রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

ইম্পোমেন্টাম ব্রেকআউট ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-01-31 14:14:56
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

এটি ব্রেকআউট ট্রেডিং কৌশল অনুসরণ করে একটি গতি-ভিত্তিক প্রবণতা। এটি প্রবণতা দিক নির্ধারণের জন্য একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মূল্য গণনা করে এবং দামগুলি মূল স্তরগুলি ভাঙলে দীর্ঘ বা সংক্ষিপ্ত ব্যবসায় প্রবেশ করে।

কৌশলগত যুক্তি

এই কৌশলটির মূল যুক্তি হল:

সাম্প্রতিক ২০টি মোমবাতিগুলির সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মূল্য গণনা করতে সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন ফাংশনগুলি ব্যবহার করুন, প্রবণতা বিচার করার জন্য গতির সূচক হিসাবে।
যখন সর্বশেষ বন্ধের মূল্য পূর্ববর্তী সময়ের সর্বোচ্চ মূল্যের উপরে ভেঙে যায়, তখন লম্বা যান। এটি একটি উর্ধ্বমুখী ব্রেকআউট সংকেত।
যখন সর্বশেষ বন্ধের মূল্য পূর্ববর্তী সময়ের সর্বনিম্ন মূল্যের নিচে ভেঙে যায়, তখন শর্ট যান। এটি একটি নেমে যাওয়ার সংকেত।
ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য, ১% স্টপ লস দূরত্ব এবং ২% লাভ দূরত্ব সেট করুন, যার ফলে ঝুঁকি-প্রতিদান অনুপাত ২ঃ১ হয়।
ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা এবং ব্রেকআউট স্তরগুলি দৃশ্যমানভাবে নির্ধারণ করার জন্য ২০টি মোমবাতিগুলির মধ্যে সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মূল্যগুলি গ্রাফ করুন।

উপরের কৌশলটি এই কৌশলটির মূল ট্রেডিং লজিক। এটি প্রবণতা বিচার করতে গতির সূচক ব্যবহার করে এবং মূল স্তরের ব্রেকআউট ট্রেড করে, এটি ব্রেকআউট কৌশল অনুসরণ করে একটি প্রবণতা তৈরি করে।

সুবিধা

এই কৌশলটির সুবিধাগুলির মধ্যে রয়েছেঃ

উচ্চ নির্ভুলতার সাথে প্রবণতার দিক এবং শক্তি ধরা। সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মূল্য গণনা পরিসীমা-সীমাবদ্ধ বাজার থেকে মিথ্যা সংকেত ফিল্টার করতে সাহায্য করে।
সহজ এবং পরিষ্কার যুক্তি. আগের সর্বোচ্চের উপরে অনেক বেশি, এবং আগের সর্বনিম্নের নীচে সংক্ষিপ্ত. বোঝা এবং বাস্তবায়ন করা সহজ।
নিয়ন্ত্রণযোগ্য ঝুঁকিঃ সর্বাধিক ক্ষতি 1% এবং সর্বাধিক লাভ 2% স্টপ লস এবং লাভ গ্রহণের সাথে, একটি যুক্তিসঙ্গত ঝুঁকি-পুরষ্কার অনুপাত প্রদান করে।
অপ্টিমাইজ করা সহজ। আরও ভাল এন্ট্রি টাইমিংয়ের জন্য গণনার সময়কাল সামঞ্জস্য করা যেতে পারে। স্টপ লস এবং লাভের স্তরগুলি আরও বেশি লাভ বা কম ঝুঁকিগুলির জন্যও সামঞ্জস্য করা যেতে পারে।

ঝুঁকি

এছাড়াও কিছু ঝুঁকি আছেঃ

স্টপ লস এখনও দ্রুত, বিশাল মূল্য পরিবর্তনের সাথে সম্ভব।
যদি গণনার সময়কাল খুব দীর্ঘ হয় তবে বিপরীত সংকেতগুলি অনুপস্থিত থাকে। প্রবণতা বিচার তখন পিছনে থাকে।
অনুপযুক্ত পরামিতি সেটিংস অলাভজনকতা হতে পারে। গণনার সময়কাল এবং স্টপ লস / লাভের স্তরগুলি সাবধানে পরীক্ষা এবং অপ্টিমাইজেশনের প্রয়োজন।

অপ্টিমাইজেশন

এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলিতে উন্নত করা যেতে পারেঃ

ট্রেডে প্রবেশের আগে পর্যাপ্ত প্রবণতা শক্তি নিশ্চিত করার জন্য ফিল্টার যোগ করা। প্রবণতা মেট্রিক্স ব্যবহার করা যেতে পারে।
সময়সীমা প্যারামিটার সামঞ্জস্য সময় এবং প্রবণতা বিচার স্থিতিশীলতা সামঞ্জস্য। খুব ছোট মিথ্যা সংকেত হতে পারে, খুব দীর্ঘ বিলম্ব হতে পারে।
লাভে লক করার জন্য স্টপ লস অন্তর্ভুক্ত করা এবং স্টপ লস আঘাত এড়ানো।
সেটিংসের সর্বোত্তম সমন্বয় খুঁজে পেতে ঐতিহাসিক ব্যাকটেস্টিংয়ের মাধ্যমে প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন।

সিদ্ধান্ত

এটি ব্রেকআউট ট্রেডিং কৌশল অনুসরণ করে একটি সাধারণ প্রবণতা। এটি প্রবণতা নির্ধারণের জন্য গতির সূচক ব্যবহার করে এবং মূল স্তরের ব্রেকআউট ট্রেড করে। এর সুবিধা হ'ল সরলতা, নিয়ন্ত্রণযোগ্য ঝুঁকি এবং বোঝার / অপ্টিমাইজেশনের সহজতা। তবে এটি নির্দিষ্ট বাজারের পরিবেশে দুর্বল হতে পারে। আরও অপ্টিমাইজেশন এর দৃust়তা এবং দক্ষতা উন্নত করতে পারে।

/*backtest
start: 2023-12-31 00:00:00
end: 2024-01-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Trend Following Breakout Strategy with 2:1 RRR", overlay=true)

// 定义前高和前低的计算
length = input(20, minval=1, title="Length")
highestHigh = highest(high, length)
lowestLow = lowest(low, length)

// 定义买入和卖出的条件
longCondition = close > highestHigh[1] // 当前收盘价高于前一期的最高价
shortCondition = close < lowestLow[1] // 当前收盘价低于前一期的最低价

// 为了确保盈亏比为2:1，我们需要定义止损和目标价
stopLoss = input(1, title="Stop Loss %") / 100
takeProfit = stopLoss * 2

// 如果满足买入条件，进入多头
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    strategy.exit("Long TP", "Long", profit=takeProfit * close, loss=stopLoss * close)

// 如果满足卖出条件，进入空头
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.exit("Short TP", "Short", profit=takeProfit * close, loss=stopLoss * close)

// 绘图显示前高和前低
plot(highestHigh, color=color.green, title="Previous High")
plot(lowestLow, color=color.red, title="Previous Low")

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত