রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. T3 চলমান গড় প্রবণতা ট্রেজিং স্টপ লস সহ কৌশল অনুসরণ

T3 চলমান গড় প্রবণতা ট্রেজিং স্টপ লস সহ কৌশল অনুসরণ

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-১১-২৮ ১৫ঃ১৭ঃ১৩
ট্যাগঃT3MAএসএমএইএমএ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি একটি বিস্তৃত পরিমাণগত ট্রেডিং সিস্টেম যা টি 3 চলমান গড়, প্রবণতা অনুসরণ এবং ট্রেলিং স্টপ লস প্রক্রিয়াগুলিকে একত্রিত করে। কৌশলটি টি 3 চলমান গড় ব্যবহার করে বাজারের প্রবণতার দিক চিহ্নিত করে, লেমন ট্রেন্ড সূচক এবং টিডিএফআই সূচক ব্যবহার করে সংকেতগুলি নিশ্চিত করে এবং একটি ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা সিস্টেম অন্তর্ভুক্ত করে যা ট্রেন্ডগুলি ক্যাপচার করতে এবং কার্যকরভাবে ঝুঁকিগুলি নিয়ন্ত্রণ করতে ট্রেলিং স্টপগুলি স্থির স্টপগুলির সাথে একত্রিত করে।

কৌশলগত নীতি

কৌশলটি তিনটি প্রধান উপাদান নিয়ে গঠিতঃ প্রবণতা সনাক্তকরণ, সংকেত নিশ্চিতকরণ এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা। প্রথমত, এটি T3 চলমান গড়কে প্রাথমিক প্রবণতা সনাক্তকরণ সরঞ্জাম হিসাবে ব্যবহার করে, যা ছয়গুণ এক্সপোনেন্সিয়াল চলমান গড় গণনার মাধ্যমে মসৃণতা বজায় রেখে বিলম্বকে হ্রাস করে। দ্বিতীয়ত, এটি লেমন ট্রেন্ড সূচক ব্যবহার করে দামের অস্থিরতা পরিসীমা গণনা করে এবং টিডিএফআই সূচক দিয়ে সংকেতগুলি ফিল্টার করে, কেবলমাত্র যখন দাম অস্থিরতা পরিসীমাটি অতিক্রম করে এবং টিডিএফআই নিশ্চিত করে তখনই ট্রেড সংকেত উত্পন্ন করে। অবশেষে, কৌশলটি ঝুঁকি পরিচালনার জন্য ট্রেলিং এবং স্থির স্টপগুলির সংমিশ্রণ ব্যবহার করে, ট্রেলিং স্টপগুলি সুরক্ষা হিসাবে স্থির স্টপগুলি বজায় রেখে দামের প্রান্তিক স্তরে পৌঁছানোর পরে সক্রিয় হয়।

কৌশলগত সুবিধা

  1. একাধিক সিগন্যাল নিশ্চিতকরণ প্রক্রিয়া ব্যবসায়ের নির্ভুলতা উন্নত করে
  2. T3 চলমান গড় মিথ্যা ব্রেকআউটের প্রভাব হ্রাস করে
  3. প্রবণ ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা যা প্রবণতা বিকাশের অনুমতি দেয়
  4. ধাপে ধাপে মুনাফা অর্জনের জন্য আংশিক পজিশন প্রস্থান সমর্থন করে
  5. বিভিন্ন বাজারের অবস্থার মধ্যে অপ্টিমাইজেশান জন্য অত্যন্ত নিয়মিত পরামিতি

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. জটিল T3 মুভিং গড় গণনার ক্ষেত্রে গণনার বিলম্ব হতে পারে
  2. একাধিক সিগন্যাল নিশ্চিতকরণ হারিয়েছে ট্রেডিং সুযোগ হতে পারে
  3. ট্রেলিং স্টপগুলি অস্থির বাজার অবস্থার সময় অকাল সক্রিয় হতে পারে
  4. কার্যকর সংকেত তৈরির জন্য উল্লেখযোগ্য দামের গতি প্রয়োজন
  5. বিভিন্ন বাজারে প্রায়শই মিথ্যা সংকেত তৈরি করতে পারে

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. ট্রেলিং স্টপ প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করার জন্য অস্থিরতা সূচক প্রবর্তন করুন
  2. বিভিন্ন প্যারামিটার সেটের জন্য বাজার পরিবেশ স্বীকৃতি মডিউল যোগ করুন
  3. উন্নত সিগন্যাল টাইমিংয়ের জন্য TDFI সূচক গণনার সময়কাল অপ্টিমাইজ করুন
  4. সিগন্যাল নিশ্চিতকরণের জন্য ভলিউম ফ্যাক্টর অন্তর্ভুক্ত করার বিষয়টি বিবেচনা করুন
  5. গবেষণা অভিযোজিত আংশিক মুনাফা গ্রহণের অনুপাতের প্রক্রিয়া

সিদ্ধান্ত

এটি একটি ব্যাপকভাবে ডিজাইন করা ট্রেন্ড-ফলোিং কৌশল যা একাধিক প্রযুক্তিগত সূচকগুলির মাধ্যমে নির্ভরযোগ্য ট্রেডিং সংকেত এবং কার্যকর ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা নিশ্চিত করে। কৌশলটির মডুলার নকশা ভাল প্রসারণযোগ্যতা এবং অপ্টিমাইজেশান সম্ভাবনা সরবরাহ করে, এটিকে মাঝারি থেকে দীর্ঘমেয়াদী ট্রেন্ড অনুসরণকারী সিস্টেমের ভিত্তি হিসাবে উপযুক্ত করে তোলে। ব্যবহারিক প্রয়োগে, নির্দিষ্ট ট্রেডিং যন্ত্র এবং বাজারের অবস্থার উপর ভিত্তি করে পরামিতিগুলি অনুকূল করার পরামর্শ দেওয়া হয়।

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Lemon Trend Strategy", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
 
// Input parameters
lookbackPeriod = input.int(14, "Lookback Period")
t3Length = input.int(200, "T3 MA Length")
t3Factor = input.float(0.7, "T3 Factor", minval=0, maxval=1)

// 移动止损参数
trailingStopPct = input.float(1.5, "移动止损百分比", minval=0.1, step=0.1)
trailingStopActivationPct = input.float(1.0, "移动止损激活百分比", minval=0.1, step=0.1)
 
// === T3 Moving Average Function ===
t3(src, length, factor) =>
    // First EMA
    e1 = ta.ema(src, length)
    // Second EMA
    e2 = ta.ema(e1, length)
    // Third EMA
    e3 = ta.ema(e2, length)
    // Fourth EMA
    e4 = ta.ema(e3, length)
    // Fifth EMA
    e5 = ta.ema(e4, length)
    // Sixth EMA
    e6 = ta.ema(e5, length)
   
    c1 = -factor * factor * factor
    c2 = 3 * factor * factor + 3 * factor * factor * factor
    c3 = -6 * factor * factor - 3 * factor - 3 * factor * factor * factor
    c4 = 1 + 3 * factor + factor * factor * factor + 3 * factor * factor
   
    t3 = c1 * e6 + c2 * e5 + c3 * e4 + c4 * e3
 
// Calculate T3 MA
t3ma = t3(close, t3Length, t3Factor)
plot(t3ma, "T3 MA", color=color.blue)
 
// === Lemon Trend Indicator ===
highLowDiff = high - low
normalizedDiff = ta.sma(highLowDiff, lookbackPeriod)
upperBand = ta.highest(high, lookbackPeriod)
lowerBand = ta.lowest(low, lookbackPeriod)
buySignal = ta.crossover(close, upperBand - normalizedDiff)
sellSignal = ta.crossunder(close, lowerBand + normalizedDiff)
 
// === TDFI Indicator ===
tdfiLength = input.int(14, "TDFI Length")
tdfi = ta.ema(close - close[1], tdfiLength)
tdfiSignal = ta.ema(tdfi, 9)
 
// Plot signals
plotshape(buySignal and tdfi > tdfiSignal and close > t3ma, "Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(sellSignal and tdfi < tdfiSignal and close < t3ma, "Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)
 
// === Strategy Logic ===
longCondition = buySignal and tdfi > tdfiSignal and close > t3ma
shortCondition = sellSignal and tdfi < tdfiSignal and close < t3ma
 
// 计算移动止损价格
var float longTrailingStop = na
var float shortTrailingStop = na

// 更新移动止损价格
if (strategy.position_size > 0)
    threshold = strategy.position_avg_price * (1 + trailingStopActivationPct / 100)
    if (high > threshold)
        stopPrice = high * (1 - trailingStopPct / 100)
        if (na(longTrailingStop) or stopPrice > longTrailingStop)
            longTrailingStop := stopPrice
    
if (strategy.position_size < 0)
    threshold = strategy.position_avg_price * (1 - trailingStopActivationPct / 100)
    if (low < threshold)
        stopPrice = low * (1 + trailingStopPct / 100)
        if (na(shortTrailingStop) or stopPrice < shortTrailingStop)
            shortTrailingStop := stopPrice

// Entry orders
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    longTrailingStop := na
    
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    shortTrailingStop := na
 
// Calculate stop loss and take profit levels
longStopLoss = ta.lowest(low, lookbackPeriod)
shortStopLoss = ta.highest(high, lookbackPeriod)
 
// Exit conditions with fixed R:R
fixedRR = input.float(1.8, "Fixed Risk:Reward Ratio")
partialExitPct = input.float(50.0, "Partial Exit Percentage", minval=0, maxval=100) / 100
 
// 综合移动止损和固定止损
if (strategy.position_size > 0)
    longTakeProfit = strategy.position_avg_price + (strategy.position_avg_price - longStopLoss) * fixedRR
    stopPrice = na(longTrailingStop) ? longStopLoss : math.max(longStopLoss, longTrailingStop)
    strategy.exit("Long Exit", "Long", qty_percent=partialExitPct, stop=stopPrice, limit=longTakeProfit)
    
if (strategy.position_size < 0)
    shortTakeProfit = strategy.position_avg_price - (shortStopLoss - strategy.position_avg_price) * fixedRR
    stopPrice = na(shortTrailingStop) ? shortStopLoss : math.min(shortStopLoss, shortTrailingStop)
    strategy.exit("Short Exit", "Short", qty_percent=partialExitPct, stop=stopPrice, limit=shortTakeProfit)

// 绘制移动止损线
plot(strategy.position_size > 0 ? longTrailingStop : na, "Long Trailing Stop", color=color.red, style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size < 0 ? shortTrailingStop : na, "Short Trailing Stop", color=color.red, style=plot.style_linebr)
সম্পর্কিত
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত