রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

মৌসুমী ব্যাপ্তি চলমান গড় আরএসআই কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১০-২৭ ১৬ঃ০৪ঃ২১
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি মৌসুমী চক্রীয় বৈশিষ্ট্যগুলি ক্যাপচার করতে এবং ট্রেডিং সংকেত তৈরি করতে দুটি প্রযুক্তিগত সূচক, চলমান গড় এবং আপেক্ষিক শক্তি সূচক (আরএসআই) একত্রিত করে। এই কৌশলটির সুবিধা হ'ল এটি মৌসুমী প্রবণতা খুব স্পষ্টভাবে সনাক্ত করতে পারে, তবে এটি ভুল সংকেত দ্বারা বিভ্রান্ত হওয়ার ঝুঁকিও রয়েছে। কৌশলটির কার্যকারিতা উন্নত করতে পরামিতি সেটিংগুলি সামঞ্জস্য করে আরও অপ্টিমাইজেশন করা যেতে পারে।

কৌশলগত যুক্তি

কৌশলটি প্রথমে মাঝারি থেকে দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা দিকটি ধরার জন্য একটি নির্দিষ্ট সময়ের চলমান গড় গণনা করে। তারপরে এটি চলমান গড়ের আরএসআই সূচক গণনা করে এটি বর্তমানে ওভারকোপড বা ওভারসোল্ড অবস্থায় রয়েছে কিনা তা বিচার করে। আরএসআই একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে লাভের তুলনায় ক্ষতির অনুপাত গণনা করে বাজারের আবেগকে পরিমাপ করে।

যখন আরএসআই নীচের ব্যান্ডের উপরে অতিক্রম করে, তখন একটি ক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়, যা একটি ওভারসোল্ড স্ট্যাটাস নির্দেশ করে এবং একটি দীর্ঘ অবস্থান খোলা যেতে পারে। যখন আরএসআই উপরের ব্যান্ডের নীচে অতিক্রম করে, তখন একটি বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন হয়, যা একটি ওভারসোল্ড স্ট্যাটাস নির্দেশ করে, এবং একটি শর্ট অবস্থান খোলা যেতে পারে। উপরন্তু, কৌশলটি মৌসুমী নিদর্শনগুলি ক্যাপচার করার জন্য নির্দিষ্ট মাস এবং দিনগুলিতে কেবল ট্রেড করার জন্য মাস এবং তারিখের জন্য পরিসীমাও সেট করে।

কৌশলটির সুবিধা

মূল প্রবণতা নির্ধারণের জন্য চলমান গড় ব্যবহার করুন, এবং RSI অতিরিক্ত ক্রয় / oversold দৃশ্যকল্প বিচার, নির্ভুলতা উন্নত করার জন্য দ্বৈত সূচক একত্রিত
মাসিক এবং তারিখের পরিসীমা নির্ধারণ করে মৌসুমী প্রবণতা কার্যকরভাবে সনাক্ত করা যায় এবং এই ধরনের ট্রেডিং সুযোগগুলি ধরা যায়
অতিরিক্ত ক্রয়/অতিরিক্ত বিক্রয়ের মাত্রা নির্ধারণে সংবেদনশীলতা সামঞ্জস্য করার জন্য নমনীয় আরএসআই পরামিতি সেটিং
প্রধান প্রবণতা মূল্যায়নের জন্য সংবেদনশীলতা সামঞ্জস্য করার জন্য কাস্টমাইজযোগ্য চলমান গড় পরামিতি

ঝুঁকি এবং সমাধান

ভুল সংকেত দ্বারা বিভ্রান্ত হওয়ার ঝুঁকি, উদাহরণস্বরূপ, অ-মৌসুমী ইভেন্টগুলির কারণে প্রবণতা বিপরীতমুখী হতে পারে, যা অনুপযুক্ত ট্রেডিং সংকেত তৈরি করতে পারে। সম্ভাব্য ইভেন্টের ঝুঁকি এড়াতে সমাধানটি মাসিক এবং তারিখের পরিসীমা সামঞ্জস্য করা।
যখন প্রবণতা বিপরীত হয় তখন চলমান গড় এবং আরএসআইয়ের মধ্যে বিচ্যুতি দেখা দিতে পারে। সমাধানটি হ'ল প্রবণতাটি দ্রুত ঘুরতে ধরে রাখার জন্য চলমান গড় সময়ের সঠিকভাবে সংক্ষিপ্ত করা।
পূর্বনির্ধারিত মাসিক এবং তারিখের পরিসীমা প্রকৃত মৌসুমী প্রবণতা থেকে বিচ্যুত হতে পারে। সমাধানটি হল ঐতিহাসিক ডেটা পরীক্ষার উপর ভিত্তি করে একটি আরও সুনির্দিষ্ট মৌসুমী পরিসীমা নির্ধারণ করা।
ট্রেডিং সিগন্যালগুলি মিথ্যা ব্রেকআউটের মুখোমুখি হতে পারে। সমাধানটি ছোটখাট ওঠানামা দ্বারা বিভ্রান্ত হওয়া এড়ানোর জন্য বৃহত্তর পরিসীমা সেট করা।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

আরও কঠোর ফিল্টারিং শর্তাবলী সেট করতে এবং ভুল সংকেত হ্রাস করতে অন্যান্য সহায়ক সূচকগুলি প্রবর্তন করুন, যেমন স্টোকাস্টিক দোলক।
সর্বোত্তম পরামিতি খুঁজে পেতে এবং কৌশল কর্মক্ষমতা উন্নত করতে আরও বিভিন্ন পরামিতি সমন্বয় পরীক্ষা করুন, উদাহরণস্বরূপ চলমান গড় সময়কাল, আরএসআই ব্যান্ড ইত্যাদি সামঞ্জস্য করুন।
সর্বোত্তম প্যারামিটার সেটগুলির জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্যারামিটার স্পেস অনুসন্ধান করতে প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি ব্যবহার করুন।
আরো ঐতিহাসিক তথ্য সংগ্রহ করুন এবং কৌশল নিয়ম প্রশিক্ষণ এবং অপ্টিমাইজ করার জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করুন।
অর্থ ব্যবস্থাপনা অপ্টিমাইজ করার জন্য স্টপ লস/টেক প্রফিট কৌশল যুক্ত করার কথা বিবেচনা করুন।

সংক্ষিপ্তসার

এই কৌশলটি চলমান গড় এবং আরএসআইকে মৌসুমী রায়গুলির সংযোজনের সাথে একত্রিত করে প্রবণতা এবং ওভারবয় / ওভারসোল্ড সনাক্তকরণের জন্য একটি অপেক্ষাকৃত সম্পূর্ণ সিস্টেম গঠন করে। সুবিধাটি মৌসুমী নিদর্শনগুলি স্পষ্টভাবে স্বীকৃতি দেওয়ার এবং এই জাতীয় ব্যবসায়ের সুযোগগুলি থেকে উপার্জন করার ক্ষমতাতে রয়েছে। বিভ্রান্ত হওয়ার কিছু ঝুঁকি রয়েছে, তবে পরামিতি টিউনিং, সহায়ক সূচক প্রবর্তন, মেশিন লার্নিং ইত্যাদির মাধ্যমে অপ্টিমাইজেশন করা যেতে পারে কৌশল কর্মক্ষমতা উন্নত করতে। সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি একটি নির্ভরযোগ্য এবং কার্যকর মৌসুমী ট্রেডিং ফ্রেমওয়ার্ক সরবরাহ করে যা লাইভ পরীক্ষা এবং প্রয়োগের মূল্যবান।

/*backtest
start: 2023-09-26 00:00:00
end: 2023-10-26 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy(title = " RSI of MA Strategy ",shorttitle="MARSI Strategy",default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.1,initial_capital=1)



lengthofma = input(15,minval=1,title="Length of MA")
len = input(14, minval=1, title="Length")
upperband = input(70,minval=1,title='Upper Band for RSI')
lowerband = input(30,minval=1,title="Lower Band for RSI")

src=sma(close,lengthofma)
up = rma(max(change(src), 0), len)
down = rma(-min(change(src), 0), len)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
plot(rsi, color=purple)

band1 = hline(upperband)
band0 = hline(lowerband)
fill(band1, band0, color=purple, transp=90)



longCond =  crossover(rsi,lowerband)

shortCond =  crossunder(rsi,upperband)




monthfrom =input(1)
monthuntil =input(12)
dayfrom=input(1)
dayuntil=input(31)

if (  longCond ) 
    strategy.entry("LONG", strategy.long, stop=close, oca_name="TREND",  comment="LONG")
    
else
    strategy.cancel(id="LONG")
    



if ( shortCond ) 

    strategy.entry("SHORT", strategy.short,stop=close, oca_name="TREND",  comment="SHORT")
else
    strategy.cancel(id="SHORT")

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত