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गति बाजार भावना सूचक रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-13 17:51:20
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अवलोकन

यह रणनीति मूल्य परिवर्तनों की मात्रा से तुलना करके बाजार की भावना को प्रकट करती है, और इसे ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करने के लिए एमएसीडी प्रारूप में प्रस्तुत करती है।

रणनीति तर्क

रणनीति में मुख्य रूप से निम्नलिखित तरीकों का उपयोग बाजार की भावना को प्रकट करने के लिए किया जाता हैः

  1. प्रत्येक बार के वॉल्यूम के अनुसार मूल्य परिवर्तन। यह सीधे खरीद और बिक्री शक्तियों की ताकत को दर्शाता है।

  2. मूल्य परिवर्तन और मात्रा को अलग से घातीय चलती औसत लागू करें, फिर मूल्य परिवर्तन के ईएमए को मात्रा के ईएमए से विभाजित करें। यह कुछ शोर को फ़िल्टर करता है और एक चिकनी बाजार भावना वक्र का परिणाम देता है।

  3. एमएसीडी जैसी रेखाएं प्राप्त करने के लिए बाजार की भावना पर तेज़ और धीमी ईएमए लागू करें। एमएसीडी रेखा गति की दिशा और शक्ति दिखाती है, सिग्नल रेखा इसका चलती औसत है, और हिस्टोग्राम उनके अंतर को दर्शाता है, जो गति परिवर्तन का प्रतिनिधित्व करता है।

0 से ऊपर का हिस्टोग्राम तेजी की भावना को दर्शाता है, जबकि 0 से नीचे का हिस्टोग्राम मंदी की भावना को दर्शाता है। हिस्टोग्राम पर विचलन भी देखा जा सकता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

  1. बाजार की भावना का न्याय करने के लिए मात्रा की जानकारी का उपयोग करता है, अधिक आश्वस्त।

  2. एमएसीडी प्रारूप सहज और उपयोग में आसान है।

  3. विभिन्न उत्पादों और समय सीमाओं के लिए अनुकूलन योग्य पैरामीटर।

  4. संभावित रुझान उलटने के लिए हिस्टोग्राम पर विचलन का पता लगा सकता है।

  5. स्पष्ट कोड संरचना, समझने और अनुकूलित करने में आसान।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में निम्नलिखित जोखिम भी हैं:

  1. वॉल्यूम भावनाओं को दर्शाता है लेकिन सही संकेतों की गारंटी नहीं देता है। मूल्य कार्रवाई के साथ संयोजन की आवश्यकता है।

  2. गलत MACD पैरामीटर सेटिंग से चूक या झूठे संकेत हो सकते हैं। पैरामीटर को विशिष्ट उत्पादों और समय सीमाओं के लिए अनुकूलित करने की आवश्यकता है।

  3. विचलन झूठे संकेत हो सकते हैं, जो रुझान उलटने की पुष्टि करने में असमर्थ हैं, इसलिए सावधानीपूर्वक व्याख्या करने की आवश्यकता है।

  4. देर से प्रवेश और फंसने का जोखिम। ट्रेलिंग स्टॉप लॉस के लिए प्रतीक्षा कर सकते हैं या रुझानों और संबंधित उत्पादों के साथ सत्यापित कर सकते हैं।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए विभिन्न उत्पादों और समय सीमाओं पर मापदंडों के संयोजनों का परीक्षण करें।

  2. घाटे के जोखिम को कम करने के लिए स्टॉप लॉस जोड़ें।

  3. संकेतों को मान्य करने के लिए संबंधित उत्पाद मूल्य रुझानों के साथ संयोजन करें।

  4. गतिशील रूप से मापदंडों का अनुकूलन करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें.

  5. झूठे संकेतों को कम करने के लिए फ़िल्टर जोड़ें, उदाहरण के लिए उच्च समय सीमा के रुझान, अस्थिरता आदि।

निष्कर्ष

रणनीति मूल्य परिवर्तन और मात्रा की तुलना करके बाजार की भावना का न्याय करती है, और एक एमएसीडी प्रारूप में संकेत उत्पन्न करती है। केवल मूल्य के अलावा मात्रा पर विचार करने से खरीदारों और विक्रेताओं की ताकत को अधिक सटीक रूप से निर्धारित किया जा सकता है। मापदंडों को विभिन्न उत्पादों और समय सीमाओं के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, जिसमें आगे अनुकूलन क्षमता है। कुल मिलाकर, रणनीति में एक उपन्यास विचार है, उपयोग करने में आसान है, प्रभावी रूप से बाजार की गति को पकड़ती है, और आगे के विकास के लायक है।

/*backtest
start: 2023-10-13 00:00:00
end: 2023-11-12 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © dannylimardi

//@version=4
strategy("Sentiment Oscillator", "Sentiment", overlay=false, initial_capital=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.08)


//Inputs
msLen = input(49, type=input.integer, title="Market Sentiment Lookback Length")
emaLen1 = input(40, type=input.integer, title="Fast EMA Length")
emaLen2 = input(204, type=input.integer, title="Slow EMA Length")
signalLen = input(20, type=input.integer, title="Signal Length")
showMs = input(false, type=input.bool, title="Show Market Sentiment?")
showHist = input(true, type=input.bool, title="Show Momentum?")
showMacd = input(false, type=input.bool, title="Show MACD Line?")
showSignal = input(false, type=input.bool, title="Show Signal Line?")
showCpv = input(false, type=input.bool, title="(Show Change/Volume for Each Bar?)")
showEma1 = input(false, type=input.bool, title="(Show Fast EMA?)")
showEma2 = input(false, type=input.bool, title="(Show Slow EMA?)")

//Calculations
priceChange = close - close[1]
changePerVolume = (priceChange/volume) * 10000000  // (The 1000000 doesn't have any significance, it's just to avoid color-change errors when the values are too emall.)
priceChangeEma = ema(priceChange, msLen)
volumeEma = ema(volume, msLen)
marketSentiment = priceChangeEma/volumeEma * 100000000
msEma1 = ema(marketSentiment, emaLen1)
msEma2 = ema(marketSentiment, emaLen2)
macd = msEma1-msEma2
signal = ema(macd, signalLen)
hist = macd-signal

//Plot colors
col_grow_above = #26A69A
col_grow_below = #FFCDD2
col_fall_above = #B2DFDB
col_fall_below = #EF5350
col_macd = #0094ff
col_signal = #ff6a00

//Drawings
plot(showHist ? hist : na, title="Histogram", style=plot.style_area, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? col_grow_above : col_fall_above) : (hist[1] < hist ? col_grow_below : col_fall_below)), transp=0 )
plot(showMacd ? macd : na, title="MACD", color=col_macd, transp=0)
plot(showSignal ? signal : na, title="Signal", color=col_signal, transp=0)
plot(showCpv ? changePerVolume : na, color=changePerVolume > changePerVolume[1] ? color.teal : color.red)
plot(0, color=color.white, transp=80)
plot(showEma1 ? msEma1 : na, color=color.aqua)
plot(showEma2 ? msEma2 : na, color=color.yellow)
plot(showMs ? marketSentiment : na, color=color.lime)

//Strategy
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=crossover(hist, 0))
strategy.close("Buy", when=crossunder(hist, 0))
अधिक

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