MACD संकेतक पर आधारित ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-11-16 17:42:09 अंत में संशोधित करें: 2023-11-16 17:42:09
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MACD संकेतक पर आधारित ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति

अवलोकन

रणनीति MACD संकेतक पर आधारित ट्रेडों को ट्रेंड ट्रैक करने के लिए लागू होती है। रणनीति MACD संकेतक का उपयोग करती है ताकि रुझान की दिशा की पहचान की जा सके और गतिशील स्टॉपलॉस के साथ लाभ को लॉक किया जा सके।

रणनीति सिद्धांत

  1. त्वरित रेखा, धीमी रेखा और MACD सूचकांक की गणना करें। त्वरित रेखा 12 चक्र सूचकांक चलती औसत और धीमी रेखा 26 चक्र सूचकांक चलती औसत का उपयोग करती है। MACD त्वरित रेखा और धीमी रेखा का अंतर है।

  2. खरीद और बिक्री लाइनों की स्थापना करना। जब MACD पर खरीद और बिक्री लाइनों की स्थापना की जाती है तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है; जब MACD के नीचे बिक्री लाइनों की स्थापना की जाती है तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।

  3. स्थिति खोलने के बाद गतिशील स्टॉपलॉस सेट करें, स्टॉपलॉस लाइन को ट्रैक करें। स्टॉपलॉस लाइन का प्रारंभिक मूल्य स्थिति खोलने की कीमत का 95% है, और जब कीमत स्टॉपलॉस लाइन पर चलती है, तो लाभ को लॉक करने के लिए।

  4. जब स्टॉप लॉस या रिवर्स सिग्नल ट्रिगर किया जाता है, तो पोजीशन को फिक्स करें।

श्रेष्ठता विश्लेषण

  1. MACD सूचक का उपयोग करके प्रवृत्ति की दिशा की पहचान करें और प्रवृत्ति को प्रभावी ढंग से ट्रैक करें।

  2. गतिशील स्टॉप लॉस तंत्र लगातार मुनाफे को लॉक करने और घाटे को बढ़ाने से रोकने में मदद करता है।

  3. रणनीति तर्क सरल और स्पष्ट है, इसे आसानी से समझना आसान है, और इसे स्वचालित रूप से निष्पादित करने के लिए अनुकूलित किया गया है।

जोखिम विश्लेषण

  1. MACD सूचकांक में देरी है, जो कि अल्पकालिक रुझान में बदलाव को याद कर सकता है।

  2. बहुत अधिक आराम से बंद होने से लाभ का एक हिस्सा छूट सकता है, और बहुत अधिक सख्ती से बहुत जल्दी बंद हो सकता है।

  3. पैरामीटर ट्यूनिंग समस्या, MACD पैरामीटर और खरीद और बिक्री लाइनों को लगातार परीक्षण और अनुकूलन की आवश्यकता होती है।

  4. ट्रेंडिंग ट्रेडों में अच्छा असर होता है, जबकि उतार-चढ़ाव वाले ट्रेडों में घाटे का खतरा होता है।

अनुकूलन दिशा

  1. MACD मापदंडों को अनुकूलित करें, सबसे अच्छा मापदंडों का संयोजन खोजें

  2. विभिन्न प्रकार के नुकसान को रोकने के लिए परीक्षण करें, जैसे कि अंकन हानि, एटीआर हानि आदि।

  3. फ़िल्टर शर्तों को जोड़ें और अन्य संकेतकों का उपयोग करें ताकि गलत ट्रेडिंग से बचा जा सके। जैसे कि ब्रिन बैंड, आरएसआई आदि।

  4. प्रवृत्ति को समझने के संकेतकों के साथ, प्रवृत्ति और आघात की पहचान करें, गतिशील समायोजन रणनीति पैरामीटर।

संक्षेप

इस रणनीति की समग्र विचार स्पष्ट है, MACD सूचक का उपयोग करें ट्रेंड ट्रैक करने के लिए, और गतिशील रोक लाभ को लॉक करने के लिए, प्रभावी ढंग से ट्रेंड ट्रैक कर सकते हैं. लेकिन MACD सूचक के पीछे की समस्या है, रोक बिंदु सेटिंग भी अनुकूलन की जरूरत है. अगले कदम आगे परीक्षण पैरामीटर सेट करने के लिए, रोक नुकसान तंत्र का अनुकूलन, और अन्य संकेतकों के साथ फ़िल्टरिंग, ताकि रणनीति विभिन्न स्थितियों के लिए अधिक उपयुक्त है, रणनीति की स्थिरता में सुधार होगा.

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2023-10-16 00:00:00
end: 2023-11-15 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy(shorttitle = "EURUSD MACD", title = "EURUSD MACD")
fastMA = input(title="Fast moving average",  defval = 12, minval = 7)
slowMA = input(title="Slow moving average",  defval = 26, minval = 7)
lastColor = yellow
[currMacd,_,_] = macd(close[0], fastMA, slowMA, 9)
[prevMacd,_,_] = macd(close[1], fastMA, slowMA, 9)
plotColor = currMacd > 0 ? currMacd > prevMacd ? lime : green : currMacd < prevMacd ? maroon : red
plot(currMacd, style = histogram, color = plotColor, linewidth = 3)
plot(0, title = "Zero line", linewidth = 1, color = gray)

//MACD
// 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)", type=bool, defval=false)
sma_signal = input(title="Simple MA(Signal Line)", type=bool, 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)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - 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(macd, title="MACD", color=col_macd, transp=0)
plot(signal, title="Signal", color=col_signal, transp=0)
///END OF MACD

//Long and Close Long Lines
linebuy = input(title="Enter Long", type=float, defval=-0.0002)
linesell = input(title="Close Long", type=float, defval=0.0001)

//Plot Long and Close Long Lines
plot(linebuy,color=green),plot(linesell,color=red)


//Stop Loss Input
sl_inp = input(0.05, title='Stop Loss %', type=float)/100


//Order Conditions
longCond = crossover(currMacd, linebuy)
exitLong = crossover(currMacd, linesell)
stop_level = strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp)


//Order Entries
strategy.entry("long", strategy.long,  when=longCond==true)
strategy.close("long", when=exitLong==true)
strategy.exit("Stop Loss", stop=stop_level)