अल्फा आरएसआई ब्रेकआउट ट्रेडिंग रणनीति आरएसआई संकेतक पर आधारित एक ब्रेकआउट ट्रेडिंग रणनीति है। यह रणनीति ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्थितियों की पहचान करने के लिए आरएसआई संकेतक का उपयोग करती है और प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए चलती औसत के साथ संयुक्त होती है। यह काउंटर-ट्रेंड ट्रेड में प्रवेश करती है जब आरएसआई संकेतक ओवरबॉट या ओवरसोल्ड स्तरों तक पहुंचता है, जिसका उद्देश्य मूल्य उलट के बाद प्रवृत्ति परिवर्तनों को पकड़ना है।
यह रणनीति मुख्य रूप से निम्नलिखित तर्क पर आधारित हैः
जब आरएसआई ओवरबॉट थ्रेशोल्ड (डिफ़ॉल्ट 70) से अधिक हो जाता है, तो परिसंपत्ति को ओवरबॉट माना जाता है और शॉर्ट ट्रेड खोला जाता है।
जब आरएसआई ओवरसोल्ड थ्रेशोल्ड (डिफ़ॉल्ट 30) से नीचे जाता है, तो परिसंपत्ति को ओवरसोल्ड माना जाता है और एक लंबा व्यापार खोला जाता है।
मुख्य प्रवृत्ति को निर्धारित करने के लिए एसएमए चलती औसत का उपयोग किया जाता है। ट्रेड केवल तभी किए जाते हैं जब प्रवृत्ति आरएसआई संकेतों से सहमत होती है।
विशेष रूप से, रणनीति में निम्नलिखित शामिल हैंः
एसएमए अवधि (डिफ़ॉल्ट 200), आरएसआई अवधि (डिफ़ॉल्ट 14), आरएसआई प्रवेश स्तर (डिफ़ॉल्ट 34), स्टॉप लॉस स्तर (डिफ़ॉल्ट 30) और लाभ स्तर (डिफ़ॉल्ट 50) के लिए इनपुट।
एसएमए और आरएसआई मानों की गणना।
लंबी स्थिति तब दर्ज की जाती है जब आरएसआई प्रवेश स्तर से ऊपर जाता है और बंद एसएमए से ऊपर होता है।
लंबे समय के बाद खोलने के बाद, स्टॉप लॉस को पिछले बंद के निचले स्तर पर अपडेट किया जाता है।
लंबी स्थिति बंद हो जाती है जब: a) आरएसआई स्टॉप लॉस से नीचे गिर जाता है; b) आरएसआई ले लाभ तक पहुँचता है; c) बंद स्टॉप लॉस से नीचे गिर जाता है।
केवल लंबी ट्रेडें, कोई शॉर्ट नहीं।
यह रणनीति आरएसआई के ओवरबॉट/ओवरसोल्ड स्तरों के आधार पर उलट बिंदुओं की पहचान करती है और प्रमुख प्रवृत्ति की दिशा की पुष्टि के बाद उपयुक्त विपरीत प्रवृत्ति क्षणों में प्रवेश करती है।
सरल चलती औसत रणनीतियों की तुलना में, इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः
आरएसआई ओवरबॉट/ओवरसोल्ड स्तरों के माध्यम से रिवर्स पॉइंट्स की पहचान करने में बेहतर है।
ट्रेड तभी किए जाते हैं जब रुझान आरएसआई संकेतों से सहमत हो, जिससे झूठे संकेत कम हो जाते हैं।
स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट तंत्र सक्रिय रूप से जोखिम और रिटर्न का प्रबंधन करते हैं।
मूल्य अनुकूल रूप से आगे बढ़ने के साथ-साथ अधिक मुनाफे में भी रोक लगाता है।
सरल और स्पष्ट नियम, शुरुआती लोगों के लिए समझने में आसान।
इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं जिन पर ध्यान दिया जाना चाहिए:
आरएसआई अभी भी झूठे संकेत दे सकता है। वॉल्यूम जैसे अन्य फ़िल्टर जोड़े जा सकते हैं।
फिक्स्ड एंट्री, स्टॉप लॉस, टेक प्रॉफिट पैरामीटर सभी परिसंपत्तियों और बाजार स्थितियों के अनुरूप नहीं हो सकते हैं। गतिशील अनुकूलन पर विचार करें।
ट्रेडिंग लागतों पर विचार नहीं किया जाता है। स्प्रेड और कमीशन लाभ को प्रभावित करते हैं।
शॉर्टिंग के अवसरों को याद कर सकते हैं।
उचित पूंजी प्रबंधन नियमों पर विचार करें, उदाहरण के लिए प्रति व्यापार अधिकतम जोखिम।
इस रणनीति को बढ़ाने के कुछ तरीके हैंः
वॉल्यूम असामान्यताओं जैसे अन्य फिल्टर जोड़ें।
मशीन लर्निंग विधियों के माध्यम से गतिशील रूप से मापदंडों का अनुकूलन करें।
घटते रुझानों को पकड़ने के लिए शॉर्टिंग नियम जोड़ें।
व्यापार लागतों पर विचार करें, परिसंपत्ति विशिष्टताओं के अनुसार मापदंडों का अनुकूलन करें।
पूंजी प्रबंधन मॉड्यूल जोड़ें, उदाहरण के लिए प्रति व्यापार जोखिम सीमाएं।
बेहतर दक्षता के लिए पैरामीटर संयोजनों के लिए बैकटेस्ट अनुकूलन।
आरएसआई ब्रेकआउट रणनीति ट्रेंड और रिवर्स रणनीति को जोड़ती है। यह जोखिमों को नियंत्रित करते हुए रिवर्स की पहचान करता है। हालांकि जटिल बाजारों के लिए सुधार योग्य है, यह क्वांट रणनीति सीखने के लिए एक सरल संदर्भ मॉडल प्रदान करता है। उचित अनुकूलन के साथ, यह एक लाभदायक यांत्रिक रणनीति हो सकती है।
/*backtest
start: 2022-09-30 00:00:00
end: 2023-10-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
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//@version=5
// strategy("Alpha RSI Breakout Strategy", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_value=100)
// Inputs
sma_length = input(200, title="SMA Length")
rsi_length = input(14, title="RSI Length")
rsi_entry = input(34, title="RSI Entry Level")
rsi_stop_loss = input(30, title="RSI Stop Loss Level")
rsi_take_profit = input(50, title="RSI Take Profit Level")
// Indicators
sma_value = ta.sma(close, sma_length)
rsi_value = ta.rsi(close, rsi_length)
var bool trailing_stop_activate = false
var float trailingStop = na
var float lastClose = na
// Conditions
longCondition = ta.crossover(rsi_value, rsi_entry) and close > sma_value
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
trailingStop := na
lastClose := na
trailing_stop_activate := false
if (strategy.position_size > 0)
if (na(lastClose) or close < lastClose)
lastClose := close
trailingStop := close
if (rsi_value >= rsi_take_profit)
trailing_stop_activate := true
if (trailing_stop_activate and not na(trailingStop) and close < trailingStop)
strategy.close("Buy")
if (rsi_value <= rsi_stop_loss)
strategy.close("Buy")
if (not trailing_stop_activate and rsi_value >= rsi_take_profit)
strategy.close("Buy")
if (trailing_stop_activate and rsi_value >= rsi_take_profit)
strategy.close("Buy")
// Plot
plot(sma_value, color=color.red, linewidth=2)
plot(rsi_value, color=color.blue, linewidth=2)