রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. গড় বিপরীতমুখী কৌশল

গড় বিপরীতমুখী কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-06-17 14:57:59
ট্যাগঃএসএমএডিইভিএমএ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি গড় বিপরীতমুখী নীতির উপর ভিত্তি করে, ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য চলমান গড় থেকে দামের বিচ্যুতি ব্যবহার করে। যখন দাম উপরের ব্যান্ডের উপরে বিচ্যুত হয় তখন এটি শর্ট হয় এবং যখন এটি নীচের ব্যান্ডের নীচে বিচ্যুত হয় তখন দীর্ঘ হয়। যখন দাম চলমান গড়ের দিকে ফিরে আসে তখন অবস্থানটি বন্ধ হয়। এই কৌশলটির মূল অনুমানটি হ'ল দাম সর্বদা গড় স্তরে ফিরে আসবে।

কৌশলগত নীতি

  1. একটি নির্দিষ্ট সময়ের সহজ চলমান গড় (এসএমএ) (ডিফল্ট 20) গড় মূল্য স্তর হিসাবে গণনা করুন।
  2. দামের স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন (ডিইভি) গণনা করুন এবং এটি উপরের এবং নীচের ব্যান্ডগুলি তৈরি করতে ব্যবহার করুন। উপরের ব্যান্ডটি এসএমএ প্লাস স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশনটির গুণক (ডিফল্ট 1.5) এবং নিম্ন ব্যান্ডটি এসএমএ বিয়োগ স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশনটির গুণক।
  3. যখন দাম উপরের ব্যান্ডের উপরে ভেঙে যায় তখন শর্ট করুন, এবং যখন এটি নীচের ব্যান্ডের নীচে ভেঙে যায় তখন লম্বা যান।
  4. যখন দাম এসএমএ-র নিচে চলে যায় তখন লং পজিশন বন্ধ করুন এবং যখন দাম এসএমএ-র উপরে চলে যায় তখন শর্ট পজিশন বন্ধ করুন।
  5. চার্টে চলমান গড়, উপরের ব্যান্ড, নীচের ব্যান্ড এবং কিনুন/বিক্রয় সংকেত চিহ্নিত করুন।

সুবিধা বিশ্লেষণ

  1. গড় রিভার্সন কৌশলটি পরিসংখ্যানগত নীতির উপর ভিত্তি করে যে দামগুলি সর্বদা গড়ের দিকে ফিরে আসে, যার দীর্ঘমেয়াদে লাভজনকতার একটি নির্দিষ্ট সম্ভাবনা রয়েছে।
  2. উপরের এবং নীচের ব্যান্ডগুলির সেটিং স্পষ্ট প্রবেশ এবং প্রস্থান পয়েন্ট সরবরাহ করে, যা বাস্তবায়ন এবং পরিচালনার জন্য সুবিধাজনক।
  3. কৌশলগত যুক্তি সহজ এবং স্পষ্ট, সহজেই বোঝা যায় এবং বাস্তবায়ন করা যায়।
  4. এটি এমন যন্ত্রপাতি এবং সময়সীমার জন্য উপযুক্ত যা সুস্পষ্ট গড় বিপরীত বৈশিষ্ট্য প্রদর্শন করে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

  1. যখন বাজারের প্রবণতা পরিবর্তিত হয়, তখন দামগুলি দীর্ঘ সময়ের জন্য পুনরুদ্ধার না করেই গড় থেকে বিচ্যুত হতে পারে, যার ফলে কৌশলটি ব্যর্থ হয়।
  2. স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন মাল্টিপ্লাসের ভুল সেটিং খুব বেশি বা খুব কম ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সির দিকে পরিচালিত করতে পারে, যা রিটার্নকে প্রভাবিত করে।
  3. চরম বাজারের পরিস্থিতিতে, দামের ওঠানামা মারাত্মক হতে পারে, এবং উপরের এবং নীচের ব্যান্ডগুলি তাদের কার্যকারিতা হারাতে পারে।
  4. যদি যন্ত্র বা সময়সীমার গড় বিপরীতমুখী বৈশিষ্ট্য না থাকে, তবে কৌশলটি লাভজনক নাও হতে পারে।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. সর্বোত্তম পরামিতি খুঁজে পেতে এসএমএ সময়কাল এবং স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন মাল্টিপল উপর অপ্টিমাইজেশান পরীক্ষা সম্পাদন করুন।
  2. প্রবণতা স্পষ্ট হলে বিপরীত প্রবণতা ট্রেডিং এড়াতে প্রবণতা মূল্যায়ন সূচক প্রবর্তন করুন।
  3. ডায়নামিক ব্যান্ড গঠনের জন্য স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন ছাড়াও ATR এর মতো অস্থিরতা সূচক যুক্ত করুন।
  4. ব্যাকটেস্টিং এর সত্যতা নিয়ন্ত্রণের জন্য স্লিপ এবং কমিশন মত ট্রেডিং খরচ বিবেচনা করুন।
  5. ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ মডিউল যোগ করুন, যেমন স্টপ লস, লাভ গ্রহণ এবং অবস্থান পরিচালনা।

সংক্ষিপ্তসার

গড় বিপরীতমুখী কৌশল হল পরিসংখ্যানগত নীতিগুলির উপর ভিত্তি করে একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল, যা গড় মূল্যের চারপাশে উপরের এবং নীচের ব্যান্ডগুলি নির্মাণ করে ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নেয়। কৌশলটির সহজ যুক্তি এবং পরিষ্কার সম্পাদন রয়েছে, তবে যন্ত্রগুলির নির্বাচন এবং পরামিতিগুলির অনুকূলিতকরণের দিকে মনোযোগ দেওয়া উচিত। ব্যবহারিক প্রয়োগে, কৌশলটির দৃust়তা এবং লাভজনকতা উন্নত করতে প্রবণতা, ট্রেডিং ব্যয় এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের মতো কারণগুলিও বিবেচনা করা দরকার। সাধারণভাবে, গড় বিপরীতমুখী কৌশলটি পরিমাণগত ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে একটি সাধারণ এবং গভীর অধ্যয়নের যোগ্য।

/*backtest
start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Mean Regression Strategy", overlay=true)

// Define the lookback period for the moving average
length = input.int(20, title="Moving Average Length")
mult = input.float(1.5, title="Standard Deviation Multiplier")

// Calculate the moving average and standard deviation
ma = ta.sma(close, length)
dev = mult * ta.stdev(close, length)

// Calculate upper and lower bands
upper_band = ma + dev
lower_band = ma - dev

// Plot the moving average and bands
plot(ma, color=color.blue, linewidth=2, title="Moving Average")
plot(upper_band, color=color.red, linewidth=2, title="Upper Band")
plot(lower_band, color=color.green, linewidth=2, title="Lower Band")

// Entry conditions
long_condition = ta.crossover(close, lower_band)
short_condition = ta.crossunder(close, upper_band)

// Exit conditions
exit_long_condition = ta.crossunder(close, ma)
exit_short_condition = ta.crossover(close, ma)

// Strategy orders
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

if (exit_long_condition)
    strategy.close("Long")
if (exit_short_condition)
    strategy.close("Short")

// Plot signals on the chart
plotshape(series=long_condition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, title="Buy Signal")
plotshape(series=short_condition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="Sell Signal")
সম্পর্কিত
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত