রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. উন্নত নমনীয় মাল্টি-পিরিয়ড চলমান গড় ক্রসওভার কৌশল

উন্নত নমনীয় মাল্টি-পিরিয়ড চলমান গড় ক্রসওভার কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-১১-২৮ ১৫ঃ১৮ঃ৪৭
ট্যাগঃএমএএসএমএইএমএডব্লিউএমএএইচএমএএসএমএমএ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি একাধিক চলমান গড় এবং সময়কালের উপর ভিত্তি করে একটি উন্নত পরিমাণগত ট্রেডিং সিস্টেম। এটি ব্যবসায়ীদের নমনীয়ভাবে বিভিন্ন ধরণের চলমান গড় (এসএমএ, ইএমএ, ডাব্লুএমএ, এইচএমএ এবং এসএমএমএ সহ) চয়ন করতে এবং বাজারের অবস্থার ভিত্তিতে দৈনিক, সাপ্তাহিক বা মাসিক টাইমফ্রেমের মতো একাধিক সময়কালের মধ্যে স্যুইচ করতে দেয়। মূল যুক্তিটি ট্রেডিংয়ের নির্ভুলতা উন্নত করার জন্য বিভিন্ন সময়কালের পর্যালোচনাগুলি একত্রিত করার সময় নির্বাচিত চলমান গড় অবস্থানের সাথে বন্ধের দামের তুলনা করে কিনুন এবং বিক্রয় সংকেত নির্ধারণ করে।

কৌশলগত নীতি

কৌশলটি চারটি মূল উপাদান সহ একটি মডুলার নকশা ব্যবহার করেঃ চলমান গড় টাইপ নির্বাচন মডিউল, সময়কাল নির্বাচন মডিউল, সংকেত উত্পাদন মডিউল এবং অবস্থান পরিচালনার মডিউল। যখন বন্ধের দাম নির্বাচিত চলমান গড়ের উপরে অতিক্রম করে, তখন সিস্টেমটি পরবর্তী ট্রেডিং সময়ের শুরুতে একটি দীর্ঘ সংকেত উত্পন্ন করে; যখন বন্ধের দাম চলমান গড়ের নীচে অতিক্রম করে, তখন সিস্টেমটি একটি বন্ধ সংকেত উত্পন্ন করে। কৌশলটি অনুরোধ.সিকিউরিটি ফাংশনের মাধ্যমে ক্রস-পিরিয়ড ডেটা গণনা বাস্তবায়ন করে, বিভিন্ন সময়সীমার মধ্যে সংকেতের নির্ভুলতা নিশ্চিত করে। অতিরিক্তভাবে, কৌশলটিতে মূলধন সুরক্ষা নিশ্চিত করার জন্য ব্যাকটেস্টিংয়ের শেষে স্বয়ংক্রিয় অবস্থান বন্ধ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

কৌশলগত সুবিধা

  1. উচ্চ স্থিতিস্থাপকতাঃ একাধিক চলমান গড়ের ধরণ এবং সময়কালের সমন্বয় সমর্থন করে, বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে অভিযোজিত
  2. ব্যাপক ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণঃ মেয়াদ শেষে স্বয়ংক্রিয় চেকিং পদ্ধতির মাধ্যমে মিস করা সুযোগগুলি রোধ করে
  3. যুক্তিসঙ্গত মূলধন ব্যবস্থাপনাঃ কার্যকর ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য কর্মীদের অবস্থান শতাংশ ব্যবস্থাপনা
  4. শক্তিশালী সংকেত স্থিতিশীলতাঃ একাধিক নিশ্চিতকরণ প্রক্রিয়াগুলির মাধ্যমে মিথ্যা সংকেত হ্রাস করে
  5. বিস্তৃত অভিযোজনযোগ্যতাঃ বিভিন্ন ট্রেডিং যন্ত্র এবং বাজার পরিবেশে প্রযোজ্য

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. বিলম্বের ঝুঁকিঃ চলমান গড় সূচকগুলির স্বতন্ত্রভাবে কিছু বিলম্ব রয়েছে, যা সম্ভাব্যভাবে বিলম্বিত প্রবেশ এবং প্রস্থান সময়কালের কারণ হতে পারে
  2. অস্থিরতার ঝুঁকিঃ পার্শ্ববর্তী বাজারে প্রায়শই মিথ্যা ব্রেকআউট সংকেত তৈরি করতে পারে
  3. ক্রস-পিরিয়ড ঝুঁকিঃ বিভিন্ন সময়কালের সংকেতগুলি একে অপরের সাথে বিরোধী হতে পারে, কার্যকর সংকেত অগ্রাধিকার প্রয়োজন
  4. মূলধন পরিচালনার ঝুঁকিঃ নির্দিষ্ট বাজারের শর্তে নির্দিষ্ট শতাংশের পজিশন খুব আক্রমণাত্মক হতে পারে

