রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

গতির সূচক RSI বিপরীত ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-01-03 12:09:48
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি প্রথমে ট্রেন্ডের দিকনির্দেশ এবং পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করতে উচ্চতর সময়সীমার উপর এডিএক্স এবং এসএমএ গণনা করে। তারপরে ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরির জন্য ওভারকোপড এবং ওভারসোল্ড শর্তগুলি সনাক্ত করতে নিম্নতর সময়সীমার উপর আরএসআই গণনা করা হয়।

কৌশলগত যুক্তি

  1. উচ্চতর সময়সীমার উপর ADX প্রবণতার শক্তি বিচার করে।

  2. উচ্চতর সময় ফ্রেমগুলিতে এসএমএ প্রবণতার দিক নির্ধারণ করে। উচ্চতর এসএমএ দামের উত্থানকে প্রতিনিধিত্ব করে, নিম্নগামী এসএমএ হ্রাস মূল্যকে প্রতিনিধিত্ব করে।

  3. কম সময়সীমার উপর আরএসআই ওভারকুপ এবং ওভারসোল্ড শর্তাদি বিচার করে। প্রান্তিকের উপরে আরএসআই মানে ওভারকুপ, প্রান্তিকের নীচে আরএসআই মানে ওভারসোল্ড।

  4. যখন ADX বৃদ্ধি পায়, SMA বৃদ্ধি পায়, এবং RSI কম সময়সীমার উপর overbought হয়, এটি আপট্রেন্ড শক্তিশালী বলে মনে করা হয়, এখানে শর্ট যান।

  5. যখন এডিএক্স বেড়ে যায়, এসএমএ কমে যায়, আরএসআই কম সময়সীমায় বেশি বিক্রি হয়, তখন এটিকে ডাউনট্রেন্ড শক্তিশালী বলে মনে করা হয়, এখানে লম্বা যান।

সুবিধা বিশ্লেষণ

  1. ট্রেন্ড বিচার এবং বিপরীত ট্রেডিং একত্রিত করে, প্রধান প্রবণতা বিপরীত সুযোগ ক্যাপচার করতে পারেন।

  2. টাইমফ্রেম জুড়ে সূচক ব্যবহার করে, সংকেতগুলির নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করে।

  3. আরএসআই কৌশল বোঝা এবং বাস্তবায়ন করা সহজ।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

  1. মিথ্যা আরএসআই সংকেতের সম্ভাবনা, যার ফলে ট্রেড হারাতে পারে।

  2. প্রধান চক্রের প্রবণতা বিচার ভুল হতে পারে, যা কৌশলকে বাজারের অবস্থার জন্য উপযুক্ত করে তোলে না। প্রবণতা বিচার করার জন্য আরও সূচক বিবেচনা করতে পারে।

  3. সম্ভাব্য উচ্চ ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি, লেনদেনের খরচ কারণে লাভজনকতা প্রভাবিত। ট্রেড সংখ্যা কমাতে RSI পরামিতি সামঞ্জস্য করতে পারেন।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. আরএসআই এবং এডিএক্স, এসএমএ পরামিতিগুলির মধ্যে সর্বোত্তম মিল খুঁজে পেতে আরও পরামিতি সংমিশ্রণ পরীক্ষা করুন।

  2. একক ট্রেড হ্রাস নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস প্রক্রিয়া যোগ করুন।

  3. ভোল্টেবিলিটি কম হলে পজিশনের আকার কমানোর জন্য ভোল্টেবিলিটি সূচক বিবেচনা করুন।

  4. নির্দিষ্ট প্রবেশ ও প্রস্থান মূল্যের অপ্টিমাইজ করুন, যেমন পূর্ববর্তী বার উচ্চ ভাঙার পরে শর্ট প্রবেশ করা।

সিদ্ধান্ত

এই কৌশলটি প্রধান প্রবণতাগুলির মধ্যে স্থানীয় বিপরীততা খুঁজে পেতে প্রবণতা বিচার এবং বিপরীত সংকেতগুলিকে একত্রিত করে। কেবলমাত্র আরএসআই ব্যবহারের তুলনায় এটি আরও নির্ভরযোগ্য এবং ফাঁদে পড়া এড়ায়। সামগ্রিকভাবে মিথ্যা সংকেতগুলি হ্রাস করতে আগ্রহী বিনিয়োগকারীদের জন্য এটি একটি অপেক্ষাকৃত সংরক্ষণশীল কৌশল। আরও পরামিতি পরীক্ষা এবং প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশন কৌশল কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে।


/*backtest
start: 2022-12-27 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("RSI scalping", overlay=true)

CustSession 	= input(defval=true,title= "Custom Resolution / TF ? ",type=bool)
SessionTF0	= input(title="Custom Resolution / TF", defval="180")
adxlen = input(14, title="ADX Smoothing")
dilen = input(14, title="DI Length")
length = input(7, title= "RSI length")
overSold = input( 28, title= "RSI oversold" )
overBought = input( 68, title= "RSI overbought" )

RSI = rsi(close, 7)

res		=	CustSession ? SessionTF0 : period

o = request.security(syminfo.tickerid, res, open)
c = request.security(syminfo.tickerid, res, close)
l = request.security(syminfo.tickerid, res, low)
h = request.security(syminfo.tickerid, res, high)

 // ADX higher time frame
dirmov(len) =>
	up = change(h)
	down = -change(l)
	plusDM = na(up) ? na : (up > down and up > 0 ? up : 0)
    minusDM = na(down) ? na : (down > up and down > 0 ? down : 0)
    truer = request.security(syminfo.tickerid, res, tr)
	truerange = rma(truer, len)
	plus = fixnan(100 * rma(plusDM, len) / truerange)
	minus = fixnan(100 * rma(minusDM, len) / truerange)
	[plus, minus]

adx(dilen, adxlen) =>
	[plus, minus] = dirmov(dilen)
	sum = plus + minus
	adx = 100 * rma(abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), adxlen)

sig = adx(dilen, adxlen)

// SMA higher time frame
len = input(20, minval=1, title="SMA HTF Length")
smma = 0.0
smma := na(smma[1]) ? sma(c, len) : (smma[1] * (len - 1) + c) / len

ADXrising = (sig > sig[1]) and (sig[1] > sig[2]) and (sig[2]  > sig[3]) and (sig > 15)
SMAdrop= (smma < smma[1]) and (smma[1] < smma[2]) and (smma[2] < smma[3])
SMArising = (smma > smma[1]) and (smma[1] > smma[2]) and (smma[2] > smma[3])
longCondition = crossover(RSI, overBought) and ADXrising and SMArising
shortCondition = crossunder(RSI, overSold) and SMAdrop and ADXrising 

if (longCondition)
    strategy.entry("Long entry", strategy.long)

if (shortCondition)
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short)

আরো