এই কৌশলটি দীর্ঘমেয়াদী হোল্ডিংয়ের লক্ষ্যে বাজারে প্রবেশ এবং প্রস্থানগুলির সময় নির্ধারণের জন্য বিভিন্ন সময়সীমার চলমান গড় (এমএ) এবং আরএসআই সূচকের মধ্যে ক্রসওভার প্যাটার্নগুলি ব্যবহার করে। কৌশলটি পরামিতি টিউনিংয়ের মাধ্যমে রিয়েল-টাইম অপ্টিমাইজেশনের অনুমতি দেয় এবং বড় সূচকগুলিতে দীর্ঘমেয়াদী বিনিয়োগের জন্য উপযুক্ত।
এই কৌশলটির মূল প্রক্রিয়াটি হল EMA লাইনের গোল্ডেন ক্রস এবং ডেথ ক্রসের মাধ্যমে প্রবেশ এবং প্রস্থান পয়েন্টগুলি চিহ্নিত করা। এটি অতিরিক্ত ক্রয় এবং অতিরিক্ত বিক্রয় শর্ত নির্ধারণের জন্য RSI সূচককেও অন্তর্ভুক্ত করে।
বিশেষত, ক্রয় সংকেত লজিক নিম্নলিখিতগুলির জন্য পরীক্ষা করেঃ মূল্য EMA20 এর নীচে এবং EMA50 এর উপরে ক্রস করে, একটি সোনার ক্রস গঠন করে, যা একক EMA সিস্টেমের তুলনায় প্রবণতা বিপরীতকরণের আরও সুনির্দিষ্টভাবে সনাক্ত করতে সহায়তা করে। বন্ধের দাম খোলা এবং আগের দিনের নিম্নের চেয়ে কম হওয়ার উপর অতিরিক্ত মানদণ্ড মিথ্যা ব্রেকআউটগুলি আরও ফিল্টার করে।
উপরের ক্রয় মানদণ্ডগুলি বিভিন্ন পরামিতিগুলির সাথে কনফিগার করা হয়েছে যাতে 4 টি ক্রয় নিয়ম গঠন করা যায়, যা বিভিন্ন EMA সময়কাল এবং পরিমাণের সাথে মিলে যায়। এটি ট্র্যাঞ্চ ক্রয়ের মাধ্যমে ধীরে ধীরে অবস্থানের বিল্ডিংয়ের অনুমতি দেয়, গড় ব্যয় হ্রাস অর্জন করে।
প্রস্থানগুলির জন্য, কৌশলটি EMA10 এর উপরে মৃত্যুর ক্রস পরীক্ষা করে, অতিরিক্ত ক্রয় করা RSI সংকেত সহ; অথবা EMA10 এর নীচে মৃত্যুর ক্রস, অতিরিক্ত বিক্রয় RSI সংকেত সহ। নির্দিষ্ট রিটার্ন শতাংশের উপর ভিত্তি করে মুনাফা গ্রহণের নিয়মও প্রয়োগ করা হয়। EMA ক্রসওভারের সাথে RSI সংমিশ্রণ ব্যবহার করে মিথ্যা সংকেতগুলির ঝুঁকি হ্রাস করে।
এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় শক্তি হ'ল ইএমএ ক্রসগুলির সাথে প্রবণতা বিপরীত পয়েন্টগুলি চিহ্নিত করার কার্যকারিতা, যা প্রবণতা অনুসরণ করতে সক্ষম করে। একক ইএমএ সিস্টেমের তুলনায়, ডাবল ইএমএ ক্রসওভারগুলি মিথ্যা সংকেতগুলি দূর করতে সহায়তা করে। এছাড়াও, আরএসআই ব্যবহার অতিরিক্ত ক্রয় / oversold অঞ্চলে প্রবেশের আগে নিশ্চিতকরণ যুক্ত করে, আরও ট্রেডিং ঝুঁকি হ্রাস করে।
আরেকটি সুবিধা হ'ল পিরামিডিং এবং গড় ব্যয় হ্রাসের বাস্তবায়ন। এই ধরনের ট্রেঞ্চ কেনা বিভিন্ন মূল্য স্তরে পরিমাণ বিতরণ করে, প্রবণতা পুনরায় শুরু হলে সর্বাধিক মুনাফা নিশ্চিত করে। এটি একক বড় এন্ট্রি পজিশন থেকে ঝুঁকিগুলিকে বৈচিত্র্য দেয়।
এই কৌশলটির সাথে জড়িত প্রধান ঝুঁকিগুলির মধ্যে রয়েছেঃ
ইএমএ সিস্টেমের বিলম্বিত প্রকৃতির কারণে এটি হঠাৎ মূল্য পরিবর্তনের প্রতিক্রিয়া জানাতে ধীর, সময়মতো পজিশন থেকে বেরিয়ে আসতে অক্ষম। স্টপ লস প্রক্রিয়া যুক্ত করা এই ধরনের ঝুঁকিগুলি হ্রাস করতে সহায়তা করতে পারে।
ক্রয়ের প্রবেশের সময়সীমার উপর সীমাবদ্ধতার অভাব অকাল প্রবেশের দিকে পরিচালিত করতে পারে, বাজারের সংহতকরণে ধরা পড়তে পারে। এটি ক্রয় অঞ্চল সীমাবদ্ধ করে মোকাবেলা করা যেতে পারে।
পাইরামিডিং ক্রয় আদেশের ফলে অপরিসীম পজিশন হতে পারে, এক দিকের ব্রেকআউট ঝুঁকিতে দুর্বলতা তৈরি করে। জল স্তরের পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করা এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের প্রবর্তন করা এই ধরনের ঝুঁকিগুলি হ্রাস করতে পারে।
কৌশলটি নিম্নলিখিত ক্ষেত্রে আরও অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ
নিম্নমুখী ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য ডাউনসাইডে মূল সমর্থন স্তরগুলি লঙ্ঘন করার সময় ক্ষতি হ্রাস করার জন্য স্টপ লস নিয়ম অন্তর্ভুক্ত করুন।
ট্রেডিং ভ্যালিডেশন মডিউল যোগ করুন প্রাথমিক ট্রেন্ডের দিকনির্দেশ পরীক্ষা করতে, যখন সামগ্রিক প্রবণতা উপরে নির্দেশ করে তখনই ট্রেডিং প্রবেশ করুন, কাউন্টারট্রেন্ড ঝুঁকি এড়ানো।
নিশ্চিতকরণের আগে অকাল পিরামিডিং এন্ট্রি রোধ করার জন্য আরও কঠোর ক্রয় অঞ্চল সীমাবদ্ধতা সেট করুন।
এন্ট্রি সঠিকতা এবং জয় হার উন্নত করতে মাল্টিফ্যাক্টর বিশ্লেষণ সহ মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করুন।
সংক্ষেপে, এই নিবন্ধটি প্রবেশ এবং প্রস্থান সংকেতগুলির জন্য দ্বৈত ইএমএ ক্রসওভার এবং আরএসআই সূচক ব্যবহার করে একটি দীর্ঘমেয়াদী পরিমাণগত কৌশল বিশদভাবে চিত্রিত করে, দক্ষতা সর্বাধিকীকরণের জন্য ট্র্যাঞ্চ পজিশন বিল্ডিং দ্বারা সমর্থিত। সূচক এবং স্টকগুলির জন্য লজিক এবং পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করা যেতে পারে, এটিকে দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা অনুসরণ করার জন্য একটি বহুমুখী কৌশল করে তোলে। ঝুঁকি বিশ্লেষণ এবং বর্ধনের সুযোগগুলি আরও অপ্টিমাইজেশনের জন্য রেফারেন্স সরবরাহ করে। কৌশলটি আরও পরিশীলিত হওয়ার সাথে সাথে আমি বিশ্বাস করি যে এটি লাইভ ট্রেডিং পরিবেশে দীর্ঘমেয়াদী হোল্ডিংয়ের জন্য একটি শক্ত সিস্টেম হিসাবে কাজ করবে।
/*backtest start: 2024-01-01 00:00:00 end: 2024-01-31 23:59:59 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("EMA_zorba1", shorttitle="3 NIFTY RSI EMA", overlay=true) // Input parameters qt1 = input.int(1, title="Quantity 1", minval=1) qt2 = input.int(2, title="Quantity 2", minval=1) qt3 = input.int(3, title="Quantity 3", minval=1) qt4 = input.int(4, title="Quantity 4", minval=1) ema10 = ta.ema(close, 10) ema20 = ta.ema(close, 20) ema50 = ta.ema(close, 50) ema100 = ta.ema(close, 100) ema200 = ta.ema(close, 200) // RSI(14) condition rsi_threshold = 65 rsi_crossed_above_70 = ta.rsi(close, 14) > rsi_threshold rsi_crossed_above_70_two_days_ago = ta.rsi(close[5], 14) > rsi_threshold or ta.rsi(close[4], 14) > rsi_threshold or ta.rsi(close[3], 14) > rsi_threshold rsi_crossed_above_70_yesterday = ta.rsi(close[1], 14) > rsi_threshold // Date range filter start_date = timestamp(year=2021, month=1, day=1) end_date = timestamp(year=2024, month=1, day=1) in_date_range = true // Profit condition profit_percentage = input(1, title="Profit Percentage") // Adjust this value as needed // Pyramiding setting pyramiding = input.int(1, title="Pyramiding", minval=1, maxval=10) // Buy conditions buy_condition_1 = in_date_range and close < ema20 and close > ema50 and close < open and close < low[1] buy_condition_2 = in_date_range and close < ema50 and close > ema100 and close < open and close < low[1] buy_condition_3 = in_date_range and close < ema100 and close > ema200 and close < open and close < low[1] buy_condition_4 = in_date_range and close < ema200 and close < open and close < low[1] // Exit conditions profit_condition = strategy.position_avg_price * (1 + profit_percentage / 100) <= close exit_condition_1 = in_date_range and ((close > ema10 and ema10 > ema20 and ema10 > ema50 and ema10 > ema100 and ema10 > ema200 and close < open) and rsi_crossed_above_70_two_days_ago) and profit_condition and close < low[1] and close < low[2] exit_condition_2 = in_date_range and ((close < ema10 and close[1] > ema10 and close < close[1] and ema10 > ema20 and ema10 > ema50 and ema10 > ema100 and ema10 > ema200 and close < open) and rsi_crossed_above_70_yesterday) and profit_condition and close < low[1] and close < low[2] // Strategy logic strategy.entry("Buy1", strategy.long, qty=qt1 * pyramiding, when=buy_condition_1) strategy.entry("Buy2", strategy.long, qty=qt2 * pyramiding, when=buy_condition_2) strategy.entry("Buy3", strategy.long, qty=qt3 * pyramiding, when=buy_condition_3) strategy.entry("Buy4", strategy.long, qty=qt4 * pyramiding, when=buy_condition_4) strategy.close("Buy1", when=exit_condition_1 or exit_condition_2) strategy.close("Buy2", when=exit_condition_1 or exit_condition_2) strategy.close("Buy3", when=exit_condition_1 or exit_condition_2) strategy.close("Buy4", when=exit_condition_1 or exit_condition_2)