রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

অভিযোজিত চলমান গড় ক্রসওভার কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-07-29 17:29:52
ট্যাগঃএমএইএমএএসএমএএসএমএমএআরএমএডব্লিউএমএভিডব্লিউএমএ

সারসংক্ষেপ

অভিযোজিত চলমান গড় ক্রসওভার কৌশল একটি নমনীয় প্রবণতা অনুসরণকারী ট্রেডিং সিস্টেম যা মূল্য এবং একটি নির্বাচিত ধরণের চলমান গড়ের মধ্যে ক্রসওভারকে কাজে লাগিয়ে ট্রেডিংয়ের সুযোগগুলি চিহ্নিত করে। এই কৌশলটি ব্যবসায়ীদের বিভিন্ন ধরণের চলমান গড়ের মধ্যে থেকে বেছে নিতে দেয়, যার মধ্যে রয়েছে সহজ চলমান গড় (এসএমএ), এক্সপোনেনশিয়াল চলমান গড় (ইএমএ), মসৃণ চলমান গড় (এসএমএমএ / আরএমএ), ওজনযুক্ত চলমান গড় (ডাব্লুএমএ) এবং ভলিউম ওজনযুক্ত চলমান গড় (ভিডাব্লুএমএ) । চলমান গড়ের ধরণ এবং সময়কালকে সামঞ্জস্য করে ব্যবসায়ীরা বিভিন্ন বাজারের শর্ত এবং ট্রেডিং স্টাইলের জন্য এর কার্যকারিতা কৌশলটি অনুকূল করতে পারে।

এই কৌশলটির মূল বিষয় হ'ল মূল্য এবং নির্বাচিত চলমান গড়ের মধ্যে ক্রসওভার সনাক্ত করা। যখন দাম চলমান গড়ের উপরে অতিক্রম করে, কৌশলটি একটি ক্রয় সংকেত উত্পন্ন করে; যখন দাম চলমান গড়ের নীচে অতিক্রম করে, এটি একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন করে। এই সহজ তবে কার্যকর পদ্ধতিটি কৌশলটিকে স্পষ্ট প্রবেশ এবং প্রস্থান পয়েন্ট সরবরাহ করার সময় বাজারের প্রবণতা ক্যাপচার করতে দেয়।

কৌশলটিতে একটি ব্যাকটেস্টিং তারিখের পরিসীমা বৈশিষ্ট্যও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা ব্যবহারকারীদের নির্দিষ্ট historicalতিহাসিক সময়ের মধ্যে কৌশলটির কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে সক্ষম করে। কৌশল অপ্টিমাইজেশন এবং বৈধকরণের জন্য এই কার্যকারিতাটি অমূল্য, ব্যবসায়ীদের বুঝতে সহায়তা করে যে কৌশলটি বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে কীভাবে সম্পাদন করে।

কৌশলগত নীতি

চলমান গড় গণনাঃ কৌশলটি প্রথমে ব্যবহারকারীর নির্বাচিত প্রকার এবং সময়ের উপর ভিত্তি করে চলমান গড় গণনা করে। সমর্থিত প্রকারগুলির মধ্যে এসএমএ, ইএমএ, এসএমএমএ ((আরএমএ), ডাব্লুএমএ এবং ভিডাব্লুএমএ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। প্রতিটি ধরণের নিজস্ব নির্দিষ্ট গণনার পদ্ধতি রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ, ইএমএ সাম্প্রতিক ডেটাতে আরও ওজন দেয়।
ক্রসওভার সনাক্তকরণঃ কৌশলটি ক্লোজিং মূল্য এবং চলমান গড়ের মধ্যে ক্রসওভার সনাক্ত করতে ta.crossover (() এবং ta.crossunder (() ফাংশন ব্যবহার করে। যখন ক্লোজিং মূল্য চলমান গড়ের উপরে ক্রস করে, তখন ta.crossover (() সত্যকে ফেরত দেয়, যা একটি ক্রয় সংকেত নির্দেশ করে; যখন ক্লোজিং মূল্য চলমান গড়ের নীচে ক্রস করে, তখন ta.crossunder (()) সত্যকে ফেরত দেয়, যা বিক্রয় সংকেত নির্দেশ করে।
পজিশন ম্যানেজমেন্ট: কৌশলটি বর্তমান ট্রেডিং স্থিতি ট্র্যাক করার জন্য position নামক একটি পরিবর্তনশীল ব্যবহার করে। যখন একটি ক্রয় সংকেত সনাক্ত করা হয়, অবস্থানটি 1 এ সেট করা হয়; যখন একটি বিক্রয় সংকেত সনাক্ত করা হয়, অবস্থানটি -1 এ সেট করা হয়।
লেনদেন বাস্তবায়নঃ পজিশন ভেরিয়েবলের মানের উপর ভিত্তি করে, কৌশলটি ক্রয় অপারেশনগুলি সম্পাদনের জন্য strategy.entry (() ফাংশন এবং বিক্রয় অপারেশনগুলি সম্পাদনের জন্য strategy.close (() ফাংশন ব্যবহার করে। এটি নিশ্চিত করে যে কৌশলটি কেবল উপযুক্ত সময়ে বাণিজ্য করে।
তারিখ পরিসীমা ফিল্টারিংঃ কৌশলটি তারিখের ব্যাপ্তি ফিল্টারিংকে তারিখের মাধ্যমে বাস্তবায়ন করে। ট্রেডিং সংকেতগুলি শুধুমাত্র নির্দিষ্ট তারিখের ব্যাপ্তির মধ্যে উত্পন্ন এবং কার্যকর করা হয়।
দৃশ্যায়নঃ কৌশলটি চার্টটিতে নির্বাচিত চলমান গড়কে প্লট ((() ফাংশন ব্যবহার করে প্লট করে। এটি ব্যবসায়ীদের একটি স্বজ্ঞাত চাক্ষুষ রেফারেন্স সরবরাহ করে, কৌশলটির অপারেশন বুঝতে সহায়তা করে।

কৌশলগত সুবিধা

নমনীয়তা: কৌশলটি এসএমএ, ইএমএ, এসএমএমএ ((আরএমএ), ডাব্লুএমএ এবং ভিডাব্লুএমএ সহ একাধিক চলমান গড় প্রকার সমর্থন করে। এই নমনীয়তা ব্যবসায়ীদের বিভিন্ন বাজারের পরিস্থিতি এবং ব্যক্তিগত পছন্দগুলির উপর ভিত্তি করে সবচেয়ে উপযুক্ত চলমান গড় প্রকার চয়ন করতে দেয়।
কাস্টমাইজযোগ্যতাঃ ব্যবহারকারীরা অবাধে চলমান গড় সময়কাল সামঞ্জস্য করতে পারেন, যা কৌশলটিকে বিভিন্ন ট্রেডিং স্টাইল এবং বাজার চক্রের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে সক্ষম করে। স্বল্পমেয়াদী ব্যবসায়ীরা স্বল্পমেয়াদী সময়কাল বেছে নিতে পারে, যখন দীর্ঘমেয়াদী বিনিয়োগকারীরা দীর্ঘমেয়াদী সময়কাল বেছে নিতে পারে।
প্রবণতা নিম্নরূপঃ সঞ্চালনশীল গড় ক্রসওভারগুলিকে সংকেত হিসাবে ব্যবহার করে, কৌশলটি কার্যকরভাবে বাজারের প্রবণতা ক্যাপচার করে। এটি ব্যবসায়ীদের প্রবণতার শুরুতে প্রবেশ করতে এবং প্রবণতা শেষ হলে প্রস্থান করতে দেয়।
স্পষ্ট সংকেত: কৌশলটি স্পষ্ট ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত সরবরাহ করে, স্বতন্ত্র বিচারের প্রয়োজন হ্রাস করে। এটি নবীন ব্যবসায়ীদের জন্য বিশেষভাবে সহায়ক কারণ এটি একটি উদ্দেশ্যমূলক ট্রেডিং কাঠামো সরবরাহ করে।
ব্যাকটেস্টিং ফাংশনঃ অন্তর্নির্মিত তারিখ পরিসীমা ফিল্টারিং বৈশিষ্ট্য ব্যবহারকারীদের নির্দিষ্ট ঐতিহাসিক সময়ের মধ্যে কৌশল ব্যাকটেস্ট করার অনুমতি দেয়। এটি কৌশল অপ্টিমাইজেশন এবং বৈধতা জন্য মূল্যবান, ব্যবসায়ীদের বিভিন্ন বাজারের অবস্থার অধীনে কৌশল এর কর্মক্ষমতা বুঝতে সাহায্য করে।
ভিজ্যুয়াল সাপোর্টঃ কৌশলটি চার্টে চলমান গড়কে প্লট করে, যা ব্যবসায়ীদের একটি স্বজ্ঞাত চাক্ষুষ রেফারেন্স প্রদান করে। এটি কৌশলটির অপারেশন বুঝতে সহায়তা করে এবং ম্যানুয়াল বিশ্লেষণে সহায়তা করতে পারে।
ঝুঁকি ব্যবস্থাপনাঃ ট্রেডের আকার নির্ধারণের জন্য strategy.percent_of_equity ব্যবহার করে, কৌশলটি ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার একটি ডিগ্রি বাস্তবায়ন করে। এটি নিশ্চিত করে যে প্রতিটি ট্রেড অ্যাকাউন্টের মূল্যের একটি নির্দিষ্ট শতাংশ ব্যবহার করে, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণে সহায়তা করে।

কৌশলগত ঝুঁকি

বিলম্বঃ একটি বিলম্বিত সূচক হিসাবে, চলমান গড়গুলি দ্রুত বাজারের পরিবর্তনগুলিকে সময়মতো ধরতে পারে না। এটি অত্যন্ত অস্থির বাজারে বিলম্বিত প্রবেশ এবং প্রস্থান সংকেতগুলির দিকে পরিচালিত করতে পারে, যা কৌশলটির কার্যকারিতা প্রভাবিত করে।

সমাধানঃ আরও সময়োপযোগী বাজার অন্তর্দৃষ্টি প্রদানের জন্য অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচক, যেমন গতি বা অস্থিরতার সূচকগুলি একত্রিত করার বিষয়টি বিবেচনা করুন।
বিভিন্ন বাজারে মিথ্যা সংকেতঃ পার্শ্ববর্তী বা ব্যাপ্তি বাজারে, মূল্য প্রায়শই চলমান গড় অতিক্রম করতে পারে, যা অসংখ্য মিথ্যা সংকেত এবং অপ্রয়োজনীয় ব্যবসায়ের দিকে পরিচালিত করে। এটি ট্রেডিং খরচ বৃদ্ধি করতে পারে এবং সামগ্রিক কৌশল রিটার্ন হ্রাস করতে পারে।

সমাধানঃ ভুয়া সংকেতগুলির প্রভাব হ্রাস করার জন্য ভলিউম নিশ্চিতকরণ বা দামের অস্থিরতার থ্রেশহোল্ডের মতো ফিল্টার প্রবর্তন করুন।
একক সূচকের উপর নির্ভরশীলতাঃ কৌশলটি মূলত চলমান গড় ক্রসওভারের উপর নির্ভর করে, বাজারে প্রভাব ফেলতে পারে এমন অন্যান্য কারণগুলি উপেক্ষা করে। এই একক নির্ভরতা নির্দিষ্ট বাজারের অবস্থার অধীনে দুর্বল পারফরম্যান্সের দিকে পরিচালিত করতে পারে।

সমাধানঃ বাজারের আরও ব্যাপক দৃষ্টিভঙ্গি প্রদানের জন্য অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচক বা মৌলিক বিশ্লেষণকে একীভূত করার বিষয়টি বিবেচনা করুন।
প্যারামিটার সংবেদনশীলতাঃ কৌশলটির পারফরম্যান্স নির্বাচিত চলমান গড়ের ধরন এবং সময়ের উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল। বিভিন্ন পরামিতি সেটিংগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন ফলাফলের দিকে পরিচালিত করতে পারে, যা অতিরিক্ত ফিটিংয়ের ঝুঁকি বাড়ায়।

সমাধানঃ বিভিন্ন বাজারের অবস্থার অধীনে ভাল পারফরম্যান্স করে এমন প্যারামিটার সেটিংসের সন্ধানের জন্য ব্যাপক প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন এবং স্থিতিশীলতা পরীক্ষা পরিচালনা করুন।
স্টপ-লস মেকানিজমের অভাবঃ বর্তমান কৌশলটিতে একটি স্পষ্ট স্টপ-লস প্রক্রিয়া নেই, যা বাজারের বিপর্যয়ের সময় বড় ক্ষতি হতে পারে।

সমাধানঃ সম্ভাব্য ক্ষতি সীমাবদ্ধ করার জন্য স্থির স্টপ লস, ট্রেলিং স্টপ লস বা অস্থিরতার ভিত্তিতে স্টপ লস এর মতো স্টপ লস কৌশল বাস্তবায়ন করুন।
ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সিঃ নির্বাচিত চলমান গড় সময়ের উপর নির্ভর করে, কৌশলটি খুব বেশি বা খুব কম ট্রেডিং সংকেত তৈরি করতে পারে। অত্যধিক ট্রেডিং ব্যয় বাড়িয়ে তুলতে পারে, যখন খুব কম ট্রেড সুযোগগুলি মিস করতে পারে।

সমাধানঃ লক্ষ্য বাজার এবং ট্রেডিং স্টাইলের জন্য উপযুক্ত চলমান গড় সময়কাল সাবধানে নির্বাচন করুন এবং ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি সীমাবদ্ধতা প্রবর্তন বিবেচনা করুন।
বাজারের পরিবর্তিত পরিস্থিতিঃ কৌশলটি নির্দিষ্ট বাজারের অবস্থার অধীনে ভাল কাজ করতে পারে কিন্তু অন্যদের অধীনে খারাপ। বাজারের পরিবেশে পরিবর্তন কৌশলটির সামগ্রিক কার্যকারিতা প্রভাবিত করতে পারে।

সমাধানঃ কৌশলটি নিয়মিত মূল্যায়ন করুন এবং সামঞ্জস্য করুন, বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে মানিয়ে নিতে অভিযোজিত পরামিতি বা মেশিন লার্নিং কৌশল ব্যবহার করার বিষয়টি বিবেচনা করুন।

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

মাল্টি-টাইমফ্রেম বিশ্লেষণঃ মাল্টি-টাইমফ্রেম বিশ্লেষণ প্রবর্তন করা আরও বিস্তৃত বাজার দৃষ্টিভঙ্গি সরবরাহ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, সামগ্রিক প্রবণতার দিক নির্ধারণের জন্য দীর্ঘ সময়ের ফ্রেমগুলিতে চলমান গড় ব্যবহার করুন, তারপরে স্বল্প সময়ের ফ্রেমগুলিতে নির্দিষ্ট এন্ট্রি পয়েন্টগুলি সন্ধান করুন। এটি মিথ্যা সংকেতগুলি হ্রাস করতে পারে এবং ব্যবসায়ের নির্ভুলতা উন্নত করতে পারে।

বাস্তবায়নঃ বিভিন্ন সময়সীমার তথ্য পেতে এবং এই তথ্যকে কৌশল যুক্তিতে অন্তর্ভুক্ত করতে সুরক্ষা ফাংশনটি ব্যবহার করুন।
ডায়নামিক প্যারামিটার সমন্বয়ঃ গতিশীল গড় সময়ের গতিশীল সমন্বয় করার জন্য একটি প্রক্রিয়া বাস্তবায়ন করুন, যা কৌশলকে বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে দেয়। উদাহরণস্বরূপ, বাজারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে চলমান গড় সময়ের সমন্বয় করুন, উচ্চ অস্থিরতার সময় স্বল্প সময় এবং কম অস্থিরতার সময় দীর্ঘ সময় ব্যবহার করুন।

বাস্তবায়নঃ চলমান গড় সময়ের গতিশীল হিসাব করতে অস্থিরতা সূচক (যেমন ATR) ব্যবহার করুন।
ভলিউম নিশ্চিতকরণঃ ভলিউম বিশ্লেষণের প্রবর্তন সংকেত নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ব্রেকআউটের বৈধতা নিশ্চিত করার জন্য যখন মূল্য চলমান গড়ের মধ্য দিয়ে ভেঙে যায় তখন গড়ের উপরে ভলিউম প্রয়োজন।

বাস্তবায়নঃ ভলিউমের একটি চলমান গড় গণনা করুন এবং এটি একটি অতিরিক্ত সংকেত নিশ্চিতকরণ শর্ত হিসাবে ব্যবহার করুন।
স্টপ লস এবং লাভের লক্ষ্যমাত্রাঃ কৌশলএর ঝুঁকি-প্রতিদান অনুপাত উন্নত করতে গতিশীল স্টপ-লস এবং মুনাফা লক্ষ্য ব্যবস্থা বাস্তবায়ন করুন। উদাহরণস্বরূপ, স্টপ-লস পয়েন্ট সেট করতে এবং বাজারের অস্থিরতার ভিত্তিতে মুনাফা লক্ষ্যগুলি সামঞ্জস্য করতে গড় সত্য পরিসীমা (এটিআর) ব্যবহার করুন।

বাস্তবায়নঃstrategy.exit() ফাংশনটি স্টপ লস এবং লাভের লক্ষ্য নির্ধারণ করে এবং এটিআর-এর উপর ভিত্তি করে এই মানগুলিকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করে।
প্রবণতা শক্তি ফিল্টারঃ প্রবণতা শক্তি সূচক, যেমন গড় দিকনির্দেশক সূচক (এডিএক্স) প্রবর্তন করুন, শক্তিশালী প্রবণতা বাজারে কৌশলটি আরও ভালভাবে সম্পাদন করতে সহায়তা করুন। কেবলমাত্র ট্রেডগুলি কার্যকর করুন যখন প্রবণতা যথেষ্ট শক্তিশালী হয় যাতে ব্যাপ্তি বাজারে মিথ্যা সংকেতগুলি হ্রাস পায়।

বাস্তবায়নঃ ADX সূচক গণনা করুন এবং এটিকে একটি অতিরিক্ত ট্রেডিং শর্ত হিসাবে ব্যবহার করুন।
মাল্টি-ইন্ডিকেটর ফিউশনঃ আরও বিস্তৃত বাজার বিশ্লেষণ প্রদানের জন্য অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচক, যেমন আরএসআই (রিলেটিভ স্ট্রেনথ ইনডেক্স) বা এমএসিডি (মোভিং এভারেজ কনভার্জেন্স ডিভার্জেন্স) একত্রিত করুন। এটি চলমান গড় ক্রসওভার সংকেতগুলি নিশ্চিত করতে এবং ব্যবসায়ের নির্ভুলতা উন্নত করতে সহায়তা করতে পারে।

বাস্তবায়নঃ অতিরিক্ত প্রযুক্তিগত সূচক গণনা করুন এবং সেগুলিকে ট্রেডিং লজিকের সাথে সংযুক্ত করুন।
বাজার ব্যবস্থা সনাক্তকরণঃ বাজার ব্যবস্থার (যেমন ট্রেন্ডিং বাজার, রেঞ্জিং বাজার, উচ্চ অস্থিরতা বাজার ইত্যাদি) সনাক্ত করার জন্য একটি প্রক্রিয়া বাস্তবায়ন করুন এবং বিভিন্ন বাজার ব্যবস্থার উপর ভিত্তি করে কৌশল পরামিতি বা ট্রেডিং লজিক সামঞ্জস্য করুন। এটি কৌশলকে বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে আরও ভালভাবে মানিয়ে নিতে সহায়তা করতে পারে।

বাস্তবায়নঃ বাজার ব্যবস্থার সনাক্তকরণের জন্য পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি বা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করুন এবং সেই অনুযায়ী কৌশল পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করুন।
ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা অপ্টিমাইজেশানঃ ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ব্যবস্থা উন্নত করা, যেমন গতিশীল অবস্থান আকারের সমন্বয় বাস্তবায়ন করা। অ্যাকাউন্ট ইক্যুইটি, বর্তমান বাজার অস্থিরতা, বা সাম্প্রতিক ট্রেডিং কর্মক্ষমতা উপর ভিত্তি করে প্রতিটি বাণিজ্যের জন্য তহবিলের অনুপাত সামঞ্জস্য করা।

বাস্তবায়নঃ প্রতিটি ট্রেডের জন্য তহবিলের অনুপাত গণনা করতে কাস্টম ফাংশন ব্যবহার করুন এবং এটি কৌশল.এন্ট্রি (()) ফাংশনে পাস করুন।

সিদ্ধান্ত

অ্যাডাপ্টিভ মুভিং এভারেজ ক্রসওভার কৌশল হল বিভিন্ন বাজার এবং ট্রেডিং স্টাইলের জন্য উপযুক্ত একটি নমনীয় এবং কাস্টমাইজযোগ্য ট্রেন্ড-পরবর্তী সিস্টেম। এর মূল শক্তিগুলি এর সরলতা এবং অভিযোজনযোগ্যতায় রয়েছে, যা ব্যবসায়ীদের বিভিন্ন মুভিং এভারেজ প্রকার এবং সময়কাল নির্বাচন করে কৌশল কর্মক্ষমতা অনুকূল করতে দেয়। কৌশলটি পরিষ্কার প্রবেশ এবং প্রস্থান সংকেত সরবরাহ করে, বিষয়গত বিচারের প্রয়োজন হ্রাস করে, যা নবীন এবং অভিজ্ঞ উভয় ব্যবসায়ীদের কাছে আকর্ষণীয়।

তবে, সমস্ত ট্রেডিং কৌশলগুলির মতো, এটি কিছু ঝুঁকি এবং সীমাবদ্ধতার মুখোমুখি হয়। প্রধান চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে চলমান গড়ের অন্তর্নিহিত বিলম্ব, ব্যাপ্তি বাজারে সম্ভাব্য মিথ্যা সংকেত এবং একটি একক সূচকের উপর নির্ভরশীলতা অন্তর্ভুক্ত। এই চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করার জন্য, আমরা মাল্টি-টাইমফ্রেম বিশ্লেষণ, গতিশীল পরামিতি সমন্বয়, ভলিউম নিশ্চিতকরণ এবং উন্নত ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা প্রক্রিয়া সহ বেশ কয়েকটি অপ্টিমাইজেশন দিক প্রস্তাব করেছি।

এই অপ্টিমাইজেশানগুলি বাস্তবায়নের মাধ্যমে, ব্যবসায়ীরা কৌশলটির দৃust়তা এবং অভিযোজনযোগ্যতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, মাল্টি-টাইমফ্রেম বিশ্লেষণ প্রবর্তন করা আরও বিস্তৃত বাজার দৃষ্টিভঙ্গি সরবরাহ করতে পারে এবং মিথ্যা সংকেত হ্রাস করতে পারে; গতিশীল পরামিতি সমন্বয় কৌশলটিকে বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে আরও ভালভাবে মানিয়ে নিতে সহায়তা করতে পারে; যখন উন্নত ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা প্রক্রিয়া কৌশলটির ঝুঁকি-পুরষ্কার বৈশিষ্ট্যগুলিকে অনুকূল করতে পারে।

সামগ্রিকভাবে, অভিযোজিত চলন্ত গড় ক্রসওভার কৌশল ব্যবসায়ীদের একটি শক্ত ভিত্তি সরবরাহ করে যা পৃথক চাহিদা এবং বাজারের পরিবেশ অনুযায়ী আরও কাস্টমাইজ এবং অনুকূলিত করা যেতে পারে। ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ, মূল্যায়ন এবং উন্নতির মাধ্যমে, ব্যবসায়ীরা একটি শক্তিশালী এবং নমনীয় ট্রেডিং সিস্টেম বিকাশ করতে পারে যা বিভিন্ন বাজারের অবস্থার অধীনে প্রতিযোগিতামূলক থাকে।

/*backtest
start: 2023-07-23 00:00:00
end: 2024-07-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("MA Cross Over Strategy", overlay=true, initial_capital=10000, process_orders_on_close=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

// 参数：EMA的周期
ema_length = input.int(120, title="MA Length")
typeMA = input(title = "Method", defval = "SMA", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="Smoothing")

ma(source, length, type) =>
    switch type
        "SMA" => ta.sma(source, length)
        "EMA" => ta.ema(source, length)
        "SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
        "WMA" => ta.wma(source, length)
        "VWMA" => ta.vwma(source, length)
// 计算EMA
ma_value = ma(close, ema_length, typeMA)

// === INPUT BACKTEST RANGE ===
// i_from = input.time(defval = timestamp("01 Jan 2020 00:00 +0000"), title = "From")
// i_thru = input.time(defval = timestamp("01 Aug 2024 00:00 +0000"), title = "Thru")

// === INPUT SHOW PLOT ===
i_show = input     (defval = true, title = "Show Date Range")

// === FUNCTION EXAMPLE ===
date() => true

// 生成交易信号
var int position = na
cv = ta.crossover(close, ma_value)
cu = ta.crossunder(close, ma_value)
if date() and cv
    position := 1
else if date() and cu
    position := -1

// 显示MA
plot(ma_value, title='MA', color=color.blue, linewidth=2)


// 策略实现
if (position == 1)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (position == -1)
    strategy.close("Buy")

সম্পর্কিত

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত