MACD সূচকের উপর ভিত্তি করে স্টপ লস কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি MACD সূচকের উপর ভিত্তি করে একটি দীর্ঘ লাইন ট্রেডিং কৌশল ডিজাইন করেছে যা প্রতিটি লেনদেনের ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করতে পারে। ঐতিহ্যবাহী বহু-বিরতিযুক্ত ওভারল্যাপিং কৌশলগুলির তুলনায় এই কৌশলটি প্রতিটি লেনদেনের ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের দিকে বেশি মনোযোগ দেয়। কৌশলটি লক্ষ্যমাত্রার স্টপ লস মূল্য এবং স্টপ লস মূল্য গণনা করে যুক্তিসঙ্গত পজিশনের আকার নির্ধারণ করে এবং প্রতিটি লেনদেনের সর্বাধিক ক্ষতির পরিমাণকে সীমাবদ্ধ করে। এটি কার্যকরভাবে প্রত্যাহার নিয়ন্ত্রণ করতে পারে এবং দীর্ঘমেয়াদী স্থিতিশীল আয় অর্জন করতে পারে।
মূলনীতি
এই কৌশলটি প্রথমে MACD সূচকের macd লাইন এবং signal লাইন গণনা করে। যখন macd লাইনটি নীচে থেকে সিগন্যাল লাইনটি অতিক্রম করে, তখন এটি কেনার সংকেত হিসাবে বিবেচিত হয়। মিথ্যা ব্রেকআপগুলি ফিল্টার করার জন্য, কৌশলটি barssince ((crossover ((macd_line, signal_line)) <= 5 এর প্রয়োজন হয়, যা 5 টি K লাইনের মধ্যে ঘটেছে। একই সাথে macd লাইন এবং সিগন্যাল লাইনের উভয়ই 0 এর নীচে থাকা প্রয়োজন, যা বর্তমানে একটি ওভারসোলের অবস্থানে রয়েছে, এবং সমাপ্তির দাম wma গড় লাইনের উপরে, যা একটি প্রবণতা দেখায়।
প্রতিটি লেনদেনের জন্য, কৌশলটি যুক্তিসঙ্গত স্টপ লস এবং স্টপ-অফ মূল্য গণনা করে। স্টপ লস মূল্যটি সর্বশেষ 3 টি কে-লাইনের সর্বনিম্ন মূল্য হিসাবে সেট করা হয়। স্টপ-অফ মূল্যটি ক্রয় মূল্যের 4 গুণ বেশি ক্রয় মূল্যের 4 গুণ বেশি স্টপ লস হিসাবে সেট করা হয়।
মূলত, কৌশলটি প্রতিটি লেনদেনের জন্য নির্দিষ্ট পজিশনের পরিমাণ অনুমোদিত ঝুঁকির উপর ভিত্তি করে গণনা করে। capital_risk প্যারামিটার দ্বারা প্রতিটি লেনদেনের জন্য সর্বাধিক অনুমোদিত ক্ষতির পরিমাণ মোট মূলধনের শতাংশ নির্ধারণ করে। তারপরে স্টপ লস মার্জিনের উপর ভিত্তি করে ডলার আকারে অবস্থানের আকার গণনা করা হয়।
প্রতি লেনদেনের ঝুঁকিটি মোট মূলধনের 1% এর মধ্যে নিয়ন্ত্রণ করা হয়, প্রত্যাহার কার্যকরভাবে নিয়ন্ত্রণ করা যায়। একই সাথে, স্টপ পজিশনটি বড় হলে, উচ্চতর রিটার্ন পাওয়া যায়।
সুবিধা
- ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ প্রথম, প্রতিটি লেনদেনের ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণযোগ্য
- পজিশনের আকার অনুকূলিতকরণ করুন এবং তহবিলের সর্বাধিক ব্যবহার করুন
- স্টপ লস স্ট্র্যাটেজি কার্যকরভাবে প্রত্যাহার নিয়ন্ত্রণ করে
- যুক্তিসঙ্গত বন্ধ, লাভের সম্ভাবনা বেশি
ঝুঁকি ও উন্নতি
- MACD সূচকগুলি পিছিয়ে আছে, দ্রুত পরিবর্তনের প্রবণতা মিস করতে পারে
- ভুলভাবে সেট করা স্টপ লস বা স্টপ স্টপ পজিশনের ফলে মুনাফা কমে যেতে পারে বা ঝুঁকি বাড়তে পারে
- ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি বেশি হতে পারে, খরচ বাড়তে পারে
আপনি বিবেচনা করতে পারেনঃ
- অন্যান্য সূচকগুলির সাথে প্রবণতা সংহত করুন এবং MACD-এর পিছনে থাকা সমস্যা এড়িয়ে চলুন
- স্টপ লস অ্যালগরিদমকে আরও স্থিতিস্থাপক করে তোলা
- ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি যথাযথভাবে শিথিল করা এবং লেনদেনের ব্যয় হ্রাস করা
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি MACD সূচকের উপর ভিত্তি করে প্রবণতার দিক নির্ধারণ করে, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য অগ্রাধিকার দেয় এবং যুক্তিসঙ্গত অবস্থান গণনা করে। ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ এবং অবস্থান অপ্টিমাইজেশনের মূল চাবিকাঠি দীর্ঘমেয়াদী স্থিতিশীল আয় অর্জন করতে পারে। তবে MACD সূচকের কিছু ত্রুটি রয়েছে এবং স্টপ-ড্রপ ব্যবস্থাটি আরও অপ্টিমাইজ করা দরকার। সূচকের ব্যবহার, স্টপ-ড্রপ সেটিং এবং ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি হ্রাস করার জন্য যদি আরও অপ্টিমাইজ করা হয় তবে কৌশলটি আরও শক্তিশালী হবে।
/*backtest
start: 2022-10-19 00:00:00
end: 2023-10-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy( "McDonalds ", shorttitle="Ur Lovin' It", initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.cash, currency=currency.USD )
capital_risk = input( 1.0, "% capital risk per trade" ) / 100
r_exit = input( 4.0, "Take Profit in 'R'" )
wma_length = input( 150, 'WMA Bias Length' )
[macd_line, signal_line, hist ] = macd(close, 12, 26, 9)
w_line = wma( close, wma_length )
golong = barssince(crossover(macd_line, signal_line)) <= 5 and ( macd_line < 0 and signal_line < 0 ) and ( close > w_line ) and strategy.opentrades == 0
float stop = na
float tp = na
// For a stop, use a recent low
stop := golong ? lowest(low, 3)[1] : stop[1]
range = abs(close - stop)
tp := golong ? close + (r_exit * range) : tp[1]
// This is the bit that calculates how much size to use so we only lose 1% of the `strategy.equity`
how_much_willing_to_lose = strategy.equity * capital_risk
// Spread the risk across the stop range
position_size_in_usd = how_much_willing_to_lose / (range / close)
// Sized specified in base contract
position_size_in_contracts = position_size_in_usd / close
// Enter the position
if golong
strategy.entry("long", strategy.long, qty=position_size_in_contracts)
strategy.exit("long exit","long", stop=stop, limit=tp)
// experimental exit strategy
// hist_strength = hist >= 0 ? ( hist[1] < hist ? 'strong' : 'weak') : ( hist[1] < hist ? 'weak' : 'strong' )
// if hist < 0 and hist_strength == 'strong' and falling( hist, 8 )
// strategy.close("long")
plot( strategy.equity, color=strategy.equity > 10000 ? color.green : color.red, linewidth=2 )