রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. মাল্টি-ইএমএ ক্রসওভার সঙ্গে Camarilla সমর্থন/প্রতিরোধ ট্রেডিং ট্রেন্ড সিস্টেম

মাল্টি-ইএমএ ক্রসওভার সঙ্গে Camarilla সমর্থন/প্রতিরোধ ট্রেডিং ট্রেন্ড সিস্টেম

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৫-০১-০৬ ১১ঃ১৩ঃ৩১
ট্যাগঃইএমএসিপিআরএস আর

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি একটি ট্রেডিং সিস্টেম যা একাধিক এক্সপোনেনশিয়াল মুভিং এভারেজ (ইএমএ), ক্যামেরিলা সাপোর্ট / রেসিস্ট্যান্স স্তর এবং সেন্ট্রাল পিভট রেঞ্জ (সিপিআর) একত্রিত করে। সিস্টেমটি একাধিক মুভিং এভারেজ এবং মূল মূল্য অঞ্চলগুলির সাথে মূল্য সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে বাজারের প্রবণতা এবং সম্ভাব্য ট্রেডিং সুযোগগুলি সনাক্ত করে। এটি শতাংশ ভিত্তিক অবস্থান আকার এবং বিভিন্ন প্রস্থান প্রক্রিয়া সহ কঠোর অর্থ পরিচালনা এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা বাস্তবায়ন করে।

কৌশলগত নীতি

কৌশলটি বেশ কয়েকটি মূল উপাদানগুলির উপর ভিত্তি করেঃ

  1. ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা এবং শক্তি নিশ্চিত করার জন্য একাধিক EMA সিস্টেম (20/50/100/200)
  2. মূল মূল্যের স্তর চিহ্নিত করার জন্য Camarilla সমর্থন/প্রতিরোধ স্তর (R3/S3)
  3. ইনট্রা ডে ট্রেডিং রেঞ্জ নির্ধারণের জন্য কেন্দ্রীয় পিভট রেঞ্জ (সিপিআর)
  4. EMA200 এবং EMA20 এর সাথে মূল্য ক্রসওভারের উপর ভিত্তি করে প্রবেশের সংকেত
  5. স্থির পয়েন্ট এবং শতাংশ গতির মোড সহ প্রস্থান কৌশল
  6. অ্যাকাউন্টের আকারের উপর ভিত্তি করে পজিশনের আকারকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করে এমন অর্থ পরিচালনার সিস্টেম

কৌশলগত সুবিধা

  1. বহুমাত্রিক প্রযুক্তিগত সূচকগুলির সংহতকরণ আরও নির্ভরযোগ্য ট্রেডিং সংকেত প্রদান করে
  2. নমনীয় প্রস্থান প্রক্রিয়া বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে খাপ খায়
  3. অর্থ পরিচালনার একটি ব্যাপক ব্যবস্থা কার্যকরভাবে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে
  4. প্রবণতা অনুসরণকারী বৈশিষ্ট্যগুলি বাজারের প্রধান গতিবিধিগুলি ধরতে সহায়তা করে
  5. ভিজ্যুয়ালাইজেশন উপাদানগুলি ব্যবসায়ীদের বাজারের কাঠামো বুঝতে সহায়তা করে

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. বিভিন্ন বাজারে মিথ্যা সংকেত তৈরি করতে পারে
  2. একাধিক সূচক ব্যবসায়িক সংকেতগুলিকে পিছিয়ে দিতে পারে
  3. উচ্চ অস্থিরতার বাজারে স্থির প্রস্থান পয়েন্টগুলি কম পারফর্ম করতে পারে
  4. ব্যবহারের জন্য যথেষ্ট মূলধন প্রয়োজন
  5. ট্রেডিং খরচ সামগ্রিক কৌশল রিটার্ন প্রভাবিত করতে পারে

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. প্রবেশ/প্রস্থান পরামিতিগুলিকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করার জন্য অস্থিরতা সূচকগুলি প্রবর্তন করুন
  2. বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে মানিয়ে নিতে বাজারের অবস্থা সনাক্তকরণ মডিউল যুক্ত করুন
  3. ডায়নামিক পজিশন ম্যানেজমেন্টের মাধ্যমে অর্থ ব্যবস্থাপনা সিস্টেম অপ্টিমাইজ করা
  4. সংকেত মান উন্নত করতে ট্রেডিং সময় ফিল্টার যোগ করুন
  5. সিগন্যাল নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করার জন্য ভলিউম বিশ্লেষণ যুক্ত করার বিষয়টি বিবেচনা করুন

সংক্ষিপ্তসার

কৌশলটি একটি সম্পূর্ণ ট্রেডিং সিস্টেম তৈরির জন্য একাধিক ক্লাসিকাল প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ সরঞ্জামকে একীভূত করে। এর শক্তিগুলি বহু-মাত্রিক বাজার বিশ্লেষণ এবং কঠোর ঝুঁকি ব্যবস্থাপনায় রয়েছে, যখন বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে অভিযোজনযোগ্যতার প্রতি মনোযোগ দিতে হবে। ক্রমাগত অপ্টিমাইজেশন এবং উন্নতির মাধ্যমে, স্থিতিশীলতা বজায় রেখে কৌশলটির লাভজনকতা বাড়ানোর সম্ভাবনা রয়েছে।

/*backtest
start: 2020-01-06 00:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Pradeep Crude oil Entry and Exit", overlay=true)

// Input settings for EMAs
ema20_period = input.int(20, title="EMA 20 Period")
ema50_period = input.int(50, title="EMA 50 Period")
ema100_period = input.int(100, title="EMA 100 Period")
ema200_period = input.int(200, title="EMA 200 Period")

// Fixed line width settings for EMAs
ema20_width = 2  // EMA 20 Line Width
ema50_width = 2  // EMA 50 Line Width
ema100_width = 3 // EMA 100 Line Width
ema200_width = 4 // EMA 200 Line Width

// Backtesting inputs
initial_capital = input.float(50000, title="Initial Capital", minval=100)
position_size_percent = input.float(100, title="Position Size (% of Capital)", minval=0.1, maxval=100)
exit_mode = input.string("Price Movement", title="Exit Mode", options=["Price Movement", "Percentage Movement"])
exit_points = input.int(20, title="Exit After X Points", minval=1)
exit_percentage = input.float(1.0, title="Exit After X% Movement", minval=0.1, step=0.1)

// Calculate EMAs
ema20 = ta.ema(close, ema20_period)
ema50 = ta.ema(close, ema50_period)
ema100 = ta.ema(close, ema100_period)
ema200 = ta.ema(close, ema200_period)

// Signal conditions
long_entry_condition = close > ema200 and close > ema20 and close[1] <= ema200
long_exit_condition = (exit_mode == "Price Movement" and close - strategy.position_avg_price >= exit_points * syminfo.mintick) or 
                      (exit_mode == "Percentage Movement" and (close - strategy.position_avg_price) / strategy.position_avg_price * 100 >= exit_percentage)
short_entry_condition = close < ema200 and close < ema20 and close[1] >= ema200
short_exit_condition = (exit_mode == "Price Movement" and strategy.position_avg_price - close >= exit_points * syminfo.mintick) or 
                       (exit_mode == "Percentage Movement" and (strategy.position_avg_price - close) / strategy.position_avg_price * 100 >= exit_percentage)

// Plot EMAs with specified line widths
plot(ema20, color=color.green, title="EMA 20", linewidth=ema20_width)
plot(ema50, color=color.aqua, title="EMA 50", linewidth=ema50_width)
plot(ema100, color=color.blue, title="EMA 100", linewidth=ema100_width)
plot(ema200, color=color.red, title="EMA 200", linewidth=ema200_width)

// Camarilla Pivot Calculation
prev_high = request.security(syminfo.tickerid, "D", high[1])
prev_low = request.security(syminfo.tickerid, "D", low[1])
prev_close = request.security(syminfo.tickerid, "D", close[1])

R3 = prev_close + (prev_high - prev_low) * 1.1 / 2
S3 = prev_close - (prev_high - prev_low) * 1.1 / 2

// Central Pivot Range (CPR) Calculation
pivot = (prev_high + prev_low + prev_close) / 3
upper_cpr = pivot + (prev_high - prev_low)
lower_cpr = pivot - (prev_high - prev_low)

// Plot Camarilla R3, S3 and CPR levels
plot(R3, color=color.purple, title="Camarilla R3", linewidth=2)
plot(S3, color=color.purple, title="Camarilla S3", linewidth=2)
plot(pivot, color=color.yellow, title="CPR Pivot", linewidth=2)
plot(upper_cpr, color=color.green, title="CPR Upper", linewidth=1)
plot(lower_cpr, color=color.red, title="CPR Lower", linewidth=1)

// Backtesting: Capital and position size
capital = initial_capital
risk_per_trade = (position_size_percent / 100) * capital

// Long positions
if long_entry_condition
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=risk_per_trade / close)
    // Display entry price label
    label.new(bar_index, close, text="Entry: " + str.tostring(close), color=color.green, style=label.style_label_up, yloc=yloc.belowbar)

if long_exit_condition
    strategy.close("Long")
    // Display exit price label
    label.new(bar_index, close, text="Exit: " + str.tostring(close), color=color.red, style=label.style_label_down, yloc=yloc.abovebar)

// Short positions
if short_entry_condition
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=risk_per_trade / close)
    // Display entry price label
    label.new(bar_index, close, text="Entry: " + str.tostring(close), color=color.red, style=label.style_label_down, yloc=yloc.abovebar)

if short_exit_condition
    strategy.close("Short")
    // Display exit price label
    label.new(bar_index, close, text="Exit: " + str.tostring(close), color=color.green, style=label.style_label_up, yloc=yloc.belowbar)

// Plot signals
plotshape(long_entry_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), size=size.small, title="Long Entry")
plotshape(long_exit_condition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), size=size.small, title="Long Exit")
plotshape(short_entry_condition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), size=size.small, title="Short Entry")
plotshape(short_exit_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), size=size.small, title="Short Exit")
সম্পর্কিত
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত