রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. ভলিউম ভিত্তিক ডায়নামিক ডিসিএ কৌশল

ভলিউম ভিত্তিক ডায়নামিক ডিসিএ কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-04-12 17:12:07
ট্যাগঃQFLDCAটিপিSLএটিআরএডিএক্সইএমএএসএমএআরএসআইএমএসিডি

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি একটি ভলিউম-ভিত্তিক গতিশীল ডিসিএ কৌশল যা মূল্যের ব্রেকআউট ব্যবহার করে। এটি সর্বশেষতম মূল্যের সর্বনিম্ন চিহ্নিত করে এবং যখন দামটি সেই সর্বনিম্নের নীচে ভেঙে যায় এবং ট্রেডিং ভলিউম বৃদ্ধি পায় তখন অবস্থানগুলি তৈরি করতে শুরু করে। দামটি হ্রাস পেতে থাকে, কৌশলটি গতিশীলভাবে প্রতিটি অবস্থানের পরিমাণকে স্থির মোট সংখ্যক অবস্থানে পৌঁছানো পর্যন্ত ভাসমান ক্ষতির আকারের উপর ভিত্তি করে সামঞ্জস্য করে। একই সাথে, কৌশলটি historicalতিহাসিক মূল্য হ্রাস শতাংশের মধ্যম ভিত্তিতে লাভের মূল্য নির্ধারণ করে।

কৌশলগত নীতি

  1. সাম্প্রতিক সর্বনিম্ন মূল্য চিহ্নিত করতে এবং এটিকে একটি সমর্থন স্তর হিসাবে আচরণ করতে ta.pivotlow (()) ফাংশনটি ব্যবহার করুন।
  2. সমর্থন স্তর ভাঙার পর ঐতিহাসিক মূল্য হ্রাসের শতাংশ গণনা করুন এবং নিরাপদ দূরত্ব এবং লাভের শতাংশের জন্য রেফারেন্স হিসাবে মধ্যমটি নিন।
  3. যখন মূল্য সমর্থন স্তরের নিচে ভেঙে যায় এবং আপেক্ষিক ট্রেডিং ভলিউম সেট মাল্টিপল এর চেয়ে বেশি হয় তখন পজিশন বিল্ডিং সিগন্যালটি ট্রিগার করে।
  4. সেট মোট পজিশনের উপর ভিত্তি করে, মোট তহবিলকে সমান অনুপাতে ভাগ করুন। প্রতিটি পজিশন তৈরি করার সময়, বর্তমান সংখ্যক পজিশনের উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে পজিশনের আকার সামঞ্জস্য করুন, পজিশনের আকারের এক্সপোনেন্সিয়াল বৃদ্ধি অর্জন করুন।
  5. পজিশন বিল্ডিং প্রক্রিয়ার সময়, যদি ফ্লোটিং লস সেট থ্রেশহোল্ডে পৌঁছায়, পজিশন যোগ করা চালিয়ে যান যতক্ষণ পর্যন্ত পজিশনের মোট সংখ্যা পৌঁছায়।
  6. যখন মূল্য লাভের দামের দিকে যাবে, তখন সব পজিশন বন্ধ করে দিন।

কৌশলগত সুবিধা

  1. ডায়নামিক পজিশনের আকারের সমন্বয়ঃ মূল্য হ্রাসের সময় উদ্ভিজ্জ ক্ষতির উপর ভিত্তি করে প্রতিটি পজিশনের আকারকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করে, কৌশলটি ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে যখন মূল্য পুনরুদ্ধার হয় তখন আরও বেশি মুনাফা দেয়।
  2. ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে পরামিতি সেটিংঃ সমর্থন স্তরটি ভাঙার পরে ঐতিহাসিক মূল্য হ্রাসের শতাংশের মধ্যম গণনা করে এবং নিরাপদ দূরত্ব এবং লাভের শতাংশের জন্য এটির ব্যবহার করে, কৌশল পরামিতিগুলি প্রকৃত বাজারের অবস্থার সাথে আরও ঘনিষ্ঠভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
  3. মোট পজিশনের সংখ্যা সীমাবদ্ধ করাঃ পজিশনের মোট সংখ্যা নির্ধারণ করে, কৌশলটি তার সামগ্রিক ঝুঁকি ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে এবং অতিরিক্ত পজিশনিংয়ের কারণে অত্যধিক ক্ষতি এড়ায়।

