এই কৌশলটির মূল ধারণাটি হ'ল যখন শেয়ারের দাম একটি নির্দিষ্ট শতাংশে নেমে যায়, তখন হোল্ডিং পজিশনের গড় ব্যয় হ্রাস করার জন্য ধীরে ধীরে অবস্থানগুলি বাড়ানো যেতে পারে। যখন দামগুলি পুনরুদ্ধার হয়, তখন কম গড় হোল্ডিং ব্যয়ের কারণে উচ্চতর রিটার্ন পাওয়া যায়।
যখন স্টক মূল্য প্রথম 20 দিনের সহজ চলমান গড়ের উপরে অতিক্রম করে, একটি অবস্থান খোলার জন্য দীর্ঘ যান। যদি স্টকটি তারপরে লক্ষ্য হ্রাস শতাংশ সেট করে, যেমন 10%, নির্দিষ্ট শতাংশে অবস্থান যোগ করুন, যেমন বর্তমান অবস্থানের 50%। এটি হোল্ডিং পজিশনের গড় ব্যয় হ্রাস করে। যখন স্টক মূল্য সেট লাভের পয়েন্টে পৌঁছায়, যেমন গড় হোল্ডিং ব্যয়ের 10% উপরে, লাভের জন্য সমস্ত অবস্থান বন্ধ করুন।
বিশেষত, কৌশল ফাংশনটি 4 টি পর্যন্ত অতিরিক্ত ক্রয়ের অনুমতি দেওয়ার মতো পরামিতিগুলি সেট করে, যেখানে পজিশনের আকারটি মূলধনের শতাংশ হিসাবে সেট করা হয় এবং প্রাথমিক অবস্থানের আকারটি মূলধনের 10% হয়। এটি 20 দিনের সহজ চলমান গড় রেখা পায়। যখন বন্ধের দাম সেই গড়ের উপরে অতিক্রম করে এবং কোনও বর্তমান অবস্থান নেই, এটি একটি দীর্ঘ অবস্থান খোলে। এটি তারপরে অবস্থানের উদ্ভিজ্জ লাভ / ক্ষতি শতাংশ গণনা করে। যদি এটি লক্ষ্য হ্রাস শতাংশে পৌঁছে যায় তবে এটি লক্ষ্যমাত্রা অতিরিক্ত ক্রয়ের শতাংশে পিরামিডিং চালিয়ে যায় যতক্ষণ না স্টকটি লাভের লক্ষ্যমাত্রায় পৌঁছানোর জন্য পুনরুদ্ধার করে।
এই ধরণের কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হ'ল যখন বাজারের শর্তগুলি অনুপযুক্ত হয়, তখন অতিরিক্ত ক্রয়ের পিরামিডিংয়ের মাধ্যমে হোল্ডিং পজিশনের গড় ব্যয় হ্রাস করা যায়। এটি বাজারের শর্তগুলি উন্নত হলে বৃহত্তর মুনাফা অর্জনের অনুমতি দেয়, "কম হারা, বেশি উপার্জন" প্রভাব অর্জন করে। সহজ স্টপ লসগুলির তুলনায়, এই কৌশলটি দাম ক্রমাগত হ্রাস পাওয়ার সময় ক্ষতি বন্ধ করতে বাধ্য হওয়ার চেয়ে বাজারের চলাচলকে আরও ভালভাবে ক্যাপচার করতে পারে।
একই সময়ে, কৌশলটি একাধিক অতিরিক্ত ক্রয়ের অনুমতি দেয়, ধীরে ধীরে অবস্থানগুলি সামঞ্জস্য করার জন্য বাজারের বিপরীতমুখী সময়সীমার পার্থক্যের সর্বাধিক ব্যবহার করে। এটি একটি বড় অতিরিক্ত ক্রয়ের তুলনায় কম ব্যয়বহুল এবং বেশিরভাগ বিনিয়োগকারীদের মূলধন শক্তির সাথে আরও ভাল ফিট করে।
অবশ্যই, যদি দাম অব্যাহত থাকে তবে এই কৌশলটিও বড় ক্ষতির ঝুঁকিতে রয়েছে। বিশেষত ভালুকের বাজারে, দামের হ্রাসের মাত্রা আমাদের কল্পনাকে অতিক্রম করতে পারে। অতএব, অতিরিক্ত ক্রয়ের অনুপাত এবং সংখ্যা যুক্তিসঙ্গতভাবে গ্রহণযোগ্য পরিসরের মধ্যে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য সেট করা উচিত।
একই সাথে, আমাদের বুঝতে হবে যে যদি সমস্ত বিনিয়োগকারীরা এই জাতীয় কৌশল গ্রহণ করে, যখন অনেক বিনিয়োগকারী তাদের ক্ষতির শতাংশ লক্ষ্যমাত্রায় পৌঁছে যায় তখন একটি সম্মিলিত যোগদানের পরিস্থিতি হতে পারে। এটি দাম বাড়িয়ে তুলবে এবং একটি অযৌক্তিক স্বল্পমেয়াদী পুনরুদ্ধার গঠন করবে। যদি আমরা পরিস্থিতি সঠিকভাবে মূল্যায়ন করতে ব্যর্থ হই, আমরা ভুলভাবে বাজার প্রবণতা বিচার করতে পারি এবং আমাদের অবস্থান বাড়িয়ে তুলতে পারি। ফলাফলটি আরও বেশি ক্ষতি হবে যখন দাম আবার পড়ে।
এই কৌশলটি বিভিন্ন উপায়ে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ
অতিরিক্ত ক্রয়ের শতাংশকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন। এটি বাজারের অবস্থার উপর ভিত্তি করে রিয়েল টাইমে সামঞ্জস্য করা যেতে পারে।
পরিমাণগত সূচকগুলি অন্তর্ভুক্ত করুন। উদাহরণস্বরূপ, বিপরীত সংকেতগুলি নিশ্চিত করতে এবং মিথ্যা সংকেতগুলি এড়াতে ভলিউমে উত্থান পর্যবেক্ষণ করুন।
ট্রেলিং স্টপ লস গ্রহণ করুন। অতিরিক্ত ক্রয়ের পরে, ক্ষতিগুলি একটি নির্দিষ্ট পরিসরের মধ্যে রাখা নিশ্চিত করার জন্য একটি প্রগতিশীল স্টপ লস সিস্টেম ব্যবহার করুন।
ডায়নামিক গড় মূল্য ট্র্যাকিং কৌশল অতিরিক্ত ক্রয়ের মাধ্যমে অবস্থানগুলি সামঞ্জস্য করে গড় মূল্য প্রভাব ব্যবহার করে। পর্যাপ্ত মূলধন সমর্থন থাকার প্রেমে, এটি মূল্য বিপরীত হলে কার্যকরভাবে গড়ের উপরে রিটার্ন ক্যাপচার করতে পারে। মূল বিষয়টি গ্রহণযোগ্য পরিসরের মধ্যে ঝুঁকি বজায় রাখার জন্য সময় এবং অনুপাত সঠিকভাবে বিচার করা। যদি যথাযথভাবে প্রয়োগ করা হয় তবে এটি পরিমাণগত ট্রেডিংয়ে একটি খুব কার্যকর পদ্ধতি হতে পারে।
/*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=3 // ########################################################################## // // // This scipt is intended to demonstrate how pyramiding can be used to average // down a position. // // We will buy when a stock closes above its 20 day MA and Average down if // the trade does not go in our favor. We will hold until a profit is made. // (which could mean we hold forever) // // ########################################################################## // strategy("Average Down", overlay=true ) // Date Ranges from_month = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12) from_day = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31) from_year = input(defval = 2010, title = "From Year") to_month = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12) to_day = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31) to_year = input(defval = 9999, title = "To Year") start = timestamp(from_year, from_month, from_day, 00, 00) // backtest start window finish = timestamp(to_year, to_month, to_day, 23, 59) // backtest finish window window = true // Strategy Inputs target_perc = input(-10, title='Target Loss to Average Down (%)', maxval=0)/100 take_profit = input(10, title='Target Take Profit', minval=0)/100 target_qty = input(50, title='% Of Current Holdings to Buy', minval=0)/100 sma_period = input(20, title='SMA Period') // Get our SMA, this will be used for our first entry ma = sma(close,sma_period) // Calculate our key levels pnl = (close - strategy.position_avg_price) / strategy.position_avg_price take_profit_level = strategy.position_avg_price * (1 + take_profit) // First Position first_long = crossover(close, ma) and strategy.position_size == 0 and window if (first_long) strategy.entry("Long", strategy.long) // Average Down! if (pnl <= target_perc) qty = floor(strategy.position_size * target_qty) strategy.entry("Long", strategy.long, qty=qty) // Take Profit! strategy.exit("Take Profit", "Long", limit=take_profit_level) // Plotting plot(ma, color=blue, linewidth=2, title='SMA') plot(strategy.position_avg_price, style=linebr, color=red, title='Average Price')