इस रणनीति में आरएसआई (RSI) और चलती औसत का संयोजन किया गया है ताकि मध्यम-लंबी अवधि के चलती औसत के बीच के अंतर से बाहर निकलने पर कीमत कम खरीदने और उच्च बेचने के बिंदुओं की पहचान कर सके।
पिछले दो दिनों के मूल्य परिवर्तन अनुपात को प्रतिबिंबित करने के लिए 2 अवधि के आरएसआई की गणना करें।
5-दिवसीय और 200-दिवसीय सरल चलती औसत अल्पकालिक और दीर्घकालिक रुझान संकेतकों के रूप में कार्य करते हैं।
जब कीमत 200-दिवसीय एमए से ऊपर लेकिन 5-दिवसीय एमए से नीचे टूट जाती है, और आरएसआई ((2) < 5, ओवरसोल्ड माना जाता है, तो लंबी हो जाती है।
जब कीमत 200-दिवसीय एमए से नीचे टूट जाती है, लेकिन 5-दिवसीय एमए से ऊपर होती है, और आरएसआई (2) > 90, ओवरबॉट माना जाता है, तो शॉर्ट करें।
जब कीमत फिर से 5-दिवसीय एमए को तोड़ती है, तो प्रतिवर्तन की पुष्टि होती है, बंद स्थिति।
आरएसआई (आरएसआई) 2) में अति-छोटे उलटफेरों को जल्दी से पकड़ने के लिए उच्च संवेदनशीलता है।
एमए के साथ संयोजन से रिवर्स सिग्नल की वैधता बढ़ जाती है, विप्सॉव से बचा जाता है।
बैकटेस्ट में कीमत सीमाओं के साथ स्टॉक पर अच्छे परिणाम मिले हैं, अधिकतम डीडी नियंत्रित है।
कुछ मापदंडों के साथ सरल और सुरुचिपूर्ण कोड, लागू करने में आसान।
संवेदनशील संकेतकों पर निर्भर झूठे संकेतों के लिए प्रवण, मापदंडों को अनुकूलन की आवश्यकता होती है।
लंबे समय तक चलने वाले या चल रहे बाजारों के अनुकूल होना कठिन है, रिटर्न अस्थिरता उच्च है।
कोई स्टॉप लॉस नहीं जो एकल ट्रेड हानि को सीमित करने में सक्षम हो।
केवल 2 साल के बैकटेस्ट डेटा, रणनीति को सत्यापित करने के लिए अधिक नमूनों की आवश्यकता है।
फ्लैश क्रैश जैसी चरम घटनाओं के अनुकूल नहीं हो पाता है।
एमए और आरएसआई मापदंडों के परीक्षण संयोजन।
रिवर्स सिग्नल की पुष्टि करने के लिए वॉल्यूम आदि जोड़ें।
चलती या प्रतिशत स्टॉप लॉस लागू करें.
बाजार की स्थितियों के आधार पर स्थिति आकार को अनुकूलित करें।
लंबी और छोटी दोनों तरफ व्यापार करें।
गैप जोखिम वाले शेयरों के लिए प्रवेश तर्क को ट्वीक करें।
मजबूती सत्यापित करने के लिए बैकटेस्ट अवधि का विस्तार करें।
यह रणनीति आरएसआई और एमए के साथ ओवरबॉट / ओवरसोल्ड स्तरों की पहचान करती है ताकि अल्ट्रा-शॉर्ट-टर्म ट्रेडों के लिए मध्य-लंबे समय के अंतराल से उलटफेर को पकड़ लिया जा सके। पेशेवरों में सादगी, गति और सभ्य बैकटेस्ट परिणाम हैं। लेकिन सीमित नमूना, पैरामीटर ट्यूनिंग की आवश्यकता है, जोखिम नियंत्रण की कमी है, अंतराल में कमजोर है। झूठे संकेतों को कम करने और मजबूती और अनुकूलन क्षमता में सुधार के लिए अधिक फिल्टर की आवश्यकता है। उलटफेरों को निर्धारित करने के लिए संकेतक कॉम्बो का उपयोग करने का उपयोगी विचार प्रदान करता है, लेकिन बड़े पैमाने पर अनुप्रयोग के लिए व्यापक अनुकूलन और सत्यापन की आवश्यकता होती है।
/*backtest
start: 2023-08-21 00:00:00
end: 2023-09-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
// Algokid code v. 1.00
strategy("AK_RSI 2 Strategy", overlay=true)
RS = rsi(close,2)
ma5 = sma(close,5)
ma200 = sma(close,200)
longCondition = close > ma200 and close < ma5 and RS < 5
if (longCondition)
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
strategy.close_all(when = close > ma5)
shortCondition = close < ma200 and close > ma5 and RS > 90
if (shortCondition)
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)
strategy.close_all(when = close < ma5)