کلاسک ڈائنامک MACD آپٹیمائزیشن ٹریڈنگ حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
اس حکمت عملی میں کلاسیکی MACD اشارے پر متعدد اصلاحات کی گئیں ہیں تاکہ زیادہ درست اور قابل اعتماد ٹریڈنگ سگنل کی پیداوار اور زیادہ سخت خطرے پر قابو پایا جاسکے۔ اہم اصلاحات میں شامل ہیں: 1 آر ایس آئی اشارے کو متعارف کرانا تاکہ زیادہ خرید و فروخت سے بچا جاسکے۔
حکمت عملی کا اصول
بنیادی اصول اب بھی MACD اشارے کی تیز رفتار اور سست وولٹیج فورک زیادہ ہے، مردہ فورک خالی ہے۔ اہم اصلاحات میں شامل ہیں:
آر ایس آئی کے اشارے متعارف کروائے گئے ہیں تاکہ مارکیٹ میں زیادہ یا کم قیمت کی صورت میں جھوٹے سگنل پیدا ہونے سے بچا جاسکے۔ آر ایس آئی مارکیٹ میں خرید و فروخت کے دباؤ کو مؤثر طریقے سے ظاہر کرسکتا ہے۔
ٹرانزیکشن کی مقدار کو شامل کرنے کے فیصلے کے ساتھ ، ٹرانزیکشن کی مقدار میں اضافے کی صورت میں ہی سگنل پیدا ہوتا ہے ، تاکہ ٹرانزیکشن کی مقدار میں اضافے سے ٹرانزیکشن کی طاقت کی تصدیق کی جاسکے۔
اسٹاپ نقصان روکنے کا طریقہ کار ترتیب دیں ، جو مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کو متحرک طور پر ٹریک کرسکے۔ خطرے کو قابل برداشت حد تک کنٹرول کریں۔ اسٹاپ نقصان کو مؤثر طریقے سے انفرادی نقصان کو کنٹرول کیا جاسکتا ہے۔ اسٹاپ نقصان منافع کو مقفل کرسکتا ہے ، تاکہ منافع کی واپسی سے بچا جاسکے۔
MACD پیرامیٹرز کے مجموعے کو بہتر بنائیں ، تیز رفتار لائن اور سگنل لائن کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں ، بہتر پیرامیٹرز کا مجموعہ حاصل کریں ، اور زیادہ درست تجارتی سگنل پیدا کریں۔
طاقت کا تجزیہ
اس حکمت عملی کو متعدد اصلاحات کے ذریعہ MACD کے ساتھ مل کر مندرجہ ذیل نمایاں فوائد ہیں:
جعلی سگنل کی پیداوار کو کم کیا گیا ہے، سگنل کی وشوسنییتا اور درستگی میں بہتری آئی ہے۔
سخت اسٹاپ لاس اسٹاپ میکانیزم نے تجارت کے خطرے کو کنٹرول کیا اور منافع کو زیادہ سے زیادہ حد تک بند کردیا۔
MACD کے پیرامیٹرز کو مختلف اقسام اور وقت کے دورانیوں کے مطابق بہتر بنایا گیا ہے۔
ایک کثیر اشارے کا مجموعہ سگنل پیدا کرتا ہے ، جو وسیع تر مارکیٹ کے ماحول کے مطابق ہوتا ہے۔
مجموعی طور پر ، سرمایہ کاری کی کارکردگی اور منافع کے خطرے کے تناسب میں نمایاں اضافہ ہوا ہے۔
خطرے کا تجزیہ
اس حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی ہیں جن سے بچنے کی ضرورت ہے:
آپٹمائزڈ پیرامیٹرز ضروری نہیں کہ تمام اقسام اور ادوار کے لئے 100 فیصد موزوں ہوں ، انہیں حقیقی حالات کے مطابق ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہے۔
سگنل کی پیداوار کی فریکوئنسی کم ہو جائے گی، ایک خاص حد تک خطرے کا خطرہ ہے.
مارکیٹ کے انتہائی حالات میں ، متعدد اشارے متضاد سگنل دے سکتے ہیں ، جس میں دستی طور پر فیصلہ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
خود کار طریقے سے روکنے کے نقصانات کو فوری طور پر چھلانگ کے ساتھ ختم کیا جا سکتا ہے، جس میں منافع کے لئے کچھ خطرہ ہوتا ہے.
اس کا مقابلہ بنیادی طور پر انسانی نگرانی کے فیصلے ، مارکیٹ کی صورتحال کے مطابق پیرامیٹرز کو مناسب طریقے سے ایڈجسٹ کرنا ، اور پوزیشن کے سائز پر قابو رکھنا ہے۔
اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی کو بہتر بنانے کے لیے مندرجہ ذیل اقدامات کیے جا سکتے ہیں:
مزید اشارے کے مجموعے کی جانچ کریں ، جیسے برن بینڈ ، کے ڈی ، وغیرہ ، اشارے کے گروپ کا تعین کریں۔
مشین لرننگ الگورتھم کا اطلاق کریں تاکہ پیرامیٹرز کو خود بخود بہتر بنایا جاسکے۔
زیادہ سخت فنڈ مینجمنٹ کی حکمت عملی میں شامل ہونا، جیسے فکسڈ حصص، کیلی فارمولہ وغیرہ۔
رجحانات اور اتار چڑھاؤ کی شرح کے مطابق خود کار طریقے سے روکنے کی حکمت عملی تیار کریں.
گہری سیکھنے جیسے جدید الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے زیادہ درست پیش گوئی کی جاسکتی ہے۔
خلاصہ کریں۔
اس حکمت عملی نے اصل MACD اشارے کی متعدد اصلاحات کے ذریعے ، MACD کے غلط سگنل اور ناکافی خطرے کے کنٹرول کے لئے آسان ہے۔ متعدد اشارے کا مجموعہ اور نقصان سے بچنے والے اسٹاپ کا استعمال سگنل کو زیادہ درست اور قابل اعتماد بناتا ہے ، اور خطرے کے کنٹرول کو بھی سخت بناتا ہے۔ یہ حکمت عملی مزید ترقی اور اطلاق کے قابل ہے ، اور یہ MACD اشارے میں بہتری کا ایک نمونہ ہے۔
/*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"}]
*/
//@version=5
strategy("优化版MACD交易策略 ", overlay=true)
// 输入参数
fastLength = input(16, "快速线周期")
slowLength = input(34, "慢速线周期")
signalSmoothing = input(10, "信号线平滑")
rsiPeriod = input(19, "RSI周期")
overboughtRsi = 70
oversoldRsi = 30
volumeAvgPeriod = input(13, "成交量平均周期")
stopLossPerc = input.float(10.5, "止损百分比", step=0.1)
takeProfitPerc = input.float(0.3, "止盈百分比", step=0.1)
// 计算指标
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, fastLength, slowLength, signalSmoothing)
rsi = ta.rsi(close, rsiPeriod)
volumeAvg = ta.sma(volume, volumeAvgPeriod)
// 交易信号
longCondition = ta.crossover(macdLine, signalLine) and macdLine > 0 and rsi < overboughtRsi and volume > volumeAvg
shortCondition = ta.crossunder(macdLine, signalLine) and macdLine < 0 and rsi > oversoldRsi and volume > volumeAvg
// 止损和止盈
longStopLossPrice = close * (1 - stopLossPerc / 100)
longTakeProfitPrice = close * (1 + takeProfitPerc / 100)
shortStopLossPrice = close * (1 + stopLossPerc / 100)
shortTakeProfitPrice = close * (1 - takeProfitPerc / 100)
// 执行交易
if longCondition
strategy.entry("买入", strategy.long)
strategy.exit("买入止损止盈", "买入", stop=longStopLossPrice, limit=longTakeProfitPrice)
if shortCondition
strategy.entry("卖出", strategy.short)
strategy.exit("卖出止损止盈", "卖出", stop=shortStopLossPrice, limit=shortTakeProfitPrice)