রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

ডাবল ফিল্টার সহ স্টোকাস্টিক এবং চলমান গড় কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০২-০২ ১১ঃ২৮ঃ৫৮
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

এটি একটি দীর্ঘমেয়াদী ট্রেডিং কৌশল যা স্টোকাস্টিক দোলক কে মান এবং এক্সপোনেনশিয়াল চলমান গড়গুলিকে ডাবল ফিল্টারগুলির সাথে একত্রিত করে। এটি যখন স্টোকাস্টিক কে ডি এর উপরে অতিক্রম করে এবং ওভারসোল্ড অঞ্চলে প্রবেশ করে তখন কেনার সুযোগগুলি সনাক্ত করে। যখন দামগুলি চলমান গড়ের নীচে অতিক্রম করে এবং স্টোকাস্টিক কে একটি প্রান্তিকের উপরে থাকে তখন কৌশলটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন করে, প্রবণতা বিপরীত থেকে স্বাভাবিক রিভার্সগুলি ফিল্টার করে। স্টপ লস নিয়মগুলিও প্রয়োগ করা হয়।

কৌশলগত যুক্তি

এই কৌশলটির মূল ধারণা হ'ল প্রবেশের সংকেতগুলির সময় নির্ধারণের জন্য স্টোকাস্টিক কে এবং মুনাফা বুকিংয়ের জন্য এক্সপোনেনশিয়াল চলমান গড় ব্যবহার করা। স্টোকাস্টিক দোলক অতিরিক্ত ক্রয় / অতিরিক্ত বিক্রয় পরিস্থিতি সনাক্ত করতে ভাল, যখন চলমান গড় প্রবণতা নির্ধারণ করে। উভয়কে একত্রিত করে, অতিরিক্ত বিক্রয় স্তরে এন্ট্রি করা হয় এবং মুনাফা চলমান গড় ব্যবহার করে প্রবণতা বরাবর অনুসরণ করা হয়।

বিশেষত, এই কৌশলটি 21-পরিয়ড স্টোকাস্টিক কে এবং ডি মান, পাশাপাশি 38-পরিয়ড ইএমএ গণনা করে। যখন কে ডি এর উপরে ওভারসোল্ড জোনে (ডিফল্ট 25) অতিক্রম করে, তখন একটি ক্রয় সংকেত তৈরি করা হয়। যখন দামগুলি ইএমএ এর নীচে অতিক্রম করে এবং স্টোকাস্টিক কে ফিল্টার থ্রেশহোল্ড (৬৫) এর চেয়ে বেশি হয়, তখন প্রবণতা বিপরীত হয় এবং অবস্থানটি বন্ধ হয়। একটি ১৩% স্টপ লস নিয়মও প্রয়োগ করা হয়।

ডাবল সূচক এবং ডাবল ফিল্টারগুলির সাথে, এই কৌশলটি কার্যকরভাবে ভুয়া সংকেতগুলি ফিল্টার করে। ওভারসোল্ড স্তরে কেনা এবং আপট্রেন্ডের পিছনে ভাল মুনাফা অর্জন করতে পারে। এটি মাঝারি থেকে দীর্ঘমেয়াদী হোল্ডিংয়ের জন্য উপযুক্ত।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির প্রধান সুবিধাগুলো হল:

স্টোকাস্টিক কে সুপারসোল্ড অঞ্চলে প্রবেশের সময় ভাল প্রবেশের পয়েন্ট নির্ধারণ করে।
K/D ক্রস এবং প্রাইস এক্সট্রিম এর ডাবল ফিল্টার কার্যকরভাবে মিথ্যা সংকেত এড়ায়।
ইএমএ-র সাথে লাভ নেওয়ার অনুসরণ করা, উর্ধ্বমুখী গতির পূর্ণ ব্যবহার করে।
স্টোকাস্টিক মুনাফা হিসাব করার সময় বিপরীতমুখী থেকে স্বাভাবিক রিভলভগুলি ফিল্টার করে।
ভাল লাভজনকতার সাথে মাঝারি থেকে দীর্ঘমেয়াদী হোল্ডিংয়ের জন্য উপযুক্ত।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

