রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

ডায়নামিক নিউরাল আরএসআই ট্রেন্ড অনুসরণকারী ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৫-০১-১৭ ১৪ঃ১৯ঃ৮
ট্যাগঃএসএমএআরএসআই

 Dynamic Neural RSI Trend-Following Trading Strategy

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি চলমান গড়, আরএসআই সূচক এবং ট্রেলিং স্টপ লস-এর উপর ভিত্তি করে একটি পরিমাণগত ট্রেডিং সিস্টেম। এটি প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ থেকে প্রবণতা অনুসরণ এবং গতির সূচকগুলিকে একত্রিত করে, কঠোর প্রবেশ এবং প্রস্থান শর্তের মাধ্যমে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রিত ট্রেডিং অর্জন করে। মূল যুক্তি হ'ল আপট্রেন্ডে ওভারসোল্ড সুযোগগুলি সন্ধান করা এবং ট্রেলিং স্টপগুলি ব্যবহার করে লাভ রক্ষা করা।

কৌশলগত নীতি

কৌশলটি ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরির জন্য আপেক্ষিক শক্তি সূচক (আরএসআই) এর সাথে মিলিত 200 দিনের সহজ চলমান গড় (এসএমএ) ট্রেন্ড বিচারের বেসলাইন হিসাবে ব্যবহার করে। বিশেষতঃ 1. মূল প্রবণতা বিচার করতে 200 দিনের এসএমএ ব্যবহার করে, শুধুমাত্র যখন দাম গড়ের উপরে থাকে তখন দীর্ঘ পজিশন বিবেচনা করে ২. যখন আরএসআই পূর্বনির্ধারিত প্রান্তিকের নিচে পড়ে তখন ওভারসোল্ড সংকেত সনাক্ত করে (ডিফল্ট 40) ৩. উভয় শর্ত পূরণ হলে লং এন্ট্রি ট্রিগার করে এবং শেষ আউটপুট (ডিফল্ট ১০ দিন) থেকে অপেক্ষা সময় শেষ হয়ে গেছে ৪. ট্রেলিং স্টপ লস (ডিফল্ট ৫%) এর মাধ্যমে পজিশন হোল্ডিংয়ের সময় মুনাফা রক্ষা করে ৫. যখন মূল্য ট্রেলিং স্টপ বা ২০০ দিনের এসএমএ এর নিচে পড়ে তখন অবস্থান থেকে বেরিয়ে আসে

কৌশলগত সুবিধা

  1. ট্রেডিং নির্ভুলতা উন্নত করতে ট্রেন্ড এবং গতি দ্বিগুণ ফিল্টারিং একত্রিত করে
  2. মুনাফা কার্যকরভাবে লক করার জন্য ট্রেলিং স্টপ প্রক্রিয়া ব্যবহার করে
  3. ঘন ঘন ট্রেডিং এড়ানোর জন্য ট্রেডিং অন্তর সেট করুন
  4. বিভিন্ন বাজারের পরিবেশের সাথে মানিয়ে নিতে শক্তিশালী পরামিতি সামঞ্জস্যযোগ্যতা
  5. স্পষ্ট ট্রেডিং লজিক, সহজেই বোঝা এবং বাস্তবায়ন
  6. উচ্চ কম্পিউটিং দক্ষতার সাথে সহজ গণনা

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. চলমান গড় বিলম্বিত প্রবেশ এবং প্রস্থান সংকেত বিলম্ব হতে পারে
  2. RSI সূচকটি বিভিন্ন বাজারে মিথ্যা সংকেত তৈরি করতে পারে
  3. নির্দিষ্ট শতাংশের ট্রেলিং স্টপ সব বাজারের জন্য উপযুক্ত নাও হতে পারে
  4. প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান ওভারফিটিং হতে পারে
  5. খুব অস্থির বাজারে উল্লেখযোগ্য ড্রডাউন হতে পারে

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. ভোল্টেবিলিটি-অ্যাডাপ্টিভ ট্রেলিং স্টপ শতাংশ প্রবর্তন করুন
  2. সহায়ক নিশ্চিতকরণ হিসাবে ভলিউম সূচক যোগ করুন
  3. উন্নত সংবেদনশীলতার জন্য সহজ চলমান গড়কে এক্সপোনেন্সিয়াল চলমান গড়ের সাথে প্রতিস্থাপন করুন
  4. লেনদেনের সময়সূচী অনুকূল করার জন্য বাজারের মনোভাবের সূচক অন্তর্ভুক্ত করুন
  5. গতিশীল পরামিতি অপ্টিমাইজেশান প্রক্রিয়া বিকাশ
  6. মাল্টি-টাইমফ্রেম স্ট্র্যাটেজি কনফার্মেশন মেকানিজম যোগ করুন

সংক্ষিপ্তসার

এটি একটি সম্পূর্ণ কাঠামো এবং পরিষ্কার যুক্তি সহ একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল। এটি একাধিক প্রযুক্তিগত সূচককে একত্রিত করে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের সময় স্থিতিশীল রিটার্নের সন্ধান করে। যদিও অপ্টিমাইজেশনের জন্য জায়গা রয়েছে, তবে প্রাথমিক কাঠামোর ভাল ব্যবহারিকতা এবং প্রসারণযোগ্যতা রয়েছে। কৌশলটি মাঝারি থেকে দীর্ঘমেয়াদী বিনিয়োগকারীদের জন্য উপযুক্ত এবং বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে ভালভাবে মানিয়ে নেয়।


/*backtest
start: 2025-01-09 00:00:00
end: 2025-01-16 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT","balance":49999}]
*/

//@version=5
strategy("200 SMA Crossover Strategy", overlay=false)

// Define inputs
smaLength = input.int(200, title="SMA Length")
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length")
rsiThreshold = input.float(40, title="RSI Threshold")
trailStopPercent = input.float(5.0, title="Trailing Stop Loss (%)")
waitingPeriod = input.int(10, title="Waiting Period (Days)")

// Calculate 200 SMA
sma200 = ta.sma(close, smaLength)

// Calculate RSI
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)

// Plot the 200 SMA and RSI
plot(sma200, color=color.blue, linewidth=2, title="200 SMA")
plot(rsi, color=color.purple, title="RSI", display=display.none)

// Define buy and sell conditions
var isLong = false
var float lastExitTime = na
var float trailStopPrice = na

// Explicitly declare timeSinceExit as float
float timeSinceExit = na(lastExitTime) ? na : (time - lastExitTime) / (24 * 60 * 60 * 1000)
canEnter = na(lastExitTime) or timeSinceExit > waitingPeriod

buyCondition = close > sma200 and rsi < rsiThreshold and canEnter

if (buyCondition and not isLong)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    trailStopPrice := na
    isLong := true

// Update trailing stop loss if long
if (isLong)
    trailStopPrice := na(trailStopPrice) ? close * (1 - trailStopPercent / 100) : math.max(trailStopPrice, close * (1 - trailStopPercent / 100))

// Check for trailing stop loss or sell condition
if (isLong and (close < trailStopPrice or close < sma200))
    strategy.close("Buy")
    lastExitTime := time
    isLong := false

// Plot buy and sell signals
plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=(isLong and close < trailStopPrice) or close < sma200, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")


সম্পর্কিত

আরো