রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. স্টোকাস্টিক অস্কিলেটর ভিত্তিক ভোল্টেবিলিটি রেঞ্জ ট্রেডিং কৌশল

স্টোকাস্টিক অস্কিলেটর ভিত্তিক ভোল্টেবিলিটি রেঞ্জ ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-06-17 14:52:10
ট্যাগঃএটিআর

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি স্টোকাস্টিক দোলক ব্যবহার করে ওভারকোপড এবং ওভারসোল্ড মার্কেট শর্তাদি সনাক্ত করতে, একটি অস্থির ট্রেডিং ব্যাপ্তির মধ্যে দামের ওঠানামা থেকে মূলধন অর্জনের জন্য পূর্বনির্ধারিত ঝুঁকি এবং পুরষ্কার পরামিতি সহ ট্রেডগুলি ট্রিগার করে। এই কৌশলটির মূল ধারণাটি হ'ল ট্রেডিং ব্যাপ্তির নিম্ন প্রান্তে কেনা এবং উচ্চ প্রান্তে বিক্রি করা, ঝুঁকি কঠোরভাবে নিয়ন্ত্রণ করার সময়।

কৌশলগত যুক্তি

  1. যখন স্টোকাস্টিক দোলক অতিরিক্ত বিক্রয়ের স্তরের নিচে অতিক্রম করে (২০), তখন কৌশলটি একটি দীর্ঘ অবস্থানে প্রবেশ করে; যখন এটি অতিরিক্ত ক্রয়ের স্তরের (৮০) উপরে অতিক্রম করে, তখন কৌশলটি একটি শর্ট অবস্থানে প্রবেশ করে।
  2. স্টপ লস এবং টেক প্রফিট লেভেল গড় সত্যিকারের পরিসরের (এটিআর) ২ গুণের উপর ভিত্তি করে নির্ধারিত হয় এবং প্রতিটি ট্রেড অ্যাকাউন্টের মূলধনের ১% ঝুঁকিপূর্ণ।
  3. ওভারট্রেডিং রোধ করার জন্য, কৌশলটি প্রতিটি ব্যবসায়ের মধ্যে সর্বনিম্ন 20 বার প্রয়োগ করে, একটি শীতল সময়কালের অনুমতি দেয় এবং whipsaws এড়ায়।

কৌশলগত সুবিধা

  1. কৌশলটি একটি অস্থির ট্রেডিং পরিসরের মধ্যে মূল্যের ওঠানামা ক্যাপচার করতে পারে, সম্ভাব্য মুনাফা অর্জনের জন্য নিম্ন পয়েন্টে কিনতে এবং উচ্চ পয়েন্টে বিক্রি করতে পারে।
  2. এটি ATR-ভিত্তিক স্টপ-লস এবং লাভের মাত্রা এবং প্রতি ট্রেডের জন্য একটি নির্দিষ্ট 1% ঝুঁকি সহ কঠোর ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ব্যবস্থা ব্যবহার করে, যা ড্রডাউন এবং একক ট্রেড ক্ষতি নিয়ন্ত্রণে সহায়তা করে।
  3. ট্রেডের মধ্যে সর্বনিম্ন ব্যবধান (২০ বার) নির্ধারণ করে, কৌশলটি ঘন ঘন ট্রেডিং এবং বাজারের গোলমাল দ্বারা প্রতারিত হওয়া এড়ায়।
  4. কৌশল যুক্তি স্পষ্ট, সহজেই বোঝা যায় এবং বাস্তবায়ন করা যায়, যা এটিকে বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে প্রয়োগের জন্য উপযুক্ত করে তোলে।

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. কৌশলটির সাফল্য মূলত ট্রেডিং রেঞ্জের সঠিক সনাক্তকরণের উপর নির্ভর করে; যদি রেঞ্জটি ভুলভাবে সনাক্ত করা হয় তবে এটি হারাতে পারে।
  2. যদি বাজারটি ট্রেডিং রেঞ্জের বাইরে চলে যায় এবং একটি প্রবণতা গঠন করে, তবে কৌশলটি প্রবণতা অনুসরণকারী সুযোগগুলি মিস করতে পারে।
  3. যদিও ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার ব্যবস্থা রয়েছে, তবে চরম বাজারের পরিস্থিতিতে কৌশলটি এখনও প্রত্যাশার চেয়ে বেশি ক্ষতির সম্মুখীন হতে পারে।
  4. বিভিন্ন বাজারের অবস্থার জন্য কৌশলগত পরামিতিগুলি (উদাহরণস্বরূপ, অত্যধিক ক্রয় / অত্যধিক বিক্রয় স্তর, ATR গুণক) অপ্টিমাইজ করা দরকার; অনুপযুক্ত পরামিতিগুলি দুর্বল পারফরম্যান্সের দিকে পরিচালিত করতে পারে।

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. ট্রেডিং সিগন্যাল নিশ্চিত করতে এবং সিগন্যালের নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করতে অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচক (যেমন, এমএসিডি, আরএসআই) একত্রিত করার কথা বিবেচনা করুন।
  2. ডায়নামিক স্টপ-লস এবং লাভ নেওয়ার প্রক্রিয়া প্রবর্তন করুন, যেমন স্টপ-লস স্তরকে সামঞ্জস্য করা যখন দাম অনুকূল দিকে চলে যায়, সম্ভাব্য উচ্চতর রিটার্ন অর্জনের জন্য।
  3. ট্রেডিং রেঞ্জ সনাক্তকরণের জন্য, নির্ভুলতা উন্নত করার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের মতো আরও উন্নত কৌশল ব্যবহার করে অন্বেষণ করুন।
  4. ট্রেন্ডিং মার্কেটে, ট্রেন্ডের বিরুদ্ধে ট্রেডিং এড়ানোর জন্য একটি ট্রেন্ড ফিল্টার চালু করার কথা বিবেচনা করুন।

সংক্ষিপ্তসার

স্টোকাস্টিক দোলকের উপর ভিত্তি করে অস্থিরতা পরিসীমা ট্রেডিং কৌশল একটি পূর্বনির্ধারিত ট্রেডিং পরিসরের মধ্যে দোলকের অতিরিক্ত ক্রয় এবং অতিরিক্ত বিক্রয় সংকেতগুলি মূলধন করার চেষ্টা করে। কৌশলটি কঠোর ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা এবং বাণিজ্য ব্যবধানের মাধ্যমে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে। যদিও কৌশলটির কিছু সুবিধা রয়েছে, তবে এর সাফল্য মূলত ট্রেডিং পরিসরের সঠিক সনাক্তকরণের উপর নির্ভর করে। ভবিষ্যতের অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশগুলিতে অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচকগুলির সংমিশ্রণ, গতিশীল স্টপ-লস এবং লাভের মাত্রা প্রবর্তন, আরও উন্নত পরিসীমা সনাক্তকরণ কৌশল ব্যবহার এবং একটি প্রবণতা ফিল্টার যুক্ত করা অন্তর্ভুক্ত। অনুশীলনে কৌশলটি প্রয়োগ করার সময়, ব্যক্তিগত পছন্দ এবং ঝুঁকি সহনশীলতার ভিত্তিতে পরামিতি এবং ঝুঁকি পরিচালনার নিয়মগুলি সামঞ্জস্য করতে ভুলবেন না।

/*backtest
start: 2023-06-11 00:00:00
end: 2024-06-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Range Trading with Stochastic", overlay=true)

// Input Parameters
overboughtLevel = input.int(80, title="Overbought Level", minval=1, maxval=100)
oversoldLevel = input.int(20, title="Oversold Level", minval=1, maxval=100)
stochLength = input.int(14, title="Stochastic Length", minval=1)
riskPerTrade = input.float(0.01, title="Risk per Trade (%)", minval=0.01, maxval=100, step=0.01)
barsBetweenTrades = input.int(20, title="Bars Between Trades", minval=1)

// Calculate Stochastic Oscillator
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, stochLength), 3)
d = ta.sma(k, 3)

// Variables to Track Time Since Last Trade
var lastTradeBar = 0
barsSinceLastTrade = bar_index - lastTradeBar

// Risk Management
atr = ta.atr(14)
stopLoss = 2 * atr
takeProfit = 2 * atr
riskAmount = strategy.equity * riskPerTrade / 100
positionSize = 1

// Entry Conditions
longCondition = k < oversoldLevel and strategy.position_size == 0 and barsSinceLastTrade >= barsBetweenTrades
shortCondition = k > overboughtLevel and strategy.position_size == 0 and barsSinceLastTrade >= barsBetweenTrades

// Entry/Exit Orders
if longCondition
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=positionSize)
    strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=close - stopLoss, limit=close + takeProfit)
    lastTradeBar := bar_index // Update last trade bar
if shortCondition
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=positionSize)
    strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=close + stopLoss, limit=close - takeProfit)
    lastTradeBar := bar_index // Update last trade bar

// Plot Stochastic
plot(k, color=color.blue, title="%K")
plot(d, color=color.orange, title="%D")
hline(overboughtLevel, color=color.red, title="Overbought")
hline(oversoldLevel, color=color.green, title="Oversold")
সম্পর্কিত
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত