এই কৌশলটি লোগারিদমিক এমএসিডি সূচক ব্যবহার করে ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে। এটি বাজারের গতি এবং সুযোগগুলি পরিমাপ করার জন্য দ্রুত এবং ধীর লোগারিদমিক চলমান গড়ের মধ্যে পার্থক্য গণনা করে।
মূল যুক্তি হচ্ছে:
দ্রুত লোগারিথমিক এমএ (ডিফল্ট 12) এবং ধীর লোগারিথমিক এমএ (ডিফল্ট 26) গণনা করুন
লগারিদমিক এমএসিডি হল তাদের পার্থক্য, যা বাজারের গতি প্রকাশ করে
সিগন্যাল লাইনটি এমএসিডি (ডিফল্ট 9) এর এমএ সমতল করা হয়েছে
যখন MACD নীচের সিগন্যালের উপরে ক্রস করে তখন দীর্ঘ যান
যখন MACD উপরে থেকে সংকেত অতিক্রম করে তখন শর্ট যান
হিস্টোগ্রাম হিসাবে গ্রাফিক্যাল ম্যাকডি-সিগন্যাল পার্থক্য
সহজ এমএসিডি এর তুলনায়, লগারিদমিক এমএসিডি এক্সপোনেন্সিয়াল বৃদ্ধির প্রবণতাকে আরও ভালভাবে তুলে ধরতে পারে। লগ ট্রান্সফর্ম চার্টে অস্থির মানগুলির তুলনামূলকতা বজায় রাখে।
লোগারিথমিক রূপান্তর ব্যবহার করে এক্সপোনেনশিয়াল মূল্য আন্দোলন সনাক্ত করে
লগ এমএসিডি মূল্যের ওঠানামা তথ্য তুলে ধরে
সিগন্যাল লাইন MACD কে ট্রেডিং সিগন্যালে পরিণত করে
এমএসিডি হিস্টোগ্রাম স্বজ্ঞাতভাবে প্রবণতা দিক দেখায়
লোগ ট্রান্সফর্মেশন মূল্যের গোলমাল বাড়িয়ে তুলতে পারে
ঘন ঘন সংকেত, অতিরিক্ত ট্রেডিংয়ের ঝুঁকি
স্টপ লস ম্যানেজমেন্ট নেই, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ অসম্পূর্ণ
হ্রাসঃ
সিগন্যাল ফ্রিকোয়েন্সি হ্রাস করার জন্য পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করুন
চটকদার অবস্থার মধ্যে সংকেত এড়াতে ফিল্টার যোগ করুন
ট্রেড প্রতি ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস বাস্তবায়ন করুন
স্থিতিশীলতার জন্য প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করুন
এক্সপোনেন্সিয়াল মুভিং মিডিয়ার মত অন্যান্য রূপান্তর চেষ্টা করুন
স্ক্রিন সংকেতগুলিতে প্রবণতা ফিল্টার যোগ করুন
স্টপ লস কৌশল অন্তর্ভুক্ত করুন
সিগন্যাল নির্ভরযোগ্যতা বিচার করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করুন
লোগারিদমিক রূপান্তর প্রাথমিক প্রবণতা সনাক্তকরণের জন্য এমএসিডি এর সংবেদনশীলতা বাড়ায়। তবে ব্যবসায়ের ফ্রিকোয়েন্সি নিয়ন্ত্রণ করা উচিত। পরামিতি, ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ইত্যাদিতে অপ্টিমাইজেশান সহ, এই কৌশলটি একটি স্থিতিশীল এবং অনন্য পরিমাণগত সিস্টেমে পরিণত হতে পারে।
/*backtest
start: 2022-09-14 00:00:00
end: 2023-09-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy(title="Logarithmic Moving Average Convergence Divergence Strategy", shorttitle="LMACD Strategy")
// Getting inputs
fast_length = input(title="Fast Length", defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", defval=26)
src = input(title="Source", defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing", minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input(title="Simple MA(Oscillator)", defval=false)
sma_signal = input(title="Simple MA(Signal Line)", defval=false)
// Plot colors
col_grow_above = #26A69A
col_grow_below = #FFCDD2
col_fall_above = #B2DFDB
col_fall_below = #EF5350
col_macd = #0094ff
col_signal = #ff6a00
// Calculating
fast_ma = sma_source ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length)
lmacd = log(fast_ma) - log(slow_ma)
signal = sma_signal ? sma(lmacd, signal_length) : ema(lmacd, signal_length)
hist = lmacd - signal
plot(hist, title="Histogram", style=columns, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? col_grow_above : col_fall_above) : (hist[1] < hist ? col_grow_below : col_fall_below) ), transp=0 )
plot(lmacd, title="LMACD", color=col_macd, transp=0)
plot(signal, title="Signal", color=col_signal, transp=0)
if (crossover(hist, 0))
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="LMACD long")
if (crossunder(hist, 0))
strategy.entry("Short", strategy.short, comment="LMACD short")