রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

স্লোয়েড মুভিং মিডিয়ার উপর ভিত্তি করে Origix Ashi কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০১-২৫ ১৫ঃ২৬ঃ২৫
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটির মূল ধারণা হ'ল মূল্যের প্রবণতা সনাক্ত করতে মসৃণ হেইকেন আশি গণনা করতে মসৃণ চলমান গড় ব্যবহার করা, এবং যখন দামটি মসৃণ হেইকেন আশির সাথে সোনার ক্রস থাকে তখন দীর্ঘ এবং যখন মৃত্যু ক্রস থাকে তখন শর্ট যেতে হয়।

কৌশলগত যুক্তি

কৌশলটি প্রথমে একটি ফাংশন নির্ধারণ করে smoothedMovingAvg মসৃণ চলন্ত গড় গণনা করতে, যা পূর্ববর্তী সময়ের চলমান গড় মান এবং সাম্প্রতিকতম মূল্য ব্যবহার করে নির্দিষ্ট ওজনের ভিত্তিতে বর্তমান সময়ের মসৃণ চলমান গড় গণনা করে।

তারপর এটি একটি ফাংশন getHAClose সংজ্ঞায়িত করে যা খোলা, উচ্চ, নিম্ন এবং বন্ধ মূল্যের উপর ভিত্তি করে হেইকেন আশির বন্ধ মূল্য গণনা করে।

মূল কৌশল যুক্তিতে, এটি প্রথমে বিভিন্ন সময়ের মূল মূল্য পায়, তারপরে মসৃণ গতিশীল গড় গণনা করতে মসৃণ মুভিং অ্যাভজি ফাংশন ব্যবহার করে এবং তারপরে getHAClose ফাংশনের মাধ্যমে মসৃণ হেইকেন আশির বন্ধের মূল্য গণনা করে।

অবশেষে, যখন দাম হেইকেন আশির সমতল বন্ধের দামের উপরে ক্রস করে, এবং যখন দাম তার নীচে ক্রস করে তখন অবস্থানটি বন্ধ করে দেয়। যখন দাম হেইকেন আশির সমতল বন্ধের দামের নীচে ক্রস করে, তখন এটি শর্ট হয়ে যায় এবং যখন দাম তার উপরে ক্রস করে তখন অবস্থানটি বন্ধ করে দেয়।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হ'ল মসৃণ গতিশীল গড়টি মসৃণ হেইকেন আশির গণনা করতে ব্যবহার করে এটি মূল্যের প্রবণতা আরও সঠিকভাবে নির্ধারণ করতে পারে এবং অস্থির সময়কালে ভুল সংকেত তৈরি এড়াতে কিছু গোলমাল ফিল্টার করতে পারে। তদতিরিক্ত, হেইকেন আশির নিজস্ব প্রবণতা হাইলাইট করার সুবিধা রয়েছে, যা দামের সাথে একত্রিত হলে বিচারের নির্ভুলতা আরও উন্নত করতে পারে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির প্রধান ঝুঁকিগুলি হলঃ

মসৃণকরণের অনুপযুক্ত পরামিতি সেটিংগুলি কৌশলটিকে মূল্য বিপরীতমুখী সুযোগগুলি মিস করতে বা ভুল সংকেত তৈরি করতে পারে। পুনরাবৃত্ত ব্যাকটেস্টিং এবং অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে সর্বোত্তম পরামিতিগুলি খুঁজে পাওয়া দরকার।
যখন দামগুলি তীব্রভাবে ওঠানামা করে, তখন মসৃণ চলমান গড়টি দামের পরিবর্তনের পিছনে থাকতে পারে, যার ফলে স্টপ লস ট্রিগার করা বা বিপরীতমুখী সুযোগগুলি মিস করা হয়। এই সময়ে ঝুঁকি হ্রাস করার জন্য অবস্থানের আকার হ্রাস করা প্রয়োজন।

উপরের ঝুঁকিগুলি মোকাবেলা করার জন্য, ঝুঁকি হ্রাস এবং কৌশল স্থিতিশীলতা উন্নত করার জন্য সমতলকরণ পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করা, স্টপ লস প্রক্রিয়া প্রবর্তন করা, ট্রেডিং পজিশনের আকার হ্রাস করার মতো পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলিতেও অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ

বাজারের অস্থিরতা বাড়ার সময় স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করার জন্য অভিযোজনযোগ্য মসৃণকরণ পরামিতিগুলি প্রবর্তন করুন।
মূল্য সংহতকরণের সময় ভুল সংকেত প্রদান এড়াতে ফিল্টার হিসাবে অন্যান্য সূচকগুলির সাথে একত্রিত করুন। উদাহরণস্বরূপ MACD, KD ইত্যাদি।
প্রতি ট্রেড ক্ষতির নিয়ন্ত্রণে স্টপ লস প্রক্রিয়া যুক্ত করুন। শতাংশ স্টপ লস বা অস্থিরতা স্টপ লস সেট করা যেতে পারে।
সর্বাধিক সুবিধা সহ পণ্য এবং সেশনে ফোকাস করার জন্য ট্রেডিং পণ্য, ট্রেডিং সেশন ইত্যাদি অপ্টিমাইজ করুন।

উপরের অপ্টিমাইজেশানগুলির মাধ্যমে কৌশলটির কার্ভ ফিটিং ঝুঁকি আরও হ্রাস করা যায় এবং কৌশলটির অভিযোজনযোগ্যতা এবং স্থিতিশীলতা উন্নত করা যায়।

সিদ্ধান্ত

এই কৌশলটির সামগ্রিক যুক্তি পরিষ্কার এবং সহজেই বোঝা যায়। মূল্যের প্রবণতা নির্ধারণ এবং সেই অনুযায়ী দীর্ঘ এবং সংক্ষিপ্ত অবস্থান তৈরির জন্য মসৃণ হেইকেন আশির গণনা করে। এর সবচেয়ে বড় সুবিধা হ'ল কিছু শব্দ ফিল্টার করতে এবং সংকেত বিচারের নির্ভুলতা উন্নত করতে সক্ষম হওয়া। তবে প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনে কিছু অসুবিধা এবং দ্রুত বিপরীতমুখী হ্রাসের ঝুঁকিও রয়েছে। আরও অপ্টিমাইজেশনগুলি অভিযোজনশীল প্রক্রিয়া প্রবর্তন, সূচক সংমিশ্রণ প্রসারিত ইত্যাদির মাধ্যমে করা যেতে পারে যাতে এটি গভীর গবেষণার মূল্যবান হয়।

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

 //@version=5
strategy("Smoothed Heiken Ashi Strategy", overlay=true)

// Inputs
g_TimeframeSettings = 'Display & Timeframe Settings'
time_frame = input.timeframe(title='Timeframe for HA candle calculation', defval='', group=g_TimeframeSettings)

g_SmoothedHASettings = 'Smoothed HA Settings'
smoothedHALength = input.int(title='HA Price Input Smoothing Length', minval=1, maxval=500, step=1, defval=10, group=g_SmoothedHASettings)

// Define a function for calculating the smoothed moving average
smoothedMovingAvg(src, len) => 
    smma = 0.0
    smma := na(smma[1]) ? ta.sma(src, len) : (smma[1] * (len - 1) + src) / len 
    smma

// Function to get Heiken Ashi close
getHAClose(o, h, l, c) =>
    ((o + h + l + c) / 4)

// Calculate smoothed HA candles
smoothedHAOpen = request.security(syminfo.tickerid, time_frame, open)
smoothedMA1close = smoothedMovingAvg(request.security(syminfo.tickerid, time_frame, close), smoothedHALength)
smoothedHAClose = getHAClose(smoothedHAOpen, smoothedHAOpen, smoothedHAOpen, smoothedMA1close)

// Plot Smoothed Heiken Ashi candles
plotcandle(open=smoothedHAOpen, high=smoothedHAOpen, low=smoothedHAOpen, close=smoothedHAClose, color=color.new(color.blue, 0), wickcolor=color.new(color.blue, 0))

// Strategy logic
longCondition = close > smoothedHAClose
shortCondition = close < smoothedHAClose

strategy.entry("Buy", strategy.long, when=longCondition)
strategy.close("Buy", when=shortCondition)

plotshape(series=longCondition, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.labelup, location=location.belowbar)
plotshape(series=shortCondition, title="Sell Signal", color=color.red, style=shape.labeldown, location=location.abovebar)

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত