यह रणनीति हानि नियंत्रण के साथ अल्पकालिक व्यापार के लिए मजबूत रुझानों और अनुकूल समय की पहचान करती है। यह प्रवृत्ति संकेतों के रूप में सरल चलती औसत के मूल्य ब्रेकआउट को ट्रैक करती है और अल्पकालिक मूल्य आंदोलनों को पकड़ने के लिए आरएसआई विचलन के आधार पर स्टॉप लॉस / टेक प्रॉफिट सेट करती है।
बहु-अवधि सरल चलती औसत की गणना
9-दिवसीय, 50-दिवसीय और 100-दिवसीय एसएमए निर्धारित करना
लघु एसएमए लंबी एसएमए को पार करने से प्रवृत्ति की दिशा दर्शाता है
आरएसआई का उपयोग करके ओवरबॉट/ओवरसोल्ड स्तरों का आकलन करना
आरएसआई अवधि 14 अवधि है
70 से ऊपर का आरएसआई ओवरबॉट है, 30 से नीचे का ओवरसोल्ड है
9-दिवसीय एसएमए को तोड़ने पर ट्रेडों में प्रवेश
9-दिवसीय एसएमए से ऊपर कीमत टूटने पर लंबा जाएं
9-दिवसीय एसएमए से नीचे कीमत टूटने पर शॉर्ट करें
आरएसआई विचलन के आधार पर स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट सेट करना
स्टॉप लॉस के लिए आरएसआई विचलन
जब आरएसआई पूर्व निर्धारित स्तरों तक पहुँचता है तो लाभ लें
उच्च आवृत्ति व्यापार के लिए उपयुक्त अल्पकालिक रुझानों को पकड़ता है
खराब ट्रेडों से बचने के लिए एसएमए कॉम्बो ट्रेंड सिग्नल फ़िल्टर करते हैं
आरएसआई समय निर्धारित करने में मदद करता है, जोखिमों को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करता है
लचीला स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट लॉक
संकेतकों का संयोजन स्थिरता में सुधार करता है
अल्पकालिक रुझान का गलत आकलन पीछा करने का कारण बनता है
झूठे आरएसआई संकेत घाटे में वृद्धि करते हैं
गलत स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट सेटिंग्स लाभ को कम करती हैं या नुकसान को बढ़ाती हैं
उच्च व्यापारिक आवृत्ति लागत और फिसलन को बढ़ाती है
अप्रभावी मापदंड और असामान्य बाजार प्रभाव रणनीति
मापदंडों का अनुकूलन, सख्त स्टॉप लॉस, लागत का प्रबंधन
प्रवृत्ति निर्णय में सुधार के लिए विभिन्न एसएमए कॉम्बो का परीक्षण करें
आरएसआई संकेतों को सत्यापित करने के लिए स्टोच जैसे अतिरिक्त संकेतकों पर विचार करें
वैध ब्रेकआउट निर्धारित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें
विभिन्न उत्पादों और सत्रों के लिए पैरामीटर समायोजित करें
गतिशील ट्रेलिंग के लिए स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट लॉजिक को अनुकूलित करें
ऑटो पैरामीटर ट्यूनिंग तंत्र की खोज करें
यह रणनीति एक रूढ़िवादी अल्पकालिक ट्रेडिंग दृष्टिकोण के लिए एसएमए और आरएसआई को जोड़ती है। परिष्कृत-ट्यूनिंग मापदंडों, संकेतों को मान्य करने, जोखिमों को नियंत्रित करने से यह अधिक मजबूत और अनुकूलनशील हो जाता है। अधिक एसएमए कॉम्बो का पता लगाने, मशीन लर्निंग मॉडल आदि जोड़ने से सुधार के लिए जगह है। निरंतर अनुकूलन से आगे परिपक्वता होगी।
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// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Coinrule
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//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
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thruYear = input(defval = 2112, title = "Thru Year", type = input.integer, minval = 1970)
showDate = input(defval = true, title = "Show Date Range", type = input.bool)
start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => true // create function "within window of time"
//MA inputs and calculations
movingaverage_fast = sma(close, input(9))
movingaverage_mid= sma(close, input(50))
movingaverage_slow = sma(close, input (100))
//Trend situation
Bullish= cross(close, movingaverage_fast)
Momentum = movingaverage_mid > movingaverage_slow
// RSI inputs and calculations
lengthRSI = 14
RSI = rsi(close, lengthRSI)
//Entry
strategy.entry(id="long", long = true, when = Bullish and Momentum and RSI > 50)
//Exit
TP = input(70)
SL =input(30)
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strategy.close("long", when = longStopPrice or longTakeProfit and window())
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plot(movingaverage_mid, color=color.orange, linewidth=2)
plot(movingaverage_slow, color=color.purple, linewidth=2)