ईएमए और एमएसीडी संकेतकों पर आधारित ट्रेलिंग स्टॉप लॉस ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति सूचकांक चलती औसत (ईएमए) और चलती औसत समापन विचलन (एमएसीडी) के दो संकेतकों को जोड़ती है ताकि ट्रेडिंग सिग्नल का उत्पादन किया जा सके और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस का उपयोग किया जा सके। यह रणनीति ट्रेंडिंग व्यवहार के लिए उपयुक्त है, जिसका उद्देश्य मध्यवर्ती रुझानों को ट्रैक करना है।
रणनीति सिद्धांत
जब तेज ईएमए लाइन धीमी ईएमए लाइन को पार करती है और एमएसीडी हिस्टोग्राम स्तंभ खाली हो जाता है, तो रणनीति अधिक होती है; जब एक बहुमुखी स्थिति मौजूद होती है, तो एक नीचे की ओर ट्रैक करने वाली स्टॉपलॉस लाइन सेट करें, यदि कीमत स्टॉपलॉस लाइन से अधिक हो जाती है, तो स्टॉपलॉस एक निश्चित अनुपात से बाहर निकल जाता है।
विशेष रूप से, रणनीति 7 दिन ईएमए और 14 दिन ईएमए के साथ तेजी से ईएमए का निर्माण करती है; 12 दिन ईएमए को घटाकर 26 दिन ईएमए के साथ मैकड प्राप्त करें, फिर 9 दिन ईएमए के साथ सिग्नल लाइन प्राप्त करें। जब 7 दिन ईएमए 14 दिन ईएमए से गुजरता है और मैकड के मूल्य पर सिग्नल से गुजरता है, तो अधिक स्थिति खोलें; इसके बाद एक नीचे की ओर ट्रैक स्टॉप-लॉस लाइन सेट करें, यदि कीमत एक उच्च बिंदु से नीचे गिरती है, तो एक निश्चित अनुपात से अधिक होने पर स्टॉप-लॉस आउट करें।
श्रेष्ठता विश्लेषण
यह रणनीति ईएमए और एमएसीडी दोनों संकेतकों को जोड़ती है, जो झूठे ब्रेकआउट को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर करने में सक्षम है। ईएमए प्रवृत्ति की दिशा का निर्धारण करता है, एमएसीडी खरीद और बिक्री के बिंदु का निर्धारण करता है, दोनों को जोड़कर ट्रेडिंग आवृत्ति को कम करने के साथ-साथ सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार कर सकता है। ट्रैक स्टॉप लॉस से प्राप्त लाभ को अधिकतम रूप से संरक्षित किया जा सकता है, और महत्वपूर्ण प्रतिकूल परिस्थितियों की स्थिति में समय पर बंद हो सकता है।
प्रतिक्रिया से पता चलता है कि इस रणनीति में भी अच्छा रिटर्न प्राप्त कर सकते हैं, बियर बाजार में, यह दर्शाता है कि रणनीति के कुछ robustness है. रणनीति ट्रेडिंग आवृत्ति कम है, मध्यम और लंबे समय तक स्थिति रखने के लिए उपयुक्त है. रणनीति के रुझान को समायोजित करने के लिए ईएमए चक्र पैरामीटर को उचित रूप से समायोजित किया जा सकता है.
जोखिम विश्लेषण
यह रणनीति मुख्य रूप से सूचकांकों पर आधारित है, और इसमें सट्टा लगाने का जोखिम होता है। जब बाजार में उतार-चढ़ाव के समायोजन के चरण होते हैं, तो ईएमए और एमएसीडी बहुत सारे झूठे संकेत दे सकते हैं, जिससे अत्यधिक व्यापार और हानि होती है। ट्रैकिंग स्टॉप केवल नीचे की ओर टूटने के लिए प्रभावी होता है, और ऊपर की ओर टूटने के बाद भारी वापसी का सामना नहीं कर सकता।
गलत संकेतों को कम करने के लिए ईएमए चक्र पैरामीटर को उचित रूप से बढ़ाया जा सकता है। यह अन्य संकेतकों जैसे कि क्वांटिटेटिव इंडिकेटर, अस्थिरता इंडिकेटर आदि के फिल्टर सिग्नल के साथ भी किया जा सकता है। इसके अलावा, स्टॉप लॉस अनुपात को बाजार की स्थिति के अनुसार समायोजित किया जा सकता है ताकि स्टॉप लॉस और ब्रोकर जोखिम को संतुलित किया जा सके।
अनुकूलन दिशा
विभिन्न ईएमए चक्र संयोजनों का परीक्षण करें और रणनीति के लिए सबसे उपयुक्त चक्र पैरामीटर ढूंढें।
सिग्नल फ़िल्टरिंग के लिए अन्य संकेतकों जैसे आरएसआई, केडी आदि को शामिल किया जा सकता है, जिससे सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार होता है।
विभिन्न किस्मों के अनुसार स्टॉप लॉस अनुपात को समायोजित करें, स्टॉप लॉस रणनीति को अनुकूलित करने के लिए स्टॉप लॉस को गतिशील रूप से ट्रैक करें।
तकनीकी संकेतक जैसे कि ब्रेकआउट, आकृति, और अन्य को जोड़कर, अधिक स्थिति खोलने और स्थिति की शर्तें निर्धारित की जा सकती हैं, जिससे रणनीति अधिक अनुकूलन योग्य हो सके।
ईएमए को समग्र रुझान निर्धारित करने में मदद करने के लिए मशीन लर्निंग को चक्र की दिशा में पेश किया जा सकता है।
संक्षेप
इस रणनीति को समग्र रूप से काफी मजबूत है, और यह भी एक अच्छा लाभ प्राप्त करने के लिए कर रहे हैं, एक बियर बाजार में. हालांकि, वहाँ है कुछ जोखिम के लिए बोली लगाने की जरूरत है, पैरामीटर और फ़िल्टरिंग के लिए अनुकूलन की आवश्यकता है. इस रणनीति के प्रभाव बेहतर होगा अगर यह और अधिक के साथ संयुक्त अन्य तकनीकी संकेतकों और मशीन सीखने के रूप में इस तरह के साधनों के अनुकूलन को बढ़ाने के लिए. कुल मिलाकर, इस रणनीति के लिए एक विश्वसनीय टेम्पलेट प्रदान करता है मात्रा व्यापार.
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// © Coinrule
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strategy('EMA and MACD with Trailing Stop Loss',
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default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=30,
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commission_value=0.1)
showDate = input(defval=true, title='Show Date Range')
timePeriod = time >= timestamp(syminfo.timezone, 2022, 1, 1, 0, 0)
notInTrade = strategy.position_size <= 0
// EMAs
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plot(fastEMA, color = color.blue)
plot(slowEMA, color = color.green)
//buyCondition1 = ta.crossover(fastEMA, slowEMA)
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// DMI and MACD inputs and calculations
[macd, macd_signal, macd_histogram] = ta.macd(close, 12, 26, 9)
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// Configure trail stop level with input options
longTrailPerc = input.float(title='Trail Long Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=3) * 0.01
shortTrailPerc = input.float(title='Trail Short Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
// Determine trail stop loss prices
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shortStopPrice = 0.0
longStopPrice := if strategy.position_size > 0
stopValue = close * (1 - longTrailPerc)
math.max(stopValue, longStopPrice[1])
else
0
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math.min(stopValue, shortStopPrice[1])
else
999999
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strategy.entry(id="Long", direction = strategy.long)
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//strategy.close(id="Close", when = sellCondition1 or sellCondition2)