मोमेंटम मूविंग एवरेज क्रॉसओवर और MACD फ़िल्टर्ड हेइकेन ऐश कैंडल रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति में हेकेन एश्टन तकनीक का उपयोग किया गया है, जो एक समान रेखा क्रॉस सिग्नल और MACD सूचक के साथ फ़िल्टर करता है, जो एक प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति का निर्माण करता है। रणनीति विभिन्न समय अवधि में बाजार की प्रवृत्ति को पकड़ सकती है, जो एक समान रेखा क्रॉस का उपयोग करके एक व्यापारिक संकेत उत्पन्न करती है, और फिर MACD सूचक के माध्यम से फ़िल्टर करती है। झूठे संकेत, और रिटर्न परीक्षण में उच्च लाभप्रदता प्रदर्शित करते हैं।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में मुख्य रूप से तीन तकनीकी मापदंडों का उपयोग किया गया हैः
हेकेन-एश-ट्रेंडिंग तकनीक. यह तकनीक समापन मूल्य को संशोधित करके एक अमूर्त स्ट्रिंग स्ट्रिंग का निर्माण करती है। यह कीमतों की वास्तविक प्रवृत्ति को अधिक स्पष्ट रूप से प्रदर्शित कर सकता है और अत्यधिक बाजार के शोर को फ़िल्टर कर सकता है।
इंडेक्सल मूविंग एवरेज (ईएमए) । फास्ट ईएमए का उपयोग अल्पकालिक रुझानों को पकड़ने के लिए किया जाता है, और धीमी ईएमए का उपयोग लंबी अवधि के रुझानों की दिशा का निर्धारण करने के लिए किया जाता है। जब फास्ट ईएमए पर धीमी ईएमए से गुजरता है तो यह एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है; जब फास्ट ईएमए के नीचे धीमी ईएमए से गुजरता है तो यह एक बेचने का संकेत उत्पन्न करता है।
मैकड संकेतक. यह संकेतक तेजी से धीमी गति से ईएमए के साथ जुड़ा हुआ है, जब मैकड की मुख्य रेखा सिग्नल लाइन से ऊपर होती है तो यह एक bullish संकेत है, और जब मुख्य रेखा सिग्नल लाइन से नीचे होती है तो यह एक bearish संकेत है।
इस रणनीति के लिए ट्रेडिंग सिग्नल तेजी से ईएमए और धीमी गति से ईएमए के गोल्डन फोर्क से आते हैं। झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए, रणनीति ने सहायक निर्णय के लिए मैकड संकेतक को पेश किया है, और अंतिम ट्रेडिंग सिग्नल केवल तभी उत्पन्न होता है जब मैकड संकेतक एक समानांतर संकेत देता है, जो गलत ट्रेडों की संभावना को काफी कम करता है।
विशेष रूप से, जब धीमी गति से ईएमए ((गोल्ड फोर्क) और मैकड मुख्य लाइन सिग्नल लाइन से ऊपर होती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है; जब धीमी गति से ईएमए ((डेड फोर्क) और मैकड मुख्य लाइन सिग्नल लाइन से नीचे होती है, तो एक बेचने का संकेत उत्पन्न होता है।
इस तरह के एक्वेरियम क्रॉसिंग और MACD सूचकांक के संयोजन के माध्यम से फ़िल्टरिंग, बाजार के महत्वपूर्ण मोड़ की पहचान करने और कीमतों की प्रवृत्ति को पकड़ने के लिए प्रभावी है।
रणनीतिक लाभ
इस रणनीति के कुछ प्रमुख फायदे हैंः
प्रवृत्ति संकेतों को पकड़ने की संभावना में काफी सुधार हुआ है। हेकेन एशविन तकनीक का उपयोग करके प्रवृत्ति को अधिक स्पष्ट रूप से निर्धारित किया जा सकता है। दो समरेखा क्रॉसिंग सिस्टम के संकेत उत्पन्न करने की दक्षता भी बहुत मजबूत है, जो MACD फ़िल्टरिंग के बाद अधिक विश्वसनीय है।
वापस लेने का जोखिम कम है। MACD एक सहायक निर्णय सूचक के रूप में कुछ हद तक स्टॉप लॉस जोखिम को टाल सकता है, और स्थिति को कम करने के लिए प्रभावी रूप से नुकसान को कम कर सकता है।
अधिक समायोज्य पैरामीटर. हेकेन एशविन की अवधि, औसत प्रणाली की तेज और धीमी अवधि, MACD के पैरामीटर आदि को बाजार के आधार पर समायोजित किया जा सकता है, जिससे रणनीति विभिन्न स्थितियों के अनुकूल हो सकती है।
कार्यान्वयन सरल और स्पष्ट है। हेकेन एश्टन में कीमतों को दर्शाया गया है, सामान्य उपयोग के संकेतकों के साथ न्याय किया गया है, इसे आसानी से प्रोग्राम किया जा सकता है, कोड संक्षिप्त और समझने में आसान है।
उच्च दक्षता के साथ धन का उपयोग करना। प्रवृत्ति ट्रैक करने की रणनीति का उपयोग करना, ज्यादातर समय धन को बाजार की मुख्यधारा की दिशा में काम करने में सक्षम बनाता है, धन की मात्रा का प्रभावी ढंग से उपयोग करके लाभ उत्पन्न करता है।
रणनीतिक जोखिम
इस रणनीति के साथ कुछ संभावित जोखिम भी हैं:
जब बाजार में भारी उतार-चढ़ाव होता है, तो बड़े नुकसान हो सकते हैं। जब कीमतें भारी उछाल या अल्पकालिक में तेजी से उलट जाती हैं, तो स्टॉप लॉस को तोड़ दिया जा सकता है, जिससे अपेक्षित से अधिक नुकसान हो सकता है।
MACD फ़िल्टरिंग गलतफहमी की संभावना। MACD एक सहायक संकेतक के रूप में गलतफहमी पैदा कर सकता है, जिससे रणनीति गलत हो सकती है।
पैरामीटर सेट करना बहुत कठोर है। निश्चित पैरामीटर संयोजनों को बदलते बाजारों के लिए अनुकूलित नहीं किया जा सकता है, जिससे व्यापार के अच्छे अवसरों को याद किया जा सकता है।
ट्रेडिंग की आवृत्ति बहुत अधिक हो सकती है। प्रवृत्ति के साथ स्थिति बनाने के तरीकों से बार-बार ट्रेडिंग हो सकती है, जिससे ट्रेडिंग की लागत और स्लाइड-ऑफ हानि बढ़ सकती है।
उपरोक्त जोखिमों से बचने और उन्हें कम करने के लिए, निम्नलिखित उपाय किए जा सकते हैंः
स्टॉप-लॉस सेट करें, एकल नुकसान को सीमित करें। साथ ही, ओवर-फॉलो डाउन को रोकें और स्थिति के आकार को नियंत्रित करें।
MACD के मापदंडों को समायोजित करने के लिए, सहायक संकेतकों के गलत संकेत देने की संभावना को कम करें। अन्य संकेतकों को भी कई बार सत्यापित करने के लिए पेश किया जा सकता है।
एक पैरामीटर अनुकूलन तंत्र स्थापित करना। मशीन लर्निंग जैसे तरीकों का उपयोग करके पैरामीटर संयोजन को स्वचालित रूप से अनुकूलित करें ताकि रणनीति अधिक अनुकूल हो सके।
ट्रेडिंग सिग्नल के ट्रिगर की शर्तों को उचित रूप से ढीला करना, ट्रेडिंग की आवृत्ति को कम करना। ट्रेडिंग ट्रिगर करने के लिए न्यूनतम मूल्य परिवर्तन की मात्रा भी सेट की जा सकती है।
रणनीति अनुकूलन
इस रणनीति में अनुकूलन के लिए काफी जगह है, जो निम्नलिखित पहलुओं से शुरू हो सकती हैः
हेकेन एश की अवधि का अनुकूलन. आप लंबी या छोटी अवधि के चक्रों का परीक्षण कर सकते हैं और समय सीमा पा सकते हैं जो बाजार के रुझान को बेहतर ढंग से व्यक्त करते हैं।
औसत रेखीय प्रणाली के पैरामीटर को समायोजित करना. ईएमए के आवधिक पैरामीटर को धीमी गति से संशोधित करना, पैरामीटर के इष्टतम संयोजन को खोजने के लिए।
एमएसीडी सूचकांक का बहु-पैरामीटर अनुकूलन। एमएसीडी की धीमी-धीमी औसत रेखा और सिग्नल लाइन के पैरामीटर को समायोजित करना, इष्टतम पैरामीटर ढूंढना।
रणनीतिक जोखिम प्रबंधन मॉड्यूल को मजबूत करना। अधिक वैज्ञानिक स्टॉप लॉस और स्टॉप रोल सेट करना, स्थिति नियंत्रण, धन प्रबंधन आदि मॉड्यूल को जोड़ना।
अधिक सहायक संकेतकों को जोड़ना। जैसे कि केडी, आरएसआई और अन्य संकेतकों को मल्टीफैक्टर सत्यापन के लिए पेश करना, संकेत की गुणवत्ता में सुधार करना।
