এই নিবন্ধটি স্বাভাবিক MACD সূচক উপর ভিত্তি করে একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল বিস্তারিতভাবে ব্যাখ্যা করে। এটি সংকেত মান উন্নত করতে ক্লাসিক MACD কৌশল অপ্টিমাইজ।
I. কৌশলগত যুক্তি
এই কৌশলটির মূল ধারণাটি হ'ল ত্রুটি হার হ্রাস করার জন্য ঐতিহ্যবাহী এমএসিডি সূচককে স্বাভাবিক করা। নির্দিষ্ট পদক্ষেপগুলি হলঃ
স্বল্প ও দীর্ঘ মেয়াদী হুল চলমান গড় গণনা করুন এবং প্রবণতা দিকের জন্য তাদের ক্রসওভার ব্যবহার করুন।
MACD পার্থক্য গণনা করুন।
একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে MACD স্বাভাবিক করুন।
ট্রিগার হিসাবে স্বাভাবিক MACD এর চলমান গড় গণনা করুন।
যখন স্বাভাবিক ম্যাকড ট্রিগারের উপরে ক্রস করে, তখন লম্বা হয়ে যায় এবং যখন নীচে ক্রস করে তখন শর্ট হয়ে যায়।
প্রধান পদক্ষেপগুলি মিস করা এড়াতে প্রবণতা ফিল্টারিং যুক্ত করুন।
ট্রেড প্রতি ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করতে স্টপ লস এবং লাভ নিন।
নরমালাইজেশন MACD পার্থক্যের পরম মাত্রা হ্রাস করে, উচ্চতর সংকেত মানের জন্য গোলমাল হ্রাস করে। প্রবণতা ফিল্টারিং প্রধান প্রবণতার বিরুদ্ধে মিথ্যা বিপরীততা এড়ায়। স্টপ লস এবং লাভ গ্রহণ প্রতি বাণিজ্যের ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করে।
২. কৌশলটির সুবিধা
সহজ এমএসিডি কৌশলগুলির তুলনায়, সবচেয়ে বড় সুবিধা হ'ল স্বাভাবিককরণ, যা কার্যকরভাবে এমএসিডি ত্রুটি হ্রাস করতে পারে এবং সংকেতের নির্ভুলতা উন্নত করতে পারে।
আরেকটি সুবিধা হল প্রবণতা ফিল্টারিং যোগ করা যা মিথ্যা বিপরীততা এড়াতে পারে। এটি কৌশলটির স্থিতিশীলতা বৃদ্ধি করে।
অবশেষে, স্টপ লস এবং লাভ নেওয়ার সেটিংসও বিচক্ষণ অর্থ পরিচালনার জন্য প্রতি ট্রেডের জন্য নিয়ন্ত্রিত ঝুঁকি-প্রতিদান নিশ্চিত করে।
৩. সম্ভাব্য দুর্বলতা
অপ্টিমাইজেশান সত্ত্বেও, ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে নিম্নলিখিত ঝুঁকিগুলি লক্ষ্য করা উচিতঃ
প্রথমত, বড় প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান অসুবিধা যদি অনুপযুক্তভাবে সেট করা হয় তবে ওভারফিটিং হতে পারে।
দ্বিতীয়ত, স্টপ লস সেট করা খুব কাছাকাছি হলে অকাল বন্ধ হওয়ার ঝুঁকি থাকে।
অবশেষে, প্রবণতা পরিবর্তনের সময় সংকেতগুলি বিলম্বিত হতে পারে, সময়মত প্রতিক্রিয়া জানাতে ব্যর্থ হয়।
IV. সংক্ষিপ্ত বিবরণ
সংক্ষেপে, এই নিবন্ধটি একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল ব্যাখ্যা করেছে যা এমএসিডি সূচককে স্বাভাবিক করে তোলে। এটি কার্যকরভাবে সংকেত মান উন্নত করতে ক্লাসিক এমএসিডি কৌশল উন্নত করে এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা প্রক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত করে। তবে পরামিতি অপ্টিমাইজেশান অসুবিধা এবং স্টপ লস সেটিং এখনও সতর্কতার সাথে পরিচালনা করা দরকার। সামগ্রিকভাবে, এটি এমএসিডি কৌশলগুলি অনুকূল করার জন্য একটি কার্যকর পদ্ধতি সরবরাহ করে।
/*backtest
start: 2023-08-14 00:00:00
end: 2023-09-13 00:00:00
period: 6h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
// Normalized MACD but heavily modified by SeaSide420. Normalized MACD v420
strategy("Normalized MACD (v420)",shorttitle="NmacD(v420)",overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, max_bars_back=1440, default_qty_value=100, calc_on_order_fills= true, calc_on_every_tick=true, pyramiding=0)
p=input(ohlc4)
jah=input(title="HullMA cross",defval=21)
tsp = input(34,title='Trigger')
np = input(50,title='Normalize')
SL = input(defval=-420.00, title="Stop Loss in $", step=1)
TP = input(defval=31.00, title="Target Point in $", step=1)
ot=1
n2ma=2*wma(p,round(jah/2))
nma=wma(p,jah)
diff=n2ma-nma
sqn=round(sqrt(jah))
n2ma1=2*wma(p[2],round(jah/2))
nma1=wma(p[2],jah)
diff1=n2ma1-nma1
sqn1=round(sqrt(jah))
n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
sh=n1
lon=n2
ratio = min(sh,lon)/max(sh,lon)
Mac = (iff(sh>lon,2-ratio,ratio)-1)
MacNorm = ((Mac-lowest(Mac, np)) /(highest(Mac, np)-lowest(Mac, np)+.000001)*2)- 1
MacNorm2 = iff(np<2,Mac,MacNorm)
Trigger = wma(MacNorm2, tsp)
Hist =(MacNorm2-Trigger)
Hist2= Hist>1?1:Hist<-1?-1:Hist
teh=MacNorm2+MacNorm2[2]-MacNorm2[1]
closelong = strategy.openprofit<SL or strategy.openprofit>TP or teh[1]<Trigger[1] and n1<n2[1]
if (closelong)
strategy.close("Long")
closeshort = strategy.openprofit<SL or strategy.openprofit>TP or teh[1]>Trigger[1] and n1>n2[1]
if (closeshort)
strategy.close("Short")
longCondition = Trigger<0 and teh>Trigger and MacNorm>Trigger and strategy.opentrades<ot
if (longCondition)
strategy.entry("Long",strategy.long)
shortCondition = Trigger>0 and teh<Trigger and MacNorm<Trigger and strategy.opentrades<ot
if (shortCondition)
strategy.entry("Short",strategy.short)