রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

ট্রিপল এক্সপেনসিয়াল মুভিং গড় মুনাফা গ্রহণ এবং স্টপ লস কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-02-04 10:38:42
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

ট্রিপল এক্সপোনেনশিয়াল মুভিং এভারেজ মুনাফা গ্রহণ এবং স্টপ লস কৌশল হল তিনটি এক্সপোনেনশিয়াল মুভিং এভারেজের উপর ভিত্তি করে একটি ট্রেন্ড অনুসরণকারী কৌশল যা বাজারে প্রবেশ এবং প্রস্থান করার জন্য বিভিন্ন সময়ের সাথে। এটি ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার জন্য মুনাফা গ্রহণ এবং স্টপ-লস স্তর নির্ধারণের জন্য গড় সত্য পরিসীমা সূচকটিও ব্যবহার করে।

কৌশলগত যুক্তি

এই কৌশলটি তিনটি এক্সপোনেন্সিয়াল চলমান গড় ব্যবহার করেঃ দ্রুত লাইন, মাঝারি লাইন এবং ধীর লাইন। মাঝারি লাইনটি ধীর লাইনের উপরে অতিক্রম করার সময় এটি দীর্ঘ যায় এবং দ্রুত লাইনটি মাঝারি লাইনের নীচে অতিক্রম করার সময় অবস্থানটি বন্ধ করে দেয়। এটি একটি সাধারণ প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল যা তিনটি চলমান গড়ের ক্রসিংয়ের মাধ্যমে প্রবণতার দিকনির্দেশ নির্ধারণ করে।

একই সময়ে, কৌশলটি লাভ গ্রহণ এবং স্টপ-লস স্তরগুলি গণনা করতে গড় সত্য পরিসীমা সূচকটি ব্যবহার করে। বিশেষত, দীর্ঘ অবস্থানের জন্য লাভ গ্রহণ প্রবেশ মূল্য + গড় সত্য পরিসীমা * মুনাফা ফ্যাক্টর, এবং সংক্ষিপ্ত অবস্থানের জন্য এটি প্রবেশ মূল্য - গড় সত্য পরিসীমা * মুনাফা ফ্যাক্টর। স্টপ লস লজিক অনুরূপ। এটি কার্যকরভাবে বড় ক্ষতির ঝুঁকি সীমাবদ্ধ করে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

  1. সিদ্ধান্তের সূচকগুলি স্বজ্ঞাত এবং সহজেই বোঝা যায়।
  2. পদ্ধতিগত এবং স্বয়ংক্রিয় করা সহজ।
  3. প্রবণতা অনুসরণ এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের ভারসাম্য বজায় রাখে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

  1. কিছু বিলম্ব এবং সময়মতো বিপরীতমুখী ঘটনা ধরা অসম্ভবতা আছে।
  2. বিভিন্ন বাজারে হ্রাস বন্ধ করার প্রবণতা।
  3. প্যারামিটার টিউনিং অপ্টিমাইজেশান প্রয়োজন, অন্যথায় ফলাফল খারাপ হতে পারে।

ঝুঁকি হ্রাসের ব্যবস্থাগুলির মধ্যে রয়েছেঃ চলমান গড় সময়ের সংক্ষিপ্তকরণ, লাভ / স্টপ ফ্যাক্টর অপ্টিমাইজ করা এবং সহায়ক সূচক যুক্ত করা।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. সর্বোত্তম পরামিতি খুঁজে পেতে চলমান গড়ের সমন্বয় পরীক্ষা করুন।
  2. ম্যাকডি, আরএসআই ইত্যাদি অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচক যোগ করুন।
  3. মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করুন।
  4. প্রকৃত পরিসরের উপর ভিত্তি করে লাভ/স্টপ স্তরকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন।
  5. অতিরিক্ত ভিড় এড়ানোর জন্য অনুভূতি অন্তর্ভুক্ত করুন।

