রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. মাল্টি-ইন্ডিকেটর ক্রসওভার ডায়নামিক স্ট্র্যাটেজি সিস্টেমঃ একটি পরিমাণগত ট্রেডিং মডেল EMA, RVI এবং ট্রেডিং সিগন্যালের উপর ভিত্তি করে

মাল্টি-ইন্ডিকেটর ক্রসওভার ডায়নামিক স্ট্র্যাটেজি সিস্টেমঃ একটি পরিমাণগত ট্রেডিং মডেল EMA, RVI এবং ট্রেডিং সিগন্যালের উপর ভিত্তি করে

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-১১-১২ 15:58:01
ট্যাগঃইএমএআরভিআইএটিআরSLটিপি

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি একাধিক প্রযুক্তিগত সূচক উপর ভিত্তি করে একটি পরিমাণগত ট্রেডিং সিস্টেম, এক্সপোনেনশিয়াল মুভিং গড় (ইএমএ), আপেক্ষিক অস্থিরতা সূচক (আরভিআই) এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য কাস্টম ট্রেডিং সংকেত একত্রিত। সিস্টেমটি ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার জন্য এটিআর সূচক ব্যবহার করে গতিশীল স্টপ-লস এবং লাভের লক্ষ্যগুলি ব্যবহার করে, একটি বিস্তৃত ট্রেডিং কৌশল কাঠামো তৈরি করে।

কৌশলগত নীতি

কৌশলটি ট্রেডিং সিদ্ধান্তের জন্য তিনটি মূল উপাদানগুলির উপর নির্ভর করেঃ

  1. ডুয়াল ইএমএ সিস্টেমঃ ক্রসওভারের মাধ্যমে বাজারের প্রবণতা নির্ধারণের জন্য 20 পিরিয়ড এবং 200 পিরিয়ড ইএমএ ব্যবহার করে
  2. RVI সূচকঃ বাজারের অস্থিরতার দিকনির্দেশ নিশ্চিত করে এবং অতিরিক্ত ট্রেডিংয়ের নিশ্চয়তা প্রদান করে
  3. কাস্টম সিগন্যালঃ তৃতীয় নিশ্চিতকরণের জন্য বহিরাগত ট্রেডিং সিগন্যাল একীভূত করে সিস্টেম লং পজিশনে প্রবেশ করে যখনঃ
  • EMA20 EMA200 এর উপরে অতিক্রম করে
  • আরভিআই ইতিবাচক
  • ক্রয় সংকেত গ্রহণ করে সংক্ষিপ্ত শর্তগুলি বিপরীত হয়। উপরন্তু, সিস্টেমটি ঝুঁকি পরিচালনার জন্য এটিআর-ভিত্তিক গতিশীল স্টপ-লস এবং লাভের লক্ষ্যগুলি ব্যবহার করে।

কৌশলগত সুবিধা

  1. মাল্টিপল কনফার্মেশন মেকানিজমঃ একাধিক স্বাধীন সূচক বিশ্লেষণের মাধ্যমে মিথ্যা সংকেত হ্রাস করে
  2. ডায়নামিক রিস্ক ম্যানেজমেন্টঃ এটিআর-ভিত্তিক স্টপ লস বাজারের অস্থিরতার সাথে সামঞ্জস্য করে
  3. নমনীয় মূলধন ব্যবস্থাপনাঃ নগদ ভিত্তিক পজিশনের আকার ব্যবহার করে
  4. ভিজ্যুয়াল সাপোর্টঃ বিশ্লেষণ এবং অপ্টিমাইজেশনের জন্য সম্পূর্ণ গ্রাফিকাল ইন্টারফেস
  5. মডুলার ডিজাইনঃ সহজ রক্ষণাবেক্ষণ এবং অপ্টিমাইজেশান জন্য স্বাধীন উপাদান

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. ইএমএ লেগঃ ইএমএ হ'ল অন্তর্নিহিতভাবে পিছিয়ে থাকা সূচক, যা সম্ভাব্যভাবে বিলম্বিত প্রবেশের কারণ হতে পারে
  2. সিগন্যাল নির্ভরতাঃ একাধিক সংকেতের উপর অত্যধিক নির্ভরতা হারাতে পারে
  3. বাজার অভিযোজনযোগ্যতাঃ বিভিন্ন বাজারে প্রায়শই মিথ্যা সংকেত তৈরি করতে পারে
  4. প্যারামিটার সংবেদনশীলতাঃ একাধিক সূচক পরামিতি সঠিক সুরক্ষা প্রয়োজন বিভিন্ন বাজারের অবস্থার উপর ব্যাকটেস্টিং এবং বাজার পরিবেশ ফিল্টার বিবেচনা করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. বাজার পরিবেশ স্বীকৃতিঃ পরামিতি সমন্বয় জন্য বাজার অবস্থা সনাক্তকরণ মডিউল যোগ করুন
  2. ডায়নামিক প্যারামিটার সমন্বয়ঃ অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে EMA এবং RVI সময়কাল সামঞ্জস্য করুন
  3. সিগন্যাল ওয়েটিং সিস্টেমঃ বিভিন্ন সূচকগুলির জন্য গতিশীল ওজন বাস্তবায়ন করুন
  4. স্টপ-লস অপ্টিমাইজেশনঃ লাভের আরও ভাল সুরক্ষার জন্য ট্রেলিং স্টপ যুক্ত করার বিষয়টি বিবেচনা করুন
  5. পজিশন ম্যানেজমেন্টঃ আরো পরিশীলিত পজিশন ম্যানেজমেন্ট কৌশল বাস্তবায়ন

সংক্ষিপ্তসার

কৌশলটি একাধিক প্রযুক্তিগত সূচক এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা সরঞ্জামগুলির ব্যাপক ব্যবহারের মাধ্যমে একটি অপেক্ষাকৃত সম্পূর্ণ ট্রেডিং সিস্টেম তৈরি করে। যদিও কিছু অন্তর্নিহিত সীমাবদ্ধতা রয়েছে, প্রস্তাবিত অপ্টিমাইজেশানগুলির মাধ্যমে সিস্টেমটি উন্নত পারফরম্যান্সের প্রতিশ্রুতি দেখায়। বিভিন্ন বাজারের অবস্থার মধ্যে কৌশল স্থিতিশীলতা নিশ্চিত করার জন্য লাইভ ট্রেডিংয়ে ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ এবং সমন্বয় করা মূল বিষয়।

/*backtest
start: 2024-10-01 00:00:00
end: 2024-10-31 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Gold Bot with Viamanchu, EMA20/200, and RVI - 3min", overlay=true)

// Parámetros de las EMAs
ema20 = ta.ema(close, 20)
ema200 = ta.ema(close, 200)

// Relative Volatility Index (RVI)
rvi_length = input(14, title="RVI Length")
rvi = ta.rma(close - close[1], rvi_length) / ta.rma(math.abs(close - close[1]), rvi_length)

// Simulación de Viamanchu (aleatoria para demo, se debe reemplazar por señal de Viamanchu real)
var int seed = time
simulated_vi_manchu_signal = math.random() > 0.5 ? 1 : -1  // 1 para compra, -1 para venta (puedes sustituir por la lógica de Viamanchu)

// Gestión de riesgos: Stop Loss y Take Profit usando ATR
atr_length = input(14, title="ATR Length")
atr = ta.atr(atr_length)
atr_multiplier = input.float(1.5, title="ATR Multiplier for Stop Loss/Take Profit")
stop_loss_level = strategy.position_avg_price - (atr * atr_multiplier)
take_profit_level = strategy.position_avg_price + (atr * atr_multiplier)

// Condiciones de entrada
longCondition = ta.crossover(ema20, ema200) and rvi > 0 and simulated_vi_manchu_signal == 1
shortCondition = ta.crossunder(ema20, ema200) and rvi < 0 and simulated_vi_manchu_signal == -1

// Ejecutar compra (long)
if (longCondition)
    strategy.entry("Compra", strategy.long, stop=stop_loss_level, limit=take_profit_level)

// Ejecutar venta (short)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Venta", strategy.short, stop=stop_loss_level, limit=take_profit_level)

// Visualización de las condiciones de entrada en el gráfico
plotshape(series=longCondition, title="Compra señal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=shortCondition, title="Venta señal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")

// Visualización de las EMAs en el gráfico
plot(ema20, color=color.blue, title="EMA 20")
plot(ema200, color=color.red, title="EMA 200")

// Visualización del RVI en el gráfico
plot(rvi, color=color.green, title="RVI")
hline(0, "Nivel 0", color=color.gray)
সম্পর্কিত
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত