मोमेंटम रिवर्सल मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-12-21 11:21:49 अंत में संशोधित करें: 2023-12-21 11:21:49
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मोमेंटम रिवर्सल मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति

अवलोकन

यह रणनीति MACD सूचकांक पर आधारित एक गतिशील रिवर्स ट्रेडिंग रणनीति है। यह तेजी से चलती औसत और धीमी गति से चलती औसत के अंतर की गणना करके MACD सूचकांक उत्पन्न करता है। जब MACD सूचकांक सकारात्मक रूप से परिवर्तित होता है, तो यह एक बेचने का संकेत देता है; जब MACD सूचकांक नकारात्मक रूप से परिवर्तित होता है, तो यह एक खरीदने का संकेत देता है। यह रणनीति एक साथ MACD सूचकांक के सिग्नल लाइन को चिकना करने के साथ-साथ शोर व्यापार संकेतों को फ़िल्टर करती है।

रणनीति सिद्धांत

इस रणनीति का मुख्य संकेतक MACD है, जो एक तेज चलती औसत, एक धीमी चलती औसत और एक सिग्नल लाइन से बना है। सबसे पहले, तेज ईएमए और धीमी ईएमए की गणना करें, 12 दिनों के लिए तेज ईएमए पैरामीटर सेट करें, और 26 दिनों के लिए धीमी ईएमए पैरामीटर सेट करें, और फिर दोनों के अंतर को MACD संकेतक के रूप में गणना करें। MACD संकेतक गतिशीलता की अवधारणा के माध्यम से स्टॉक की कीमतों में बदलाव की प्रवृत्ति को दर्शाता है। जब तेज ईएमए में वृद्धि धीमी ईएमए से अधिक होती है, तो यह दर्शाता है कि स्टॉक ऊपर की ओर बढ़ रहा है, MACD सकारात्मक है; इसके विपरीत, स्टॉक नीचे की ओर है, MACD नकारात्मक है।

शोर को फ़िल्टर करने के लिए, इस रणनीति में सिग्नल लाइन सूचकांक को पेश किया गया है, जो MACD के लिए अतिरिक्त चिकनाई प्रदान करता है। सिग्नल लाइन पैरामीटर को 9 दिन ईएमए पर सेट किया गया है। अंत में, MACD और सिग्नल लाइन के अंतर को एक ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में गणना की जाती है। जब अंतर सकारात्मक से नकारात्मक होता है, तो एक बिकने का संकेत उत्पन्न होता है; जब अंतर नकारात्मक से सकारात्मक होता है, तो एक खरीदने का संकेत उत्पन्न होता है।

श्रेष्ठता विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य फायदे हैंः

  1. MACD सूचक का उपयोग स्टॉक की कीमत में पलटाव के बिंदु को निर्धारित करने के लिए किया जाता है, जो स्टॉक की कीमत में अल्पकालिक पलटाव के अवसरों को पकड़ने में मदद करता है।

  2. सिग्नल लाइन को चिकना करने के साथ, कुछ शोर लेनदेन सिग्नल को फ़िल्टर करें और झूठे सिग्नल को कम करें।

  3. रणनीति पैरामीटर स्वतंत्र रूप से सेट किया जाता है, व्यापारी वास्तविक परिस्थितियों के अनुसार पैरामीटर को समायोजित कर सकते हैं, बाजार में परिवर्तन के लिए लचीला प्रतिक्रिया दे सकते हैं।

  4. कम्प्यूटेशनल लॉजिक सरल, स्पष्ट और समझने में आसान है, जो शुरुआती अध्ययन के लिए उपयुक्त है।

  5. सूचक और सिग्नल के संयोजन में विविधता है, रणनीति अनुकूलन के लिए एक बड़ा स्थान है, और बहुत मजबूत विस्तारशीलता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:

  1. शेयरों की कीमतों में अल्पकालिक उलटफेर को ट्रैक करने के कारण ट्रेडिंग आवृत्ति और ट्रेडिंग लागत में वृद्धि हो सकती है।

  2. MACD सूचकांक में शेयर की कीमतों में लंबे समय तक एकतरफा उछाल या गिरावट के दौरान झूठे संकेत पैदा करने की संभावना होती है।

  3. यदि पैरामीटर गलत है, तो सिग्नल में देरी होती है, और आप सबसे अच्छा प्रवेश बिंदु से चूक सकते हैं।

  4. यह रणनीति सरल है और जटिल बाजार स्थितियों में व्यापार की प्रभावशीलता को कम कर देती है।

उपरोक्त जोखिमों के लिए, निम्नलिखित तरीकों से सुधार किया जा सकता हैः

  1. ऑप्टिमाइज़ेशन पैरामीटर, लेनदेन की आवृत्ति को कम करना. उदाहरण के लिए, सिग्नल लाइन चक्र पैरामीटर को बढ़ाना.

  2. लंबी अवधि के रुझानों में कैद होने से बचने के लिए फ़िल्टरिंग शर्तें जोड़ें। उदाहरण के लिए, अन्य ट्रैकिंग संकेतकों के साथ मिलकर लंबी अवधि के रुझानों का आकलन करें।

  3. सबसे अच्छी कीमतों को ट्रैक करने के लिए सीमा शुल्क सूची का उपयोग करें

  4. बाजार की स्थिति का आकलन करने के लिए और अधिक कारक जोड़ें, असामान्य बाजारों में व्यापार से बचें।

अनुकूलन दिशा

इस नीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. MACD पैरामीटर और सिग्नल लाइन पैरामीटर को अनुकूलित करें, सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन ढूंढें।

  2. अन्य सहायक संकेतक जोड़ें जो दीर्घकालिक रुझानों का आकलन करते हैं और प्रतिकूल व्यापार से बचते हैं। जैसे कि चलती औसत संकेतक, बोलिंगर बैंड्स सूचक आदि शामिल करना।

  3. झूठे ब्रेकडाउन से बचने के लिए एनर्जी ज्वार जैसे व्यापारिक संकेतकों के साथ संयोजन।

  4. विभिन्न स्टॉक विशेषताओं के आधार पर पैरामीटर सेट करें ताकि रणनीति अधिक अनुकूल हो सके।

  5. स्टॉप-लॉस और स्टॉप-ऑफ मूल्य निर्धारण को बढ़ाएं, एकल हानि और लाभ के स्तर को नियंत्रित करें।

  6. स्टॉक की गुणवत्ता का आकलन करें, जैसे कि वित्तीय संकेतकों, रेटिंग परिवर्तन आदि, और स्टॉक के एक अच्छे पूल का चयन करें।

इन अनुकूलन पहलों से रणनीति की स्थिरता, जीत दर और लाभप्रदता में वृद्धि होती है। साथ ही साथ रणनीति के निरंतर विकास और सुधार की नींव भी रखी जाती है।

संक्षेप

यह रणनीति एक विशिष्ट अल्पकालिक रिवर्स ट्रेडिंग रणनीति है। यह सरल और स्पष्ट MACD सूचकांक का उपयोग करता है जो स्टॉक की गतिशीलता को दर्शाता है, और सिग्नल लाइनों के साथ विशिष्ट प्रवेश बिंदु निर्धारित करता है। उचित पैरामीटर सेट के साथ, अल्पकालिक मूल्य रिवर्स के अवसरों को पकड़ने और अतिरिक्त लाभ प्राप्त करने में सक्षम है।

बेशक, किसी भी एकल सूचक और सरल रणनीति को विभिन्न जटिल बाजार स्थितियों के लिए पूरी तरह से अनुकूलित करना मुश्किल है। निवेशकों को जोखिम के बारे में जागरूक होना चाहिए, अपनी स्थिति और जोखिम वरीयताओं के अनुसार रणनीति का चयन करना चाहिए, साथ ही बाजार की स्थिति पर लगातार नजर रखनी चाहिए, रणनीति पैरामीटर और व्यापार नियमों का अनुकूलन करना चाहिए। केवल निरंतर सीखने और निरंतर सुधार के बाद ही निवेश पर दीर्घकालिक स्थिर रिटर्न प्राप्त किया जा सकता है।

रणनीति स्रोत कोड
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start: 2023-11-20 00:00:00
end: 2023-12-20 00:00:00
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basePeriod: 15m
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*/

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//study(title="MACD Strategy by Sedkur", shorttitle="MACD Strategy by Sedkur")
strategy (title="MACD Strategy by Sedkur", shorttitle="MACD Strategy by Sedkur")


// Getting inputs
dyear = input(title="Year", type=input.integer, defval=2017, minval=1950, maxval=2500)
fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=26)
buyh = input(title="Buy histogram value", type=input.float, defval=0.0, minval=-1000, maxval=1000, step=0.1)
sellh = input(title="Sell histogram value", type=input.float, defval=0.0, minval=-1000, maxval=1000, step=0.1)
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input(title="Simple MA(Oscillator)", type=input.bool, defval=false)
sma_signal = input(title="Simple MA(Signal Line)", type=input.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=plot.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)

strategy.entry("buy", strategy.long, comment="buy", when = hist[1] <= hist and buyh<=hist and year>=dyear)
strategy.entry("sell", strategy.short, comment="sell", when = hist[1] >= hist and sellh>=hist and year>=dyear)