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. সমর্থন স্তরের ব্যর্থতার ঝুঁকিঃ যদি বাজার চরম অবস্থার সম্মুখীন হয় এবং সমর্থন স্তরটি ভাঙার পরে দামটি তীব্রভাবে হ্রাস পেতে থাকে তবে কৌশলটির অবস্থান যোগ করার প্রক্রিয়াটি উল্লেখযোগ্য ক্ষতির দিকে পরিচালিত করতে পারে।
  2. প্যারামিটার সেটিং ঝুঁকিঃ কৌশলটির কর্মক্ষমতা মূলত প্যারামিটার সেটিংসের উপর নির্ভর করে। যদি প্যারামিটারগুলি ভুলভাবে সেট করা হয় তবে এটি খারাপ কৌশল সম্পাদনের দিকে পরিচালিত করতে পারে।
  3. লাভের মূল্য নির্ধারণের ঝুঁকিঃ যদি লাভের মূল্য খুব বেশি সেট করা হয় তবে সম্ভাব্য লাভগুলি মিস করা যেতে পারে। যদি এটি খুব কম সেট করা হয় তবে পজিশনগুলি খুব তাড়াতাড়ি বন্ধ হয়ে যেতে পারে, দামের রিবাউন্ডে পুরোপুরি মূলধন অর্জনের সুযোগ হারাতে পারে।

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. আরও সূচক প্রবর্তন করুনঃ অবস্থান গঠনের সংকেত নির্ধারণে, সংকেতের নির্ভুলতা উন্নত করতে আরও প্রযুক্তিগত সূচক যেমন আরএসআই এবং এমএসিডি প্রবর্তন করা যেতে পারে।
  2. অর্থ ব্যবস্থাপনা অপ্টিমাইজ করুনঃ বাজারের অস্থিরতা এবং অ্যাকাউন্টের ঝুঁকি সহনশীলতার মতো কারণগুলির ভিত্তিতে, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য প্রতিটি পজিশনের জন্য তহবিলের অনুপাতকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন।
  3. অভিযোজিত লাভ এবং স্টপ-লসঃ বাজারের পরিবর্তনের সাথে আরও ভালভাবে মানিয়ে নিতে বাজারের অস্থিরতার পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে লাভ এবং স্টপ-লসের শতাংশগুলি গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন।

সংক্ষিপ্তসার

ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে অবস্থানের আকার সামঞ্জস্য এবং পরামিতি সেট করে, এই কৌশলটি মূল্য রিবাউন্ডের সময় বৃহত্তর মুনাফা সন্ধানের সময় ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের লক্ষ্য রাখে। তবে, কৌশলটির পারফরম্যান্স মূলত পরামিতি সেটিং এবং বাজারের অবস্থার উপর নির্ভর করে এবং ঝুঁকি এখনও বিদ্যমান। আরও সূচক প্রবর্তন করে, অর্থ ব্যবস্থাপনা অনুকূল করে এবং অভিযোজিত লাভ এবং স্টপ-লস ব্যবহার করে কৌশলটির পারফরম্যান্স আরও উন্নত করা যেতে পারে।

/*backtest
start: 2024-04-04 00:00:00
end: 2024-04-11 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © AHMEDABDELAZIZZIZO

//@version=5

strategy("Qfl Dca strategy", overlay=true)

// Parameters
swing = input(3 , title = "Swing Points")
mediandropmult = input.float(1.1, "Median drop Mult", step=0.1 , tooltip = "The script Calculate The Median Drop for all last Bases That Was cracked you can Increase or decrease it")
floatinglossvalue = input(-5 , "Floating Loss" , tooltip = "Position Floating Loss to start firs DCA order")
num_orders = input(5 , "Number of all orders" , tooltip = " The number of orders is including the base order and the DCA orders the script will alculate every order qty based on the orders number So that the position size doubles with every order")
length = input(20, title="Length of relative volume" ,tooltip =  " the length of relative volume indicator")
mult = input(2.0, title="Volume Multiplier" , tooltip = "you can adjust the relative volume multiplier to find best parameter")
tpmult = input.float(1, step=0.1 ,title = "Take Profit Multiplier" ,tooltip =  " By default, the script is set to take profits based on the same median drop percent you can adjust it as you like")



// Pivot Calculation
p = ta.pivotlow(low, swing, swing)
v = ta.valuewhen(p, low[swing], 0)

// Variables
var float[] lows = array.new_float()
var float chn = na

// Calculate drops
if v < v[1]
    chn := (v[1] - v) / v[1] * 100
    if array.size(lows) < 4000
        array.push(lows, chn)
    else
        array.shift(lows)
        array.push(lows, chn)

mediandrop = array.avg(lows)
maxdrop = array.max(lows)
mindrop = array.min(lows)

// Table display
textcolor = color.white
// tabl = table.new(position=position.top_right, columns=4, rows=4)
// table.cell(table_id=tabl, column=1, row=1, text="Avg Drop %", width=15, text_color=textcolor)
// table.cell(table_id=tabl, column=2, row=1, text="Min Drop %", width=15, text_color=textcolor)
// table.cell(table_id=tabl, column=3, row=1, text="Max Drop %", width=15, text_color=textcolor)
// table.cell(table_id=tabl, column=1, row=2, text=str.tostring(mediandrop), width=10, text_color=textcolor)
// table.cell(table_id=tabl, column=2, row=2, text=str.tostring(mindrop), width=10, text_color=textcolor)
// table.cell(table_id=tabl, column=3, row=2, text=str.tostring(maxdrop), width=10, text_color=textcolor)

// Plot support
t = fixnan(ta.pivotlow(low, swing, swing))
plot(t, color=ta.change(t) ? na : #03f590b6, linewidth=3, offset=-(swing), title="Support")

// Calculate relative volume
avgVolume = ta.sma(volume, length)
relVolume = volume / avgVolume

// Base Activation
var bool baseisactive = na
if not na(p)
    baseisactive := true

// Buy Signal Calculation
buyprice = v * (1 - (mediandrop / 100) * mediandropmult)
signal = close <= buyprice and relVolume > mult and baseisactive

// Take Profit Calculation
tpsl = (mediandrop / 100)
tp = (strategy.position_avg_price * (1 + (tpsl * tpmult)))

// Position Sizing
capital_per_order(num_orders, equity) =>
    equity / math.pow(2, (num_orders - 1))

equity_per_order = capital_per_order(num_orders, strategy.equity)

qty_per_order(equity_per_order, order_number) =>
    equity_per_order * order_number / close

// Calculate floating loss
floatingLoss = ((close - strategy.position_avg_price) / strategy.position_avg_price) * 100

// Strategy Entries
if signal and strategy.opentrades == 0
    strategy.entry("Buy", strategy.long, qty=qty_per_order(equity_per_order, 1))
    baseisactive := false

for i = 1 to num_orders -1
    if signal and strategy.opentrades == i and floatingLoss <= floatinglossvalue
        strategy.entry("Buy", strategy.long, qty=qty_per_order(equity_per_order, i), comment="DCA Order" + str.tostring(i))
        baseisactive := false

// Strategy Exit
strategy.exit("exit", "Buy", limit=tp)

// Plot
plot(strategy.position_avg_price, color=color.rgb(238, 255, 0), style=plot.style_linebr, linewidth=2)
সম্পর্কিত
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত