রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. ইম্পোমেন্টাম পলব্যাক কৌশল

ইম্পোমেন্টাম পলব্যাক কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০১-২৩ ১৫ঃ২৩ঃ১৪
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটির লক্ষ্য বাজারে সম্ভাব্য পলব্যাক সুযোগগুলি সনাক্ত করা। এটি একটি দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড় (এমএ 1) এবং একটি স্বল্পমেয়াদী চলমান গড় (এমএ 2) সহ একটি দ্বৈত চলমান গড় সিস্টেম ব্যবহার করে। মূল লক্ষ্যটি যখন বন্ধের দাম এমএ 1 এর নীচে তবে এমএ 2 এর উপরে থাকে তখন দীর্ঘ যেতে হয়, সামগ্রিক প্রবণতার মধ্যে সম্ভাব্য পলব্যাকের সংকেত দেয়।

কৌশলগত যুক্তি

কৌশলটি দুটি চলমান গড় ব্যবহার করেঃ এমএ 1 (দীর্ঘমেয়াদী) এবং এমএ 2 (স্বল্পমেয়াদী) । যৌক্তিকতা হ'ল যদি দামগুলি দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতার সমর্থন পরীক্ষা করার জন্য সংক্ষিপ্তভাবে পিছনে টানতে পারে তবে এটি একটি দীর্ঘ সুযোগ উপস্থাপন করতে পারে। বিশেষত, যদি বন্ধের দাম দীর্ঘমেয়াদী সমর্থন (এমএ 1) এর উপরে থাকে তবে প্রধান প্রবণতা অক্ষত থাকে। তবে যদি বন্ধের দাম স্বল্পমেয়াদী এমএ (এমএ 2) এর নীচে ভেঙে যায় তবে এখনও দীর্ঘমেয়াদী এমএ (এমএ 1) এর উপরে থাকে তবে এটি একটি পাঠ্যপুস্তের পুলব্যাক সেটআপের সংকেত দেয়। কেউ এখানে স্টপ-লস দিয়ে লং যেতে পারে এবং দামগুলিকে সংক্ষিপ্ত এমএ এর উপরে ফিরে যাওয়ার লক্ষ্য রাখতে পারে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির সুবিধাগুলির মধ্যে রয়েছেঃ

  1. নমনীয় প্যারামিটার টিউনিং সঙ্গে বাস্তবায়ন সহজ এবং সহজ বুঝতে
  2. প্রধান প্রবণতা চিহ্নিত করতে এবং বিপরীত প্রবণতা ব্যবসায় এড়াতে দ্বৈত এমএ ব্যবহার করে
  3. অস্বাভাবিক পিরিয়ড এড়ানোর জন্য কাস্টমাইজযোগ্য সময় ফিল্টার
  4. বিভিন্ন ঝুঁকি পছন্দ অনুসারে পজিশনের আকার সামঞ্জস্যযোগ্য
  5. ডাউনসাইড ঝুঁকি সীমিত করার জন্য স্টপ লস প্রক্রিয়া

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

যেসব ঝুঁকি সম্পর্কে সচেতন হতে হবেঃ

  1. যদি দাম কমতে থাকে এবং স্টপ লস পাওয়া যায় তবে ব্যর্থ পলব্যাক
  2. মূল সমর্থন এলাকা ভেঙে গেলে প্রধান প্রবণতা বিপরীতমুখী
  3. দামের অস্থিরতার সাথে হুইপস এবং বিচ্যুতি
  4. অপ্টিমাম টাইম ফিল্টার থেকে অনুপস্থিত ট্রেড

ঝুঁকি অপ্টিমাইজ এবং হ্রাস করার কিছু উপায়ঃ

  1. সিগন্যালের গুণমান উন্নত করার জন্য এমএ পরামিতিগুলি অপ্টিমাইজ করুন
  2. ঝুঁকি হ্রাস করার সাথে সাথে মুনাফা সর্বাধিকীকরণের জন্য স্টপ-লস স্তরগুলি সূক্ষ্মভাবে সামঞ্জস্য করুন
  3. সেরা ট্রেডিং সময়ের উপর ফোকাস করার জন্য সময় ফিল্টারগুলি সামঞ্জস্য করুন
  4. বিভিন্ন যন্ত্র এবং বাজার পরিবেশে পরীক্ষা

উন্নতির সুযোগ

কৌশল উন্নত করার কিছু উপায়:

  1. সেরা সমন্বয় খুঁজে পেতে এমএ পরামিতি অপ্টিমাইজ করুন
  2. ট্রেলিং বা চ্যান্ডেলিয়ার স্টপগুলির মতো বিভিন্ন স্টপ-লস প্রক্রিয়া পরীক্ষা করুন
  3. ভলিউম বা অস্থিরতার মত অতিরিক্ত ফিল্টার যোগ করুন
  4. অবস্থান আকারের নিয়ম অন্তর্ভুক্ত করুন যেমন গোল্ডেন ক্রস যোগ এবং মৃত্যু ক্রস হ্রাস
  5. একটি স্বয়ংক্রিয় মুনাফা গ্রহণের প্রক্রিয়া তৈরি করুন
  6. মূল পরিমাপ বিশ্লেষণ এবং পরামিতি চূড়ান্ত করার জন্য ব্যাকটেস্ট

সিদ্ধান্ত

সংক্ষেপে, এটি একটি সরল গড় বিপরীত pullback কৌশল। এটি দ্বৈত এমএ পদ্ধতির সাথে pullback সেটআপগুলি সনাক্ত করে এবং অভিযোজিত স্টপগুলির সাথে ঝুঁকি পরিচালনা করে। কৌশলটি নমনীয় টিউনিংয়ের সাথে বুঝতে এবং বাস্তবায়ন করা সহজ। পরবর্তী পদক্ষেপগুলি এমএ পরামিতি, স্টপ-লস, ফিল্টারগুলির মতো উপাদানগুলির চারপাশে আরও অপ্টিমাইজেশন যা কৌশলটিকে আরও শক্তিশালী করে তোলে।

/*backtest
start: 2023-01-16 00:00:00
end: 2024-01-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © ZenAndTheArtOfTrading / www.PineScriptMastery.com
// @version=5
strategy("Simple Pullback Strategy", 
     overlay=true, 
     initial_capital=50000,
     default_qty_type=strategy.percent_of_equity, 
     default_qty_value=100, // 100% of balance invested on each trade
     commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, 
     commission_value=0.005) // Interactive Brokers rate

// Get user input
i_ma1           = input.int(title="MA 1 Length", defval=200, step=10, group="Strategy Parameters", tooltip="Long-term MA")
i_ma2           = input.int(title="MA 2 Length", defval=10, step=10, group="Strategy Parameters", tooltip="Short-term MA")
i_stopPercent   = input.float(title="Stop Loss Percent", defval=0.10, step=0.1, group="Strategy Parameters", tooltip="Failsafe Stop Loss Percent Decline")
i_lowerClose    = input.bool(title="Exit On Lower Close", defval=false, group="Strategy Parameters", tooltip="Wait for a lower-close before exiting above MA2")
i_startTime     = input(title="Start Filter", defval=timestamp("01 Jan 1995 13:30 +0000"), group="Time Filter", tooltip="Start date & time to begin searching for setups")
i_endTime       = input(title="End Filter", defval=timestamp("1 Jan 2099 19:30 +0000"), group="Time Filter", tooltip="End date & time to stop searching for setups")

// Get indicator values
ma1 = ta.sma(close, i_ma1)
ma2 = ta.sma(close, i_ma2)

// Check filter(s)
f_dateFilter =true

// Check buy/sell conditions
var float buyPrice = 0
buyCondition    = close > ma1 and close < ma2 and strategy.position_size == 0 and f_dateFilter
sellCondition   = close > ma2 and strategy.position_size > 0 and (not i_lowerClose or close < low[1])
stopDistance    = strategy.position_size > 0 ? ((buyPrice - close) / close) : na
stopPrice       = strategy.position_size > 0 ? buyPrice - (buyPrice * i_stopPercent) : na
stopCondition   = strategy.position_size > 0 and stopDistance > i_stopPercent

// Enter positions
if buyCondition
    strategy.entry(id="Long", direction=strategy.long)

if buyCondition[1]
    buyPrice := open

// Exit positions
if sellCondition or stopCondition
    strategy.close(id="Long", comment="Exit" + (stopCondition ? "SL=true" : ""))
    buyPrice := na

// Draw pretty colors
plot(buyPrice, color=color.lime, style=plot.style_linebr)
plot(stopPrice, color=color.red, style=plot.style_linebr, offset=-1)
plot(ma1, color=color.blue)
plot(ma2, color=color.orange)
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত