রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. মাল্টি-কন্ডিশন ডনচিয়ান চ্যানেল মম্পটম ব্রেকআউট কৌশল

মাল্টি-কন্ডিশন ডনচিয়ান চ্যানেল মম্পটম ব্রেকআউট কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৫-০১-১৭ ১৪ঃ২৮ঃ২২
ট্যাগঃডিসিএসএমএVFএসইইএমসিএস

Multi-Condition Donchian Channel Momentum Breakout Strategy

সারসংক্ষেপ

এটি ডনচিয়ান চ্যানেলের উপর ভিত্তি করে একটি গতির ব্রেকআউট ট্রেডিং কৌশল, যা মূল শর্ত হিসাবে মূল্য ব্রেকআউট এবং ভলিউম নিশ্চিতকরণকে একত্রিত করে। কৌশলটি পূর্বনির্ধারিত পরিসরের বাইরে দামের ব্রেকআউট পর্যবেক্ষণ করে বাজারের ঊর্ধ্বমুখী প্রবণতা ক্যাপচার করে যখন ভলিউম সমর্থন প্রয়োজন। এটি চ্যানেলের স্থিতিশীলতা বাড়ানোর জন্য একটি বিলম্ব পরামিতি অন্তর্ভুক্ত করে এবং নমনীয় প্রস্থান শর্ত সরবরাহ করে।

কৌশলগত নীতি

মূল যুক্তিতে নিম্নলিখিত মূল উপাদানগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছেঃ ১. ২৭টি সময়ের মধ্যে সর্বোচ্চ ও সর্বনিম্ন দাম ব্যবহার করে নির্মিত প্রাথমিক প্রযুক্তিগত সূচক হিসাবে একটি পিছিয়ে থাকা ডনচিয়ান চ্যানেল ব্যবহার করে। ২. প্রবেশের শর্তাদি উভয়ই প্রয়োজনঃ - বন্ধের মূল্য ডোনচিয়ান চ্যানেলের উপরের ব্যাংকের উপরে ভাঙ্গন করে - বর্তমান ভলিউম ২৭ পেরিওডের গড় ভলিউমের ১.৪ গুণ বেশি ৩. নমনীয় প্রস্থান শর্তঃ - যখন দাম উপরের, মধ্যম, বা নীচের ব্যান্ডের নিচে পড়ে তখন বেরিয়ে আসতে পারে - মাঝের ব্যান্ড ডিফল্ট প্রস্থান সংকেত হিসাবে ব্যবহৃত হয় ৪. চ্যানেলের স্থিতিশীলতা বাড়াতে এবং মিথ্যা ব্রেকআউট হ্রাস করতে ১০ পেরিওড লেগ প্যারামিটার বাস্তবায়ন করে।

কৌশলগত সুবিধা

  1. মাল্টিপল কনফার্মেশন মেকানিজমঃ দামের ব্রেকআউট এবং ভলিউম কনফার্মেশন একত্রিত করে, মিথ্যা সংকেতগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে।
  2. উচ্চ অভিযোজনযোগ্যতাঃ পরামিতিযুক্ত নকশা বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে অভিযোজন করতে দেয়।
  3. ব্যাপক ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণঃ বিভিন্ন ঝুঁকি পছন্দগুলির জন্য একাধিক প্রস্থান শর্ত পছন্দ করে।
  4. স্পষ্ট বাস্তবায়নঃ প্রবেশ ও প্রস্থান শর্তগুলি স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে।
  5. সহজ বাস্তবায়নঃ লাইভ ট্রেডিংয়ের জন্য উপযুক্ত সহজ এবং সরল লজিক।

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. বাজার অস্থিরতার ঝুঁকিঃ বিভিন্ন বাজারে প্রায়ই মিথ্যা ব্রেকআউট সংকেত সৃষ্টি করতে পারে।
  2. স্লিপিং ঝুঁকিঃ ব্রেকআউট চলাকালীন উচ্চ ট্রেডিং ভলিউম উল্লেখযোগ্য স্লিপিংয়ের কারণ হতে পারে।
  3. প্রবণতা বিপরীত ঝুঁকিঃ হঠাৎ বাজার বিপরীতমুখী হতে পারে সময়মতো প্রস্থান করার অনুমতি দেয় না।
  4. পরামিতি সংবেদনশীলতাঃ কৌশল কর্মক্ষমতা পরামিতি সেটিংসে সংবেদনশীল, সাবধানে অপ্টিমাইজেশান প্রয়োজন।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. প্রবণতা ফিল্টার যুক্ত করুনঃ চলমান গড় সিস্টেমের মতো অতিরিক্ত প্রবণতা সূচক অন্তর্ভুক্ত করতে পারে।
  2. ভলিউম সূচক উন্নত করুন: আরও পরিশীলিত ভলিউম বিশ্লেষণ পদ্ধতি যেমন ওবিভি বা নগদ প্রবাহ সূচক ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করুন।
  3. স্টপ-লস মেকানিজমের উন্নতিঃ ট্রেলিং স্টপ বা ফিক্সড স্টপ-লস ফাংশন যোগ করা।
  4. সময় ফিল্টার প্রয়োগ করুনঃ অস্থির খোলার এবং বন্ধের সময় ট্রেডিং এড়াতে ইনট্রা-ডে টাইম ফিল্টার যুক্ত করুন।
  5. অস্থিরতা অভিযোজন চালু করুনঃ কৌশল অভিযোজনযোগ্যতা উন্নত করতে বাজারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করুন।

সংক্ষিপ্তসার

এটি একটি সু-ডিজাইন করা প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল যা স্পষ্ট যুক্তিযুক্ত। দামের ব্রেকআউট এবং ভলিউম নিশ্চিতকরণকে একত্রিত করে, কৌশলটি নমনীয়তা বজায় রেখে নির্ভরযোগ্যতা বজায় রাখে। প্যারামিটারাইজড ডিজাইন ভাল অভিযোজনযোগ্যতা সরবরাহ করে, যদিও বিনিয়োগকারীদের নির্দিষ্ট বাজারের অবস্থার উপর ভিত্তি করে প্যারামিটারগুলি অনুকূল করতে হবে। সামগ্রিকভাবে, এটি আরও অপ্টিমাইজেশন এবং ব্যবহারিক বাস্তবায়নের যোগ্য একটি কৌশলগত কাঠামোর প্রতিনিধিত্ব করে।

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2025-01-15 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT","balance":49999}]
*/

//@version=6

strategy("Breakout Strategy", overlay=true, calc_on_every_tick=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1, pyramiding=1, fill_orders_on_standard_ohlc=true)

// Input Parameters
start_date = input(timestamp("2018-01-01 00:00"), "Start Date")
end_date = input(timestamp("2060-01-01 00:00"), "End Date")
in_time_range = true
length = input.int(27, title="Donchian Channel Length", minval=1, tooltip="Number of bars used to calculate the Donchian channel.")
lag = input.int(10, title="Donchian Channel Offset", minval=1, tooltip = "Offset to delay the Donchian channel, enhancing stability.")
volume_mult = input.float(1.4, title="Volume Multiplier", minval=0.1, step=0.1, tooltip="Multiplier for the average volume to filter breakout conditions.")
closing_condition = input.string("Mid", title="Trade Closing Band", options= ["Upper","Lower","Mid"], tooltip = "Donchian Channel Band to use for exiting trades: Upper, Lower, or Middle.") //

// Donchian Channel (Lagged for Stability)
upper_band = ta.highest(high[lag], length)
lower_band = ta.lowest(low[lag], length)
middle_band = (upper_band + lower_band) / 2
plot(upper_band, color=color.blue, title="Upper Band (Lagged)")
plot(middle_band, color=color.orange, title="Middle Band")
plot(lower_band, color=color.blue, title="Lower Band (Lagged)")

// Volume Filter
avg_volume = ta.sma(volume, length)
volume_condition = volume > avg_volume * volume_mult

// Long Breakout Condition
long_condition = close > upper_band and volume_condition

bool reverse_exit_condition = false
// Exit Condition (Close below the middle line)
if closing_condition == "Lower"
    reverse_exit_condition := close < lower_band
else if closing_condition == "Upper"
    reverse_exit_condition := close < upper_band
else
    reverse_exit_condition := close < middle_band

// Long Strategy: Entry and Exit
if in_time_range and long_condition
    strategy.entry("Breakout Long", strategy.long)

// Exit on Reverse Signal
if in_time_range and reverse_exit_condition
    strategy.close("Breakout Long", comment="Reverse Exit")
সম্পর্কিত
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত