एमएसीडी और ईएमए क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-12-28 15:22:14
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अवलोकन

यह रणनीति प्रवेश और निकास निर्धारित करने के लिए एमएसीडी संकेतक की तेज और धीमी रेखाओं के क्रॉसओवर का उपयोग करती है। ईएमए संकेतक का उपयोग प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करने के लिए भी किया जाता है। यह तब लंबा हो जाता है जब तेज रेखा नीचे से धीमी रेखा को तोड़ती है और एमएसीडी मूल्य 0 से नीचे होता है; यह तब छोटा हो जाता है जब तेज रेखा ऊपर से धीमी रेखा को तोड़ती है और एमएसीडी मूल्य 0 से ऊपर होता है। स्टॉप लॉस निकास ईएमए मूल्य पर सेट किया जाता है जब संकेत उत्पन्न किया गया था; लाभ लेने को प्रवेश मूल्य का 2 गुना सेट किया जाता है।

रणनीतिक सिद्धांत

जब एमएसीडी की फास्ट लाइन नीचे से स्लो लाइन को तोड़ती है और एमएसीडी मान 0 से नीचे होता है, तो यह इंगित करता है कि कीमत का अल्पकालिक मूविंग एवरेज बढ़ना शुरू हो जाता है और गति मजबूत होने लगती है, इसलिए एक लंबी स्थिति ली जा सकती है। जब तेजी से रेखा ऊपर से स्लो लाइन को तोड़ती है और एमएसीडी मान 0 से ऊपर होता है, तो यह इंगित करता है कि कीमत का अल्पकालिक मूविंग एवरेज गिरना शुरू हो जाता है और गति कमजोर होने लगती है, इसलिए एक छोटी स्थिति ली जा सकती है।

ईएमए संकेतक समग्र प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करता है। उच्च ईएमए मूल्य एक ऊपर की प्रवृत्ति को इंगित करते हैं जबकि निम्न मूल्य एक नीचे की प्रवृत्ति को इंगित करते हैं। रणनीति केवल तब लंबी होती है जब ईएमए एक ऊपर की प्रवृत्ति को इंगित करता है और कम हो जाता है जब ईएमए एक नीचे की प्रवृत्ति को इंगित करता है ताकि काउंटर ट्रेंड ट्रेडिंग से बचा जा सके।

स्टॉप लॉस को संकेत उत्पन्न होने पर ईएमए मूल्य पर सेट किया जाता है। ईएमए प्रवृत्ति का अच्छी तरह से न्याय कर सकता है। इसे ईएमए मूल्य के रूप में सेट करने से पिछले निचले या उच्च बिंदुओं द्वारा स्टॉप लॉस के बाहर निकलने की संभावना कम हो सकती है। लाभ लेने को प्रवेश मूल्य का 2 गुना सेट किया जाता है, जिससे 2 का जोखिम पुरस्कार अनुपात मिलता है।

लाभ विश्लेषण

यह रणनीति प्रवेश समय और प्रवृत्ति की दिशा को बेहतर ढंग से निर्धारित करने के लिए एमएसीडी और ईएमए संकेतकों को जोड़ती है। स्टॉप लॉस पद्धति बढ़त और बिक्री गिरावट का पीछा करने से बचती है। 2 का जोखिम पुरस्कार अनुपात एक अपेक्षाकृत रूढ़िवादी पैरामीटर सेटिंग है। एमएसीडी संकेतक के मापदंडों को बाजार में परिवर्तन के लिए लचीले ढंग से अनुकूलित करने के लिए समायोजित किया जा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

एमएसीडी संकेतक में औसत विलंब होता है, संकेतक मोड़ मूल्य मोड़ में विलंब करते हैं। रणनीति विशिष्ट प्रवेश बिंदुओं को निर्धारित नहीं कर सकती है, कुछ अंधापन है। स्टॉप लॉस अस्थिर मूल्य कार्रवाई से ट्रिगर होता है। ले लाभ बिंदुओं को समय से पहले या देरी से मारा जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

एमएसीडी के मापदंडों को अनुकूलित करना ताकि इसे अधिक संवेदनशील या स्थिर बनाया जा सके।
अधिक सटीक प्रवेश बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए अन्य संकेतकों को शामिल करें।
गतिशील रूप से स्टॉप लॉस और ले लाभ मापदंडों को समायोजित करें।
अधिक उपयुक्त स्थिति आकार निर्धारित करने के लिए धन प्रबंधन का अनुकूलन करें।

सारांश

यह रणनीति प्रवेश समय और प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए एमएसीडी और ईएमए संकेतकों को जोड़ती है। यह स्टॉप लॉस और ले लाभ के लिए सरल और उचित तरीकों का उपयोग करती है। बेहतर रणनीति परिणाम प्राप्त करने के लिए एमएसीडी, स्टॉप लॉस और ले लाभ मापदंडों आदि के पिछड़ेपन पर आगे अनुकूलन किया जा सकता है।

/*backtest
start: 2022-12-21 00:00:00
end: 2023-12-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("MACD & EMA 200 Strategy", overlay=true)

// MACD Settings
fastLength = input(12, title="Fast Length")
slowLength = input(26, title="Slow Length")
signalLength = input(9, title="Signal Length")
src = close

[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(src, fastLength, slowLength, signalLength)

// 200 EMA
ema200 = ta.ema(src, 200)
plot(ema200, title="200 EMA", color=color.red)

// Long Condition
longCondition = ta.crossover(macdLine, signalLine) and macdLine < 0 and close > ema200
if (longCondition and strategy.position_size <= 0)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    longStopLoss = ema200
    longTakeProfit = close + 2 * (close - ema200)
    strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=longStopLoss, limit=longTakeProfit)

// Short Condition
shortCondition = ta.crossunder(macdLine, signalLine) and macdLine > 0 and close < ema200
if (shortCondition and strategy.position_size <= 0)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    shortStopLoss = ema200
    shortTakeProfit = close - 2 * (ema200 - close)
    strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=shortStopLoss, limit=shortTakeProfit)

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