় পূর্ববর্তী পরামিতি অপ্টিমাইজেশান সরাসরি ফলাফল প্রভাবিত করে। এই কৌশল প্যারামিটার সেটিংস যেমন গড় লাইন সময়ের সংখ্যা এবং হার পরিবর্তন গ্রেডিয়েন্ট প্রান্তিক সরাসরি কৌশল লাভ, ড্রাউনডাউন ইত্যাদি প্রভাবিত করবে এবং সাবধানে পরীক্ষা এবং অপ্টিমাইজ করা প্রয়োজন।
সংশ্লিষ্ট সমাধানগুলি হলঃ
অন্যান্য সূচককে সঠিকভাবে একত্রিত করে বড় বড় বাউল এবং ভালুকের পালা পয়েন্টগুলি পূর্বাভাস দিতে।
এসএমএ এর পরিবর্তে ইএমএ এবং অন্যান্য দ্রুত চলমান গড় পরীক্ষা করুন।
সর্বোত্তম প্যারামিটার সেটিং খুঁজে পেতে মাল্টি-অপ্টিমাইজ করার পরামর্শ দেওয়া হয়।
এই কৌশল নিম্নলিখিত দিকগুলিতে আরও অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ
গোল্ডেন ক্রস এবং ডেড ক্রস কৌশল গঠনের জন্য একটি দ্বিতীয় চলমান গড় রেখা যুক্ত করুন। এটি প্রবণতা এবং ফিল্টার গোলমাল নির্ধারণের জন্য দ্বৈত চলমান গড়ের মধ্যে সম্পর্ক ব্যবহার করে।
ভলিউম বিশ্লেষণ যোগ করুন। চলমান গড় বাঁক পয়েন্টগুলিতে ভলিউমের পরিবর্তন পর্যবেক্ষণ করে, এটি বাঁক পয়েন্টগুলির নির্ভরযোগ্যতা আরও যাচাই করতে পারে।
আরএসআই এবং এমএসিডি-র মতো অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচকগুলির সহায়ক ভূমিকা পরীক্ষা করুন। এই সূচকগুলি প্রবণতা নির্ধারণে এবং চলমান গড় টার্নিং পয়েন্টগুলির সাথে সমন্বয় কৌশল গঠনে সহায়তা করতে পারে।
মাল্টি-মার্কেট শর্ত প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান এবং স্ক্রিনিং। পৃথকভাবে ষাঁড় বাজার, ভালুক বাজার, পরিসীমা সীমাবদ্ধ বাজার অবস্থার অধীনে সমন্বয় জন্য পরীক্ষা এবং প্যারামিটার সেটিংস অপ্টিমাইজ।
মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে প্যারামিটারগুলিকে গতিশীলভাবে অপ্টিমাইজ করতে এবং গতিশীল অপ্টিমাইজেশনের জন্য প্যারামিটারগুলির দৃust়তা মূল্যায়ন করতে।
সংক্ষেপে, এটি কিছু ব্যবহারিক মূল্য সহ একটি অপেক্ষাকৃত পরিপক্ক প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল। কৌশল ধারণাটি সহজ এবং পরিষ্কার, কয়েকটি সামঞ্জস্যযোগ্য পরামিতি সহ, যা বোঝা এবং পরীক্ষা করা সহজ। একই সাথে, প্রবণতা অনুসরণ বিলম্বের মতো সমস্যাও রয়েছে। অন্যান্য সূচকগুলির সাথে একত্রিত করার পরামর্শ দেওয়া হয়, পরিস্থিতি জুড়ে পরীক্ষা এবং অনুকূলিতকরণ, বা কৌশলটির স্থায়িত্ব এবং ব্যবহারিক প্রভাব আরও বাড়ানোর জন্য গতিশীল পরামিতি সামঞ্জস্যের জন্য প্রক্রিয়া প্রবর্তন করুন।
/*backtest start: 2023-01-10 00:00:00 end: 2024-01-16 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=3 strategy("MA Turning Point Strategy", overlay=true) src = input(close, title="Source") price = request.security(syminfo.tickerid, timeframe.period, src) ma1 = input(25, title="1st MA Length") type1 = input("SMA", "1st MA Type", options=["SMA", "EMA"]) price1 = if (type1 == "SMA") sma(price, ma1) else ema(price, ma1) plot(series=price1, style=line, title="1st MA", color=blue, linewidth=2, transp=0) lookback1 = input(1, "Lookback 1") roc1 = roc(price1, lookback1) ma1up = false ma1down = false ma2up = false ma2down = false ma1up := nz(ma1up[1]) ma1down := nz(ma1down[1]) ma2up := nz(ma2up[1]) ma2down := nz(ma2down[1]) trendStrength1 = input(2.5, title="Minimum slope magnitude * 100", type=float) * 0.01 if crossover(roc1, trendStrength1) ma1up := true ma1down := false if crossunder(roc1, -trendStrength1) ma1up := false ma1down := true longCondition = ma1up and ma1down[1] if (longCondition) strategy.entry("Long", strategy.long) shortCondition = ma1down and ma1up[1] if (shortCondition) strategy.entry("Short", strategy.short)