एमएसीडी संकेतक हिस्टोग्राम पर आधारित ट्रेडिंग निर्णय रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति MACD सूचकांक के हिस्टोग्राम पर आधारित ट्रेडिंग निर्णय लेती है। यह हिस्टोग्राम के उछाल और गिरावट के रुझान का उपयोग करके खरीद और बेचने के संकेत उत्पन्न करती है। जब हिस्टोग्राम में लगातार वृद्धि या गिरावट एक निश्चित अवधि तक पहुंच जाती है, तो एक अनुरूप संकेत उत्पन्न होता है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति MACD संकेतकों की तेज रेखा, धीमी रेखा और हिस्टोग्राम का उपयोग करती है। सबसे पहले, तेज रेखा EMA और धीमी रेखा EMA की गणना की जाती है। फिर तेज रेखा को धीमी रेखा से घटाकर MACD प्राप्त किया जाता है, और MACD को इसके चलती औसत सिग्नल से घटाकर हिस्टोग्राम प्राप्त किया जाता है।
जब हिस्टोग्राम लगातार ऊपर की ओर बढ़ता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। यह इंगित करता है कि एमएसीडी अपनी सिग्नल लाइन को तोड़ने के लिए ऊपर की ओर बढ़ रहा है, और यह अनुमान है कि कीमतें बढ़ सकती हैं।
जब हिस्टोग्राम लगातार गिरावट की अवधि को पूरा करता है, तो यह एक बेचने का संकेत देता है। इसका मतलब है कि एमएसीडी अपनी सिग्नल लाइन को तोड़ने के लिए नीचे की ओर तेजी से बढ़ रहा है, और कीमतों में गिरावट की संभावना है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
MACD हिस्टोग्राम की ट्रेंडिंग क्षमता का उपयोग करके, हम मूल्य परिवर्तन के टर्निंग पॉइंट को पकड़ सकते हैं और लाभ की संभावना को बढ़ा सकते हैं।
हिस्टोग्राम के लगातार बढ़ने या गिरने की आवधिक स्थितियों के साथ, कुछ शोर लेनदेन को फ़िल्टर किया जा सकता है और अनावश्यक नुकसान को कम किया जा सकता है।
अनुकूलित MACD पैरामीटर और हिस्टोग्राम रुझान चक्र की अनुमति देता है, जो विभिन्न किस्मों और ट्रेडिंग समय के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।
रणनीति तर्क सरल और स्पष्ट है, इसे समझना और संशोधित करना आसान है, और इसे अन्य संकेतकों या रणनीतियों के संयोजन के साथ उपयोग करना आसान है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
जब कीमतें उतार-चढ़ाव के दायरे में होती हैं, तो गलत सिग्नल उत्पन्न हो सकते हैं और प्रवृत्ति संकेतकों के साथ संयोजन में फ़िल्टर की आवश्यकता होती है।
हिस्टोग्राम के ऊपर या नीचे जाने के बाद, MACD लाइनें सिग्नल लाइनों को तोड़ने में असमर्थ हो सकती हैं, लाभ के लिए बाहर निकलने में असमर्थ हैं, और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस की आवश्यकता होती है।
लेनदेन की लागत और स्लिप पॉइंट जैसे वास्तविक लेनदेन के मुद्दों को ध्यान में रखे बिना, वास्तविक समय की आय कम हो सकती है।
गलत पैरामीटर सेटिंग्स (जैसे MACD चक्र, हिस्टोग्राम ट्रेंडिंग चक्र आदि) से रणनीति का प्रभाव खराब हो सकता है, जिसे नस्ल और समय के लिए अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है।
इन जोखिमों को ट्रेंड इंडिकेटर के साथ संयोजन, स्टॉप-लॉस तंत्र, ऑप्टिमाइज़ेशन पैरामीटर आदि के माध्यम से नियंत्रित और कम किया जा सकता है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
अन्य संकेतकों के साथ मिलकर, एक मोटे तौर पर प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करें, ट्रेडिंग के उतार-चढ़ाव से बचें। उदाहरण के लिए, 20 दिन की रेखा मध्य-लंबी रेखा प्रवृत्ति का आकलन करती है।
एक अतिरिक्त रोकथाम तंत्र. उदाहरण के लिए, जब MACD सिग्नल लाइन को फिर से तोड़ता है तो रोकथाम।
विभिन्न प्रकार की आवृत्तियों के लिए MACD पैरामीटर का अनुकूलन करें। उदाहरण के लिए, उच्च आवृत्ति डेटा के लिए, आवृत्ति पैरामीटर को छोटा किया जा सकता है।
सिग्नल आवृत्ति और विश्वसनीयता को संतुलित करने के लिए हिस्टोग्राम के लगातार बढ़ने या गिरने की न्यूनतम अवधि का अनुकूलन करें।
ब्रेकआउट विफल होने के बाद सिग्नल को ट्रैक करने की रणनीति तर्क। यानी, हिस्टोग्राम रिवर्स होने के बाद रिवर्स सिग्नल को ट्रैक करें।
अन्य संकेतकों के साथ संयोजन, जैसे कि क्वांटिटेटिव इंडिकेटर, अस्थिरता सूचक आदि बाजार की गर्मी का आकलन करते हैं, फ़िल्टर सिग्नल।
संक्षेप
एमएसीडी हिस्टोग्राम ट्रेंड रणनीति हिस्टोग्राम ट्रेंड परिवर्तनों को पकड़ने के माध्यम से मूल्य परिवर्तन के मोड़ के बारे में निर्णय लेने में सक्षम है। पैरामीटर अनुकूलन और मिश्रित सूचक निर्णय के साथ संयुक्त, यह गलत संकेतों को प्रभावी ढंग से खत्म कर सकता है। एमएसीडी हिस्टोग्राम एक मात्रात्मक व्यापार में एक बहुत ही महत्वपूर्ण सहायक निर्णय उपकरण के रूप में, यह रणनीति एक सरल और व्यावहारिक व्यापारिक विचार प्रदान करती है।
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//study(title="Histogram Strategy by Sedkur", shorttitle="Histogram Strategy by Sedkur")
strategy (title="Histogram Trends Strategy by Sedkur", shorttitle="Histogram Trends Strategy by Sedkur")
/// Getting inputs
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/// Calculating
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slow_ma = sma_source ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length)
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//bullish = hist[1] <= hist and buyh<=hist?true:false
//bearish = hist[1] >= hist and sellh>=hist?true:false
bull=0
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if (hist[i+1] <= hist[i])
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for j=0 to hist_length
if (hist[j+1] >= hist[j])
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strategy.entry("buy", strategy.long, comment="buy", when = bullish and year>=dyear)
strategy.entry("sell", strategy.short, comment="sell", when = bearish and year>=dyear)