বিবেচনা করার জন্য কিছু ঝুঁকিঃ

সিস্টেমিক ঝুঁকি - হ্রাসের বাজারগুলি ভারী ক্ষতির কারণ হতে পারে।
থ্রোব্যাক ঝুঁকি - সাময়িক মূল্যের পতন অকালেই এমএ স্টপ লসকে সক্রিয় করতে পারে।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান ঝুঁকি - অনুপযুক্ত প্যারামিটার টিউনিং কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করে।
ব্ল্যাক সোয়ান ঝুঁকি - প্রযুক্তিগত সূচকগুলি বাজারের ধাক্কা মোকাবেলায় ব্যর্থ হয়।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

কৌশলটি অপ্টিমাইজ করার কিছু উপায়ঃ

কঠোর ব্যাকটেস্টিংয়ের মাধ্যমে সূচক পরামিতিগুলি অনুকূল করুন।
অন্যান্য স্টপ লস পদ্ধতি যোগ করুন যেমন অস্থিরতা বা ট্রেলিং স্টপ লস।
অন্যান্য সূচক যেমন ভলিউম, বোলিংজার ব্যান্ড ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত করুন।
সংক্ষিপ্ত/দীর্ঘতর চলমান গড় সময়ের পরীক্ষা করুন।
বাজার ব্যবস্থার উপর ভিত্তি করে প্যারামিটারগুলিকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন।

সিদ্ধান্ত

এটি একটি সামগ্রিকভাবে শক্ত প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল। এটি প্রবেশ, চলমান গড় থেকে ট্রেল প্রস্থানগুলি নির্ধারণ করতে স্টোকাস্টিক ব্যবহার করে এবং মিথ্যা সংকেতগুলি এড়াতে ডাবল ফিল্টারগুলি বাস্তবায়ন করে। প্রচুর প্যারামিটার টিউনিং নমনীয়তা, মাঝারি থেকে দীর্ঘমেয়াদী হোল্ডিং এবং প্রবণতা ধরার কার্যকারিতা সহ, এটি একটি দক্ষ স্টক ট্রেডিং কৌশল।

/*backtest
start: 2024-01-25 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
// English version
strategy(title='Stochastic & MA',  overlay=false)
// INPUTS : all default value have already been optimized
length = input.int(21, 'period', minval=1)
lossp = input.int(13, 'stop loss %', minval=2, step=1)
leverage = input.int(1, 'leverage', minval=1, step=1)
// leverage has been introduced for modifying stop loss levels for financial instruments with leverage, like ETF 
n = input(2, 'n days ago')
filtro = input.int(65, 'k filter for throwbacks', minval=20, step=1)
OverSold = input.int(25, 'Oversold value', minval=5, step=5)
// Building indicators
smoothK = input.int(6, 'k', minval=1)
smoothD = input.int(4, 'd', minval=1)
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, length), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)
//Empowerment: introducing EMA
sma_period = input.int(38, 'periodo Sma', minval=1)
emaf = ta.ema(close, sma_period)
//ENTRY condition and order
// First of all, it's better not trade shares with a quaterly loss or with a bad surprise towards to analysts' expectations or ipevaluated (P/E > 50), but on your choice
// You entry when Stochastic's K is higher than D in Oversold area (you may personalize), applying the condition that today's close should be higher than one of n-days ago (default of the day before yesterday or 2 candles ago)
entry1 = k > d and k <= OverSold and close >= close[n]
strategy.entry('Long', strategy.long, comment='k basso', when=entry1)
//EXIT CONDITIONS
//  1) close crosses under exponential movinig average with filter that k >= fixed level (65), in order to distinguish a violent movement of prices with a possibile beginning of a trend from an almost exhausted "ordinary" throwback
// 2) fixed stop loss on percentage
exit1 = ta.crossunder(close, emaf) and k >= filtro
losspel = strategy.position_avg_price * (1 - lossp / 100 * leverage)
exit2 = close < losspel
strategy.close('Long', when=exit1, comment='sma')
strategy.close('Long', when=exit2, comment='stop loss')
// plotting indicators (add Ema on your choice)
plot(k, color=color.new(color.blue, 0), linewidth=1, title='k Stoch')
plot(d, color=color.new(color.red, 0), linewidth=1, title='d stoch signal')
plot(OverSold, title='Oversold', color=color.new(color.aqua, 0))
plot(filtro, color=color.new(color.gray, 0), title='k-filter for ema')

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত