3 10 দোলক প্রোফাইল ফ্ল্যাগিং কৌশলটি MACD সূচক হিসাবে 3-দিন এবং 10-দিনের সহজ চলমান গড়ের মধ্যে পার্থক্য গণনা করে এবং বাজারে ক্রেতা এবং বিক্রেতাদের শক্তি নির্ধারণের জন্য ভলিউম বিশ্লেষণের সমন্বয় করে ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে। কৌশলটিতে মূল মূল্য অঞ্চল, ভলিউম বৈশিষ্ট্য এবং MACD সূচক বিপরীত ব্যবহার করে প্রবেশ এবং প্রস্থান সুযোগের নিশ্চয়তা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
এই কৌশলটির মূল সূচক হল এমএসিডি, যা একটি দ্রুত চলমান গড় রেখা এবং একটি ধীর চলমান গড় রেখার সমন্বয়ে গঠিত। দ্রুত রেখাটি 3 দিনের সহজ চলমান গড় এবং ধীর রেখাটি 10 দিনের সহজ চলমান গড়। তাদের মধ্যে পার্থক্য এমএসিডি হিস্টোগ্রাম গঠন করে। যখন দ্রুত রেখাটি নীচে থেকে ধীর রেখার উপরে অতিক্রম করে, এটি ক্রয় ক্ষমতা শক্তিশালী করার প্রতিনিধিত্ব করে এবং একটি ক্রয় সংকেত তৈরি করে। বিপরীতভাবে, যখন দ্রুত রেখাটি উপরে থেকে ধীর রেখার নীচে অতিক্রম করে, বিক্রয় শক্তি শক্তিশালী হয় এবং একটি বিক্রয় সংকেত তৈরি হয়।
এছাড়াও, কৌশলটি প্রতিটি মোমবাতির ক্রয় পরিমাণ এবং বিক্রয় পরিমাণের মধ্যে আকারের সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে ক্রয় এবং বিক্রয় পরিমাণের আপেক্ষিক শক্তি বিশ্লেষণকে অন্তর্ভুক্ত করে। নির্দিষ্ট পদ্ধতিটি হ'লঃ ক্রয় পরিমাণ = ভলিউম এক্স (বন্ধ - নিম্ন) ÷ (উচ্চ - নিম্ন); বিক্রয় পরিমাণ = ভলিউম এক্স (উচ্চ - বন্ধ) ÷ (উচ্চ - নিম্ন) । যদি ক্রয় পরিমাণ বিক্রয় পরিমাণের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি হয় তবে এর অর্থ মোমবাতি তুলনামূলকভাবে শক্তিশালী ক্রয় ক্ষমতা সহ বন্ধ হয়, যা একটি ক্রয় সংকেত।
এমএসিডি সূচক এবং ভলিউম বিশ্লেষণকে একত্রিত করে, কৌশলটি কার্যকরভাবে সরবরাহ এবং চাহিদা সম্পর্ক এবং বাজারে প্রতীক্ষিত দিক নির্ধারণ করতে পারে। একই সাথে, কৌশলটি এমন শর্তগুলিও যাচাই করে যে দামটি একটি মূল অঞ্চলে রয়েছে কিনা, এমএসিডিতে কার্যকর বিপরীত রয়েছে কিনা এবং ক্রয় এবং বিক্রয় ভলিউমের মধ্যে পার্থক্য যথেষ্ট বড় কিনা, যাতে কিছু প্ররোচনামূলক শব্দ ফিল্টার করা যায় এবং উচ্চ সম্ভাবনা এবং উচ্চ দক্ষতা প্রবেশ নিশ্চিত করা যায়।
এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হ'ল এটি বাজারের সরবরাহ এবং চাহিদা সম্পর্কের বিচারকে পুরোপুরি অন্তর্ভুক্ত করে। এমএসিডি হিস্টোগ্রাম কার্যকরভাবে ক্রয় এবং বিক্রয় শক্তি এবং বাজারে প্রতীক্ষিত দিকের মধ্যে বিপরীতে নির্ধারণ করতে পারে; ভলিউম পার্থক্য বিশ্লেষণ স্পষ্টভাবে ক্রেতা এবং বিক্রেতার মধ্যে প্রভাবশালী শক্তি সনাক্ত করতে পারে। একই সাথে, কৌশলটি তুলনামূলকভাবে উচ্চ মুনাফার সম্ভাবনা নিশ্চিত করার জন্য উত্থান এবং পতনকে পরাস্ত করার জন্য পর্যালোচনার জন্য একাধিক শর্ত নির্ধারণ করে। তদতিরিক্ত, কৌশলটির অন্তর্নির্মিত স্টপ মুনাফা এবং স্টপ লস প্রক্রিয়াটি একক ক্ষতিও সীমাবদ্ধ করতে পারে।
উপরে উল্লিখিত ঝুঁকিগুলি এড়ানো যায়ঃ বাজারের প্রবণতা সঠিকভাবে নির্ধারণ করে বাজার ওঠানামা চলাকালীন এই কৌশলটি ব্যবহার করা এড়ানো; কৃত্রিমভাবে উঁচু ট্রেডিং ভলিউম সনাক্ত করতে বাজারের তথ্যগুলিতে মনোযোগ দেওয়া; প্যারামিটারগুলি সাবধানে সামঞ্জস্য করা বা পেশাদারদের পরামর্শ নেওয়া।
কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলিতে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ
সংক্ষেপে বলা যায় যে, এই কৌশলটি অপ্টিমাইজ করার জন্য প্রচুর জায়গা রয়েছে। বিনিয়োগকারীরা তাদের নিজস্ব পরিস্থিতি এবং বাজারের অবস্থার অনুযায়ী উপযুক্ত সমন্বয় এবং উন্নতি করতে পারেন যাতে কৌশলটির কার্যকারিতা আরও ভাল হয়।
3 10 দোলকের প্রোফাইল ফ্ল্যাগিং কৌশলটি সফলভাবে এমএসিডি বিশ্লেষণ, ভলিউম তুলনা এবং বহু-শর্ত ফিল্টারিং যাচাইকরণের ধারণাগুলিকে একীভূত করে। এটিতে বিল্ট-ইন স্টপ লাভ এবং স্টপ লস প্রক্রিয়াগুলির মাধ্যমে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করার সময় সরবরাহ-চাহিদা সম্পর্ক এবং বাজারের প্রতীক্ষিত দিকনির্দেশগুলি নির্ধারণের ক্ষেত্রে শক্তিশালী ক্ষমতা রয়েছে। কৌশলটির বৃহত্তর অপ্টিমাইজেশন স্থান এবং বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশন সম্ভাবনা রয়েছে যা বিনিয়োগকারীদের জন্য মূল বিবেচনা এবং গভীর গবেষণা করার যোগ্য।
/*backtest start: 2024-01-01 00:00:00 end: 2024-01-31 23:59:59 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("3 10 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 10 Oscillator Profile Flagging", overlay=true) signalBiasValue = input(title="Signal Bias", defval=0.26) macdBiasValue = input(title="MACD Bias", defval=0.8) shortLookBack = input( title="Short LookBack", defval=3) longLookBack = input( title="Long LookBack", defval=10) takeProfit = input( title="Take Profit", defval=0.75) stopLoss = input( title="Stop Loss", defval=0.5) fast_ma = ta.sma(close, 3) slow_ma = ta.sma(close, 10) macd = fast_ma - slow_ma signal = ta.sma(macd, 16) hline(0, "Zero Line", color = color.black) buyVolume = volume*((close-low)/(high-low)) sellVolume = volume*((high-close)/(high-low)) buyVolSlope = buyVolume - buyVolume[1] sellVolSlope = sellVolume - sellVolume[1] signalSlope = ( signal - signal[1] ) macdSlope = ( macd - macd[1] ) //plot(macdSlope, color=color.red, title="Total Volume") //plot(signalSlope, color=color.green, title="Total Volume") intrabarRange = high - low getLookBackSlope(lookBack) => signal - signal[lookBack] getBuyerVolBias(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if buyVolume[i] > sellVolume[i] j += 1 j getSellerVolBias(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if sellVolume[i] > buyVolume[i] j += 1 j getVolBias(lookBack) => float b = 0 float s = 0 for i = 1 to lookBack b += buyVolume[i] s += sellVolume[i] b > s getSignalBuyerBias(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if signal[i] > signalBiasValue j += 1 j getSignalSellerBias(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if signal[i] < ( 0 - signalBiasValue ) j += 1 j getSignalNoBias(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if signal[i] < signalBiasValue and signal[i] > ( 0 - signalBiasValue ) j += 1 j getPriceRising(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if close[i] > close[i + 1] j += 1 j getPriceFalling(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if close[i] < close[i + 1] j += 1 j getRangeNarrowing(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if intrabarRange[i] < intrabarRange[i + 1] j+= 1 j getRangeBroadening(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if intrabarRange[i] > intrabarRange[i + 1] j+= 1 j bool isNegativeSignalReversal = signalSlope < 0 and signalSlope[1] > 0 bool isNegativeMacdReversal = macdSlope < 0 and macdSlope[1] > 0 bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0 and signalSlope[1] < 0 bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0 and macdSlope[1] < 0 bool hasBearInversion = signalSlope > 0 and macdSlope < 0 bool hasBullInversion = signalSlope < 0 and macdSlope > 0 bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0 - signalBiasValue ) bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0 bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0 bool hasPositiveMACDBias = macd > macdBiasValue bool hasNegativeMACDBias = macd < ( 0 - macdBiasValue ) bool hasBullAntiPattern = ta.crossunder(macd, signal) bool hasBearAntiPattern = ta.crossover(macd, signal) bool hasSignificantBuyerVolBias = buyVolume > ( sellVolume * 1.5 ) bool hasSignificantSellerVolBias = sellVolume > ( buyVolume * 1.5 ) // 7.48 Profit 52.5% if ( hasSignificantBuyerVolBias and getPriceRising(shortLookBack) == shortLookBack and getBuyerVolBias(shortLookBack) == shortLookBack and hasPositiveMACDBias and hasBullInversion) strategy.entry("Short1", strategy.short, qty=10) strategy.exit("TPS", "Short1", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss) // 32.53 Profit 47.91% if ( getPriceFalling(shortLookBack) and (getVolBias(shortLookBack) == false) and signalSlope < 0 and hasSignalSellerBias) strategy.entry("Long1", strategy.long, qty=10) strategy.exit("TPS", "Long1", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)