एमएसीडी रोबोट ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति को MACD रोबोट ट्रेडिंग रणनीति कहा जाता है। यह रणनीति MACD संकेतक की तेज और धीमी रेखाओं के संबंध की गणना करके बाजार को खरीदने और बेचने के समय का आकलन करती है और स्टॉप लॉस को ट्रैक करने के लिए जोखिम को नियंत्रित करती है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति को मुख्य रूप से MACD सूचक पर आधारित विकसित किया गया है। MACD सूचक एक तेज और धीमी रेखा से बना है, तेज रेखा एक अल्पकालिक औसत है, धीमी रेखा एक दीर्घकालिक औसत है, और दोनों का संबंध बाजार की खरीद और बिक्री की स्थिति को दर्शाता है। जब तेज रेखा पर लंबी रेखा को क्रॉस करते हैं, तो यह एक खरीद संकेत है, और नीचे एक बेचने का संकेत है।
इस रणनीति में, ईएमए एल्गोरिथ्म द्वारा गणना की गई तेज और धीमी लाइनों को अलग-अलग किया गया है। सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार के लिए, सिग्नल लाइन को जोड़ा गया है, ईएमए एल्गोरिथ्म द्वारा MACD मानों को एक बार फिर से चिकना करने के लिए।
खरीद का समय निर्धारित करने के लिए, न केवल फास्ट और धीमी तार कांटा देखें, बल्कि यह भी देखें कि क्या MACD का निरपेक्ष मान कस्टम खरीद लाइन से बड़ा है। यदि यह संतुष्ट है, तो खरीद संकेत जारी करें, और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस ट्रैकिंग का उपयोग करें।
बेचने का समय निर्धारित करने के लिए, एक ही समय में तेजी से धीमी गति से मरने वाले कांटे और सिग्नल लाइन को पूरा करने के लिए सकारात्मक शर्तें, बेचने का संकेत दें और स्थिति को समतल करें।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ फायदे हैंः
- MACD सूचकांक का उपयोग करके खरीद-बिक्री के समय का निर्धारण करना, उच्च विश्वसनीयता
- सिग्नल गुणवत्ता बढ़ाने के लिए सिग्नल लाइन जोड़ें
- स्टॉप लॉस ट्रैकिंग और प्रभावी जोखिम नियंत्रण
- खरीदें लाइन अनुकूलित रणनीति संवेदनशीलता
- सभी शर्तें सूचकांकों पर आधारित हैं, कोई बाहरी प्रभाव नहीं
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
- एमएसीडी सूचकांक में देरी, शॉर्ट-लाइन ऑपरेशन के अवसरों को याद किया जा सकता है
- अनावश्यक हानि के लिए गलत स्टॉप पॉइंट सेटिंग
- पैरामीटर ट्यूनिंग परीक्षण और समायोजन के लिए बहुत समय लेता है
- लेनदेन लागत और स्लाइड पॉइंट प्रभाव
इन जोखिमों को कम किया जा सकता है जैसे कि पैरामीटर को ठीक से समायोजित करना या अन्य संकेतकों के संयोजन के माध्यम से।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
- KDJ, RSI आदि जैसे अन्य सूचक फ़िल्टर सिग्नल के साथ संयोजन
- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को खरीद और बिक्री के लिए जोड़ना
- गतिशील स्टॉप के बजाय स्थिर स्टॉप का उपयोग करना
- MACD पैरामीटर और खरीद लाइन के लिए परीक्षण अनुकूलन
- लेनदेन लागत के प्रभाव को ध्यान में रखते हुए समायोजन रणनीति
संक्षेप
यह रणनीति ओवरऑल के लिए एक उच्च विश्वसनीयता प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। MACD संकेतकों के माध्यम से प्रवृत्ति का आकलन करें, स्टॉप लॉस कंट्रोल जोखिम को ट्रैक करें, स्थिर निवेश रिटर्न प्राप्त करें। NEXT STEP पैरामीटर को और अनुकूलित करना है, अन्य संकेतकों को संयोजित करना, मशीन सीखने आदि के साथ रणनीति की लाभप्रदता में सुधार करना है।
/*backtest
start: 2022-12-11 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy(shorttitle = "GBPUSD MACD", title = "GBPUSD 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=-0.00045)
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, signal) and signal > 0
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)