MacD200 दैनिक मूविंग एवरेज सिग्नल क्रॉसओवर ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह ट्रेडिंग रणनीति MACD सूचकांक पर आधारित 200-दिवसीय चलती औसत पर सिग्नल क्रॉस-ऑपरेशन के लिए एक मात्रात्मक रणनीति है। यह MACD सूचकांक को बाजार में खरीदने और बेचने के संकेतों का आकलन करने और 200-दिवसीय चलती औसत को बाजार की प्रवृत्ति का आकलन करने के लिए दोहरी कार्यक्षमता को जोड़ती है, जिसका उद्देश्य अधिक सटीक प्रवेश और प्रस्थान का पता लगाना है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति के दो मुख्य बिंदु हैं:
एमएसीडी सूचकांक की तेज और धीमी रेखाओं के पार होने से खरीदारी और बिक्री के संकेत मिलते हैं। जब तेज रेखा नीचे से धीमी रेखा को तोड़ती है, तो खरीदारी के संकेत मिलते हैं; जब तेज रेखा ऊपर से नीचे से धीमी रेखा को तोड़ती है, तो बिक्री के संकेत मिलते हैं।
200-दिवसीय चलती औसत बाजार की समग्र गति का आकलन करती है। कीमत 200-दिवसीय औसत के ऊपर बहु-मुद्रा बाजार है, इसके नीचे शून्य-मुद्रा बाजार है। केवल खरीदें जब बहु-मुद्रा बाजार एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है, और बेचें जब शून्य-मुद्रा बाजार एक बेचने का संकेत उत्पन्न करता है।
इन दो बिंदुओं के आधार पर, इस रणनीति के लिए विशिष्ट लेनदेन नियम इस प्रकार हैं:
जब MACD तेज रेखा नीचे की ओर से MACD धीमी रेखा को तोड़ती है, तो कॉलम आरेख नकारात्मक होता है और कीमत 200 दिन की चलती औसत से ऊपर होती है, तो खरीदें; जब MACD तेज रेखा ऊपर की ओर से MACD धीमी रेखा को तोड़ती है, तो कॉलम आरेख सकारात्मक होता है और कीमत 200 दिन की चलती औसत से नीचे होती है, तो बेचें।
रणनीतिक लाभ
द्विआधारी निर्णय रणनीति की स्थिरता और सफलता की दर को बढ़ाता है। MACD खरीद और बिक्री संकेतों को निर्धारित करता है, 200-दिवसीय औसत बाजार की प्रवृत्ति को निर्धारित करता है, द्विआधारी निर्णय कुछ अनिश्चितता वाले व्यापारिक संकेतों को फ़िल्टर कर सकता है।
एक मजबूत प्रवृत्ति वाले बाजार में, यह रणनीति उच्च मुनाफे का कारण बन सकती है। विशेष रूप से बैल बाजार में, यह तेजी से कीमतों में वृद्धि के अवसरों को पकड़ सकता है।
एमएसीडी संकेतक के लिए भी काफी संवेदनशील है, जब कीमतों में लंबे समय तक उतार-चढ़ाव के समापन के बाद प्रवृत्ति में प्रवेश किया जाता है, तो यह रणनीति नए रुझान की दिशा को जल्दी से पकड़ सकती है।
जोखिम विश्लेषण
यह नीति पैरामीटर सेटिंग्स के प्रति संवेदनशील है। यदि MACD सूचक पैरामीटर गलत तरीके से सेट किए जाते हैं, तो गलत प्रविष्टि और गलत आउटपुट हो सकते हैं।
रुझान के मोड़ के करीब, MACD सूचकांक में खरीद और बिक्री के संकेतों में अधिक त्रुटियां होती हैं। इस स्थिति में, रणनीति के लाभ में एक बड़ी वापसी हो सकती है।
जब कीमतें लंबे समय तक क्षैतिज संरेखण की स्थिति में होती हैं, तो यह रणनीति स्पष्ट प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने में असमर्थ होती है, जिससे लाभ और हानि में उतार-चढ़ाव बढ़ जाता है और निकासी का समय लंबा हो जाता है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
विभिन्न मापदंडों के संयोजनों का परीक्षण किया जा सकता है ताकि संकेत उत्पन्न करने के लिए अधिक सटीक MACD मापदंडों का पता लगाया जा सके।
अन्य तकनीकी संकेतकों को शामिल करने पर विचार किया जा सकता है, जैसे कि आरएसआई, केडी, आदि, रणनीति की विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए कई संकेतकों के साथ तालमेल बनाने के लिए।
अधिकतम निकासी को नियंत्रित करने के लिए एक स्टॉपलॉस सेट किया जा सकता है। जब कीमत में एक बड़ा रिवर्स ब्रेकआउट होता है, तो स्टॉपलॉस को तुरंत बंद कर दिया जाता है, जिससे स्टॉपलॉस के विस्तार से बचा जा सकता है।
संक्षेप
MACD 200 दैनिक औसत रेखा क्रॉस रणनीति प्रवृत्ति निर्णय और व्यापार संकेत निर्णय दोहरी कार्यक्षमता को जोड़ती है, जो लाभ की संभावना को प्रभावी ढंग से बढ़ा सकती है, एक अपेक्षाकृत स्थिर और विश्वसनीय मात्रात्मक व्यापार रणनीति है। लेकिन इस रणनीति में पैरामीटर और बाजार की स्थिति पर कुछ निर्भरता भी है, परीक्षण को अनुकूलित करने के लिए जारी रखने से रणनीति की स्थिर लाभप्रदता को और बढ़ाया जा सकता है।[/
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// © x11joe
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//This strategy is based on a youtube strategy that suggested I do this...so I did!
strategy(title="MacD 200 Day Moving Average Signal Crossover Strategy", overlay=false, precision=2,commission_value=0.26, initial_capital=10000, currency=currency.USD, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Getting inputs
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src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
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// Plot colors
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col_fall_above = #B2DFDB
col_fall_below = #EF5350
col_macd = #0094ff
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// Calculating
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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
moving_avg_length = input(title="Moving Average Length", type=input.integer, defval=200)
moving_avg = sma(close,moving_avg_length)
moving_avg_normalized = close - moving_avg
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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)
if(macd>signal and macd<0 and close>moving_avg)
strategy.entry("buy",strategy.long)
if(close<moving_avg and macd<signal and macd>0)
strategy.entry("sell",strategy.short)