लघुगणकीय मूविंग औसत अभिसरण और विचलन रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति लॉगरिथमिक एमएसीडी पर आधारित है, जो तेजी से और धीमी गति से चलने वाले औसत के अंतर की गणना करके बाजार की प्रवृत्ति और अवसरों का आकलन करने के लिए ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करता है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मुख्य तर्क हैः
त्वरित समानांतर चलती औसत (डीफ़ॉल्ट 12 दिन) और धीमी समानांतर चलती औसत (डीफ़ॉल्ट 26 दिन) की गणना करें
समकक्ष MACD दोनों का अंतर है, जो बाजार की गतिशीलता को दर्शाता है
सिग्नल लाइन MACD की एक चिकनी चलती औसत है (डिफ़ॉल्ट 9 दिन)
जब MACD लाइन नीचे से सिग्नल लाइन को तोड़ने के लिए अधिक किया
जब MACD लाइन ऊपर से सिग्नल लाइन को तोड़ती है तो खाली हो जाती है
एमएसीडी और सिग्नल लाइन अंतर को स्तंभ आरेख के रूप में व्यक्त करना
सरल चलती औसत MACD की तुलना में, लॉगरिक MACD सूचकांक वृद्धि बाजार के परिवर्तन के रुझान को उजागर कर सकता है। लॉगरिक रूपांतरण के बाद, बड़ी मात्रा में उतार-चढ़ाव वाले आंकड़े चार्ट पर अपेक्षाकृत तुलनीय रह सकते हैं।
रणनीतिक लाभ
सूचकांक स्तर पर मूल्य परिवर्तन का पता लगाने के लिए समानांतर रूपांतरण का उपयोग करें
बाइनरी MACD मूल्य उतार-चढ़ाव की जानकारी पर प्रकाश डाला गया
ट्रेडिंग सिग्नल बनाने के लिए MACD सिग्नल लाइन को चिकना करें
स्तंभ MACD रुझान की दिशा को इंगित करता है
रणनीतिक जोखिम
आनुपातिक रूपांतरण मूल्य उतार-चढ़ाव को बढ़ा सकता है
सिग्नल अक्सर और आसानी से ओवर-ट्रेड किए जाते हैं
स्टॉप लॉस मैनेजमेंट पर विचार नहीं किया गया, जोखिम नियंत्रण अधूरा है
जवाबः
सिग्नल आवृत्ति को कम करने के लिए पैरामीटर को समायोजित करें
बढ़ी हुई फ़िल्टरिंग शर्तें, कंपन के दौरान सिग्नल को रोकने के लिए
स्टॉप लॉस रणनीति सेट करें और एकल नुकसान को नियंत्रित करें
रणनीति अनुकूलन दिशा
पैरामीटर को अनुकूलित करें, स्थिरता बढ़ाएं
अन्य सूचकांक रूपांतरणों का प्रयास करें, जैसे सूचकांक चलती औसत
प्रवृत्ति संकेतक के संयोजन में फ़िल्टर सिग्नल
स्टॉप लॉस को बढ़ाएं
सिग्नल विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करना
संक्षेप
इस रणनीति का उपयोग समकक्ष रूपांतरण MACD संकेतक की संवेदनशीलता को बढ़ाता है, जिससे प्रवृत्ति में बदलाव को पहले से ही देखा जा सकता है। हालांकि, ट्रेडिंग आवृत्ति को नियंत्रित करने पर ध्यान देना आवश्यक है। पैरामीटर अनुकूलन, वेंडर कंट्रोल आदि के माध्यम से, यह रणनीति एक स्थिर और व्यक्तिगत मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली बन सकती है।
/*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")