
একাধিক সময়কালের MACD শূন্য-অক্ষ ক্রস বিপরীত কৌশলটি বিভিন্ন সময়ের জন্য MACD সূচকগুলি গণনা করে, দামের সম্ভাব্য বিপরীত সংকেত সনাক্ত করে, প্রবণতা অনুসরণকারী স্টপ লস পদ্ধতি গ্রহণ করে, উচ্চতর তহবিল ব্যবহারের দক্ষতার জন্য।
এই কৌশলটি একই সাথে 3-চক্র এবং 10-চক্রের এসএমএ মুভিং এভারেজ গণনা করে, একটি দ্রুত এবং ধীর লাইন তৈরি করে, এবং তারপরে এমএসিডি সূচক এবং সংকেত লাইন গণনা করে। যখন দ্রুত লাইন এবং সংকেত লাইনটি উপরে বা নীচে শূন্য-অক্ষের ক্রস হয়, তখন দামটি সমালোচনামূলক পয়েন্টে পৌঁছে যায় এবং একটি বিপরীত হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে। এছাড়াও, এই কৌশলটি বিপরীত সিগন্যালের নির্ভরযোগ্যতা সনাক্ত করতে প্রচুর পরিমাণে মাল্টি-হোল্ড স্ট্যাটাস বিচার, আরএসআই সূচক ইত্যাদির সাথে মিলিত হয়। যখন বিপরীত সিগন্যালটি একটি নির্দিষ্ট নির্ভরযোগ্যতার প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে, তখন অতিরিক্ত বা খালি করা উচিত।
মূলত, কৌশলটি নিম্নলিখিত উপায়ে মূল্য বিপরীতের বিচার করেঃ
যখন বিপরীত সিগন্যালের নির্ভরযোগ্যতা বেশি থাকে, তখন কৌশলটি ট্রেন্ড অনুসরণ করে স্টপ লস পদ্ধতিতে প্রবেশ করে এবং উচ্চতর লাভের চেষ্টা করে।
এই কৌশলটির বেশ কিছু সুবিধা রয়েছেঃ
এই কৌশলটির কিছু ঝুঁকিও রয়েছেঃ
নিম্নলিখিত উপায়ে ঝুঁকি কমাতে পারেনঃ
এই কৌশলটি আরও উন্নত করা যেতে পারেঃ
মাল্টিটাইম পিরিয়ড MACD শূন্য-অক্ষ ক্রস বিপরীত কৌশল, মূল্য, লেনদেনের পরিমাণ এবং ওঠানামা সূচকগুলির মতো একাধিক মাত্রার তথ্যকে সমন্বিত করে, একাধিক সূচক বিচার করে বিপরীত দিকে যাওয়ার সময় নির্ধারণ করে, লাভজনক হওয়ার পরে সময়মত ক্ষতি বন্ধ করে দেয়, বিপরীত অবস্থার পরিস্থিতিতে আরও ভাল আয় করতে পারে। এই কৌশলটি মেশিন লার্নিং এবং মূল পজিশনের অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে আরও উন্নত হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে, যাতে ব্যবসায়ের ফ্রিকোয়েন্সি এবং ঝুঁকি হ্রাস করা যায়, লাভের স্থান বাড়ানো যায়।
/*backtest
start: 2023-02-11 00:00:00
end: 2024-02-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("3 10.0 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 10.0 Oscillator Profile Flagging", overlay=false)
signalBiasValue = input(title="Signal Bias", defval=0.26)
macdBiasValue = input(title="MACD Bias", defval=0.8)
shortLookBack = input( title="Short LookBack", defval=3)
longLookBack = input( title="Long LookBack", defval=10.0)
takeProfit = input( title="Take Profit", defval=0.8)
stopLoss = input( title="Stop Loss", defval=0.75)
fast_ma = ta.sma(close, 3)
slow_ma = ta.sma(close, 10)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = ta.sma(macd, 16)
hline(0, "Zero Line", color = color.black)
buyVolume = volume*((close-low)/(high-low))
sellVolume = volume*((high-close)/(high-low))
buyVolSlope = buyVolume - buyVolume[1]
sellVolSlope = sellVolume - sellVolume[1]
signalSlope = ( signal - signal[1] )
macdSlope = ( macd - macd[1] )
plot(macd, color=color.blue, title="Total Volume")
plot(signal, color=color.orange, title="Total Volume")
intrabarRange = high - low
rsi = ta.rsi(close, 14)
rsiSlope = rsi - rsi[1]
getRSISlopeChange(lookBack) =>
j = 0
for i = 0 to lookBack
if ( rsi[i] - rsi[ i + 1 ] ) > -5
j += 1
j
getBuyerVolBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if buyVolume[i] > sellVolume[i]
j += 1
j
getSellerVolBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if sellVolume[i] > buyVolume[i]
j += 1
j
getVolBias(lookBack) =>
float b = 0.0
float s = 0.0
for i = 1 to lookBack
b += buyVolume[i]
s += sellVolume[i]
b > s
getSignalBuyerBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if signal[i] > signalBiasValue
j += 1
j
getSignalSellerBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if signal[i] < ( 0.0 - signalBiasValue )
j += 1
j
getSignalNoBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if signal[i] < signalBiasValue and signal[i] > ( 0.0 - signalBiasValue )
j += 1
j
getPriceRising(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if close[i] > close[i + 1]
j += 1
j
getPriceFalling(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if close[i] < close[i + 1]
j += 1
j
getRangeNarrowing(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if intrabarRange[i] < intrabarRange[i + 1]
j+= 1
j
getRangeBroadening(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if intrabarRange[i] > intrabarRange[i + 1]
j+= 1
j
bool isNegativeSignalReversal = signalSlope < 0.0 and signalSlope[1] > 0.0
bool isNegativeMacdReversal = macdSlope < 0.0 and macdSlope[1] > 0.0
bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0.0 and signalSlope[1] < 0.0
bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0.0 and macdSlope[1] < 0.0
bool hasBearInversion = signalSlope > 0.0 and macdSlope < 0.0
bool hasBullInversion = signalSlope < 0.0 and macdSlope > 0.0
bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue
bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0.0 - signalBiasValue )
bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0.0
bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0.0
bool hasPositiveMACDBias = macd > macdBiasValue
bool hasNegativeMACDBias = macd < ( 0.0 - macdBiasValue )
bool hasBullAntiPattern = ta.crossunder(macd, signal)
bool hasBearAntiPattern = ta.crossover(macd, signal)
bool hasSignificantBuyerVolBias = buyVolume > ( sellVolume * 1.5 )
bool hasSignificantSellerVolBias = sellVolume > ( buyVolume * 1.5 )
// 393.60 Profit 52.26% 15m
if ( hasBullInversion and rsiSlope > 1.5 and volume > 300000.0 )
strategy.entry("15C1", strategy.long, qty=10.0)
strategy.exit("TPS", "15C1", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)
// 356.10 Profit 51,45% 15m
if ( getVolBias(shortLookBack) == false and rsiSlope > 3.0 and signalSlope > 0)
strategy.entry("15C2", strategy.long, qty=10.0)
strategy.exit("TPS", "15C2", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)
// 124 Profit 52% 15m
if ( rsiSlope < -11.25 and macdSlope < 0.0 and signalSlope < 0.0)
strategy.entry("15P1", strategy.short, qty=10.0)
strategy.exit("TPS", "15P1", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss)
// 455.40 Profit 49% 15m
if ( math.abs(math.abs(macd) - math.abs(signal)) < .1 and buyVolume > sellVolume and hasBullInversion)
strategy.entry("15P2", strategy.short, qty=10.0)
strategy.exit("TPS", "15P2", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss)