এই কৌশলটির মূল ধারণাটি হ'ল ট্রেন্ড অনুসরণ করার জন্য কামা চলমান গড় এবং চলমান গড় সূচকগুলিকে একত্রিত করে বাজারের প্রবণতা সনাক্ত করা। যখন কামা চলমান গড় এবং চলমান গড়ের একটি সোনার ক্রস থাকে, তখন এটি বিচার করা হয় যে একটি আপট্রেন্ড শুরু হয়েছে এবং একটি দীর্ঘ অবস্থান নেওয়া হয়েছে। যখন কামা চলমান গড় এবং চলমান গড়ের একটি মৃত্যু ক্রস রয়েছে, তখন এটি বিচার করা হয় যে একটি ডাউনট্রেন্ড শুরু হয়েছে এবং একটি শর্ট অবস্থান নেওয়া হয়েছে।
কামা চলমান গড় গণনা করুন। কামা চলমান গড় একটি প্রবণতা অনুসরণকারী সূচক যা বাজারের গোলমালের প্রতি আরও সংবেদনশীল এবং দামের প্রবণতা নির্ধারণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
চলমান গড় গণনা করুন। এখানে দুটি চলমান গড় গণনা করা হয়, একটি দ্রুত ডাবল এক্সপোনেন্সিয়াল চলমান গড়, অন্যটি একটি স্বাভাবিক ওজনযুক্ত চলমান গড়।
যখন ফাস্ট লাইন নীচে থেকে ধীর লাইনটি ভেঙে যায়, তখন লং যান। যখন ফাস্ট লাইন উপরে থেকে ধীর লাইনটি ভেঙে যায়, তখন শর্ট যান। সুতরাং ট্রেন্ড বিচার এবং ট্র্যাকিং সম্পন্ন হয়েছে।
পজিশন নেওয়ার পর, যখন দাম কামা লাইন অতিক্রম করে তখন বেরিয়ে যান।
এই কৌশলটি কমার চলমান গড় এবং চলমান গড় সূচককে একত্রিত করে বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে তুলনামূলকভাবে সঠিক বিচার করতে এবং শক্তিশালী ড্রাউনডাউন নিয়ন্ত্রণ ক্ষমতা সহ প্রবণতা অনুসরণ করতে সক্ষম করে।
কামা মুভিং এভারেজ বাজারের গোলমালের প্রতি বেশি সংবেদনশীল এবং প্রবণতা বিপরীত পয়েন্টগুলিকে আগেই সনাক্ত করতে পারে।
চলমান গড়ের সমন্বয় মূল্যায়ন পরিষ্কার এবং সহজেই বোঝা যায়।
এই কৌশলটিতে প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের জন্য বড় জায়গা রয়েছে এবং প্যারামিটারগুলি বিভিন্ন জাত এবং ট্রেডিং সরঞ্জামগুলির জন্য সামঞ্জস্য এবং অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে।
যখন কামা চলমান গড় এবং চলমান গড়ের সমন্বয় বাজার প্রবণতা বিচার করে তখনও ভুল মূল্যায়নের সম্ভাবনা রয়েছে। যাচাই করার জন্য অন্যান্য সূচক প্রয়োজন।
স্টপ লস সেটিং না থাকলে চরম বাজারের পরিস্থিতিতে বড় ক্ষতি হতে পারে।
অনুপযুক্ত প্যারামিটার সেটিংগুলিও বিচার ত্রুটির কারণ হতে পারে। বিভিন্ন জাতের অনুযায়ী প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করা দরকার।
স্টপ লস সেটিংয়ের জন্য এটিআর ইন্ডিকেটর যোগ করার কথা বিবেচনা করুন।
অপ্টিমাম প্যারামিটার খুঁজে পেতে কৌশল রিটার্ন উপর বিভিন্ন পরামিতি মান প্রভাব পরীক্ষা করুন।
বিচার সঠিকতা উন্নত করার জন্য যাচাইয়ের জন্য অন্যান্য সূচক যোগ করার কথা বিবেচনা করুন, যেমন দোলকের সূচক।
স্বয়ংক্রিয় প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের জন্য প্যারামিটার স্ব-নিয়মিত এবং গতিশীল অপ্টিমাইজেশান কাঠামো তৈরি করুন।
এই কৌশলটির সামগ্রিক ধারণাটি স্পষ্ট, শক্তিশালী ড্রডাউন নিয়ন্ত্রণ ক্ষমতা সহ ট্রেন্ডগুলি নির্ধারণ এবং অনুসরণ করার জন্য কামা চলমান গড় এবং চলমান গড় সোনার ক্রস এবং মৃত্যুর ক্রস ব্যবহার করে। প্যারামিটার টিউনিং এবং অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে ভাল ফলাফল অর্জন করা যায়। তবে এখনও উন্নতির সুযোগ রয়েছে। আরও যাচাইকরণ সূচক এবং স্টপ লস মডিউল যুক্ত করে কৌশলটির স্থায়িত্ব এবং লাভজনকতা আরও বাড়ানো যেতে পারে।
/*backtest start: 2024-01-29 00:00:00 end: 2024-02-05 00:00:00 period: 45m basePeriod: 5m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=2 //synapticex.com kamaPeriod = input(8, minval=1) ROCLength=input(4, minval=1) kama(length)=> volatility = sum(abs(close-close[1]), length) change = abs(close-close[length-1]) er = iff(volatility != 0, change/volatility, 0) sc = pow((er*(0.666666-0.064516))+0.064516, 2) k = nz(k[1])+(sc*(hl2-nz(k[1]))) n=input(title="period",defval=7) n2ma=2*wma(close,round(n/2)) nma=wma(close,n) diff=n2ma-nma sqn=round(sqrt(n)) n2ma1=2*wma(close[1],round(n/2)) nma1=wma(close[1],n) diff1=n2ma1-nma1 sqn1=round(sqrt(n)) n1=wma(diff,sqn) n2=wma(diff1,sqn) c=n1>n2?lime:red ma=plot(n1,color=c, linewidth = 3) plot(cross(nma, nma1) ? nma : na, style = cross, color = c, linewidth = 5) kamaEntry = request.security(syminfo.tickerid,timeframe.period,kama(kamaPeriod)) plot(kamaEntry, color=gray, title="Kama",transp=0, trackprice=false, style=line) strategy("Kama VS HeikinAshi", overlay=true, pyramiding=0, calc_on_every_tick=true, calc_on_order_fills=true) buyEntry = n1 > n2 sellEntry = close < kamaEntry and n1 < n2 buyExit = close < kamaEntry and n1 < n2 sellExit = n1 > n2 if (buyEntry) strategy.entry("KAMAL", strategy.long, comment="KAMAL") else strategy.close("KAMAL", when=buyExit) if (sellEntry) strategy.entry("KAMAS", strategy.short, comment="KAMAS") else strategy.close("KAMAS", when = sellExit)