এই কৌশলটি বিভিন্ন সময়কাল জুড়ে প্রবণতা নির্ধারণের জন্য একাধিক সময়সীমার চলমান গড় রেখা গণনা করে। যখন দাম চলমান গড়ের উপরে অতিক্রম করে তখন এটি দীর্ঘ হয় এবং যখন দাম চলমান গড়ের নীচে অতিক্রম করে তখন এটি সংক্ষিপ্ত হয়। অতিরিক্তভাবে, ঝুঁকি এবং রিটার্ন ভারসাম্য করার জন্য স্টপ লস এবং লাভ গ্রহণ অন্তর্ভুক্ত করা হয়।
কৌশলটি নিম্নলিখিত মূল পয়েন্টগুলির উপর ভিত্তি করেঃ
২১ দিনের, ৫০ দিনের, ১০০ দিনের এবং ২০০ দিনের সহজ চলমান গড় হিসাব করুন।
যখন দাম চলমান গড়ের যেকোনো একটি অতিক্রম করে তখন লং যান এবং যখন এটি নীচে অতিক্রম করে তখন শর্ট যান।
লং পজিশন খোলার পর পূর্ববর্তী বারের সর্বনিম্ন মূল্যের কাছাকাছি এবং শর্ট পজিশন খোলার পর সর্বোচ্চ মূল্যের কাছাকাছি স্টপ লস সেট করুন।
নির্দিষ্ট রেঞ্জের মধ্যে লংয়ের জন্য সর্বনিম্ন মূল্যের নীচে এবং শর্টসের জন্য সর্বোচ্চ মূল্যের উপরে লাভের লক্ষ্যমাত্রা নির্ধারণ করুন।
যখন মূল্য স্টপ লস বা লাভের স্তরে পৌঁছবে তখন পজিশন বন্ধ করুন।
একাধিক টাইমফ্রেম জুড়ে প্রবণতা বিচার ট্রেডিং সংকেত নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করতে পারেন এবং তারা তুলনামূলকভাবে স্পষ্ট যখন প্রবণতা অনুসরণ করতে আমাদের অনুমতি দেয়। স্টপ লস এবং মুনাফা নিতে যান্ত্রিক অবস্থান থেকে প্রস্থান করে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ যখন ক্ষতি প্রসারিত বা মুনাফা নির্দিষ্ট স্তরে পৌঁছায়।
এই কৌশলটির প্রধান সুবিধাগুলো হল:
একাধিক টাইমফ্রেম বিশ্লেষণের সাথে সংকেত নির্ভরযোগ্যতা উন্নত। বিভিন্ন চলমান গড় ক্রসওভারগুলি কিছু মিথ্যা সংকেত ফিল্টার করতে সহায়তা করে এবং আমাদের আরও স্পষ্ট ট্রেন্ড মুহুর্তে বাণিজ্য করার অনুমতি দেয়।
গতিশীল স্টপগুলি ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণকে সহজ করে তোলে। মূল্যের ক্রিয়াকলাপের উপর ভিত্তি করে স্টপগুলি গণনা করা প্রতি বাণিজ্য ভিত্তিতে সর্বাধিক ক্ষতি সীমাবদ্ধ করার জন্য যুক্তিসঙ্গত পরিসীমা সরবরাহ করে।
সহজ এবং পরিষ্কার কোড কাঠামো। পাইন সিনট্যাক্স সহজেই পরামিতি সামঞ্জস্য এবং অপ্টিমাইজ করার জন্য পাঠযোগ্য কাঠামো সরবরাহ করে।
সহজ ব্যবহারিক প্রয়োগ। চলন্ত গড় ক্রসওভার একটি ক্লাসিক কৌশল ধারণা যা সঠিক পরামিতি টিউনিং সঙ্গে লাইভ ট্রেডিং সহজেই বাস্তবায়ন করা যেতে পারে।
এছাড়াও কিছু ঝুঁকি রয়েছে যা বিবেচনা করা উচিতঃ
ভুল প্রবণতা বিচার. চলমান গড় মিশ্র সংকেত এবং বিলম্ব উত্পাদন করতে পারে, যা অনুপযুক্ত ট্রেডিং সংকেত হতে পারে।
অস্থির বাজারে ক্ষতির ঝুঁকি। স্টপ লসগুলি খুব সহজেই বিশাল মূল্য ফাঁক বা বিপরীতমুখী হয়ে উঠতে পারে, যা বড় ক্ষতির কারণ হতে পারে।
অপ্রয়োজনীয় প্যারামিটার সেটিং ক্ষতি বাড়িয়ে তোলে। অত্যধিক প্রশস্ত স্টপ বা সংকীর্ণ লাভ প্রতি বাণিজ্য সর্বোচ্চ ক্ষতি বৃদ্ধি করতে পারে।
দীর্ঘমেয়াদী হোল্ডিং ঝুঁকিঃ এই কৌশল অনুসরণকারী প্রবণতা দীর্ঘমেয়াদী মুনাফা বিবেচনা করে না এবং সময়ের সাথে সাথে উল্লেখযোগ্য মূলধন খরচ করতে পারে।
প্রকৃত ট্রেডিং পার্থক্যঃ ট্রেডিং খরচ, স্লিপ ইত্যাদি প্রকৃত ট্রেডিং প্ল্যাটফর্মে প্রয়োগ করা হলে রিটার্নকে প্রভাবিত করতে পারে।
সমাধান:
KDJ, MACD ইত্যাদির মতো অন্যান্য সূচকগুলির সাথে সংকেত নিশ্চিতকরণ যুক্ত করুন।
বাজারের অবস্থার উপর ভিত্তি করে স্টপ প্রস্থ সামঞ্জস্য করুন যাতে অকাল ট্রিগার এড়ানো যায়।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করুন এবং দীর্ঘমেয়াদী রিটার্ন এবং ড্রাউনডাউনগুলি মূল্যায়ন করুন। কঠোর ব্যাকটেস্টিংয়ের মাধ্যমে সেরা প্যারামিটার সংমিশ্রণগুলি পান।
কাগজের ট্রেডিংয়ের জন্য কৌশল পরীক্ষা করুন এবং ম্যানুয়াল স্টপ যোগ করুন।
আরও উন্নতির সুযোগ রয়েছে:
পরিমাণগত প্রবেশ এবং প্রস্থান নিয়ম যোগ করুন। উদাহরণস্বরূপ, আরও স্পষ্ট প্রবণতার সাথে ট্রেডিং নিশ্চিত করার জন্য নতুন উচ্চ এবং নিম্ন পরীক্ষা করুন।
অ্যাকাউন্টের আকার এবং বাজারের অবস্থার উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে অবস্থান আকার।
প্রবণতা যাচাইকরণ উন্নত করুন। উপযুক্ত প্রবণতা ফিল্টার এবং নির্বাচন করতে PRZ, ATR, DMI ইত্যাদির মতো সূচক ব্যবহার করুন।
দীর্ঘ ও স্বল্প সময় ধরে ধরে রাখা। লাভের উপর ট্রেলিং স্টপ সেট করুন লাভে লক করতে।
ফ্যাক্টর ইনভেস্টিং মডেল ব্যবহার করে স্টক পুল তৈরি করুন। বিভিন্ন কারণের উপর স্টক স্কোর এবং ফিল্টার করুন।
ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য মেশিন লার্নিং যুক্ত করুন। বিচারকে সহায়তা করতে এবং মানুষের ভুলগুলি রোধ করতে LSTM, RNN ইত্যাদি ব্যবহার করুন।
এই সহজ চলমান গড় ক্রসওভার কৌশলটি প্রবণতা অনুসরণ করার জন্য সহজ বাস্তবায়ন সরবরাহ করে। গতিশীল স্টপগুলি ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণে সহায়তা করে। তবে কিছু সংকেত অস্পষ্টতা এবং হুইপসা ঝুঁকি বিদ্যমান। পরামিতি এবং অতিরিক্ত কৌশলগুলিতে আরও অপ্টিমাইজেশন আরও শক্তিশালী পারফরম্যান্সের দিকে পরিচালিত করতে পারে।
/*backtest start: 2024-01-04 00:00:00 end: 2024-02-03 00:00:00 period: 4h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("DolarBasar by AlperDursun", shorttitle="DOLARBASAR", overlay=true) // Input for Moving Averages ma21 = ta.sma(close, 21) ma50 = ta.sma(close, 50) ma100 = ta.sma(close, 100) ma200 = ta.sma(close, 200) // Calculate the lowest point of the previous candle for stop loss lowestLow = ta.lowest(low, 2) // Calculate the highest point of the previous candle for stop loss highestHigh = ta.highest(high, 2) // Calculate take profit levels takeProfitLong = lowestLow - 3 * (lowestLow - highestHigh) takeProfitShort = highestHigh + 3 * (lowestLow - highestHigh) // Entry Conditions longCondition = ta.crossover(close, ma21) or ta.crossover(close, ma50) or ta.crossover(close, ma100) or ta.crossover(close, ma200) shortCondition = ta.crossunder(close, ma21) or ta.crossunder(close, ma50) or ta.crossunder(close, ma100) or ta.crossunder(close, ma200) // Stop Loss Levels stopLossLong = lowestLow * 0.995 stopLossShort = highestHigh * 1.005 // Exit Conditions longExitCondition = low < stopLossLong or high > takeProfitLong shortExitCondition = high > stopLossShort or low < takeProfitShort if (longCondition) strategy.entry("Long", strategy.long) if (shortCondition) strategy.entry("Short", strategy.short) if (longExitCondition) strategy.exit("Long Exit", from_entry="Long", stop=stopLossLong, limit=takeProfitLong) if (shortExitCondition) strategy.exit("Short Exit", from_entry="Short", stop=stopLossShort, limit=takeProfitShort)