সিদ্ধান্ত

সামগ্রিকভাবে, এটি একটি কার্যকর প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল যা স্থিতিশীল পারফরম্যান্স এবং সহজ পরামিতিগুলির মাধ্যমে সহজ বাস্তবায়ন করে। গড় সত্য পরিসরের উপর ভিত্তি করে গতিশীল লাভ গ্রহণ এবং স্টপ লস প্রতি-পার্শ্ব ঝুঁকি সীমাবদ্ধ করে। তবে ওভারফিট বা সিদ্ধান্তের বিলম্ব রোধ করতে প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন এবং সূচক সংমিশ্রণগুলি সাবধানে করা দরকার। ভারসাম্য হিসাবে, এই কৌশলটির ভাল ঝুঁকি-পুরষ্কার প্রোফাইল রয়েছে এবং এটি বিবেচনা করার মতো।


/*backtest
start: 2024-01-04 00:00:00
end: 2024-02-03 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
//© Densz
strategy("3EMA with TP & SL (ATR)", overlay=true )

// INPUTS
startTime           =       input(title="Start Time", type = input.time, defval = timestamp("01 Jan 2017 00:00 +0000"))
endTime             =       input(title="End Time", type = input.time, defval = timestamp("01 Jan 2022 00:00 +0000"))

slowEMALength       =       input(title="Slow EMA Length", type = input.integer, defval = 55)
middleEMALength     =       input(title="Middle EMA Length", type = input.integer, defval = 21)
fastEMALength       =       input(title="Fast EMA Length", type = input.integer, defval = 9)

trendMALength       =       input(title="Trend indicator MA Length", type = input.integer, defval = 200)

atrLength           =       input(title="ATR Length", type = input.integer, defval = 14)
tpATRMult           =       input(title="Take profit ATR multiplier", type = input.integer, defval = 3)
slATRMult           =       input(title="Stop loss ATR multiplier", type = input.integer, defval = 2)

rsiLength           =       input(title="RSI Length", type = input.integer, defval = 14)

// Indicators
slowEMA             =       ema(close, slowEMALength)
middEMA             =       ema(close, middleEMALength)
fastEMA             =       ema(close, fastEMALength)
atr                 =       atr(atrLength)

rsiValue            =       rsi(close, rsiLength)
isRsiOB             =       rsiValue >= 80
isRsiOS             =       rsiValue <= 20

sma200              =       sma(close, trendMALength)

inDateRange         =       true

// Plotting
plot(slowEMA, title="Slow EMA", color=color.red, linewidth=2, transp=50)
plot(middEMA, title="Middle EMA", color=color.orange, linewidth=2, transp=50)
plot(fastEMA, title="Fast EMA", color=color.green, linewidth=2, transp=50)

plot(sma200, title="SMA Trend indicator", color=color.purple, linewidth=3, transp=10)
plotshape(isRsiOB, title="Overbought", location=location.abovebar, color=color.red, transp=0, style=shape.triangledown, text="OB")
plotshape(isRsiOS, title="Oversold", location=location.belowbar, color=color.green, transp=0, style=shape.triangledown, text="OS")

float takeprofit    =       na
float stoploss      =       na

var line tpline     =       na
var line slline     =       na

if strategy.position_size != 0
    takeprofit := takeprofit[1]
    stoploss := stoploss[1]
    line.set_x2(tpline, bar_index)
    line.set_x2(slline, bar_index)
    line.set_extend(tpline, extend.none)
    line.set_extend(slline, extend.none)
    
// STRATEGY
goLong  = crossover(middEMA, slowEMA) and inDateRange
closeLong = crossunder(fastEMA, middEMA) and inDateRange


if goLong
    takeprofit := close + atr * tpATRMult
    stoploss := close - atr * slATRMult
    // tpline := line.new(bar_index, takeprofit, bar_index, takeprofit, color=color.green, width=2, extend=extend.right, style=line.style_dotted)
    // slline := line.new(bar_index, stoploss, bar_index, stoploss, color=color.red, width=2, extend=extend.right, style=line.style_dotted)
    // label.new(bar_index, takeprofit, "TP", style=label.style_labeldown)
    // label.new(bar_index, stoploss, "SL", style=label.style_labelup)
    strategy.entry("Long", strategy.long, when = goLong)
    strategy.exit("TP/SL", "Long", stop=stoploss, limit=takeprofit)
if closeLong
    takeprofit := na
    stoploss := na
    strategy.close(id = "Long", when = closeLong)

if (not inDateRange)
    strategy.close_all()


আরো