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एमएसीडी रुझान संतुलन रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-10-17 16:15:53
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अवलोकन

यह एक प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है जो एमएसीडी संकेतक का उपयोग करके तेजी और मंदी की दिशाओं की पहचान करती है। यह तेजी से और धीमी गति से चलती औसत के बीच अंतर की गणना करके एमएसीडी मुख्य रेखा उत्पन्न करती है। रणनीति खरीद संकेत उत्पन्न करने के लिए एमएसीडी मुख्य रेखा और संकेत रेखा के स्वर्ण क्रॉस का उपयोग करती है, और बिक्री संकेत उत्पन्न करने के लिए मृत्यु क्रॉस, रुझानों के संतुलित ट्रैकिंग को प्राप्त करती है।

रणनीति तर्क

कोड पहले रणनीति के ऐतिहासिक प्रदर्शन का परीक्षण करने के लिए बैकटेस्टिंग समय सीमा निर्धारित करता है।

मैकडी संकेतक की गणना की जाती है, जिसमें तेजी से चलती औसत, धीमी गति से चलती औसत और मैकडी चलती औसत के लिए लंबाई सेटिंग्स शामिल हैं। तेज रेखा अधिक संवेदनशीलता से प्रतिक्रिया करती है और धीमी रेखा अधिक स्थिरता से प्रतिक्रिया करती है। उनका अंतर मैकडी मुख्य रेखा का गठन करती है, जिसे फिर मैकडी सिग्नल लाइन बनाने के लिए चलती औसत द्वारा चिकना किया जाता है। जब अंतर शून्य रेखा से ऊपर पार होता है, तो एक तेजी का संकेत उत्पन्न होता है। जब यह नीचे पार होता है, तो एक मंदी का संकेत उत्पन्न होता है।

तेजी और मंदी के संकेतों के आधार पर, अंतिम बार जब एक संकेत उत्पन्न हुआ था, रिकॉर्ड करें। जब तेज और धीमी रेखाएं पार होती हैं, तो खरीद / बिक्री संकेतों की पुष्टि और रिकॉर्ड करें, फिर एक स्थिति खोली जा सकती है।

स्थिति में प्रवेश करने के बाद, लगातार स्थिति की उच्चतम और निम्नतम कीमत का ट्रैक रखें। स्टॉप लॉस प्रतिशत सेट करें, जब हानि इस प्रतिशत तक पहुंच जाती है, तो स्टॉप लॉस के साथ बाहर निकलें।

लाभ

  1. एमएसीडी संकेतक प्रभावी रूप से रुझानों की पहचान कर सकता है और क्लासिक तकनीकी संकेतकों में से एक है।

  2. तेजी से और धीमी गति से चलती औसत के बीच का अंतर मूल्य गति और दिशा परिवर्तनों को जल्दी पकड़ सकता है।

  3. चलती औसत का फ़िल्टर प्रभाव कुछ झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने में मदद करता है।

  4. इस रणनीति में जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस तंत्र शामिल है।

जोखिम

  1. एमएसीडी सीमित अनुकूलन स्थान के साथ झूठे संकेत उत्पन्न करने के लिए प्रवण है।

  2. गलत स्टॉप लॉस प्लेसमेंट बहुत सक्रिय या रूढ़िवादी हो सकता है, जिसके लिए उत्पादों में व्यक्तिगत अनुकूलन की आवश्यकता होती है।

  3. फिक्स्ड पोजीशन साइजिंग आसानी से ओवरलेवरिंग का कारण बन सकती है, खाते के आकार के आधार पर पोजीशन साइजिंग पर विचार करें।

  4. ओवरफिटिंग से बचने के लिए बैकटेस्ट समय सीमाओं के लिए तर्क को मान्य करने की आवश्यकता है।

अनुकूलन

  1. विभिन्न उत्पादों के अनुकूल सर्वोत्तम मापदंडों को खोजने के लिए तेज और धीमी गति से चलती औसत संयोजनों का अनुकूलन करें।

  2. संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए कैंडलस्टिक, बोलिंगर बैंड, आरएसआई जैसे अन्य संकेतक जोड़ें।

  3. ड्रॉडाउन, शार्प अनुपात के आधार पर विभिन्न स्टॉप लॉस स्तरों का मूल्यांकन करें।

  4. स्टॉप लॉस की तकनीकों का अन्वेषण करें जैसे कि स्टॉप लॉस, लिमिट ऑर्डर।

  5. इक्विटी, अस्थिरता के आधार पर गतिशील स्थिति आकार का परीक्षण करें।

निष्कर्ष

एमएसीडी ट्रेंड बैलेंसिंग रणनीति क्लासिक एमएसीडी संकेतक पर आधारित है। इसमें मूल्य गति को संवेदनशील रूप से कैप्चर करने की क्षमता है और पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से विभिन्न उत्पादों के लिए अच्छी तरह से अनुकूलित किया जा सकता है। फ़िल्टरिंग संकेतों, स्टॉप लॉस तकनीकों और गतिशील स्थिति आकार पर आगे के सुधार स्थिरता और लाभप्रदता में सुधार जारी रख सकते हैं।

/*backtest
start: 2023-09-16 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("MACD BF", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)

/////////////// Component Code Start ///////////////
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year") 
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)

// A switch to control background coloring of the test period
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and (time >= testPeriodStart) and (time <= testPeriodStop) ? #00FF00 : na
bgcolor(testPeriodBackgroundColor, transp=97)

testPeriod() => true

///////////////  MACD Component - Default settings for one day. /////////////// 
fastLength = input(12) // 72 for 4hr
slowlength = input(26) // 156 for 4 hr
MACDLength = input(12)  // 12 for 4hr

MACD = ema(close, fastLength) - ema(close, slowlength)
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
delta = MACD - aMACD

long = crossover(delta, 0) 
short = crossunder(delta, 0) 

last_long = long ? time : nz(last_long[1])
last_short = short ? time : nz(last_short[1])

long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)

last_open_long_signal = long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal = short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])

last_long_signal = long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal = short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])

in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal

last_high = not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low = not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])

sl_inp = input(5.0, title='Stop Loss %', type=float)/100

/////////////// Strategy Component /////////////// 
// Strategy Entry
if testPeriod()
    strategy.entry("Long Entry",  strategy.long, when=long_signal)
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short, when=short_signal)

since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1]) // LONG SL
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1]) // SHORT SL

slLong = in_long_signal ? strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp) : na
slShort = strategy.position_avg_price * (1 + sl_inp)
long_sl = in_long_signal ? slLong : na
short_sl = in_short_signal ? slShort : na

// Strategy SL Exit
if testPeriod()
    strategy.exit("Long SL", "Long Entry", stop=long_sl, when=since_longEntry > 1)
    strategy.exit("Short SL", "Short Entry", stop=short_sl, when=since_shortEntry > 1)

//plot(strategy.equity, title="equity", color=blue, linewidth=2, style=areabr)
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