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गतिशील औसत क्रॉसओवर और गतिशील औसत क्रॉसओवर पर आधारित बहु-समय सीमा ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-05-17 15:33:02
टैगःएमएसीडीएसएमएमएएसएमएZLEMAईएमएएमए

अवलोकन

यह रणनीति विभिन्न चलती औसत संकेतकों का उपयोग करती है, जिनमें एसएमएमए, एसएमए, जेएलईएमए और ईएमए शामिल हैं, और उनके आधार पर एक बेहतर एमएसीडी संकेतक (इंपलस एमएसीडी) का निर्माण करती है। यह इंपलस एमएसीडी और इसकी सिग्नल लाइन के क्रॉसओवर के माध्यम से ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। रणनीति का मुख्य विचार इंपलस एमएसीडी के साथ प्रवृत्ति की ताकत और दिशा की पुष्टि करते हुए विभिन्न समय सीमाओं के चलती औसत का उपयोग करके बाजार के रुझानों को पकड़ना है।

रणनीतिक सिद्धांत

आवेग MACD (MD) प्राप्त करने के लिए 34 की लंबाई के साथ उच्च, निम्न और बंद कीमतों के SMMA और ZLEMA की गणना करें।
संकेत रेखा (एसबी) के रूप में इम्पल्स एमएसीडी के 9 अवधि के एसएमए की गणना करें।
प्रवृत्ति शक्ति को प्रतिबिंबित करने के लिए आवेग एमएसीडी और संकेत रेखा (एसएच) के बीच अंतर की गणना करें।
जब इम्पल्स एमएसीडी सिग्नल लाइन के ऊपर से गुजरता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न करें, और जब यह नीचे से गुजरता है, तो स्थिति को बंद करें।
गति MACD हिस्टोग्राम को मूल्य, गति MACD और उच्च/निम्न मूल्य SMMA के बीच संबंध के आधार पर विभिन्न रंगों के साथ चित्रित करें ताकि प्रवृत्ति की ताकत को दृश्य रूप से प्रतिबिंबित किया जा सके।

रणनीतिक लाभ

कई प्रकार के चलती औसत का उपयोग बाजार के रुझानों को अधिक व्यापक रूप से प्रतिबिंबित करता है।
सुधारित एमएसीडी संकेतक (इंपलस एमएसीडी) मूल्य और चलती औसत की सापेक्ष स्थिति को ध्यान में रखता है, जो प्रवृत्ति की ताकत को बेहतर ढंग से दर्शाता है।
सिग्नल लाइन की शुरूआत से कुछ झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने और सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार करने में मदद मिलती है।
प्रवृत्ति की ताकत के आधार पर विभिन्न रंगों के साथ आवेग एमएसीडी को ग्राफ करना बाजार की चाल का सहज न्याय करने में मदद करता है।

रणनीतिक जोखिम

अनुचित पैरामीटर चयन से लगातार या देरी से संकेत मिल सकते हैं, जिसके लिए विभिन्न बाजारों और समय सीमाओं के आधार पर अनुकूलन की आवश्यकता होती है।
यह रणनीति अधिक झूठे संकेत उत्पन्न कर सकती है और अस्थिर बाजारों में घाटे का कारण बन सकती है।
रणनीति में स्टॉप-लॉस तंत्र की कमी है और अस्थिर बाजारों में महत्वपूर्ण ड्रॉडाउन का सामना करना पड़ सकता है।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

ट्रेंड पहचानने वाले संकेतक जैसे कि ADX को तभी पेश करें जब ट्रेंड स्पष्ट हो, चंचल बाजारों में घाटे को कम करें।
संकेतों की गुणवत्ता में सुधार के लिए उत्पन्न ट्रेडिंग संकेतों को अन्य संकेतकों जैसे कि आरएसआई और एटीआर के साथ पुष्टि करें।
एकल व्यापार जोखिम को नियंत्रित करने के लिए उचित स्टॉप-लॉस और ले-प्रॉफिट स्तर निर्धारित करें।
इष्टतम पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए आनुवंशिक एल्गोरिदम जैसे तरीकों का उपयोग करके मापदंडों का अनुकूलन करें।

सारांश

यह रणनीति विभिन्न प्रकार के चलती औसत के आधार पर एक बेहतर एमएसीडी संकेतक का निर्माण करती है और संकेत रेखा के साथ क्रॉसओवर के माध्यम से ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है, जबकि समग्र विचार स्पष्ट है, और फायदे स्पष्ट हैं। हालांकि, रणनीति में कुछ सीमाएं भी हैं, जैसे कि अस्थिर बाजारों के लिए खराब अनुकूलन क्षमता और जोखिम नियंत्रण उपायों की कमी। रणनीति की मजबूती और लाभप्रदता को बढ़ाने के लिए प्रवृत्ति पहचान, संकेत पुष्टि, जोखिम नियंत्रण और पैरामीटर अनुकूलन जैसे पहलुओं से आगे के सुधारों पर विचार किया जा सकता है।

/*backtest
start: 2023-05-11 00:00:00
end: 2024-05-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Impulse MACD Strategy [LazyBear]", shorttitle="IMACD_Strategy", overlay=false)

// Function to calculate SMMA
calc_smma(src, len) =>
    var float smma = na
    smma := na(smma[1]) ? ta.sma(src, len) : (smma[1] * (len - 1) + src) / len
    smma

// Function to calculate SMA
	ta.sma(src, len)
    sum = 0.0
    for i = 0 to len - 1
        sum := sum + src[i]
    sum / len

// Function to calculate ZLEMA
calc_zlema(src, length) =>
    var float ema1 = na
    var float ema2 = na
    var float d = na
    ema1 := ta.ema(src, length)
    ema2 := ta.ema(ema1, length)
    d := ema1 - ema2
    ema1 + d

// Function to calculate EMA
calc_ema(src, len) =>
    ema = 0.0
    ema := ta.ema(src, len)
    ema

// Inputs
lengthMA = input(34, title="Length of Moving Average")
lengthSignal = input(9, title="Length of Signal Line")

// Calculations
src = hlc3
hi = calc_smma(high, lengthMA)
lo = calc_smma(low, lengthMA)
mi = calc_zlema(src, lengthMA) 

md = mi > hi ? (mi - hi) : mi < lo ? (mi - lo) : 0
sb = ta.sma(md, lengthSignal)
sh = md - sb
mdc = src > mi ? src > hi ? color.lime : color.green : src < lo ? color.red : color.orange

// Plotting
plot(0, color=color.gray, linewidth=1, title="MidLine")
plot(md, color=mdc, linewidth=2, title="ImpulseMACD", style=plot.style_histogram)
plot(sh, color=color.blue, linewidth=2, title="ImpulseHisto", style=plot.style_histogram)
plot(sb, color=color.maroon, linewidth=2, title="ImpulseMACDCDSignal")

// Execute trades based on signals
if (ta.crossover(md, sb))
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (ta.crossunder(md, sb))
    strategy.close("Buy")

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