অপ্টিমাইজড মোমেন্টাম মুভিং এভারেজ ক্রসওভার কৌশল একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল যা চলমান গড় ক্রসওভার সংকেত, অবস্থান আকার এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা অন্তর্ভুক্ত করে। এটি ট্রেডিং সংকেত তৈরি করতে দ্রুত এবং ধীর চলমান গড় ক্রসওভার ব্যবহার করে এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য গতিশীলভাবে অবস্থান আকার সামঞ্জস্য করে। ঐতিহ্যগত চলমান গড় ক্রসওভার কৌশলগুলির তুলনায়, এই কৌশলটি আরও উন্নত এবং নির্ভরযোগ্য আলগো ট্রেডিং সমাধান সরবরাহ করতে বহু-মাত্রিক অপ্টিমাইজেশনের মধ্য দিয়ে গেছে।
এই কৌশলটির মূল ট্রেডিং সংকেত দুটি চলমান গড়ের ক্রসওভারের মাধ্যমে আসে - একটি দ্রুত, স্বল্পমেয়াদী এবং একটি ধীর, দীর্ঘমেয়াদী। বিশেষত, যখন দ্রুততম চলমান গড় নীচে থেকে ধীরতম চলমান গড়ের উপরে অতিক্রম করে, তখন একটি ক্রয় সংকেত ট্রিগার হয়। এবং যখন দ্রুততম চলমান গড় উপরে থেকে ধীরতমের নীচে অতিক্রম করে, তখন একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়।
একটি প্রবণতা অনুসরণকারী সূচক হিসাবে, চলমান গড়গুলি কার্যকরভাবে দামের ওঠানামা মসৃণ করতে পারে এবং প্রবণতা বিপরীততা সনাক্ত করতে পারে। দ্রুত চলমান গড় স্বল্পমেয়াদী দামের পরিবর্তনে আরও ভাল প্রতিক্রিয়া দেখায় যখন ধীর একটি দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা প্রতিফলিত করে। সুতরাং দুটি গড়ের মধ্যে ক্রসওভার প্রবণতা দিক পরিবর্তন নির্ধারণের একটি কার্যকর উপায় হিসাবে কাজ করে।
যখন দ্রুত এমএ ধীর এমএ এর উপরে অতিক্রম করে, এটি সংকেত দেয় যে দামগুলি স্বল্পমেয়াদে উল্টে গেছে এবং দীর্ঘমেয়াদী দামগুলিকে আরও বেশি করে তুলছে। এটি একটি চেজ-আপ সংকেত। এবং যখন দ্রুত এমএ নীচে অতিক্রম করে, এটি সংকেত দেয় যে স্বল্পমেয়াদী দামগুলি হ্রাস পেতে শুরু করেছে যা দীর্ঘমেয়াদী দামগুলিও টেনে আনবে। এটি একটি ডাম্পিং সংকেত।
এই কৌশলটির আরেকটি হাইলাইট হ'ল এর ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা। এটি ব্যবসায়ীদের প্রতি ব্যবসায়ের ঝুঁকি শতাংশ নির্ধারণ করতে এবং সেই অনুযায়ী গতিশীলভাবে অবস্থান আকারগুলি সামঞ্জস্য করতে দেয়। বিশেষত অবস্থান আকারটি গণনা করা হয়ঃ
পজিশনের আকার = (ইকুইটি অ্যাকাউন্ট × ঝুঁকি শতাংশ) / (ট্রেড প্রতি ঝুঁকি শতাংশ × 100)
অ্যাকাউন্টের অবস্থা এবং গ্রহণযোগ্য ঝুঁকি স্তরের উপর ভিত্তি করে স্থিতির নমনীয় স্কেলিংয়ের এই উপায় কার্যকর ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের অনুমতি দেয়, এই কৌশলটির একটি বড় প্লাস।
সরল চলমান গড় ক্রসওভার সিস্টেমের তুলনায়, এই কৌশলটি কিছু মূল অপ্টিমাইজেশানগুলির মধ্য দিয়ে গেছেঃ
স্মার্ট সিগন্যাল লজিক।একটি একক এমএ লাইনের পরিবর্তে দ্বিগুণ দ্রুত এবং ধীর গতির গড়গুলি স্বল্পমেয়াদী এবং দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা উভয়ই সনাক্ত করতে পারে, ক্রসওভার সংকেতগুলিকে আরও নির্ভরযোগ্য করে তোলে।
আরো বিজ্ঞানসম্মত ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ।মূলধন এবং গ্রহণযোগ্য ঝুঁকির উপর ভিত্তি করে অবস্থানের গতিশীল সমন্বয় বাস্তব প্রয়োজনের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ লাভজনকতা এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা উভয়ই উপলব্ধি করে।
ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করা।ভিজ্যুয়াল সিগন্যাল মার্কার এবং রিয়েল-টাইম সতর্কতা সারাদিন স্ক্রিনে তাকিয়ে না থাকলেও সুবিধাজনক অপারেশন সম্ভব করে তোলে।
আরও নমনীয়তা।স্বনির্ধারিত এমএ দৈর্ঘ্য এবং ঝুঁকি সেটিংস ব্যবসায়ীদের তাদের ব্যক্তিগত পছন্দ এবং ট্রেডিং শৈলী অনুযায়ী কৌশলটি তৈরি করতে দেয়।
মৌলিক চলমান গড় ক্রসওভার সিস্টেমের তুলনায় উল্লেখযোগ্য উন্নতি সত্ত্বেও, বাস্তব প্রয়োগে কিছু ঝুঁকি এখনও বিদ্যমান থাকতে পারেঃ
দামের অনুপস্থিত বিপরীতঃচলমান গড়গুলি হ'ল প্রবণতা ট্র্যাকার যা ধারালো, আকস্মিক মূল্য বিপরীতমুখীতা ধরতে অক্ষম, সম্ভাব্য গুরুত্বপূর্ণ দীর্ঘ / সংক্ষিপ্ত প্রবেশ এবং প্রস্থানগুলি মিস করে।
সাইডওয়ে মার্কেটস:দীর্ঘস্থায়ী পার্শ্বীয় সংহতকরণের সময়, এমএ সংকেতগুলি মিথ্যা সংকেত উত্পাদন করে, তাই অবস্থানের আকার হ্রাস করা উচিত বা অন্যান্য কৌশল প্রকার বিবেচনা করা উচিত।
খারাপ প্যারামিটার নির্বাচনঃঅনুপযুক্ত এমএ প্যারামিটার নির্বাচনগুলি খারাপ সংকেতগুলির দিকে পরিচালিত করে, ব্যাকটেস্টিংয়ের মাধ্যমে পুনরাবৃত্তিমূলক অপ্টিমাইজেশান প্রয়োজন।
অত্যধিক ঝুঁকি AppConfig:অতিরিক্ত আক্রমণাত্মক ঝুঁকি শতাংশ সেটিংগুলি অতিরিক্ত লিভারেজিং এবং ব্লো-আপের ঝুঁকি বহন করে তাই ব্যক্তিগত ঝুঁকি সহনশীলতার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ সংরক্ষণশীল কনফিগারেশনগুলি পছন্দ করা হয়।
উপরের ঝুঁকিগুলি হ্রাস করার জন্য, কিছু কৌশল গ্রহণ করা যেতে পারেঃ
ট্রেডিং ভলিউম এবং কেডি সূচকগুলির মতো ফিল্টার যুক্ত করা যাতে অনুপস্থিত বিপরীতগুলি এড়ানো যায়।
নির্দিষ্ট বাজারের ব্যবস্থায় ওসিলেশন টাইপের স্ট্র্যাটে রূপান্তর বা পজিশন হ্রাস করা।
পণ্যগুলির মধ্যে সর্বোত্তম পরামিতি বা বিভাজিত সেটিংস খুঁজে পেতে পুঙ্খানুপুঙ্খ ব্যাকটেস্টিং।
সতর্কতার সাথে ঝুঁকি পরামিতি কনফিগার করা, পিরামিডিং পজিশন, প্রতি ট্রেড ক্ষতির সীমা।
নিম্নলিখিত মাত্রা জুড়ে আরও অপ্টিমাইজেশান অনুসন্ধান করা যেতে পারেঃ
সিগন্যাল ফিল্টারিং:সিগন্যালের নির্ভরযোগ্যতা বাড়াতে কেডিজে, বোলিংজার ব্যান্ডের মতো অতিরিক্ত ফিল্টার।
অ্যাডাপ্টিভ প্যারামিটারঃপরিবর্তিত বাজারের অবস্থার উপর ভিত্তি করে এমএ দৈর্ঘ্যের গতিশীল অপ্টিমাইজেশান করতে মেশিন লার্নিং কৌশল ব্যবহার করে।
মুনাফা গ্রহণ এবং ক্ষতি বন্ধ করুনঃটেলিং স্টপ, ফিক্সড রেসিও মুনাফা গ্রহণের সাথে লাভ এবং নিয়ন্ত্রণ ক্ষতির মধ্যে লক।
কৌশল গঠন:অন্যান্য স্তরের সাথে সংমিশ্রণ যেমন স্টিকি লেভেল, ওসিলেটর যাতে আরো স্থিতিশীল এবং উল্লেখযোগ্য আলফা পাওয়া যায়।
ক্রস মার্কেট আর্বিট্রেজঃঝুঁকিমুক্ত সালিশের জন্য বিভিন্ন বাজারে মূল্য সম্পর্ককে কাজে লাগানো।
পরীক্ষায় এবং উন্নতিতে অবিচ্ছিন্ন প্রচেষ্টার মাধ্যমে, আমরা এই কৌশলকে একটি নির্ভরযোগ্য, নিয়ন্ত্রণযোগ্য, আলফা-উত্পাদনকারী আলগো ট্রেডিং সমাধানের মধ্যে বিকাশের বিষয়ে আত্মবিশ্বাসী।
অপ্টিমাইজড মোমেন্টাম মুভিং এভারেজ ক্রসওভার কৌশলটি দ্রুত এবং ধীর এমএ ক্রসওভারের মাধ্যমে ট্রেডিং সংকেত সরবরাহ করে এবং গতিশীল অবস্থানের সমন্বয়ের মাধ্যমে ঝুঁকি পরিচালনা করে এটিকে একটি মোটামুটি বিস্তৃত আলগো ট্রেডিং সিস্টেম করে তোলে। ঐতিহ্যগত এমএ স্ট্র্যাটের তুলনায়, এই অনুকূলিত সংস্করণটি সংকেত কার্যকারিতা, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ, ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা এবং আরও অনেক কিছুতে বড় উন্নতি চিহ্নিত করে। সূক্ষ্ম-টিউনিং পরামিতি, ফিল্টারিং সংকেত, স্টপ রানগুলি একীভূত করা এবং কৌশল রচনাতে আরও উন্নতি করার সাথে সাথে এটি খুচরা ব্যবসায়ীদের জন্য একটি আদর্শ লাভজনক ঝুঁকি-সংজ্ঞায়িত কৌশল হয়ে উঠতে দুর্দান্ত প্রতিশ্রুতি দেখায়।
/*backtest start: 2024-01-06 00:00:00 end: 2024-02-05 00:00:00 period: 2h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 strategy("Improved Moving Average Crossover", overlay=true) // Input parameters fastLength = input(10, title="Fast MA Length") slowLength = input(20, title="Slow MA Length") riskPercentage = input(1, title="Risk Percentage", minval=0.1, maxval=5, step=0.1) // Calculate moving averages fastMA = sma(close, fastLength) slowMA = sma(close, slowLength) // Plot moving averages on the chart plot(fastMA, color=color.blue, title="Fast MA") plot(slowMA, color=color.red, title="Slow MA") // Trading signals longCondition = crossover(fastMA, slowMA) shortCondition = crossunder(fastMA, slowMA) // Position sizing based on percentage risk riskPerTrade = input(2, title="Risk Per Trade (%)", minval=1, maxval=10, step=0.5) equity = strategy.equity lotSize = (equity * riskPercentage) / (riskPerTrade * 100) strategy.entry("Buy", strategy.long, when=longCondition) strategy.close("Buy", when=shortCondition) strategy.entry("Sell", strategy.short, when=shortCondition) strategy.close("Sell", when=longCondition) // Plot trades on the chart using plotshape plotshape(series=longCondition, color=color.green, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, size=size.small, title="Buy Signal") plotshape(series=shortCondition, color=color.red, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, size=size.small, title="Sell Signal") // Alerts alertcondition(longCondition, title="Buy Signal", message="Buy Signal!") alertcondition(shortCondition, title="Sell Signal", message="Sell Signal!")