मशीन सीखने की तकनीक लागू करना। तंत्रिका नेटवर्क, आनुवांशिक एल्गोरिदम और अन्य तरीकों का उपयोग वास्तविक समय में रणनीति मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए करें ताकि रणनीति अधिक अनुकूल हो सके।
तकनीकी संकेतकों के पुनरावर्ती संयोजन, मापदंडों के निरंतर अनुकूलन, जोखिम नियंत्रण मॉड्यूल के सुदृढीकरण आदि के माध्यम से, इस रणनीति को और अधिक उन्नत, अधिक स्थिर और अधिक कुशल लाभ प्राप्त किया जा सकता है।
संक्षेप
इस रणनीति में हाइकेन-एशर और समानांतर क्रॉसिंग सिस्टम के साथ बाजार की प्रवृत्ति को पकड़ने के लिए, MACD सूचकांक के साथ सहायक फ़िल्टरिंग के लिए, महत्वपूर्ण मोड़ बिंदुओं को प्रभावी ढंग से पहचानने के लिए, उच्च विश्वसनीयता के लिए ट्रेडिंग सिग्नल का उत्पादन करने के लिए। रणनीति उत्कृष्ट प्रदर्शन, उच्च लाभप्रदता, कम जोखिम और मजबूत समायोज्य के साथ-साथ जोखिम नियंत्रण पर ध्यान देने की आवश्यकता है। निरंतर अनुकूलन और सुधार के माध्यम से, इस रणनीति में एक मात्रात्मक व्यापार कुशल रणनीति बनने की क्षमता है।
/*backtest
start: 2022-12-26 00:00:00
end: 2024-01-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
//Heikin Ashi Strategy V1 by nachobuey
strategy("Heikin Ashi Strategy V2",shorttitle="HAS V2",overlay=true)
res = input(title="Heikin Ashi Candle Time Frame", defval="15")
hshift = input(0,title="Heikin Ashi Candle Time Frame Shift")
//res1 = input(title="Heikin Ashi EMA Time Frame", type=resolution, defval="180")
res1 = input(title="Time frame (Minutes. Not lower than chart)",defval="300")
mhshift = input(0,title="Heikin Ashi EMA Time Frame Shift")
fama = input(16,"Heikin Ashi EMA Period")
test = input(0,"Heikin Ashi EMA Shift")
sloma = input(21,"Slow EMA Period")
slomas = input(0,"Slow EMA Shift")
macdf = input(false,title="With MACD filter")
res2 = input(title="MACD Time Frame", defval="60")
macds = input(1,title="MACD Shift")
//Heikin Ashi Open/Close Price
ha_t = heikinashi(syminfo.tickerid)
ha_open = request.security(ha_t, res, open[hshift])
ha_close = request.security(ha_t, res, close[hshift])
mha_close = request.security(ha_t, res1, close[mhshift])
//macd
[macdLine, signalLine, histLine] = macd(close, 12, 26, 9)
macdl = request.security(ha_t,res2,macdLine[macds])
macdsl= request.security(ha_t,res2,signalLine[macds])
//Moving Average
fma = ema(mha_close[test],fama)
sma = ema(ha_close[slomas],sloma)
plot(fma,title="MA",color=lime,linewidth=2,style=line)
plot(sma,title="SMA",color=red,linewidth=2,style=line)
//Strategy
golong = crossover(fma,sma) and (macdl > macdsl or macdf == false )
goshort = crossunder(fma,sma) and (macdl < macdsl or macdf == false )
strategy.entry("Long",strategy.long,when = golong)
strategy.entry("Short",strategy.short,when = goshort)
plotchar(golong,char="L", color=green)
plotchar(goshort,char="S", color=red)
alertcondition(golong, "HAS GO LONG", "OPEN LONG")
alertcondition(goshort, "HAS GO SHORT", "OPEN SHORT")