রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

কৌশল অনুসরণ করে ডাবল চলমান গড় প্রবণতা

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৪-০৩-২২ ১৩ঃ৫৬ঃ৪৪
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি বাজারের প্রবণতার পরিবর্তনগুলি নির্ধারণের জন্য দুটি চলমান গড়ের ক্রসওভার ব্যবহার করে এবং প্রবণতার দিকের উপর ভিত্তি করে কেনা / বিক্রয় সিদ্ধান্ত নেয়। যখন স্বল্পমেয়াদী এমএ দীর্ঘমেয়াদী এমএ অতিক্রম করে তখন দীর্ঘমেয়াদী এমএ অতিক্রম করে এবং যখন স্বল্পমেয়াদী এমএ দীর্ঘমেয়াদী এমএ অতিক্রম করে তখন সংক্ষিপ্ত হয়, প্রবণতা অনুসরণ করার লক্ষ্যে।

কৌশল নীতি

এই কৌশলটির মূলত দুটি চলমান গড়ঃ একটি দ্রুত এমএ (ডিফল্ট সময়কাল 32) এবং একটি ধীর এমএ (এছাড়াও ডিফল্ট সময়কাল 32, পরামিতিগুলির মাধ্যমে সামঞ্জস্যযোগ্য) । যখন বন্ধের মূল্য এই দুটি এমএ দ্বারা গঠিত চ্যানেলের উপরে / নীচে অতিক্রম করে, এটি একটি প্রবণতা বিপরীত নির্দেশ করে এবং কৌশলটি ক্রয় / বিক্রয় সংকেত প্রেরণ করেঃ

  • যখন দ্রুত এমএ ধীর এমএ উপরে অতিক্রম করে, দীর্ঘ যেতে
  • যখন দ্রুত এমএ ধীর এমএ নীচে অতিক্রম করে, সংক্ষিপ্ত যান
  • যখন ইতিমধ্যে একটি লং পজিশন ধরে রাখা হয়, যদি দ্রুত এমএ ধীর এমএ এর নিচে অতিক্রম করে, তাহলে লং বন্ধ করুন এবং শর্ট যান
  • যখন ইতিমধ্যে একটি শর্ট পজিশন ধরে রাখা হয়, যদি দ্রুত এমএ ধীর এমএ এর উপরে ক্রস করে, তাহলে শর্ট বন্ধ করুন এবং লং যান

এই এমএ ক্রসওভার পদ্ধতির মাধ্যমে, কৌশলটি ট্রেন্ড অনুসরণ করতে পারে, আপট্রেন্ডে দীর্ঘ পজিশন এবং ডাউনট্রেন্ডে সংক্ষিপ্ত পজিশন ধরে রাখতে পারে, যতক্ষণ না বিপরীত সংকেত উপস্থিত হয়।

সুবিধা বিশ্লেষণ

  1. প্রবণতা অনুসরণঃ প্রবণতা চিহ্নিত করার জন্য এমএ ক্রসওভার ব্যবহার করে, কৌশলটি কার্যকরভাবে মূল বাজারের প্রবণতা ক্যাপচার এবং অনুসরণ করতে পারে।
  2. সহজ এবং ব্যবহার করা সহজঃ কৌশল যুক্তি স্পষ্ট, শুধুমাত্র দুটি এমএ ব্যবহার করে। প্যারামিটার সেটিংস সহজ এবং বুঝতে এবং মাস্টার সহজ।
  3. ব্যাপক প্রয়োগযোগ্যতাঃ কৌশলটি বিভিন্ন যন্ত্র এবং সময়সীমার জন্য ব্যাপকভাবে প্রয়োগযোগ্য এবং বিভিন্ন বাজারে ব্যবহার করা যেতে পারে।
  4. সময়মত স্টপ লসঃ যখন ট্রেন্ড বিপরীত হয়, তখন কৌশলটি ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য পজিশনগুলি দ্রুত বন্ধ করতে পারে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

