गति बाजार भावना सूचक रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति बाजार में प्रतिभागियों की भावनाओं को प्रकट करने के लिए मूल्य परिवर्तन और व्यापार की मात्रा की तुलना करके MACD के रूप में प्रस्तुत की जाती है और व्यापार संकेतों को भेजती है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति मुख्य रूप से निम्नलिखित गणनाओं के माध्यम से बाजार की भावना को प्रकट करती हैः
प्रत्येक K लाइन के मूल्य में परिवर्तन को लेनदेन की मात्रा से विभाजित करें। यह सीधे खरीदारी और बिक्री की ताकत को दर्शाता है।
मूल्य परिवर्तन और लेनदेन की मात्रा के लिए सूचकांक को एक चिकनी चलती औसत के रूप में लागू करें, फिर मूल्य परिवर्तन के ईएमए को लेनदेन की मात्रा के ईएमए से विभाजित करें। इस तरह से कुछ शोर को फ़िल्टर किया जा सकता है, और एक अधिक चिकनी फ्यूज बाजार भावना वक्र प्राप्त होता है।
एक बार बाजार की भावनाओं को देखते हुए ईएमए की गणना की जाती है, और एक मैकड-जैसे वक्र प्राप्त होता है। इसमें मैकड रेखा गतिशीलता की दिशा और ताकत को दर्शाती है, सिग्नल रेखा इसकी चलती औसत है, और स्तंभ रेखा दो वक्रों के अंतर को दर्शाती है, जो गतिशीलता में परिवर्तन को दर्शाती है।
जब स्तंभ चार्ट पर 0 पहना जाता है तो बहु-सिर बाजार की भावना में वृद्धि का संकेत होता है, और नीचे 0 पहना जाता है तो खाली सिर बाजार की भावना में वृद्धि का संकेत होता है। स्तंभ चार्ट के पीछे हटने की घटना भी देखी जा सकती है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
यह आंकलन बाजार के प्रतिभागियों की भावनाओं को समझने में मदद करता है।
MACD प्रारूप सहज ज्ञान युक्त है और इसका उपयोग करना आसान है।
पैरामीटर समायोज्य हैं, विभिन्न किस्मों और समय के लिए लागू होते हैं।
एक बार जब आप एक बार फिर से एक बार फिर से एक बार फिर से एक बार फिर से एक बार फिर से एक बार फिर से एक बार फिर से एक बार फिर से एक बार फिर से एक बार फिर से एक बार फिर से एक बार फिर से एक बार फिर से एक बार फिर से एक बार फिर से एक बार फिर से एक बार फिर से एक बार फिर से
कोड की संरचना स्पष्ट है और इसे समझने और अनुकूलित करने में आसान है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति में निम्नलिखित जोखिम भी हैं:
लेन-देन की मात्रा बाजार की भावना को दर्शाती है, लेकिन यह गारंटी नहीं देता है कि लेन-देन के संकेत सही हैं।
MACD पैरामीटर की गलत सेटिंग से गलत सिग्नल या झूठे सिग्नल उत्पन्न हो सकते हैं।
यह संकेत एक झूठा संकेत हो सकता है, और प्रवृत्ति में बदलाव की पुष्टि नहीं की जा सकती है, इसलिए इसे सावधानी से देखें।
देर से प्रवेश के लिए एक जोखिम है। उचित रूप से ट्रैक किए गए स्टॉपलॉस की प्रतीक्षा करें, या प्रवृत्ति और संबंधित किस्मों के साथ उचित सत्यापन करें।
अनुकूलन दिशा
इस नीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
testing विभिन्न किस्मों और चक्रों के लिए पैरामीटर संयोजन, इष्टतम पैरामीटर की तलाश करना
स्टॉप लॉस रणनीति में शामिल हों और नुकसान के जोखिम को कम करें।
ट्रेडिंग सिग्नल को सत्यापित करने के लिए प्रासंगिक किस्मों के मूल्य रुझानों के साथ संयोजन करें।
मशीन सीखने के तरीकों का उपयोग करके गतिशील अनुकूलन पैरामीटर।
फ़िल्टरिंग की शर्तों को बढ़ाएं और झूठे संकेतों को कम करें, जैसे कि बड़े पैमाने पर रुझान, अस्थिरता, आदि।
संक्षेप
इस रणनीति का उपयोग मूल्य परिवर्तन और व्यापार मात्रा अनुपात बाजार की भावना का आकलन करने के लिए, MACD के रूप में व्यापार के संकेत उत्पन्न करता है. केवल कीमत की जानकारी की तुलना में, व्यापार की मात्रा को ध्यान में रखते हुए अधिक सटीक रूप से बहुआयामी बल के मुकाबले और बाजार की गर्मी का आकलन किया जा सकता है. विभिन्न किस्मों और चक्रों के अनुसार पैरामीटर को अनुकूलित किया जा सकता है, और आगे के अनुकूलन के लिए जगह है। कुल मिलाकर, इस रणनीति की अवधारणा नई है, इसका उपयोग सरल है, बाजार के गर्म बिंदुओं को प्रभावी ढंग से पकड़ना, आगे के विकास के लायक है।
/*backtest
start: 2023-10-13 00:00:00
end: 2023-11-12 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © dannylimardi
//@version=4
strategy("Sentiment Oscillator", "Sentiment", overlay=false, initial_capital=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.08)
//Inputs
msLen = input(49, type=input.integer, title="Market Sentiment Lookback Length")
emaLen1 = input(40, type=input.integer, title="Fast EMA Length")
emaLen2 = input(204, type=input.integer, title="Slow EMA Length")
signalLen = input(20, type=input.integer, title="Signal Length")
showMs = input(false, type=input.bool, title="Show Market Sentiment?")
showHist = input(true, type=input.bool, title="Show Momentum?")
showMacd = input(false, type=input.bool, title="Show MACD Line?")
showSignal = input(false, type=input.bool, title="Show Signal Line?")
showCpv = input(false, type=input.bool, title="(Show Change/Volume for Each Bar?)")
showEma1 = input(false, type=input.bool, title="(Show Fast EMA?)")
showEma2 = input(false, type=input.bool, title="(Show Slow EMA?)")
//Calculations
priceChange = close - close[1]
changePerVolume = (priceChange/volume) * 10000000 // (The 1000000 doesn't have any significance, it's just to avoid color-change errors when the values are too emall.)
priceChangeEma = ema(priceChange, msLen)
volumeEma = ema(volume, msLen)
marketSentiment = priceChangeEma/volumeEma * 100000000
msEma1 = ema(marketSentiment, emaLen1)
msEma2 = ema(marketSentiment, emaLen2)
macd = msEma1-msEma2
signal = ema(macd, signalLen)
hist = macd-signal
//Plot colors
col_grow_above = #26A69A
col_grow_below = #FFCDD2
col_fall_above = #B2DFDB
col_fall_below = #EF5350
col_macd = #0094ff
col_signal = #ff6a00
//Drawings
plot(showHist ? hist : na, title="Histogram", style=plot.style_area, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? col_grow_above : col_fall_above) : (hist[1] < hist ? col_grow_below : col_fall_below)), transp=0 )
plot(showMacd ? macd : na, title="MACD", color=col_macd, transp=0)
plot(showSignal ? signal : na, title="Signal", color=col_signal, transp=0)
plot(showCpv ? changePerVolume : na, color=changePerVolume > changePerVolume[1] ? color.teal : color.red)
plot(0, color=color.white, transp=80)
plot(showEma1 ? msEma1 : na, color=color.aqua)
plot(showEma2 ? msEma2 : na, color=color.yellow)
plot(showMs ? marketSentiment : na, color=color.lime)
//Strategy
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=crossover(hist, 0))
strategy.close("Buy", when=crossunder(hist, 0))