बहु-समय अवधि MACD शून्य-क्रॉस उत्क्रमण रणनीति


निर्माण तिथि: 2024-02-18 15:27:21 अंत में संशोधित करें: 2024-02-18 15:27:21
कॉपी: 0 क्लिक्स: 548
1
ध्यान केंद्रित करना
1617
समर्थक

बहु-समय अवधि MACD शून्य-क्रॉस उत्क्रमण रणनीति

अवलोकन

बहु-समय अवधि MACD शून्य-अक्ष क्रॉस-रिवर्स रणनीति विभिन्न चक्रों के MACD संकेतकों की गणना करके, कीमतों के संभावित रिवर्स के संकेतों की पहचान करने, रुझान-ट्रेसिंग स्टॉप-लॉस का उपयोग करने और उच्च धन उपयोगिता दक्षता की तलाश करने के लिए।

रणनीति सिद्धांत

यह रणनीति 3 चक्र और 10 चक्रों के एसएमए चलती औसत की गणना करती है, एक तेज़ और धीमी रेखा का निर्माण करती है, और एमएसीडी संकेतक और सिग्नल लाइन की गणना करती है। जब तेज़ और सिग्नल लाइन ऊपर या नीचे की ओर शून्य-अक्षीय क्रॉसिंग होती है, तो यह दर्शाता है कि कीमत एक महत्वपूर्ण बिंदु तक पहुंच गई है, और एक पलटाव की संभावना है। इसके अलावा, यह रणनीति पारस्परिक रूप से बहु-हल्का स्थिति निर्णय, आरएसआई संकेतक आदि को जोड़ती है, पलटाव संकेतों की विश्वसनीयता की पहचान करने के लिए। जब पलटाव संकेत एक निश्चित विश्वसनीयता आवश्यकता को पूरा करता है, तो अधिक या शून्य करें।

विशेष रूप से, रणनीति निम्नलिखित तरीकों से कीमतों में उलटफेर का आकलन करती हैः

  1. एमएसीडी शून्य-अक्ष क्रॉसिंग, जो एक महत्वपूर्ण बिंदु तक पहुंचता है
  2. लेनदेन की मात्रा के लिए बिक्री और खरीद दबाव
  3. RSI सूचकांक ने MACD स्लिप में बदलाव के साथ-साथ मंदी को देखा, जिससे रिवर्स सिग्नल की ताकत का पता चला
  4. फास्टलाइन और सिग्नल लाइनों का उलटा क्रॉसिंग, उलटा सिग्नल का गठन

जब रिवर्स सिग्नल की विश्वसनीयता अधिक होती है, तो रणनीति प्रवृत्ति को ट्रैक करने के लिए स्टॉप लॉस में प्रवेश करती है ताकि उच्च लाभ प्राप्त किया जा सके।

श्रेष्ठता विश्लेषण

इस रणनीति के कुछ फायदे हैंः

  1. कई मापदंडों के साथ निर्णय, रिवर्स सिग्नल को अधिक विश्वसनीय बनाता है
  2. MACD शून्य-अक्ष क्रॉसिंग का उपयोग करके रिवर्स पॉइंट बिट्स का निर्धारण, उच्च सटीकता
  3. आरएसआई संकेतक और लेन-देन की मात्रा सहायक निर्णय, उच्च विश्वसनीयता
  4. रुझानों को ट्रैक करने के लिए स्टॉप-लॉस मोड, अधिक से अधिक दक्षता के लिए धन का उपयोग करना

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:

  1. एमएसीडी संकेतक में झूठे संकेतों की संभावना अधिक होती है और इसे पकड़ना आसान होता है
  2. मल्टी-स्पेस स्विचिंग के दौरान, स्टॉप लॉस को मारने की अधिक संभावना है
  3. अनुचित पैरामीटर सेटिंग से अधिक बार ट्रेडिंग हो सकती है, ट्रेडिंग की लागत बढ़ सकती है और स्लाइड पॉइंट का नुकसान हो सकता है

जोखिम को निम्न तरीकों से कम किया जा सकता हैः

  1. स्टॉप लॉस को उचित रूप से ढीला करें, ताकि कोई रोक न लगे
  2. अनुकूलन पैरामीटर, कम लेनदेन की आवृत्ति
  3. केवल महत्वपूर्ण समर्थन प्रतिरोध बिंदु के पास प्रवेश पर विचार करें

अनुकूलन दिशा

इस रणनीति को और भी बेहतर बनाया जा सकता है, जिसमें शामिल हैंः

  1. रिवर्स सिग्नल की विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जोड़ना
  2. भावनात्मक संकेतक में वृद्धि
  3. प्रवेश सटीकता में सुधार के लिए महत्वपूर्ण समर्थन प्रतिरोध बिंदुओं के साथ
  4. निधि उपयोग की दक्षता में सुधार के लिए हानि रोकथाम का अनुकूलन
  5. व्यापार की आवृत्ति को कम करने के लिए इष्टतम पैरामीटर संयोजन का परीक्षण करना

संक्षेप

बहु-समय अवधि MACD शून्य-अक्ष क्रॉस-रिवर्स रणनीति, मूल्य, लेन-देन की मात्रा और उतार-चढ़ाव के संकेतक जैसे कई आयामों की जानकारी को समग्र रूप से विचार करती है, बहु-संकेतक निर्णय के माध्यम से रिवर्स में प्रवेश करने का समय निर्धारित करती है, लाभप्रदता के बाद समय पर बंद हो जाती है, रिवर्स की स्थिति में बेहतर रिटर्न प्राप्त करने में सक्षम होती है। इस रणनीति में मशीन सीखने और महत्वपूर्ण स्थिति अनुकूलन आदि के माध्यम से आगे सुधार की उम्मीद है, ताकि व्यापार की आवृत्ति और जोखिम को कम किया जा सके, लाभप्रदता के लिए जगह बढ़ाई जा सके।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2023-02-11 00:00:00
end: 2024-02-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("3 10.0 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 10.0 Oscillator Profile Flagging", overlay=false)

signalBiasValue = input(title="Signal Bias", defval=0.26)
macdBiasValue = input(title="MACD Bias", defval=0.8)
shortLookBack = input( title="Short LookBack", defval=3)
longLookBack = input( title="Long LookBack", defval=10.0)
takeProfit = input( title="Take Profit", defval=0.8)
stopLoss = input( title="Stop Loss", defval=0.75)

fast_ma = ta.sma(close, 3)
slow_ma = ta.sma(close, 10)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = ta.sma(macd, 16)
hline(0, "Zero Line", color = color.black)

buyVolume = volume*((close-low)/(high-low))
sellVolume = volume*((high-close)/(high-low))
buyVolSlope = buyVolume - buyVolume[1]
sellVolSlope = sellVolume - sellVolume[1]
signalSlope = ( signal - signal[1] )
macdSlope = ( macd - macd[1] )
plot(macd, color=color.blue, title="Total Volume")
plot(signal, color=color.orange, title="Total Volume")
intrabarRange = high - low
rsi = ta.rsi(close, 14)
rsiSlope = rsi - rsi[1]

getRSISlopeChange(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 0 to lookBack
        if ( rsi[i] - rsi[ i + 1 ] ) > -5
            j += 1
    j

getBuyerVolBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if buyVolume[i] > sellVolume[i]
            j += 1
    j

getSellerVolBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if sellVolume[i] > buyVolume[i]
            j += 1
    j

getVolBias(lookBack) =>
    float b = 0.0
    float s = 0.0
    for i = 1 to lookBack
        b += buyVolume[i]
        s += sellVolume[i]
    b > s

getSignalBuyerBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] > signalBiasValue
            j += 1
    j

getSignalSellerBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] < ( 0.0 - signalBiasValue )
            j += 1
    j

getSignalNoBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] < signalBiasValue and signal[i] > ( 0.0 - signalBiasValue )
            j += 1
    j

getPriceRising(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if close[i] > close[i + 1]
            j += 1
    j


getPriceFalling(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if close[i] < close[i + 1] 
            j += 1
    j

getRangeNarrowing(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if intrabarRange[i] < intrabarRange[i + 1] 
            j+= 1
    j

getRangeBroadening(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if intrabarRange[i] > intrabarRange[i + 1] 
            j+= 1
    j

bool isNegativeSignalReversal = signalSlope < 0.0 and signalSlope[1] > 0.0
bool isNegativeMacdReversal = macdSlope < 0.0 and macdSlope[1] > 0.0

bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0.0 and signalSlope[1] < 0.0
bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0.0 and macdSlope[1] < 0.0

bool hasBearInversion = signalSlope > 0.0 and macdSlope < 0.0
bool hasBullInversion = signalSlope < 0.0 and macdSlope > 0.0

bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue
bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0.0 - signalBiasValue )

bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0.0
bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0.0

bool hasPositiveMACDBias = macd > macdBiasValue
bool hasNegativeMACDBias = macd < ( 0.0 - macdBiasValue )

bool hasBullAntiPattern = ta.crossunder(macd, signal)
bool hasBearAntiPattern = ta.crossover(macd, signal)

bool hasSignificantBuyerVolBias = buyVolume > ( sellVolume * 1.5 )
bool hasSignificantSellerVolBias = sellVolume > ( buyVolume * 1.5 )

// 393.60 Profit 52.26% 15m
if ( hasBullInversion and rsiSlope > 1.5 and volume > 300000.0 )
    strategy.entry("15C1", strategy.long, qty=10.0)
strategy.exit("TPS", "15C1", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)

// 356.10 Profit 51,45% 15m
if ( getVolBias(shortLookBack) == false and rsiSlope > 3.0 and signalSlope > 0)
    strategy.entry("15C2", strategy.long, qty=10.0)
strategy.exit("TPS", "15C2", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)

// 124 Profit 52% 15m
if ( rsiSlope < -11.25 and macdSlope < 0.0 and signalSlope < 0.0)
    strategy.entry("15P1", strategy.short, qty=10.0)
strategy.exit("TPS", "15P1", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss)

// 455.40 Profit 49% 15m
if ( math.abs(math.abs(macd) - math.abs(signal)) < .1 and buyVolume > sellVolume and hasBullInversion)
    strategy.entry("15P2", strategy.short, qty=10.0)
strategy.exit("TPS", "15P2", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss)