एमएसीडी लॉन्ग-शॉर्ट बैलेंस ट्रैकिंग रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-10-17 16:15:53 अंत में संशोधित करें: 2023-10-17 16:15:53
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एमएसीडी लॉन्ग-शॉर्ट बैलेंस ट्रैकिंग रणनीति

अवलोकन

यह रणनीति एक प्रवृत्ति-अनुवर्ती रणनीति है जो MACD संकेतक का उपयोग करके बहु-अवकाश दिशा की पहचान करती है। यह MACD मेनलाइन उत्पन्न करने के लिए तेजी से चलती औसत और धीमी गति से चलती औसत के अंतर की गणना करता है। यह रणनीति एक खरीद संकेत उत्पन्न करने के लिए MACD मेनलाइन और सिग्नल लाइन के गोल्डन क्रॉस का उपयोग करती है, और एक बिक्री संकेत उत्पन्न करने के लिए डेड क्रॉस, बहु-अवकाश संतुलन ट्रैकिंग प्राप्त करने के लिए।

रणनीति सिद्धांत

कोड में पहले एक समय निर्धारित किया जाता है जब यह वापस मापने के लिए शुरू होता है, ताकि रणनीति के ऐतिहासिक प्रदर्शन का परीक्षण किया जा सके।

फिर MACD सूचकांक की गणना की जाती है, जिसमें तेजी से चलती औसत, धीमी गति से चलती औसत और MACD औसत रेखा की लंबाई की स्थापना शामिल है। तेज लाइन प्रतिक्रिया अधिक संवेदनशील है, धीमी लाइन प्रतिक्रिया अधिक स्थिर है। उनके अंतर से MACD मुख्य रेखा बनती है, फिर समान रेखा के माध्यम से MACD सिग्नल लाइन बनती है। जब अंतर शून्य अक्ष के माध्यम से एक मल्टीहेड सिग्नल उत्पन्न करता है, तो शून्य अक्ष के माध्यम से एक खाली सिर सिग्नल उत्पन्न होता है।

बहु और रिक्त सिग्नल के आधार पर, अंतिम सिग्नल उत्पन्न होने का समय रिकॉर्ड करें। जब तेज़ और धीमी लाइन का समानांतर होता है, तो खरीद / बेचने के संकेतों की पुष्टि और रिकॉर्ड किया जाता है, तब स्थिति खोला जा सकता है।

प्रवेश करने के बाद, अपनी स्थिति के उच्चतम और निम्नतम मूल्य को ट्रैक करना जारी रखें। एक स्टॉप लॉस प्रतिशत सेट करें और जब नुकसान उस प्रतिशत तक पहुंच जाए तो स्टॉप लॉस से बाहर निकलें।

रणनीतिक लाभ

  1. MACD एक क्लासिक तकनीकी विश्लेषण है जो प्रवृत्ति की पहचान करने में सक्षम है।

  2. इस प्रकार, यह मूल्य परिवर्तन की गतिशीलता और दिशा को जल्दी से पकड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

  3. एक समान रेखा के फ़िल्टर प्रभाव का उपयोग करके, कुछ झूठे संकेतों को फ़िल्टर किया जा सकता है।

  4. इस रणनीति में जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस मैकेनिज्म शामिल है।

रणनीतिक जोखिम

  1. MACD संकेतक झूठे संकेतों के लिए अतिसंवेदनशील हैं, और संकेतक के पास सीमित अनुकूलन स्थान है।

  2. अयोग्य स्टॉपलॉस सेटिंग्स अति सक्रिय या रूढ़िवादी हो सकती हैं और विभिन्न किस्मों के लिए व्यक्तिगत रूप से अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है।

  3. फिक्स्ड-आंकड़े की पोजीशनों से लीवरेज बहुत अधिक हो सकता है, इसलिए पूंजी के आकार के आधार पर जोखिम सीमा निर्धारित करने पर विचार करें।

  4. समय खिड़की का चयन करने की औचित्य को सत्यापित करने की आवश्यकता है ताकि ओवरफिट से बचा जा सके।

रणनीति अनुकूलन

  1. विभिन्न किस्मों के लिए अनुकूलित करने के लिए सबसे अच्छा पैरामीटर खोजने के लिए त्वरित और धीमी गति से औसत रेखा पैरामीटर संयोजन का अनुकूलन करें।

  2. अन्य संकेतकों के लिए फ़िल्टर जोड़ें जैसे कि K-लाइन, ब्लिंक बैंड, आरएसआई आदि।

  3. अलग-अलग स्टॉपलॉस की प्रभावशीलता का आकलन वापस लेने और शेप अनुपात जैसे संकेतकों के आधार पर किया जा सकता है

  4. स्टॉप-लॉस रणनीति को अनुकूलित करें, जैसे कि स्टॉप-लॉस को स्थानांतरित करना, स्टॉप-लॉस को लटकाना आदि।

  5. पूंजी परिवर्तन, अस्थिरता, आदि के आधार पर गतिशील स्थिति स्थापित करने का प्रयास करें।

संक्षेप

एमएसीडी मल्टी-हॉली बैलेंस रणनीति एक क्लासिक तकनीकी संकेतक पर आधारित एक प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। यह मूल्य परिवर्तन की गतिशीलता के लिए संवेदनशील कैप्चर क्षमता है, जो पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से विभिन्न किस्मों के लिए अच्छी तरह से अनुकूलित किया जा सकता है। और अधिक हिलने वाले संकेतक, स्टॉप-लॉस मोड और गतिशील स्थिति प्रबंधन के साथ संयुक्त, रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता को बढ़ावा देना जारी रखा जा सकता है।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2023-09-16 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("MACD BF", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)

/////////////// Component Code Start ///////////////
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year") 
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)

// A switch to control background coloring of the test period
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and (time >= testPeriodStart) and (time <= testPeriodStop) ? #00FF00 : na
bgcolor(testPeriodBackgroundColor, transp=97)

testPeriod() => true

///////////////  MACD Component - Default settings for one day. /////////////// 
fastLength = input(12) // 72 for 4hr
slowlength = input(26) // 156 for 4 hr
MACDLength = input(12)  // 12 for 4hr

MACD = ema(close, fastLength) - ema(close, slowlength)
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
delta = MACD - aMACD

long = crossover(delta, 0) 
short = crossunder(delta, 0) 

last_long = long ? time : nz(last_long[1])
last_short = short ? time : nz(last_short[1])

long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)

last_open_long_signal = long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal = short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])

last_long_signal = long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal = short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])

in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal

last_high = not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low = not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])

sl_inp = input(5.0, title='Stop Loss %', type=float)/100

/////////////// Strategy Component /////////////// 
// Strategy Entry
if testPeriod()
    strategy.entry("Long Entry",  strategy.long, when=long_signal)
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short, when=short_signal)

since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1]) // LONG SL
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1]) // SHORT SL

slLong = in_long_signal ? strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp) : na
slShort = strategy.position_avg_price * (1 + sl_inp)
long_sl = in_long_signal ? slLong : na
short_sl = in_short_signal ? slShort : na

// Strategy SL Exit
if testPeriod()
    strategy.exit("Long SL", "Long Entry", stop=long_sl, when=since_longEntry > 1)
    strategy.exit("Short SL", "Short Entry", stop=short_sl, when=since_shortEntry > 1)

//plot(strategy.equity, title="equity", color=blue, linewidth=2, style=areabr)