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एमएसीडी क्रिप्टो ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-26 14:20:04
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अवलोकन

यह एक सरल लेकिन कुशल एमएसीडी क्रिप्टो ट्रेडिंग रणनीति है जिसे विशेष रूप से क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजारों के लिए डिज़ाइन किया गया है और 1 घंटे, 4 घंटे, 1 दिन आदि जैसे उच्च समय सीमा चार्ट के लिए उपयुक्त है। रणनीति बाजार की प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने के लिए एमएसीडी संकेतक का उपयोग करती है और सरल चलती औसत के साथ ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न होते हैं। इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ सरल, कुशल और समझने और लागू करने में आसान है, विशेष रूप से अत्यधिक अस्थिर क्रिप्टो बाजारों के लिए उपयुक्त है। हालांकि कुछ जोखिम भी हैं जिन्हें आगे अनुकूलन और सुधार की आवश्यकता है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति बाजार की प्रवृत्ति को तय करने और व्यापार संकेत उत्पन्न करने के लिए एमएसीडी संकेतक का उपयोग करती है। एमएसीडी में फास्ट लाइन, स्लो लाइन और एमएसीडी हिस्टोग्राम शामिल हैं। फास्ट लाइन अल्पकालिक चलती औसत है और स्लो लाइन दीर्घकालिक चलती औसत है। जब फास्ट लाइन स्लो लाइन से ऊपर जाती है, तो यह एक खरीद संकेत है। जब फास्ट लाइन स्लो लाइन से नीचे जाती है, तो यह एक बिक्री संकेत है। एमएसीडी हिस्टोग्राम फास्ट लाइन और स्लो लाइन के बीच का अंतर है। पॉजिटिव हिस्टोग्राम का अर्थ है एक ऊपर की ओर बढ़ता हुआ बुल मार्केट जबकि नकारात्मक हिस्टोग्राम का अर्थ है एक गिरावट वाला बाजार। यह रणनीति संकेतों को और अधिक मान्य करने और झूठे संकेतों से बचने के लिए सरल चलती औसत का उपयोग करती है। विशेष रूप से, केवल जब एमएसीडी हिस्टोग्राम और सरल चलती औसत दोनों सकारात्मक होते हैं, तो रणनीति लंबे समय तक जाने के लिए संकेत उत्पन्न करेगी। जब एमएसीडी हिस्टोग्राम और सरल चलती औसत दोनों नकारात्मक होते हैं, तो रणनीति शॉर्ट ट्रेडिंग

लाभ विश्लेषण

इस सरल किन्तु प्रभावी रणनीति के सबसे बड़े लाभ निम्नलिखित हैंः

  1. बाजार की दिशा निर्धारित करने के लिए एमएसीडी का उपयोग करना, एक परिपक्व और विश्वसनीय तकनीकी संकेतक जो प्रवृत्ति को सटीक रूप से आंकता है;

  2. सिग्नल फ़िल्टरिंग के लिए सरल चलती औसत का संयोजन, झूठे संकेतों से बचने और सटीकता में सुधार;

  3. विशेष रूप से अत्यधिक अस्थिर क्रिप्टो बाजारों के लिए डिज़ाइन किया गया है जहां एमएसीडी सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है;

  4. तर्क सरल और स्पष्ट है, समझने और लागू करने में आसान है, अपनाने के लिए कम बाधा है;

  5. व्यापारिक आवृत्ति को कम करने और व्यापारिक लागतों को कम करने के लिए अधिक समय सीमा पर चल सकता है।

जोखिम विश्लेषण

हालांकि इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:

  1. फ़िल्टरिंग के लिए सरल चलती औसत का उपयोग करने से कुछ बाजार स्थितियों में सबसे अच्छी प्रवेश मूल्य को याद किया जा सकता है;

  2. कोई लाभ लेने या हानि रोकने की जगह में भारी एकल व्यापार हानि का कारण बन सकता है;

  3. संभावित विलंब संकेत और झूठे संकेत अनावश्यक हानि का कारण बन सकते हैं;

  4. समग्र लाभप्रदता पर व्यापार समय सीमा और आवृत्ति के प्रभाव पर विचार नहीं किया है।

इन जोखिमों को आगे के अनुकूलन के द्वारा संबोधित किया जाना चाहिए।

अनुकूलन दिशाएँ

उपर्युक्त जोखिमों के आधार पर, रणनीति में निम्नलिखित दिशाओं में सुधार किया जा सकता हैः

  1. इष्टतम सेटिंग खोजने के लिए विभिन्न मापदंडों और संकेतकों के संयोजनों का परीक्षण करें;

  2. अधिकतम एकल व्यापार हानि को सीमित करने के लिए स्टॉप लॉस और लाभ लेने का तर्क जोड़ें;

  3. उच्च गुणवत्ता वाले संकेतों को सुनिश्चित करने के लिए अधिक सख्त संकेत पुष्टि के साथ प्रवेश तर्क को अनुकूलित करें;

  4. समग्र लाभप्रदता पर विभिन्न व्यापारिक समय सीमा और आवृत्ति के प्रभाव पर विचार करें।

इन दिशाओं में अनुकूलन के माध्यम से इस रणनीति की स्थिरता, लाभप्रदता और व्यवहार्यता में काफी वृद्धि की जा सकती है।

सारांश

संक्षेप में, यह एक बहुत बड़ा व्यावहारिक मूल्य के साथ एक एमएसीडी ट्रेडिंग रणनीति है। यह सरल, कुशल और लागू करने में आसान है, उन लोगों के लिए एकदम सही है जो अल्गो ट्रेडिंग के साथ जल्दी से शुरुआत करना चाहते हैं। साथ ही इसे दीर्घकालिक लाइव ट्रेडिंग के लिए उपयुक्त एक स्थिर पैसा बनाने वाले एल्गोरिथ्म में बदलने के लिए आगे के अनुकूलन के लिए पर्याप्त जगह है।

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © SoftKill21

//@version=4
strategy("MACD crypto strategy", overlay=true)

// Getting inputs
//fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=12)
//slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=26)
//src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
//signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
//sma_source = input(title="Simple MA(Oscillator)", type=input.bool, defval=true)
//sma_signal = input(title="Simple MA(Signal Line)", type=input.bool, defval=false)

fast_length = 12
slow_length = 26
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
signal_length = 9
sma_source = true
sma_signal = false

// Calculating
fast_ma = sma_source ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length)
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



longcondition = hist > 0 
shortcondition = hist < 0 

//sl = input(0.5, title="SL")
//tp = input(0.1, title="tp")

strategy.entry("long",1,when=longcondition)
strategy.entry("short",0,when=shortcondition)

//strategy.exit("x_long", "long" ,loss = close * sl / syminfo.mintick, profit = close * tp / syminfo.mintick , alert_message = "closelong")
//strategy.entry("short",0, when= loss = close * sl / syminfo.mintick)

//strategy.exit("x_short", "short" , loss = close * sl / syminfo.mintick, profit  = close * tp / syminfo.mintick,alert_message = "closeshort")

// risk = input(2, type=input.float,title="Risk percentage of BALANCE")
// strategy.risk.max_intraday_loss(risk, strategy.percent_of_equity)
अधिक

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