डबल एमएसीडी मात्रात्मक व्यापार रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति द्वि-ईएमए औसत रेखा प्रणाली और आरएसआई संकेतक के संयोजन का उपयोग करती है, जो बाजार की प्रवृत्ति का आकलन करने के साथ-साथ ट्रेडिंग सिग्नल भेजने में सहायता करती है। यह रणनीति सरल और आसान है, जो कई बड़े स्टॉक सूचकांकों और डिजिटल मुद्राओं के लिए लागू है। 2013 से अब तक की समीक्षा में 500% से अधिक संचयी लाभ प्राप्त किया गया है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में दो अलग-अलग पैरामीटर सेट किए गए MACD को मुख्य ट्रेडिंग सूचक के रूप में उपयोग किया जाता है। पहला MACD 10 चक्र लघु औसत और 22 चक्र लंबा औसत है, और सहायक 9 चक्र औसत है। दूसरा MACD 21 चक्र लघु औसत और 45 चक्र लंबा औसत है, और सहायक 20 चक्र औसत है।
जब पहला MACD की DIFF लाइन पर शून्य अक्ष के माध्यम से एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है, तो नीचे शून्य अक्ष के माध्यम से एक बेचने का संकेत उत्पन्न होता है। दूसरा MACD की DIFF लाइन द्वारा जारी किया गया संकेत पहले MACD संकेत की पुष्टि करता है।
यह रणनीति मूल्य गतिशीलता के लिए एक सूत्र का उपयोग करती है, जो नवीनतम K लाइन के समापन मूल्य + उच्चतम मूल्य को पिछले K लाइन के समापन मूल्य + उच्चतम मूल्य से विभाजित करती है, जो 1 से अधिक है, जो वर्तमान में ऊपर की ओर है, एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है, और इसके विपरीत, एक बिक्री संकेत उत्पन्न करता है।
अंत में, स्टोच आरएसआई की के-लाइन 20 से अधिक है, जो बिक्री संकेतों की पुष्टि करती है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
यह रणनीति द्वि-ईएमए संयोजन का उपयोग करती है, जो एक झूठे ब्रेक को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर कर सकती है। सहायक गतिशीलता सूत्र भी झूठे संकेतों को रोकने के लिए प्रेरित करता है। स्टोच आरएसआई सूचक का उपयोग करें, जो ओवरबॉट ओवरबॉट क्षेत्र में एक बेचने का संकेत दे सकता है, जिससे ओवरबॉट को रोकने से बचा जा सके।
यह रणनीति केवल कुछ सामान्य संकेतकों के सरल संयोजन का उपयोग करती है, इसमें कोई जटिल तार्किक संबंध नहीं है, इसे समझना और संशोधित करना बहुत आसान है। पैरामीटर सेटिंग भी बहुत सामान्य है, इसे विभिन्न किस्मों के लिए अनुकूलित करने की आवश्यकता नहीं है, अनुकूलनशील है।
इस रणनीति ने स्टॉक इंडेक्स और डिजिटल मुद्राओं जैसे कई प्रकारों पर अच्छा संचयी लाभ अर्जित किया है, और अधिकतम वापसी नियंत्रण आदर्श है। इसे एक बहुत ही सामान्य प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति का मुख्य जोखिम औसत रेखा का उपयोग करके निर्णय लेना है, जब कीमतों में भारी उतार-चढ़ाव होता है, तो यह नुकसान का कारण बनता है। इसके अलावा, एकल नुकसान को नियंत्रित करने के लिए कोई स्टॉप नहीं है।
स्टोच आरएसआई सूचकांक के ओवरबॉय और ओवरसोल्ड के निर्धारण पर प्रभाव बहुत अच्छा नहीं है, जो कि उलटा सिग्नल को याद करने के लिए आसान है।
यदि कीमतों में भारी गिरावट आती है लेकिन MACD सूचकांक अभी तक एक मृत फोर्क नहीं बना है, तो यह रणनीति स्थिति को खोने के लिए जारी रखती है।
अनुकूलन दिशा
एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप को सेट करने पर विचार किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एटीआर स्टॉप सेट करें या कम समापन मूल्य की औसत रेखा पर स्टॉप करें।
अन्य सूचकांकों को जोड़कर सहायता की जा सकती है, जैसे कि केडी सूचकांक या ब्रिन बैंड सूचकांक को स्टोच आरएसआई के साथ जोड़कर, अधिक विश्वसनीय निर्णय लेने के लिए।
लेन-देन की मात्रा का विश्लेषण बढ़ाया जा सकता है, जैसे कि स्टॉक को बहुत कम करने पर स्टॉप लॉस बढ़ाया जा सकता है, या स्टॉक को कम करने पर स्टॉक से बचा जा सकता है।
विभिन्न पैरामीटर संयोजनों का परीक्षण किया जा सकता है, MACD के चक्र पैरामीटर को अनुकूलित किया जा सकता है। विभिन्न चक्रों के MACD को जोड़ने के लिए परीक्षण किया जा सकता है, जिससे एकाधिक पुष्टि होती है।
संक्षेप
द्वि-MACD मात्रात्मक व्यापार रणनीति की समग्र अवधारणा सरल और स्पष्ट है, द्वि-ईएमए संयोजन निर्णय की प्रवृत्ति का उपयोग करता है, गतिशीलता संकेतकों के साथ गलत संकेतों से बचने के लिए, बेहतर व्यापार समय का चयन कर सकता है। इस रणनीति के पैरामीटर को सामान्य, वास्तविक प्रदर्शन स्थिरता के रूप में सेट किया गया है, इसे मूल रणनीति के रूप में अनुकूलित किया जा सकता है। अगले कदम में, स्टॉप-लॉस मोड को संशोधित करके, लेनदेन विश्लेषण को जोड़कर, और अन्य संकेतकों को जोड़कर रणनीति की स्थिरता और रिटर्न दर को और बढ़ाया जा सकता 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"}]
*/
//@version=2
strategy("Multiple MACD RSI simple strategy", overlay=true, initial_capital=5000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=80, pyramiding=0, calc_on_order_fills=true)
fastLength = input(10)
slowlength = input(22)
MACDLength = input(9)
MACD = ema(close, fastLength) - ema(close, slowlength)
aMACD = sma(MACD, MACDLength)
delta = MACD - aMACD
fastLength2 = input(21)
slowlength2 = input(45)
MACDLength2 = input(20)
MACD2 = ema(open, fastLength2) - ema(open, slowlength2)
aMACD2 = sma(MACD2, MACDLength2)
delta2 = MACD2 - aMACD2
uptrend = (close + high)/(close[1] + high[1])
downtrend = (close + low)/(close[1] + low[1])
smoothK = input(2, minval=1, title="K smoothing Stoch RSI")
smoothD = input(3, minval=1, title= "D smoothing for Stoch RSI")
lengthRSI = input(7, minval=1, title="RSI Length")
lengthStoch = input(8, minval=1, title="Stochastic Length")
src = input(close, title="RSI Source")
rsi1 = rsi(src, lengthRSI)
k = sma(stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
h0 = hline(80)
h1 = hline(20)
yearin = input(2018, title="Year to start backtesting from")
if (delta > 0) and (year>=yearin) and (delta2 > 0) and (uptrend > 1)
strategy.entry("buy", strategy.long, comment="buy")
if (delta < 0) and (year>=yearin) and (delta2 < 0) and (downtrend < 1) and (d > 20)
strategy.entry("sell", strategy.short, comment="sell")
//plot(strategy.equity, title="equity", color=red, linewidth=2, style=areabr)