রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

মুভিং এভারেজ ফিল্টার সহ ঐতিহাসিক ব্রেকআউট ট্রেন্ড সিস্টেম (HBTS)

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-12-05 14:40:05
ট্যাগঃএমএএসএমএইএমএডব্লিউএমএভিডব্লিউএমএ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি ঐতিহাসিক মূল্য ব্রেকআউট এবং চলমান গড় ফিল্টারগুলির উপর ভিত্তি করে একটি প্রবণতা অনুসরণকারী সিস্টেম। এটি বাজারের প্রবণতা সনাক্ত করতে বহু-অবধি মূল্য ব্রেকআউট সংকেতগুলিকে চলমান গড়ের সাথে একত্রিত করে, মাঝারি থেকে দীর্ঘমেয়াদী বাজারের চলাচল ক্যাপচার করতে কঠোর প্রবেশ এবং প্রস্থান নিয়ম ব্যবহার করে। কৌশলটি দীর্ঘ সংকেতগুলির জন্য 55 দিনের মূল্য ব্রেকআউট, প্রস্থানগুলির জন্য 20 দিনের মূল্য ব্রেকআউট ব্যবহার করে এবং মিথ্যা ব্রেকআউট ঝুঁকি কার্যকরভাবে হ্রাস করার জন্য একটি প্রবণতা ফিল্টার হিসাবে 200 দিনের চলমান গড়কে অন্তর্ভুক্ত করে।

কৌশলগত নীতি

মূল যুক্তি মূল্যের ভাঙ্গন এবং প্রবণতা অনুসরণ উপর নির্মিত হয়। বিশেষ করেঃ

  1. এন্ট্রি সিগন্যালঃ যখন মূল্য 55 দিনের সর্বোচ্চ করে এবং 200 দিনের চলমান গড়ের উপরে বন্ধ হয় তখন সিস্টেম একটি দীর্ঘ সংকেত তৈরি করে
  2. প্রস্থান সংকেতঃ ২০ দিনের সর্বনিম্নের নিচে দাম ভাঙলে সিস্টেম পজিশন বন্ধ করে দেয়
  3. প্রবণতা ফিল্টারঃ 200 দিনের চলমান গড়কে প্রধান প্রবণতা সূচক হিসাবে ব্যবহার করে, শুধুমাত্র গড়ের উপরে লং প্রবেশ করে
  4. পজিশন ম্যানেজমেন্টঃ প্রতিটি লেনদেনের জন্য একাউন্ট ইক্যুইটি 10% ব্যবহার করে
  5. মুভিং এভারেজ অপশনঃ এসএমএ, ইএমএ, ডব্লিউএমএ, ভিডব্লিউএমএ সমর্থন করে, বাজারের বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে নমনীয়তা প্রদান করে

কৌশলগত সুবিধা

  1. স্পষ্ট যুক্তিঃ কৌশলটি ক্লাসিক মূল্য ব্রেকআউট এবং চলমান গড় সূচক ব্যবহার করে, সহজেই বোঝা যায় এবং কার্যকর করা যায়
  2. শক্তিশালী ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণঃ স্টপ-লস শর্তাবলী স্পষ্ট, চলমান গড় ফিল্টার এবং অবস্থান নিয়ন্ত্রণের মাধ্যমে ঝুঁকি পরিচালনা করে
  3. উচ্চ অভিযোজনযোগ্যতাঃ বিভিন্ন বাজারের পরিবেশের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য প্যারামিটারগুলির মাধ্যমে সামঞ্জস্য করা যায়
  4. স্ট্রং ট্রেন্ড ক্যাপচারিংঃ ট্রেন্ডের দিকনির্দেশ নিশ্চিত করতে একাধিক সময়সীমার দামের বিরতি ব্যবহার করে
  5. উচ্চ স্বয়ংক্রিয়তাঃ স্পষ্ট কৌশল নিয়ম প্রোগ্রাম্যাটিক বাস্তবায়ন সহজতর

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. বিপরীতমুখী বাজার ঝুঁকিঃ সংহতকরণের সময় মিথ্যা ব্রেকআউটের ঝুঁকি থাকে
  2. স্লাইপ ঝুঁকিঃ কম তরল বাজারে উল্লেখযোগ্য স্লাইপ হতে পারে
  3. প্রবণতা বিপরীত ঝুঁকিঃ প্রধান প্রবণতা পাল্টা পয়েন্ট কাছাকাছি বড় drawdowns জন্য সম্ভাব্য
  4. প্যারামিটার সংবেদনশীলতাঃ বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে সর্বোত্তম প্যারামিটারগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হতে পারে
  5. অর্থ পরিচালনার ঝুঁকিঃ নির্দিষ্ট অনুপাতের পজিশনিং কিছু পরিস্থিতিতে খুব ঝুঁকিপূর্ণ হতে পারে

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. সিগন্যাল নিশ্চিতকরণঃ ভলিউম ব্রেকআউট এবং অন্যান্য সহায়ক সূচক যুক্ত করতে পারে মিথ্যা ব্রেকআউট ফিল্টার করতে
  2. ডায়নামিক স্টপ লসঃ ডায়নামিক স্টপ লসের জন্য ATR এবং অন্যান্য অস্থিরতা সূচক অন্তর্ভুক্ত করুন
  3. পজিশন ম্যানেজমেন্টঃ বাজারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে পজিশনের আকারকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন
  4. মাল্টি-টাইমফ্রেম বিশ্লেষণঃ সংকেত নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করার জন্য আরো সময় ফ্রেম বিশ্লেষণ যোগ করুন
  5. বাজার পরিবেশের স্বীকৃতিঃ বর্তমান বাজার অবস্থার বিচার করার জন্য প্রবণতা শক্তির সূচক যোগ করুন

সংক্ষিপ্তসার

এটি একটি কৌশলগত সিস্টেম যা ক্লাসিক টার্টল ট্রেডিং নিয়মগুলিকে আধুনিক প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলির সাথে একত্রিত করে। এটি মূল্যের ব্রেকআউটের মাধ্যমে প্রবণতা ক্যাপচার করে, চলমান গড়ের ব্যবহার করে দিকটি নিশ্চিত করে এবং যুক্তিসঙ্গত অবস্থান পরিচালনার মাধ্যমে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে। কৌশল যুক্তি পরিষ্কার, ব্যবহারিক এবং ভাল স্কেলযোগ্যতা রয়েছে। যদিও এটি অস্থির বাজারে দুর্বল হতে পারে, সঠিক পরামিতি অপ্টিমাইজেশন এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের মাধ্যমে এটি এখনও ট্রেন্ডিং বাজারে স্থিতিশীল রিটার্ন অর্জন করতে পারে। ট্রেডারদের নির্দিষ্ট বাজারের বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করার পরামর্শ দেওয়া হয় এবং লাইভ ট্রেডিংয়ের জন্য প্রয়োগ করার সময় বিস্তৃত অর্থ পরিচালনার সিস্টেম স্থাপন করা হয়।


/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Turtle Traders - Andrei", overlay=true, 
     default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)

// ====== Inputs ======
// Período para a máxima das compras
lookback_buy = input.int(title="Período para Máxima de Compra", defval=55, minval=1)

// Período para a mínima das vendas
lookback_sell = input.int(title="Período para Mínima de Venda", defval=20, minval=1)

// Período da Média Móvel
ma_length = input.int(title="Período da Média Móvel", defval=200, minval=1)

// Tipo de Média Móvel
ma_type = input.string(title="Tipo de Média Móvel", defval="SMA", options=["SMA", "EMA", "WMA", "VWMA"])

// ====== Cálculos ======
// Cálculo da Média Móvel baseada no tipo selecionado
ma = switch ma_type
    "SMA" => ta.sma(close, ma_length)
    "EMA" => ta.ema(close, ma_length)
    "WMA" => ta.wma(close, ma_length)
    "VWMA" => ta.vwma(close, ma_length)

// Cálculo da máxima dos últimos 'lookback_buy' candles
highest_buy = ta.highest(high, lookback_buy)

// Cálculo da mínima dos últimos 'lookback_sell' candles
lowest_sell = ta.lowest(low, lookback_sell)

// ====== Condições de Negociação ======
// Condição de entrada: fechamento acima da máxima dos últimos 'lookback_buy' candles E acima da MA
longCondition = (high == highest_buy) and (close > ma)

if (longCondition)
    strategy.entry("Comprar", strategy.long)

// Condição de saída: fechamento abaixo da mínima dos últimos 'lookback_sell' candles
exitCondition = (low == lowest_sell)

if (exitCondition)
    strategy.close("Comprar")

// ====== Plotagens ======
// Plotar a máxima de 'lookback_buy' candles
plot(highest_buy, color=color.green, title="Máxima", linewidth=2)

// Plotar a mínima de 'lookback_sell' candles
plot(lowest_sell, color=color.red, title="Mínima", linewidth=2)

// Plotar a Média Móvel
plot(ma, color=color.blue, title="Média Móvel", linewidth=2)

// ====== Sinais Visuais ======
// Sinal de entrada
plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.green, 
          style=shape.labelup, title="Sinal de Compra", text="")

// Sinal de saída
plotshape(series=exitCondition, location=location.abovebar, color=color.red, 
          style=shape.labeldown, title="Sinal de Venda", text="")


সম্পর্কিত

আরো