MACD সূচকের হিস্টোগ্রামের উপর ভিত্তি করে ট্রেডিং সিদ্ধান্ত গ্রহণের কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি MACD সূচকের হিস্টোগ্রামের উপর ভিত্তি করে ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নেয়। এটি হিস্টোগ্রামের উত্থান এবং পতনের প্রবণতা ব্যবহার করে একটি ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন করে। হিস্টোগ্রামের ধারাবাহিক উত্থান বা পতন একটি নির্দিষ্ট সময়সীমার পরে, একটি অনুরূপ সংকেত উত্পন্ন করে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি MACD সূচকগুলির দ্রুত লাইন, ধীর লাইন এবং হিস্টোগ্রাম ব্যবহার করে। প্রথমে দ্রুত লাইন EMA এবং ধীর লাইন EMA গণনা করা হয়। তারপরে দ্রুত লাইনটি স্লো লাইনটি বাদ দিয়ে MACD পায়, MACD তার চলমান গড় সংকেতটি বাদ দিয়ে হিস্টোগ্রাম পায়।
যখন হিস্টোগ্রামের ক্রমাগত উত্থান একটি সেট করা চক্রের সাথে মিলিত হয়, তখন একটি ক্রয় সংকেত তৈরি হয়। এটি বোঝায় যে MACD তার সংকেত লাইনটি অতিক্রম করার জন্য আপগ্রেড করছে এবং দাম বাড়তে পারে।
যখন হিস্টোগ্রামের ক্রমাগত নিম্নমুখী প্রবণতা সেট করা সময়ের পরে পৌঁছে যায়, তখন এটি একটি বিক্রয় সংকেত তৈরি করে। এটি বোঝায় যে MACD তার সংকেত লাইনটি অতিক্রম করার জন্য নীচে গতি বাড়িয়ে তুলছে এবং দামের পতনের পূর্বাভাস দেয়।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির সুবিধাগুলো হলঃ
MACD হিস্টোগ্রামের ট্রেন্ডিং ক্ষমতা ব্যবহার করে, আপনি মূল্য পরিবর্তনের বিপর্যয় চিহ্নিত করতে পারেন এবং আপনার মুনাফার সম্ভাবনা বাড়াতে পারেন।
হিস্টোগ্রামের ধারাবাহিক উত্থান বা পতনের সাথে মিলিত চক্রীয় অবস্থার সাথে, অযৌক্তিক ক্ষতি হ্রাস করার জন্য কিছু গোলমাল লেনদেনকে ফিল্টার করা যায়।
ম্যাকড প্যারামিটার এবং হিস্টোগ্রাম ট্রেন্ডের চক্র কাস্টমাইজ করার অনুমতি দেওয়া হয়েছে, যা বিভিন্ন জাত এবং ট্রেডিং সময়ের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
কৌশলগত লজিকটি সহজ এবং স্পষ্ট, সহজে বোঝা যায় এবং পরিবর্তন করা যায়, এবং অন্যান্য সূচক বা কৌশল সমন্বয়ে ব্যবহার করা সহজ।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির কিছু ঝুঁকিও রয়েছেঃ
যখন দাম কম্পনের মধ্যে থাকে, তখন ভুল সংকেত তৈরি হতে পারে এবং ট্রেন্ড ইন্ডিকেটরের সাথে মিলিত ফিল্টার প্রয়োজন।
হিস্টোগ্রামের উত্থান বা পতনের পরে, MACD লাইনটি সংকেত লাইনটি ভেঙে ফেলতে পারে না, মুনাফা অর্জন করতে পারে না এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস সেট করতে পারে।
লেনদেনের খরচ এবং স্লাইড পয়েন্টের মতো প্রকৃত লেনদেনের সমস্যাগুলি বিবেচনা না করে, রিয়েল-টাইম উপার্জন হ্রাস পেতে পারে।
প্যারামিটার সেটিং (যেমন MACD চক্র, Histogram প্রবণতা চক্র, ইত্যাদি) অনুপযুক্তভাবে কৌশল কার্যকারিতা বিপরীত হতে পারে, যা জাত এবং সময়কালের জন্য অপ্টিমাইজ করা প্রয়োজন।
ট্রেন্ডিং ইন্ডিকেটর, স্টপ লস, অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটার ইত্যাদির সমন্বয়ে এই ঝুঁকিগুলি নিয়ন্ত্রণ ও হ্রাস করা যায়।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ
অন্যান্য সূচকগুলির সাথে মিলিত হয়ে প্রবণতার দিকটি মূল্যায়ন করুন, ট্রেডিংয়ের ঝড়ের অঞ্চলগুলি এড়িয়ে চলুন। উদাহরণস্বরূপ, 20 দিনের লাইনটি মধ্য-দীর্ঘ লাইনের প্রবণতা নির্ধারণ করে।
অতিরিক্ত ক্ষতির ব্যবস্থাপনা। যেমন MACD আবার সংকেত লাইনে পড়ে গেলে ক্ষতি হয়।
MACD প্যারামিটারগুলিকে অপ্টিমাইজ করুন, বিভিন্ন ধরণের সময়কালের সাথে খাপ খাইয়ে নিন। উদাহরণস্বরূপ, উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ডেটাতে সময়কালের প্যারামিটারগুলি সংক্ষিপ্ত করা যেতে পারে।
হিস্টোগ্রামের ধারাবাহিক উত্থান বা পতনের ন্যূনতম চক্রের অনুকূলিতকরণ, সিগন্যালের ফ্রিকোয়েন্সি এবং নির্ভরযোগ্যতার ভারসাম্য।
ব্রেকআউট ব্যর্থ হওয়ার পরে সংকেত অনুসরণ করার কৌশলগত যুক্তি। অর্থাৎ হিস্টোগ্রাম বিপরীত হওয়ার পরে বিপরীত সংকেত অনুসরণ করুন।
অন্যান্য সূচকগুলির সাথে সমন্বয় করা, যেমন ক্যাপাসিটি সূচক, অস্থিরতা সূচক ইত্যাদি বাজার উত্তাপের বিচার, ফিল্টার সংকেত।
সারসংক্ষেপ
MACD হিস্টোগ্রাম ট্রেন্ড কৌশলটি হিস্টোগ্রামের প্রবণতা পরিবর্তনগুলি ক্যাপচার করে এবং মূল্য পরিবর্তনের পাল্টা পয়েন্টের বিচার করে। প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন এবং সমন্বিত সূচক বিচারের সাথে মিলিত হয়ে, ভুল সংকেতগুলি কার্যকরভাবে ছড়িয়ে দিতে পারে। একটি পরিমাণগত ব্যবসায়ের ক্ষেত্রে একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ সহায়ক সরঞ্জাম হিসাবে MACD হিস্টোগ্রাম বিচার, কৌশলটি একটি সহজ ব্যবহারিক ব্যবসায়ের ধারণা সরবরাহ করে।
/*backtest
start: 2023-01-18 00:00:00
end: 2024-01-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
//study(title="Histogram Strategy by Sedkur", shorttitle="Histogram Strategy by Sedkur")
strategy (title="Histogram Trends Strategy by Sedkur", shorttitle="Histogram Trends Strategy by Sedkur")
/// Getting inputs
dyear = input(title="Year", type=input.integer, defval=2017, minval=1950, maxval=2500)
fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=26)
hist_length = input(title="Trend of Histogram Number", type=input.integer, defval=1, minval=1, maxval=100)
//buyh = input(title="Buy histogram value", type=input.float, defval=0.0, minval=-1000, maxval=1000, step=0.1)
//sellh = input(title="Sell histogram value", type=input.float, defval=0.0, minval=-1000, maxval=1000, step=0.1)
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input(title="Simple MA(Oscillator)", type=input.bool, defval=false)
sma_signal = input(title="Simple MA(Signal Line)", type=input.bool, 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)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal
plot(hist, title="Histogram", style=plot.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(macd, title="MACD", color=col_macd, transp=0)
//plot(signal, title="Signal", color=col_signal, transp=0)
//bullish = hist[1] <= hist and buyh<=hist?true:false
//bearish = hist[1] >= hist and sellh>=hist?true:false
bull=0
bear=0
for i=0 to hist_length
if (hist[i+1] <= hist[i])
bull:=bull+1
bullish = bull==hist_length+1?true:false
for j=0 to hist_length
if (hist[j+1] >= hist[j])
bear:=bear+1
bearish = bear==hist_length+1?true:false
//bullish = hist[1] <= hist and hist[2] <= hist and hist[3] <= hist and hist[4] <= hist and hist[5] <= hist?true:false
//bearish = hist[1] >= hist and hist[2] >= hist and hist[3] >= hist and hist[4] >= hist and hist[5] >= hist?true:false
strategy.entry("buy", strategy.long, comment="buy", when = bullish and year>=dyear)
strategy.entry("sell", strategy.short, comment="sell", when = bearish and year>=dyear)