রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

ধারাবাহিকভাবে তিনটি হ্রাসমুখী মোমবাতি এবং চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে গতিশীল লাভ এবং স্টপ লস ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-05-09 16:42:35
ট্যাগঃএসএমএইএমএ

সারসংক্ষেপ

এই ট্রেডিং কৌশলটি পরপর তিনটি হ্রাসমুখী মোমবাতি এবং ট্রেডিং সংকেত নির্ধারণের জন্য একটি চলমান গড় সিস্টেমের নিদর্শনের উপর ভিত্তি করে। যখন মূল্য 200 দিনের চলমান গড়ের উপরে থাকে এবং পরপর তিনটি হ্রাসমুখী মোমবাতি থাকে, তখন এটি একটি দীর্ঘ অবস্থান খোলে। কৌশলটি গতিশীল লাভ এবং স্টপ লস স্তরের মাধ্যমে ট্রেডিং ঝুঁকি পরিচালনা করে, যা স্বল্পমেয়াদী চলমান গড়ের অবস্থান এবং দামের শতাংশ পরিবর্তনের দ্বারা নির্ধারিত হয়। কৌশলটি কেবল নির্দিষ্ট সময়সীমার মধ্যে বাণিজ্য করে।

কৌশল নীতি

ধারাবাহিক bearish মোমবাতি সংখ্যা গণনা করুন। যখন একটি নির্দিষ্ট সংখ্যা (ডিফল্ট হল 3) ধারাবাহিক bearish মোমবাতি প্রদর্শিত হয়, এটি একটি দীর্ঘ সংকেত বলে মনে করা হয়।
ট্রেডের প্রবণতা এবং সময় নির্ধারণে সহায়তা করার জন্য দুটি চলমান গড় ব্যবহার করুন, 10 দিনের এবং 200 দিনের চলমান গড়ের ডিফল্ট সেটিংস সহ। কেবলমাত্র যখন দাম 200 দিনের চলমান গড়ের উপরে থাকে তখনই দীর্ঘ যেতে বিবেচনা করুন।
গতিশীল লাভ এবং স্টপ লস স্তর সেট করুন। লাভের স্তরটি প্রবেশ মূল্যের উপরে একটি নির্দিষ্ট শতাংশ (ডিফল্ট 1.5%) এবং স্টপ লস স্তরটি প্রবেশ মূল্যের নীচে একটি নির্দিষ্ট শতাংশ (ডিফল্ট 1%) ।
একটি পজিশন বন্ধ করার আরেকটি শর্ত হল যখন 10 দিনের চলমান গড়ের তুলনায় মূল্য অবস্থান পরিবর্তন হয়। যদি একটি দীর্ঘ অবস্থান রাখা হয় এবং দাম চলমান গড়ের উপরে থেকে তার নীচে পড়ে, পজিশনটি বন্ধ হয়।
কৌশলটি শুধুমাত্র একটি নির্দিষ্ট সময়সীমার মধ্যে চলে, যা শুরু এবং শেষ তারিখ দ্বারা নির্ধারিত হয়।

কৌশলগত সুবিধা

দামের প্যাটার্ন এবং একটি চলমান গড় সিস্টেমকে একত্রিত করে, এটি প্রবণতার সুযোগগুলি তুলনামূলকভাবে ভালভাবে ক্যাপচার করতে পারে।
গতিশীল লাভ এবং স্টপ লস স্তরের মাধ্যমে, ঝুঁকি এবং পুরষ্কার নমনীয়ভাবে নিয়ন্ত্রিত হতে পারে। মূল্য বৃদ্ধি হিসাবে লাভের স্তর বৃদ্ধি পায়, মুনাফা চলতে দেয়, যখন স্টপ লস স্তর সর্বাধিক ক্ষতি সীমাবদ্ধ করে।
স্বল্পমেয়াদী চলমান গড়ের অবস্থানের পরিবর্তনগুলিকে অবস্থান বন্ধ করার সংকেত হিসাবে ব্যবহার করে হঠাৎ মূল্য বিপরীতের দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে।
ট্রেডিংয়ের সময়সীমা নির্দিষ্ট করা হলে বাজারের বন্ধ বা ছুটির মতো বিশেষ সময়ে ট্রেডিং এড়ানো যায়, যা ঝুঁকি হ্রাস করে।

কৌশলগত ঝুঁকি

ধারাবাহিক হ্রাসমুখী মোমবাতিগুলির প্যাটার্ন সম্পূর্ণরূপে প্রবণতা বিপরীতকরণ নির্ধারণ করতে পারে না, এবং এমন পরিস্থিতি থাকতে পারে যেখানে ধারাবাহিক হ্রাসমুখী মোমবাতিগুলির পরেও দাম বাড়তে থাকে, যার ফলে কৌশলটি ব্যর্থ হয়।
স্থির শতাংশ লাভ এবং স্টপ লস স্তরগুলি নাটকীয় বাজারের ওঠানামা সাড়া দিতে সক্ষম নাও হতে পারে। যখন প্রবণতা খুব শক্তিশালী হয়, তখন লাভের স্তরটি খুব কম সেট করা যেতে পারে, যা অকাল প্রস্থান হতে পারে; যখন অস্থিরতা বৃদ্ধি পায়, স্টপ লস স্তরটি খুব কাছাকাছি হতে পারে, যা ঘন ঘন স্টপগুলির দিকে পরিচালিত করে।
স্বল্পমেয়াদী চলমান গড়ের অবস্থান বিচার করতে বিলম্ব হতে পারে, বিশেষ করে যখন দাম দ্রুত পরিবর্তিত হয়, এবং সেরা বন্ধের সুযোগটি মিস করা হতে পারে।
এই কৌশলটিতে পজিশন ম্যানেজমেন্ট এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের ব্যবস্থা নেই। এন্ট্রি পয়েন্ট এবং পজিশনের আকার স্থির, যা একক লেনদেনে অত্যধিক ঝুঁকিতে পরিণত হতে পারে।

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

সিগন্যালের নির্ভরযোগ্যতা বাড়ানোর জন্য আরও প্রযুক্তিগত সূচক যেমন এমএসিডি এবং আরএসআই এর মতো বিচারকে সহায়তা করার জন্য প্রবর্তিত হতে পারে।
লাভ এবং স্টপ লস স্তরের গণনার পদ্ধতিটি অপ্টিমাইজ করুন, যেমন গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করার জন্য ATR বা অস্থিরতা ব্যবহার করা বা সমর্থন এবং প্রতিরোধের স্তরগুলি একত্রিত করে সেট করা।
বন্ধের সংকেতগুলির জন্য, মিথ্যা সংকেতগুলি এড়ানোর জন্য, ট্রেডিং ভলিউমের পরিবর্তন, দীর্ঘ-স্বল্প অবস্থানের অনুপাত ইত্যাদির মতো আরও নিশ্চিতকরণ শর্ত ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করুন।
পজিশন ম্যানেজমেন্ট এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা চালু করা, যেমন অ্যাকাউন্টের ভারসাম্য এবং ঝুঁকি স্তরের উপর নির্ভর করে প্রতিটি লেনদেনের পজিশনের আকার সামঞ্জস্য করা এবং সামগ্রিক ঝুঁকি সীমাবদ্ধতা নির্ধারণ করা।
প্যারামিটার সেটিংসের জন্য, যেমন ধারাবাহিক bearish মোমবাতি সংখ্যা এবং চলমান গড় সময়ের জন্য, সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে পেতে অপ্টিমাইজেশন পরীক্ষা করা যেতে পারে।

সংক্ষিপ্তসার

এই ট্রেডিং কৌশলটি ধারাবাহিক নেতিবাচক মোমবাতি এবং একটি চলমান গড় সিস্টেমের মাধ্যমে ট্রেডিংয়ের সুযোগগুলি নির্ধারণ করে, গতিশীল লাভ এবং স্টপ লস স্তর এবং স্বল্পমেয়াদী চলমান গড়ের অবস্থানের পরিবর্তনগুলির মাধ্যমে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে। কৌশলটির একটি স্পষ্ট যুক্তি রয়েছে এবং মধ্যম থেকে দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা ক্যাপচার করার লক্ষ্যে ব্যবসায়ীদের জন্য উপযুক্ত। তবে, কৌশলটির কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে, যেমন সংকেতগুলির নির্ভরযোগ্যতা, লাভ এবং স্টপ লস স্তর সেট করা এবং অবস্থান পরিচালনা, যা এখনও অপ্টিমাইজেশনের সুযোগ রয়েছে। ব্যবহারিক প্রয়োগে, বাজারের বৈশিষ্ট্য এবং ব্যক্তিগত ঝুঁকি পছন্দ অনুযায়ী কৌশলটিতে যথাযথ সমন্বয় এবং উন্নতি করা প্রয়োজন এবং ঝুঁকিগুলি কঠোরভাবে নিয়ন্ত্রণ করা প্রয়োজন।

/*backtest
start: 2023-05-09 00:00:00
end: 2024-05-08 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Estrategia de Trading", overlay=true)

// Definir el número de cierres de velas decrecientes consecutivas
var int cierres_decrecientes_consecutivos = 0
num_cierres_decrecientes = input.int(3, title="Número de cierres decrecientes", minval=1)

// Definir el porcentaje de cambio para cerrar la operación
porcentaje_cierre_arriba = input.float(1.5, title="Porcentaje de cierre arriba (%)", step=0.1)
porcentaje_cierre_abajo = input.float(1.0, title="Porcentaje de cierre abajo (%)", step=0.1)

// Definir las medias móviles para el cierre de la operación
periodos_media_movil_cierre = input.int(10, title="Períodos de la media móvil para cierre")
periodos_media_movil_200 = input.int(200, title="Períodos de la media móvil de 200")

// Definir el rango de fechas para la simulación
start_date = timestamp(2024, 1, 1, 0, 0)
end_date = timestamp(2024, 12, 31, 23, 59)

// Calcular la media móvil para el cierre de la operación
sma_cierre = ta.sma(close, periodos_media_movil_cierre)
sma_200 = ta.sma(close, periodos_media_movil_200)

// Calcular si el precio está por encima o por debajo de la media móvil para el cierre de la operación
precio_por_encima_sma_cierre = close > sma_cierre
precio_por_debajo_sma_cierre = close < sma_cierre

// Calcular si se han producido num_cierres_decrecientes consecutivos
if (ta.change(close) < 0)
    cierres_decrecientes_consecutivos := cierres_decrecientes_consecutivos + 1
else
    cierres_decrecientes_consecutivos := 0

es_cierres_consecutivos = cierres_decrecientes_consecutivos >= num_cierres_decrecientes

// Definir condiciones de entrada y salida de la estrategia dentro del rango de fechas y con el precio por encima de la SMA de 200
condicion_entrada = es_cierres_consecutivos and close > sma_200
condicion_cierre_sma = (precio_por_encima_sma_cierre[1] and not precio_por_encima_sma_cierre) or (not precio_por_encima_sma_cierre[1] and precio_por_encima_sma_cierre)

// Calcular precios de salida basados en porcentajes
precio_salida_arriba = strategy.position_avg_price * (1 + porcentaje_cierre_arriba / 100)
precio_salida_abajo = strategy.position_avg_price * (1 - porcentaje_cierre_abajo / 100)

// Ejecutar operación en largo dentro del rango de fechas y con el precio por encima de la SMA de 200
if (condicion_entrada and strategy.opentrades == 0)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Cerrar operación en largo si se cumple la condición de salida por cambio en el cruce de la media móvil dentro del rango de fechas
if (strategy.position_size > 0 and condicion_cierre_sma)
    strategy.close("Long")

// Cerrar operación en largo si el precio alcanza el porcentaje de cierre arriba o abajo dentro del rango de fechas
strategy.exit("Stop Loss", "Long", limit=precio_salida_arriba, stop=precio_salida_abajo)

// Plot para visualizar la media móvil para el cierre de la operación
plot(sma_cierre, color=color.red)

// Plot para visualizar la SMA de 200
plot(sma_200, color=color.blue)

সম্পর্কিত

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত