রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. চলমান গড় ক্রসওভারের উপর ভিত্তি করে ঝুঁকি-প্রতিদান অনুপাত অনুকূলিত কৌশল

চলমান গড় ক্রসওভারের উপর ভিত্তি করে ঝুঁকি-প্রতিদান অনুপাত অনুকূলিত কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-12-27 15:46:05
ট্যাগঃএমএএসএমএRRSLটিপি

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি একটি চলমান গড় ক্রসওভার সংকেতগুলির উপর ভিত্তি করে একটি স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং সিস্টেম, যা একটি নির্দিষ্ট ঝুঁকি-পুরষ্কার অনুপাতের মাধ্যমে অনুকূলিত। কৌশলটি অবস্থান ঝুঁকি পরিচালনার জন্য পূর্বনির্ধারিত স্টপ-লস এবং লাভের স্তরগুলিকে একত্রিত করে বাজারের প্রবণতার দিক নির্ধারণের জন্য দ্রুত এমএ এবং ধীর এমএ এর ক্রসওভার ব্যবহার করে।

কৌশল নীতি

মূল যুক্তি দুটি চলমান গড় (10-অবধি এবং 30-অবধি) দ্বারা উত্পন্ন ক্রসওভার সংকেতগুলির উপর নির্ভর করে। দ্রুত এমএ ধীর এমএ এর উপরে অতিক্রম করার সময় সিস্টেমটি দীর্ঘ সংকেত উত্পন্ন করে এবং দ্রুত এমএ নীচে অতিক্রম করার সময় সংক্ষিপ্ত সংকেত উত্পন্ন করে। প্রতিটি এন্ট্রি পরে, সিস্টেমটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি পূর্বনির্ধারিত 2% ক্ষতি শতাংশের উপর ভিত্তি করে স্টপ-লস স্তরগুলি গণনা করে এবং 2.5 ঝুঁকি-পুরষ্কার অনুপাত অনুযায়ী মুনাফা গ্রহণের লক্ষ্য নির্ধারণ করে। এই পদ্ধতিটি প্রতিটি ব্যবসায়ের ধারাবাহিক ঝুঁকি-পুরষ্কার বৈশিষ্ট্য রয়েছে তা নিশ্চিত করে।

কৌশলগত সুবিধা

  1. পদ্ধতিগত ঝুঁকি ব্যবস্থাপনাঃ স্থির স্টপ-লস শতাংশ এবং ঝুঁকি-প্রতিদান অনুপাতের মাধ্যমে মানসম্মত মূলধন ব্যবস্থাপনা অর্জন করে
  2. লক্ষ্যবস্তু ট্রেডিং প্রক্রিয়াঃ এমএ ক্রসওভারের উপর ভিত্তি করে সিগন্যাল সিস্টেম স্বতন্ত্র বিচার পক্ষপাত দূর করে
  3. শক্তিশালী পরামিতি অভিযোজনযোগ্যতাঃ স্টপ-লস শতাংশ এবং ঝুঁকি-প্রতিদান অনুপাতের মতো মূল পরামিতিগুলি নমনীয়ভাবে সামঞ্জস্য করা যেতে পারে
  4. উচ্চ স্বয়ংক্রিয়তা স্তরঃ সিগন্যাল উত্পাদন থেকে অবস্থান পরিচালনা পর্যন্ত স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়া মানব ত্রুটি হ্রাস করে

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. বিপরীতমুখী বাজার ঝুঁকিঃ এমএ ক্রসওভার সংকেতগুলি বিভিন্ন বাজারে ঘন ঘন মিথ্যা ব্রেকআউট তৈরি করতে পারে
  2. স্লাইপিং ঝুঁকিঃ দ্রুত গতির বাজারে প্রকৃত এক্সিকিউশন মূল্যগুলি সিগন্যাল মূল্যের থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে বিচ্যুত হতে পারে
  3. স্টপ লস ঝুঁকি স্থিরঃ একক স্টপ লস শতাংশ সব বাজারের অবস্থার জন্য উপযুক্ত নাও হতে পারে
  4. কমিশন খরচঃ ঘন ঘন লেনদেনের ফলে লেনদেনের খরচ বেশি হতে পারে

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. প্রবণতা ফিল্টার বাস্তবায়ন করুনঃ মিথ্যা সংকেত ফিল্টার করতে দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড় বা অন্যান্য প্রবণতা সূচক যোগ করুন
  2. ডায়নামিক স্টপ-লস মেকানিজমঃ আরও ভাল অভিযোজনযোগ্যতার জন্য বাজারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে স্টপ-লসের শতাংশগুলি সামঞ্জস্য করুন
  3. ভলিউম নিশ্চিতকরণঃ ব্রেকআউট বৈধতা যাচাই করার জন্য ভলিউম সূচক অন্তর্ভুক্ত করুন
  4. এন্ট্রি টাইমিং অপ্টিমাইজেশনঃ অবস্থান প্রবেশ করার আগে এমএ ক্রসওভারের পরে pullbacks জন্য অপেক্ষা করুন

সংক্ষিপ্তসার

এই কৌশলটি একটি সম্পূর্ণ ট্রেডিং সিস্টেম তৈরির জন্য ক্লাসিকাল প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ পদ্ধতিগুলিকে আধুনিক ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ধারণাগুলির সাথে একত্রিত করে। যদিও এর কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে, ক্রমাগত অপ্টিমাইজেশন এবং উন্নতি কৌশলটিকে বিভিন্ন বাজারের অবস্থার মধ্যে স্থিতিশীল কর্মক্ষমতা বজায় রাখতে দেয়। বর্তমান বাজারের পরিবেশের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত কনফিগারেশন খুঁজে পেতে প্রকৃত ট্রেডিং ফলাফলের উপর ভিত্তি করে পরামিতি সেটিংগুলি ক্রমাগত সামঞ্জস্য করার চাবিকাঠি রয়েছে।

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("SOL 15m 2.5 R:R Strategy", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100, initial_capital=10000, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)

//---------------------------------------------------
// User Inputs
//---------------------------------------------------
// sym = input.symbol("swap", "Symbol")
timeframe = input.timeframe("15", "Timeframe")

fastLength  = input.int(10, "Fast MA Length")
slowLength  = input.int(30, "Slow MA Length")

stopLossPerc = input.float(2.0, "Stop Loss %", step=0.1) // This is an example; adjust to achieve ~45% win rate
RR           = input.float(2.5, "Risk to Reward Ratio", step=0.1)

//---------------------------------------------------
// Data Sources
//---------------------------------------------------
price = request.security("swap", timeframe, close)

// Compute moving averages
fastMA = ta.sma(price, fastLength)
slowMA = ta.sma(price, slowLength)

// Entry Conditions
longCondition  = ta.crossover(fastMA, slowMA)
shortCondition = ta.crossunder(fastMA, slowMA)

//---------------------------------------------------
// Stop Loss and Take Profit Calculation
//---------------------------------------------------
var entryPrice = 0.0

if (strategy.position_size == 0) // not in a position
    if longCondition
        // Long entry
        entryPrice := price
        strategy.entry("Long", strategy.long)

    if shortCondition
        // Short entry
        entryPrice := price
        strategy.entry("Short", strategy.short)

if strategy.position_size > 0
    // We are in a long position
    if strategy.position_avg_price > 0 and strategy.position_size > 0
        longStop  = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPerc/100)
        longTarget = strategy.position_avg_price * (1 + (stopLossPerc/100)*RR)
        strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=longStop, limit=longTarget)

if strategy.position_size < 0
    // We are in a short position
    if strategy.position_avg_price > 0 and strategy.position_size < 0
        shortStop  = strategy.position_avg_price * (1 + stopLossPerc/100)
        shortTarget = strategy.position_avg_price * (1 - (stopLossPerc/100)*RR)
        strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=shortStop, limit=shortTarget)

//---------------------------------------------------
// Plotting
//---------------------------------------------------
plot(fastMA, color=color.new(color.teal, 0), title="Fast MA")
plot(slowMA, color=color.new(color.orange, 0), title="Slow MA")
সম্পর্কিত
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত