मूविंग एवरेज क्रॉसओवर और एमएसीडी संयोजन रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति में एक स्वचालित ट्रेडिंग रणनीति है जो ट्रेंड बैंक चरण में अधिक करने और रुझान के मोड़ पर स्टॉप-स्टॉप-लॉस करने के लिए चलती औसत क्रॉसिंग प्रणाली और एमएसीडी संकेतक का उपयोग करती है। इस रणनीति का नाम फ्यूचरिज्म लाइन क्रॉसिंग और एमएसीडी संयोजन रणनीति है।
सिद्धांत
यह रणनीति मुख्य रूप से MACD संकेतकों के साथ समानांतर क्रॉसिंग प्रणाली के संयोजन पर आधारित है। विशेष रूप से, जब दीर्घकालिक औसत को अल्पकालिक औसत पर रखा जाता है, तो अधिक करें; जब दीर्घकालिक औसत को अल्पकालिक औसत के नीचे रखा जाता है, तो खाली करें। यहां 21 दिन ईएमए को अल्पकालिक औसत के रूप में चुना गया है और 100 दिन ईएमए को दीर्घकालिक औसत के रूप में चुना गया है।
साथ ही, MACD संकेतकों का उपयोग करके ट्रेडिंग सिग्नल की पुष्टि करने के लिए सहायक। केवल जब MACD का DIFF लाइन DEA लाइन को पार करता है, तो एक बहु सिग्नल जारी किया जाता है। और एक बार DIFF DEA को पार करने के बाद, बहु स्टॉप लॉस को हटा दिया जाता है।
इसके अलावा, रणनीति में आरएसआई का उपयोग किया जाता है ताकि अत्यधिक शून्य से बचा जा सके, केवल आरएसआई 30% से कम होने पर स्थिति को खाली कर दिया जाए।
स्टॉप लॉस के लिए, रणनीति एक निश्चित प्रतिशत के साथ स्टॉप लॉस को ट्रैक करती है, जिसमें मल्टीपल स्टॉप लॉस में प्रवेश मूल्य में 1% की कमी होती है, और एक रिक्त स्टॉप लॉस में प्रवेश मूल्य में 1% की वृद्धि होती है। साथ ही, रणनीति में एक मोबाइल स्टॉप भी होता है, जब मल्टीपल फ्लोटिंग प्रॉफिट 3% प्रवेश मूल्य तक पहुंच जाता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि एक समान रेखा प्रणाली का उपयोग करके एक बड़ी प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित की जाती है, और फिर MACD संकेतक का उपयोग करके प्रवेश किया जाता है, जिससे झूठे ब्रेकआउट को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर किया जा सकता है। एक समान रेखा क्रॉसिंग प्रणाली का उपयोग करने की तुलना में, अप्रभावी ट्रेडों की संख्या को कम किया जा सकता है, जिससे लाभ की संभावना बढ़ जाती है।
इसके अलावा, एक निश्चित प्रतिशत रोक और एक चलती रोक के साथ एक रणनीति है, जो नुकसान को स्वीकार्य सीमा के भीतर नियंत्रित कर सकती है, जबकि लाभप्रदता की गारंटी देते हुए जल्द से जल्द रोकना और लाभ को लॉक करना। यह वास्तविक लेनदेन में खाते की वापसी को कम कर सकता है और लालच के कारण होने वाले नुकसान को भी कम कर सकता है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के मुख्य जोखिम निम्नलिखित हैं:
औसत रेखा क्रॉसिंग प्रणाली में विलंबता है, जिससे प्रवेश में देरी हो सकती है और सर्वोत्तम प्रवेश बिंदुओं को याद किया जा सकता है। औसत रेखा पैरामीटर को अनुकूलित करके विलंबता को कम किया जा सकता है।
एमएसीडी संकेतक झूठे संकेतों को उत्पन्न करने में आसान है, अन्य संकेतकों को फ़िल्टर करने के लिए सहायक की आवश्यकता होती है। केडीजे जैसे संकेतकों को अनुकूलित करने के लिए शामिल करने पर विचार किया जा सकता है।
फिक्स्ड प्रतिशत स्टॉप स्टॉप मोड कभी-कभी समय पर स्टॉप स्टॉप को रोक नहीं सकता है, इसे डायनामिक ट्रैक स्टॉप में बदला जा सकता है।
रणनीतिक वापसी की संभावना अधिक है, जोखिम से बचने के लिए स्थिति को कम करने पर विचार किया जा सकता है
रणनीति केवल अधिक और शून्य नहीं है, केवल बहु-दिशात्मक रुझानों की सीमाएं हैं, एक शून्य तंत्र को शामिल करने पर विचार किया जा सकता है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
औसत रेखा पैरामीटर को अनुकूलित करें, जिससे औसत रेखा संकेत अधिक सटीक हो। विभिन्न प्रकार के औसत रेखा जैसे ईएमए, एसएमए का परीक्षण किया जा सकता है।
अन्य संकेतक फ़िल्टर केडीजे, आरएसआई, आदि के समानान्तर क्रॉस सिग्नल को जोड़ना, जो गलत ट्रेडिंग को कम करता है।
गतिशील स्टॉप का प्रयास करें ताकि आप अपने जोखिम को बेहतर तरीके से नियंत्रित कर सकें। जैसे कि ट्रैक स्टॉप, एटीआर स्टॉप आदि।
इस रणनीति के लिए एक वैरिएंट जोड़ा गया है ताकि यह गिरावट के दौरान लाभदायक हो सके।
धन प्रबंधन को अनुकूलित करें, स्थिति आकार को समायोजित करें, अधिकतम निकासी को कम करें।
विभिन्न किस्मों के अनुबंधों के प्रदर्शन का परीक्षण करें और रणनीति के दायरे का विस्तार करें।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में वृद्धि, एल्गोरिदम का उपयोग स्वचालित रूप से पैरामीटर को अनुकूलित करने और मानव हस्तक्षेप को कम करने के लिए।
संक्षेप
इस रणनीति में समरेखा पार प्रणाली और MACD सूचकांक के फायदे शामिल हैं, जिससे उच्च लाभ की दर प्राप्त होती है। पैरामीटर सेटिंग को अनुकूलित करके, अन्य संकेतकों को जोड़कर और स्टॉपलॉस को बेहतर बनाने से, रणनीति की स्थिरता को और बढ़ाया जा सकता है और पीछे हटने को कम किया जा सकता है। जबकि लीवरेजिंग तंत्र और मशीन लर्निंग को जोड़ने से रणनीति की प्रयोज्यता को बढ़ाया जा सकता है। कुल मिलाकर, यह रणनीति एक अच्छा विचार प्रदान करती है, लेकिन इसे स्थिर और विश्वसनीय ट्रेडिंग रणनीति बनाने के लिए लगातार परीक्षण और अनुकूलन की आवश्यकता होती है।
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// strategy("MA_50_200_CROSS", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)
EMA21 = ta.ema(close, 21)
EMA100 = ta.ema(close, 100)
[macdLine, signalLine, histLine] = ta.macd(close, 12, 26, 9)
plot(EMA21)
plot(EMA100, color = color.orange)
openLong = ta.crossover(EMA21, EMA100) and macdLine > signalLine
openShort = ta.crossunder(EMA21, EMA100) and ta.rsi(close, 14) <= 33
crossunderMACD = ta.crossunder(macdLine, signalLine)
if (strategy.opentrades < 1)
if openLong
strategy.entry("L",strategy.long, 1)
if openShort
strategy.entry("S",strategy.short, 1)
// slose long
// if ((strategy.opentrades.entry_price(0) + strategy.opentrades.entry_price(0)*0.03) <= open)
// strategy.exit("profit L", "L", limit = close)
// else if strategy.opentrades.entry_price(0) - strategy.opentrades.entry_price(0)*0.01 >= open or crossunderMACD
// strategy.exit("loss L", "L", stop = close)
// slose short
// if (strategy.opentrades.entry_price(0) - strategy.opentrades.entry_price(0)*0.03) >= open
// strategy.exit("profit S", "S", limit = (strategy.opentrades.entry_price(0) - strategy.opentrades.entry_price(0)*0.03))
// else if strategy.opentrades.entry_price(0) + strategy.opentrades.entry_price(0)*0.01 <= open
// strategy.exit("loss S", "S", stop = (strategy.opentrades.entry_price(0) + strategy.opentrades.entry_price(0)*0.01))