3 10 ऑसिलेटर कंटूर मार्किंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
3 10 वाइब्रेटर स्केच मार्किंग रणनीति 3 और 10 दिनों के बीच सरल चलती औसत के बीच अंतर की गणना करके एक MACD सूचक के रूप में, लेन-देन की मात्रा के विश्लेषण के साथ संयुक्त रूप से बाजार की खरीद और बिक्री की ताकत का आकलन करने के लिए, जिससे व्यापार संकेत उत्पन्न होता है। यह रणनीति महत्वपूर्ण मूल्य क्षेत्रों, लेन-देन की मात्रा की विशेषताओं और MACD सूचक के उलट के साथ-साथ प्रवेश और बाहर निकलने के अवसरों की पुष्टि करती है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का केंद्रीय सूचक MACD है, जो एक तेज चलती औसत और एक धीमी चलती औसत से बना है। तेज रेखा 3 दिन की सरल चलती औसत है, धीमी रेखा 10 दिन की सरल चलती औसत है। उनके बीच का अंतर MACD स्तंभों की रेखा बनाता है। जब तेज रेखा नीचे से धीमी रेखा को तोड़ती है, तो यह खरीद की शक्ति को मजबूत करती है और एक खरीद संकेत उत्पन्न करती है; इसके विपरीत, तेज रेखा ऊपर से नीचे से धीमी गति से टूट जाती है, जिससे बिक्री की शक्ति बढ़ जाती है और एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।
इसके अलावा, यह रणनीति प्रत्येक K लाइन के लिए खरीद लेनदेन की मात्रा और बिक्री लेनदेन की मात्रा के आकार के संबंध को जोड़ती है, बाजार की खरीद और बिक्री की तुलना में अपेक्षाकृत मजबूत है। विशिष्ट विधि हैः खरीद लेनदेन की मात्रा = लेनदेन की मात्रा x (बंद कीमत - न्यूनतम मूल्य) ÷ ((उच्चतम मूल्य - न्यूनतम मूल्य); बेच लेनदेन की मात्रा = लेनदेन की मात्रा x (उच्चतम मूल्य - खरीद मूल्य) ÷ ((उच्चतम मूल्य - न्यूनतम मूल्य) । यदि खरीद लेनदेन की मात्रा बिक्री लेनदेन की मात्रा से काफी अधिक है, तो यह दर्शाता है कि रूट K लाइन एक मजबूत खरीद के साथ समाप्त हो गई है, यह एक खरीद संकेत है।
MACD संकेतकों और लेन-देन की मात्रा के विश्लेषण के संयोजन के माध्यम से, रणनीति बाजार की आपूर्ति और मांग संबंधों और गति की दिशा को प्रभावी ढंग से निर्धारित कर सकती है। साथ ही, रणनीति यह भी सत्यापित करेगी कि क्या कीमतें महत्वपूर्ण क्षेत्रों में हैं, क्या MACD प्रभावी रूप से उलट है, और क्या खरीद और बिक्री की मात्रा में अंतर पर्याप्त है, ताकि कुछ आवेग संचालन के शोर को फ़िल्टर किया जा सके, उच्च संभावना और उच्च दक्षता सुनिश्चित करने के लिए प्रवेश।
श्रेष्ठता विश्लेषण
- MACD सूचकांक का उपयोग करके बाजार की गतिशीलता की दिशा का पता लगाना
- व्यापारिक अंतर विश्लेषण से पता चलता है कि बाजार मजबूत है या नहीं
- बहु-शर्त फ़िल्टरिंग, उच्च-संभाव्यता संचालन सुनिश्चित करता है
- स्टॉप लॉस रणनीति का उपयोग करके जोखिम को नियंत्रित करें
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह बाजार की आपूर्ति और मांग के संबंधों को पूरी तरह से जोड़ता है। MACD स्तंभ रेखा खरीदारी की शक्ति के विपरीत और बाजार की गतिशीलता की दिशा को प्रभावी ढंग से निर्धारित कर सकती है; लेन-देन अंतर विश्लेषण खरीदारी की शक्ति को स्पष्ट रूप से पहचान सकता है। साथ ही, रणनीति को कई शर्तों के साथ ऑडिट किया जाता है, जिससे नुकसान को रोकने से बचा जा सकता है और लाभ की उच्च संभावना सुनिश्चित की जा सकती है। इसके अलावा, रणनीति में अंतर्निहित स्टॉप-लॉस तंत्र भी एकल नुकसान को सीमित कर सकता है।
जोखिम विश्लेषण
- MACD विफलता का जोखिम। जब बाजार में उतार-चढ़ाव होता है या जब एक स्थिर संरेखण होता है, तो MACD झूठे संकेत दे सकता है।
- लेन-देन विफलता का जोखिम. बाजार में लेन-देन की वृद्धि की घटना हो सकती है, जिससे लेन-देन विश्लेषण की सटीकता कम हो जाती है।
- पैरामीटर अनुकूलन की कठिनाई। इस रणनीति में कई पैरामीटर शामिल हैं, अनुकूलन की कठिनाई अधिक है, और यह कमजोर पैरामीटर समायोजन क्षमता वाले निवेशकों के लिए उपयुक्त नहीं है।
उपरोक्त जोखिमों को निम्नलिखित तरीकों से टाला जा सकता हैः बाजार के प्रमुख रुझानों का सही आकलन करें, इस रणनीति का उपयोग करने से बचें; बाजार की जानकारी पर ध्यान दें, लेनदेन की मात्रा में बढ़ोतरी की पहचान करें; पैरामीटर को सावधानीपूर्वक समायोजित करें, जो पेशेवर संस्थानों की सिफारिशों से प्रेरित हो।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
- केडी, ब्रिन बैंड और अन्य के साथ एमएसीडी को प्रतिस्थापित करना या सहयोग करना, निर्णय की सटीकता में सुधार करना
- स्थिति प्रबंधन तंत्र को जोड़ना ताकि रणनीति पैरामीटर गतिशील रूप से समायोजित हो सकें
- स्टॉप-स्टॉप लॉस को अनुकूलित करें और उच्च एकल लाभ प्राप्त करें
- स्थिरता बढ़ाने के लिए कई समय चक्रों में चलाना
कुल मिलाकर, इस रणनीति को अनुकूलित करने के लिए पर्याप्त जगह है, निवेशक अपनी परिस्थितियों और बाजार की स्थिति के अनुसार उचित समायोजन और सुधार कर सकते हैं, जिससे रणनीति का प्रभाव बेहतर हो सके।
संक्षेप
3 10 वाइब्रेटर रूपरेखा अंकन रणनीति सफलतापूर्वक MACD विश्लेषण, लेन-देन की तुलना और बहु-शर्त फ़िल्टरिंग सत्यापन की विचारधारा को एकीकृत करती है। यह आपूर्ति और मांग संबंधों और बाजार की गतिशीलता की दिशा का आकलन करने की मजबूत क्षमता है, जबकि अंतर्निहित स्टॉप-स्टॉप-लॉस तंत्र जोखिम नियंत्रण है। इस रणनीति का अनुकूलन क्षेत्र बड़ा है, आवेदन की संभावनाएं व्यापक हैं, निवेशकों के लिए महत्वपूर्ण विचार और गहन अध्ययन के लायक हैं।
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("3 10 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 10 Oscillator Profile Flagging", overlay=true)
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)
takeProfit = input( title="Take Profit", defval=0.75)
stopLoss = input( title="Stop Loss", defval=0.5)
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(macdSlope, color=color.red, title="Total Volume")
//plot(signalSlope, color=color.green, title="Total Volume")
intrabarRange = high - low
getLookBackSlope(lookBack) => signal - signal[lookBack]
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
float s = 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 - signalBiasValue )
j += 1
j
getSignalNoBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if signal[i] < signalBiasValue and signal[i] > ( 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 and signalSlope[1] > 0
bool isNegativeMacdReversal = macdSlope < 0 and macdSlope[1] > 0
bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0 and signalSlope[1] < 0
bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0 and macdSlope[1] < 0
bool hasBearInversion = signalSlope > 0 and macdSlope < 0
bool hasBullInversion = signalSlope < 0 and macdSlope > 0
bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue
bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0 - signalBiasValue )
bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0
bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0
bool hasPositiveMACDBias = macd > macdBiasValue
bool hasNegativeMACDBias = macd < ( 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 )
// 7.48 Profit 52.5%
if ( hasSignificantBuyerVolBias and getPriceRising(shortLookBack) == shortLookBack and getBuyerVolBias(shortLookBack) == shortLookBack and hasPositiveMACDBias and hasBullInversion)
strategy.entry("Short1", strategy.short, qty=10)
strategy.exit("TPS", "Short1", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss)
// 32.53 Profit 47.91%
if ( getPriceFalling(shortLookBack) and (getVolBias(shortLookBack) == false) and signalSlope < 0 and hasSignalSellerBias)
strategy.entry("Long1", strategy.long, qty=10)
strategy.exit("TPS", "Long1", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)