EVWMA पर आधारित MACD ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक MACD ट्रेडिंग रणनीति है जो लचीले लेन-देन की मात्रा पर आधारित है। यह एक स्पष्ट और व्यावहारिक ट्रेडिंग सिग्नल रणनीति के लिए EVWMA के लाभों का उपयोग करता है।
रणनीति सिद्धांत
ईवीडब्ल्यूएमए सूचकांक में चलती औसत की गणना में मात्रा की जानकारी शामिल है, जिससे चलती औसत मूल्य परिवर्तन को अधिक सटीक रूप से दर्शाता है। यह रणनीति तेज लाइन और धीमी लाइन की गणना के लिए बनाई गई है। यह ईवीडब्ल्यूएमए पर आधारित है। तेज लाइन के लिए पैरामीटर सेटिंग अधिक संवेदनशील है, जो अल्पकालिक मूल्य परिवर्तनों को पकड़ने में सक्षम है; धीमी लाइन पैरामीटर सेटिंग अधिक स्थिर है, जो कुछ शोर को फ़िल्टर कर सकती है। दो ईवीडब्ल्यूएमए के गठन के लिए एमएसीडी क्रॉसिंग को खाली कर दिया गया है, और डिज़ाइन हिस्टोग्राम ने बेहतर दृश्य प्रभाव के लिए व्यापार संकेत दिया है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ ईवीडब्ल्यूएमए सूचकांक की शक्ति का उपयोग करना है, जिससे एमएसीडी रणनीति पैरामीटर सेटिंग अधिक स्थिर हो जाती है और ट्रेडिंग सिग्नल अधिक स्पष्ट होते हैं। सरल चलती औसत की तुलना में, ईवीडब्ल्यूएमए बाजार में परिवर्तन के रुझानों को बेहतर ढंग से पकड़ने में सक्षम है। यह रणनीति को अधिक अनुकूलनशील बनाता है और विभिन्न बाजार स्थितियों में स्थिर रूप से काम करता है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति का मुख्य जोखिम यह है कि MACD में एक निश्चित अंतराल है, जो समय पर मूल्य में बदलाव को पकड़ने में असमर्थ है। इसके अलावा, EVWMA के पैरामीटर की सेटिंग भी रणनीति के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकती है। यदि धीमी गति रेखा पैरामीटर को गलत तरीके से सेट किया जाता है, तो ट्रेडिंग सिग्नल में गड़बड़ी होती है, जो लाभप्रदता को प्रभावित करती है।
जोखिम को कम करने के लिए, पैरामीटर को उचित रूप से समायोजित किया जाना चाहिए, ताकि तेज लाइन और धीमी लाइन के बीच का अंतर मध्यम हो, हिस्टोग्राम यह निर्धारित करने में सहायता कर सकता है कि क्या इसे स्थानांतरित करने की आवश्यकता है। इसके अलावा, एक स्टॉप-लॉस रणनीति भी डिजाइन की जा सकती है ताकि एकल नुकसान से बचा जा सके।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित क्षेत्रों में अनुकूलित किया जा सकता हैः
स्व-अनुकूली पैरामीटर सेटिंग तकनीक का उपयोग करके, EVWMA के पैरामीटर बाजार की स्थिति के अनुसार स्वचालित रूप से समायोजित किए जा सकते हैं, जिससे ट्रेडिंग सिग्नल की स्पष्टता सुनिश्चित की जा सके।
व्यक्तिगत नुकसान को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए नुकसान की रोकथाम के लिए एक और तंत्र।
अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में फ़िल्टर्ड झूठी सूचना सिग्नल. उदाहरण के लिए, संश्लेषित मात्रा के साथ संयोजन में, जब कीमत में भारी बदलाव होता है, तो सिग्नल उत्पन्न होता है.
प्रवेश बिंदु चयन का अनुकूलन करें. वर्तमान रणनीति MACD शून्य-अक्ष पार होने पर स्थिति खोलना है. यह परीक्षण किया जा सकता है कि क्या गहराई खींचना अधिक उपयुक्त है या नहीं।
संक्षेप
इस नीति में EVWMA सूचकांक का लाभ उठाते हुए एक सरल और व्यावहारिक MACD रणनीति का निर्माण किया गया है। इसकी स्थिरता बेहतर है, इसकी अनुकूलनशीलता अधिक व्यापक है। इसके साथ ही MACD की पिछड़ी समस्याएं भी हैं। हम अनुकूलनशील पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉपलॉस डिजाइन, सिग्नल फ़िल्टरिंग आदि में सुधार कर सकते हैं, जिससे रणनीति अधिक स्थिर हो सके।
/*backtest
start: 2023-01-15 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("QuantNomad - EVWMA MACD Strategy", shorttitle = "EVWMA MACD", overlay = false)
// Inputs
fast_sum_length = input(10, title = "Fast Sum Length", type = input.integer)
slow_sum_length = input(20, title = "Slow Sum Length", type = input.integer)
signal_length = input(9, title = "Signal Smoothing", type = input.integer, minval = 1, maxval = 50)
// Calculate Volume Period
fast_vol_period = sum(volume, fast_sum_length)
slow_vol_period = sum(volume, slow_sum_length)
// Calculate EVWMA
fast_evwma = 0.0
fast_evwma := ((fast_vol_period - volume) * nz(fast_evwma[1], close) + volume * close) / (fast_vol_period)
// Calculate EVWMA
slow_evwma = 0.0
slow_evwma := ((slow_vol_period - volume) * nz(slow_evwma[1], close) + volume * close) / (slow_vol_period)
// Calculate MACD
macd = fast_evwma - slow_evwma
signal = ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal
// Plot
plot(hist, title = "Histogram", style = plot.style_columns, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? #26A69A : #B2DFDB) : (hist[1] < hist ? #FFCDD2 : #EF5350) ), transp=0 )
plot(macd, title = "MACD", color = #0094ff, transp=0)
plot(signal, title = "Signal", color = #ff6a00, transp=0)
// Strategy
strategy.entry("Long", true, when = crossover(fast_evwma, slow_evwma))
strategy.entry("Short", false, when = crossunder(fast_evwma, slow_evwma))