  1. ব্যাপ্তি বাজারে দুর্বল পারফরম্যান্সঃ যখন বাজারটি পাশের প্যাটার্নের মধ্যে থাকে, তখন ঘন ঘন ক্রসওভার সংকেতগুলি অত্যধিক ট্রেডিং এবং ক্ষতির দিকে পরিচালিত করবে।
  2. চরম গতিবিধিগুলির জন্য অপর্যাপ্ত প্রতিক্রিয়াঃ কৌশলটি চরম পরিস্থিতিতে খুব ধীর গতিতে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে (যেমন দ্রুত উত্থান বা পতন), যা বড় ক্ষতির দিকে পরিচালিত করে।
  3. প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের অসুবিধাঃ এমএ প্যারামিটারগুলির অপ্টিমাইজেশনের জন্য প্রচুর পরিমাণে historicalতিহাসিক ডেটা এবং ব্যাকটেস্টিং প্রয়োজন। অপ্টিমাইজড প্যারামিটারগুলির ভবিষ্যতের পারফরম্যান্সের জন্য সীমিত গাইড রয়েছে।

এই ঝুঁকিগুলি মোকাবেলা করার জন্য, ব্যাপ্তি বাজারে ওভারট্রেডিং হ্রাস করার জন্য উপযুক্ত ফিল্টারগুলি যেমন এটিআর বা গড় সত্য পরিসীমা ফিল্টারগুলি যুক্ত করার বিষয়টি বিবেচনা করা যেতে পারে; একক ব্যবসায়ের ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য যুক্তিসঙ্গত স্টপ-লস সেট করা; এবং বাজারে অভিযোজিত হওয়ার জন্য পরামিতিগুলিকে ক্রমাগত অনুকূল করা। তবে কৌশলটির অন্তর্নিহিত সীমাবদ্ধতাগুলি সম্পূর্ণরূপে এড়ানো কঠিন।

অপ্টিমাইজেশান দিক

  1. প্রবণতা নিশ্চিতকরণঃ একটি ট্রেডিং সংকেত তৈরি করার পরে, সংকেতগুলি আরও ফিল্টার করার জন্য অতিরিক্ত প্রবণতা নিশ্চিতকরণ সূচক যেমন MACD বা DMI অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে।
  2. ডায়নামিক স্টপ-লসঃ আরও ভাল ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য নির্দিষ্ট শতাংশ বা মূল্য স্টপগুলির পরিবর্তে ডায়নামিক স্টপ-লস স্তর সেট করতে ATR এর মতো সূচক ব্যবহার করুন।
  3. পজিশন সাইজিংঃ প্রবণতা শক্তি, অস্থিরতা এবং অন্যান্য সূচকগুলির উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে অবস্থানের আকারগুলি সামঞ্জস্য করুন। প্রবণতা শক্তিশালী হলে অবস্থানগুলি বাড়ান এবং এটি দুর্বল হলে হ্রাস করুন।
  4. মাল্টি-টাইমফ্রেম বিশ্লেষণঃ একটি মাল্টি-টাইমফ্রেম এমএ সিস্টেম বিবেচনা করুন, যেমন দৈনিক এবং 4-ঘন্টা এমএগুলি একত্রিত করা, একে অপরকে ফিল্টার এবং নিশ্চিত করতে এবং প্রবণতা সনাক্তকরণের নির্ভুলতা উন্নত করতে।
  5. অভিযোজনযোগ্য পরামিতিঃ বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে কৌশলগত পরামিতিগুলিকে অভিযোজিত করতে সক্ষম করার জন্য জেনেটিক অ্যালগরিদমের মতো অভিযোজনযোগ্য পরামিতি অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি প্রবর্তন করুন।

উপরের অপ্টিমাইজেশানগুলি জটিল বাজারগুলি পরিচালনা করার কৌশলটির ক্ষমতা বাড়িয়ে তুলতে পারে, তবে অত্যধিক অপ্টিমাইজেশান এড়াতে যত্নবান হওয়া উচিত যা বাঁক ফিটিং এবং ভবিষ্যতের দুর্বল পারফরম্যান্সের দিকে পরিচালিত করতে পারে।

সংক্ষিপ্তসার

ডাবল এমএ ট্রেন্ড অনুসরণকারী কৌশলটি এমএ ক্রসওভারের মাধ্যমে প্রবণতা ক্যাপচার করে। এটি সহজ, ব্যবহার করা সহজ এবং ব্যাপকভাবে প্রয়োগযোগ্য। তবে, এটি ব্যাপ্তি বাজারে দুর্বল পারফর্ম করে, চরম আন্দোলনের প্রতি অপর্যাপ্ত প্রতিক্রিয়া জানায় এবং প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনে অসুবিধার মুখোমুখি হয়।

কৌশলটি আরও ফিল্টারিং সূচক, গতিশীল স্টপ-লস, পজিশন সাইজিং, মাল্টি-টাইমফ্রেম বিশ্লেষণ এবং অভিযোজিত পরামিতিগুলি প্রবর্তন করে অনুকূলিত করা যেতে পারে। তবে এমএ কৌশলগুলির অন্তর্নিহিত সীমাবদ্ধতাগুলি সম্পূর্ণরূপে এড়ানো কঠিন এবং বাজারের বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে নমনীয় সমন্বয় সহ লাইভ ট্রেডিংয়ে এখনও সতর্কতার প্রয়োজন।

সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি একটি মৌলিক প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল হিসাবে কাজ করতে পারে, তবে এটি একা দাঁড়িয়ে থাকা কঠিন এবং কৌশলগুলির একটি পোর্টফোলিওর অংশ হিসাবে আরও উপযুক্ত।


/*backtest
start: 2023-03-16 00:00:00
end: 2024-03-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5

//study(title="Demo - SSL Basic", shorttitle="Demo - SSL Basic", overlay=true)
strategy(title='Demo - SSL Basic', shorttitle='Demo - SSL Basic', overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, initial_capital=100, commission_value=0.15)

// Backtest Date Range
start_date_long = input(title='Backtest Long Start Date', defval=timestamp('01 Jan 2018 00:00 +0530'))
end_date_long = input(title='Backtest Long End Date', defval=timestamp('25 Jan 2030 00:00 +0530'))
backtest_range = true

// Inputs
maType = input.string(title='SSL MA Type', options=['SMA', 'EMA', 'WMA'], defval='SMA')
sslLen = input(title='SSL Length', defval=32)
showCross = input(title='Show Crossover?', defval=true)
showEntry = input(title='Show Entry?', defval=true)
showTrend = input(title='Show Trend Colors?', defval=true)

// Calc MA for SSL Channel
calc_ma(close, len, type) =>
    float result = 0
    if type == 'SMA'  // Simple
        result := ta.sma(close, len)
        result
    if type == 'EMA'  // Exponential
        result := ta.ema(close, len)
        result
    if type == 'WMA'  // Weighted
        result := ta.wma(close, len)
        result    
    result

// Add SSL Channel
maHigh = calc_ma(high, sslLen, maType)
maLow = calc_ma(low, sslLen, maType)
Hlv = int(na)
Hlv := close > maHigh ? 1 : close < maLow ? -1 : Hlv[1]
sslDown = Hlv < 0 ? maHigh : maLow
sslUp = Hlv < 0 ? maLow : maHigh
ss1 = plot(sslDown, title='Down SSL', linewidth=2, color=showTrend ? na : color.red)
ss2 = plot(sslUp, title='Up SSL', linewidth=2, color=showTrend ? na : color.lime)

// Conditions
longCondition = ta.crossover(sslUp, sslDown)
shortCondition = ta.crossover(sslDown, sslUp)

// Strategy
if shortCondition
    strategy.close('Long', comment='Long Exit', alert_message='JSON')

if longCondition
    strategy.close('Short', comment='Short Exit', alert_message='JSON')

if backtest_range and longCondition
    strategy.entry('Long', strategy.long, comment='Long Entry', alert_message='JSON')

if backtest_range and shortCondition
    strategy.entry('Short', strategy.short, comment= 'Short Entry', alert_message='JSON')


// Plots
fill(ss1, ss2, color=showTrend ? sslDown < sslUp ? color.new(color.lime, transp=75) : color.new(color.red, transp=75) : na, title='Trend Colors')


আরো