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. ভোল্টেবিলিটি ইন্ডিকেটর অন্তর্ভুক্ত করুনঃ ডায়নামিক পজিশন সাইজিংয়ের জন্য ATR বা Bollinger Bands যোগ করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে
  2. প্রবণতা ফিল্টার যোগ করুন: শুধুমাত্র প্রধান প্রবণতা দিকের খোলা পজিশনে দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা বিচার প্রক্রিয়া যোগ করতে পারেন
  3. সিগন্যাল নিশ্চিতকরণ অপ্টিমাইজ করুনঃ সিগন্যাল নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করতে ভলিউম এবং অন্যান্য সহায়ক সূচক প্রবর্তন বিবেচনা করুন
  4. স্টপ-লস মেকানিজম উন্নত করাঃ লাভের সুরক্ষার জন্য ট্রেলিং স্টপ-লস ফাংশন যোগ করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে
  5. মার্কেট সেন্টিমেন্ট ইন্ডিকেটর যোগ করুনঃ বাজারের অতিরিক্ত ক্রয়/অতিরিক্ত বিক্রয়ের পরিস্থিতি বিচার করার জন্য আরএসআই বা এমএসিডি প্রবর্তনের প্রস্তাব

সংক্ষিপ্তসার

এই কৌশলটি একটি সু-ডিজাইন করা ট্রেডিং সিস্টেম যা স্পষ্ট যুক্তিযুক্ত, নমনীয় প্যারামিটার সেটিংস এবং একাধিক নিশ্চিতকরণ প্রক্রিয়াগুলির মাধ্যমে ব্যবসায়ীদের একটি নির্ভরযোগ্য ট্রেডিং সরঞ্জাম সরবরাহ করে। কৌশলটির মডুলার ডিজাইন এটিকে শক্তিশালী স্কেলযোগ্যতা দেয় এবং ক্রমাগত অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে এর পারফরম্যান্স আরও উন্নত করা যেতে পারে। লাইভ ট্রেডিংয়ের আগে ব্যবসায়ীরা তাদের প্রয়োজনের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত কৌশল কনফিগারেশন খুঁজে পেতে ব্যাকটেস্টিং পরিবেশে বিভিন্ন প্যারামিটার সংমিশ্রণ সম্পূর্ণরূপে পরীক্ষা 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("Flexible Moving Average Strategy", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

// Input to select the review frequency (Daily, Weekly, Monthly)
check_frequency = input.string("Weekly", title="Review Frequency", options=["Daily", "Weekly", "Monthly"])

// Input to select the Moving Average method (SMA, EMA, WMA, HMA, SMMA)
ma_method = input.string("EMA", title="Moving Average Method", options=["SMA", "EMA", "WMA", "HMA", "SMMA"])

// Input to select the length of the Moving Average
ma_length = input.int(30, title="Moving Average Length", minval=1)

// Input to select the timeframe for Moving Average calculation
ma_timeframe = input.string("W", title="Moving Average Timeframe", options=["D", "W", "M"])

// Calculate all Moving Averages on the selected timeframe
sma_value = request.security(syminfo.tickerid, ma_timeframe, ta.sma(close, ma_length), lookahead=barmerge.lookahead_off)
ema_value = request.security(syminfo.tickerid, ma_timeframe, ta.ema(close, ma_length), lookahead=barmerge.lookahead_off)
wma_value = request.security(syminfo.tickerid, ma_timeframe, ta.wma(close, ma_length), lookahead=barmerge.lookahead_off)
hma_value = request.security(syminfo.tickerid, ma_timeframe, ta.hma(close, ma_length), lookahead=barmerge.lookahead_off)
smma_value = request.security(syminfo.tickerid, ma_timeframe, ta.rma(close, ma_length), lookahead=barmerge.lookahead_off) // Smoothed Moving Average (SMMA)

// Select the appropriate Moving Average based on user input
ma = ma_method == "SMA" ? sma_value : 
     ma_method == "EMA" ? ema_value :
     ma_method == "WMA" ? wma_value :
     ma_method == "HMA" ? hma_value :
     smma_value  // Default to SMMA

// Variable initialization
var float previous_close = na
var float previous_ma = na
var float close_to_compare = na
var float ma_to_compare = na

// Detect the end of the period (Daily, Weekly, or Monthly) based on the selected frequency
var bool is_period_end = false

if check_frequency == "Daily"
    is_period_end := ta.change(time('D')) != 0
else if check_frequency == "Weekly"
    is_period_end := ta.change(time('W')) != 0
else if check_frequency == "Monthly"
    is_period_end := ta.change(time('M')) != 0

// Store the close and Moving Average values at the end of the period
if is_period_end
    previous_close := close[0]  // Closing price of the last day of the period
    previous_ma := ma[0]  // Moving Average value at the end of the period

// Strategy logic
is_period_start = is_period_end

// Check if this is the first bar of the backtest
is_first_bar = barstate.isfirst

if (is_period_start or is_first_bar)
    // If the previous period values are not available, use current values
    close_to_compare := not na(previous_close) ? previous_close : close[0]
    ma_to_compare := not na(previous_ma) ? previous_ma : ma[0]
    
    if close_to_compare < ma_to_compare
        // Close price below the MA -> Sell
        if strategy.position_size > 0
            strategy.close("Long")
    else
        // Close price above the MA -> Buy/Hold
        if strategy.position_size == 0
            strategy.entry("Long", strategy.long)

// Close all positions at the end of the backtest period
if barstate.islastconfirmedhistory
    strategy.close_all(comment="Backtest End")

// Plot the previous period's close price for comparison
plot(previous_close, color=color.red, title="Previous Period Close", style=plot.style_stepline)
plot(close_to_compare, color=color.blue, title="Close to Compare", style=plot.style_line)

// Plot the selected Moving Average
plot(ma, color=color.white, title="Moving Average", style=plot.style_line, linewidth=3)
সম্পর্কিত
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত