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आरएसआई और ओटीटी बैंड्स रणनीति विश्लेषण

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-10-09 16:21:20
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अवलोकन

इस रणनीति का नाम RSI_OTT-TP/SL है। यह ट्रेडिंग संकेतों को निर्धारित करने के लिए RSI संकेतक और OTT बैंड को जोड़ती है, जो प्रवृत्ति के बाद की रणनीतियों से संबंधित हैं। यह रणनीति RSI संकेतक के माध्यम से बाजार की प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करती है और विशिष्ट प्रवेश बिंदुओं का पता लगाने के लिए OTT बैंड का उपयोग करती है। यह उपयोगकर्ताओं को स्वचालित रूप से लाभ में लॉक करने या नुकसान से बचने के लिए लाभ और स्टॉप लॉस अनुपात सेट करने की भी अनुमति देती है।

रणनीति तर्क

  1. यह रणनीति रुझान और प्रवेश बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए आरएसआई और ओटीटी संकेतकों का उपयोग करती है।

  2. आरएसआई का उपयोग समग्र प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करने के लिए किया जाता है। आरएसआई यह दिखा सकता है कि बाजार ओवरबॉट या ओवरसोल्ड है या नहीं। आरएसआई ओवरबॉट स्तर से ऊपर पार करना एक खरीद संकेत है, जबकि ओवरसोल्ड स्तर से नीचे पार करना एक बिक्री संकेत है। डिफ़ॉल्ट आरएसआई लंबाई 6 है, ओवरबोल्ड स्तर 50 है और ओवरसोल्ड स्तर भी इस रणनीति में 50 है।

  3. ओटीटी बैंड का उपयोग प्रवेश बिंदुओं की खोज के लिए किया जाता है। वे अस्थिरता दर परिवर्तन (वीएआर) संकेतक के आधार पर गठित बैंड हैं। जब कीमत निचले बैंड के माध्यम से ऊपर की ओर टूटती है, तो यह एक खरीद संकेत है। जब कीमत ऊपरी बैंड को नीचे की ओर तोड़ती है, तो यह एक बिक्री संकेत है।

  4. प्रवृत्ति निर्धारित करने और प्रवेश बिंदु की पुष्टि करने के बाद, यह रणनीति ओटीटी बैंड को तोड़ने पर लंबी या छोटी स्थिति खोलेगी।

  5. लाभ लेने और स्टॉप लॉस को उपयोगकर्ताओं के अनुकूलित करने के लिए इनपुट बॉक्स के माध्यम से सेट किया जा सकता है। लाभ लेने या स्टॉप लॉस मूल्य को छूने पर रणनीति स्वचालित रूप से पदों को बंद कर देगी।

  6. यह रणनीति केवल लंबी, केवल छोटी या दोनों दिशाओं में व्यापार की अनुमति देती है।

लाभ

  1. आरएसआई और ओटीटी बैंडों को मिलाकर सटीक रुझान आकलन के तहत उच्च संभावना वाले प्रवेश बिंदु पाए जा सकते हैं।

  2. ओटीटी बैंड गति संकेतक का उपयोग करते हैं और मूल्य उतार-चढ़ाव के प्रति बहुत संवेदनशील होते हैं, जो शुरुआती मोड़ का पता लगा सकते हैं।

  3. लाभ लेने और हानि रोकने के कार्य लाभ को लॉक करने में मदद करते हैं और जोखिम नियंत्रण के लाभ से बढ़ने से पहले नुकसान को सीमित करते हैं।

  4. कोड संरचना पर्याप्त टिप्पणियों के साथ स्पष्ट है, समझने और संशोधित करने में आसान है।

  5. रणनीति मापदंडों को विभिन्न बाजार वातावरणों के अनुकूल करने के लिए इंटरफ़ेस के माध्यम से लचीले ढंग से समायोजित किया जा सकता है।

जोखिम

  1. आरएसआई के पास लांगिंग इश्यू होता है और ट्रेंड रिवर्स पॉइंट्स को मिस कर सकता है, जिससे अनावश्यक नुकसान हो सकता है।

  2. ओटीटी बैंड भी झूठे संकेत उत्पन्न कर सकते हैं। कैंडलस्टिक पैटर्न के साथ पुष्टि करना बेहतर है।

  3. गलत ले लाभ और स्टॉप हानि सेटिंग्स रणनीति प्रदर्शन को प्रभावित करेगा। मापदंडों को विभिन्न उत्पादों के लिए समायोजित करने की आवश्यकता है।

  4. रणनीति का केवल एक उत्पाद पर बैकटेस्ट किया जाता है। लाइव ट्रेडिंग में विभिन्न उत्पादों के लिए मापदंडों को अलग से अनुकूलित किया जाना चाहिए।

  5. बैकटेस्ट समय खिड़की कम है और रणनीति की प्रभावशीलता को पूरी तरह से मान्य नहीं कर सकती है। बैकटेस्ट अवधि का विस्तार करने की सिफारिश की जाती है।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. गलत प्रविष्टियों को कम करने के लिए फ़िल्टरिंग के लिए अन्य संकेतक जैसे एमएसीडी, केडी आदि जोड़ने पर विचार करें।

  2. लाभ लेने और स्टॉप लॉस की सीमाएं अस्थिरता के आधार पर गतिशील रूप से समायोजित की जा सकती हैं।

  3. मापदंड चयन मानदंडों को स्थापित करने के लिए विभिन्न उत्पादों के लिए अनुसंधान मापदंड अनुकूलन।

  4. रणनीति मापदंडों को गतिशील रूप से अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग विधियों का प्रयास करें।

  5. झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए वॉल्यूम पुष्टिकरण जोड़ें। वॉल्यूम संकेतक का उपयोग रुझानों को निर्धारित करने के लिए भी किया जा सकता है।

  6. सरल प्रतिशत स्टॉप लॉस के बजाय स्टॉप लॉस के रूप में एमए प्रवेश का उपयोग करने पर विचार करें।

सारांश

संक्षेप में, यह एक विशिष्ट प्रवृत्ति अनुसरण रणनीति है। यह पहले आरएसआई के माध्यम से प्रवृत्ति दिशा का न्याय करता है, फिर विशिष्ट प्रवेश बिंदुओं को निर्धारित करने में सहायता के लिए ओटीटी बैंड का उपयोग करता है, और अंत में लाभ और नियंत्रण जोखिमों को लॉक करने के लिए लाभ लेने और हानि रोकने के लिए सेट करता है। इस रणनीति के फायदे सरल और प्रभावी संकेतक संयोजन और अच्छे बैकटेस्ट परिणाम हैं। लेकिन आरएसआई लेग और ओटीटी बैंड झूठे संकेत जैसे कुछ जोखिम भी हैं। इससे हमें लाइव ट्रेडिंग में मापदंडों को सावधानीपूर्वक अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है, और रणनीति स्थिरता में सुधार के लिए पुष्टि के लिए अन्य तकनीकी संकेतक जोड़ते हैं। निरंतर अनुकूलन और सत्यापन के साथ, यह रणनीति एक बहुत ही व्यावहारिक प्रवृत्ति अनुसरण टेम्पलेट रणनीति बन सकती है।


/*backtest
start: 2023-09-08 00:00:00
end: 2023-10-08 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
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/
// © BigCoinHunter

//@version=5
strategy(title="RSI_OTT-TP/SL", overlay=true, 
     pyramiding=0, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, 
     default_qty_value=100, initial_capital=1000, 
     currency=currency.USD, commission_value=0.05, 
     commission_type=strategy.commission.percent, 
     process_orders_on_close=true)

//----------- get the user inputs --------------

//---------- RSI -------------
price = input(close, title="Source")

RSIlength = input.int(defval=6,title="RSI Length") 
RSIoverSold = input.int(defval=50, title="RSI OverSold", minval=1)
RSIoverBought = input.int(defval=50, title="RSI OverBought", minval=1)

//------- OTT Bands ----------------
src = close
length=input.int(defval=1, title="OTT Period", minval=1)
percent=input.float(defval=5, title="OTT Percent", step=0.1, minval=0.001)

mav = input.string(title="OTT MA Type", defval="VAR", options=["SMA", "EMA", "WMA", "TMA", "VAR", "WWMA", "ZLEMA", "TSF"])

ottUpperPercent = input.float(title="OTT Upper Line Coeff", defval=0.01, minval = 0.001, step=0.001)
ottLowerPercent = input.float(title="OTT Lower Line Coeff", defval=0.01, minval = 0.001, step=0.001)

Var_Func(src,length)=>
    valpha=2/(length+1)
    vud1=src>src[1] ? src-src[1] : 0
    vdd1=src<src[1] ? src[1]-src : 0
    vUD=math.sum(vud1,9)
    vDD=math.sum(vdd1,9)
    vCMO=nz((vUD-vDD)/(vUD+vDD))
    VAR=0.0
    VAR:=nz(valpha*math.abs(vCMO)*src)+(1-valpha*math.abs(vCMO))*nz(VAR[1])
    
VAR=Var_Func(src,length)

Wwma_Func(src,length)=>
    wwalpha = 1/ length
    WWMA = 0.0
    WWMA := wwalpha*src + (1-wwalpha)*nz(WWMA[1])
    
WWMA=Wwma_Func(src,length)

Zlema_Func(src,length)=>
    zxLag = length/2==math.round(length/2) ? length/2 : (length - 1) / 2
    zxEMAData = (src + (src - src[zxLag]))
    ZLEMA = ta.ema(zxEMAData, length)
    
ZLEMA=Zlema_Func(src,length)

Tsf_Func(src,length)=>
    lrc = ta.linreg(src, length, 0)
    lrc1 = ta.linreg(src,length,1)
    lrs = (lrc-lrc1)
    TSF = ta.linreg(src, length, 0)+lrs
    
TSF=Tsf_Func(src,length)

getMA(src, length) =>
    ma = 0.0
    if mav == "SMA"
        ma := ta.sma(src, length)
        ma

    if mav == "EMA"
        ma := ta.ema(src, length)
        ma

    if mav == "WMA"
        ma := ta.wma(src, length)
        ma

    if mav == "TMA"
        ma := ta.sma(ta.sma(src, math.ceil(length / 2)), math.floor(length / 2) + 1)
        ma

    if mav == "VAR"
        ma := VAR
        ma

    if mav == "WWMA"
        ma := WWMA
        ma

    if mav == "ZLEMA"
        ma := ZLEMA
        ma

    if mav == "TSF"
        ma := TSF
        ma
    ma
    
MAvg=getMA(src, length)
fark=MAvg*percent*0.01
longStop = MAvg - fark
longStopPrev = nz(longStop[1], longStop)
longStop := MAvg > longStopPrev ? math.max(longStop, longStopPrev) : longStop
shortStop =  MAvg + fark
shortStopPrev = nz(shortStop[1], shortStop)
shortStop := MAvg < shortStopPrev ? math.min(shortStop, shortStopPrev) : shortStop
dir = 1
dir := nz(dir[1], dir)
dir := dir == -1 and MAvg > shortStopPrev ? 1 : dir == 1 and MAvg < longStopPrev ? -1 : dir
MT = dir==1 ? longStop: shortStop

OTT=MAvg>MT ? MT*(200+percent)/200 : MT*(200-percent)/200

light_green=#08ff12
light_red=#fe0808

OTTupper = nz(OTT[2])*(1+ottUpperPercent)
OTTlower = nz(OTT[2])*(1-ottLowerPercent)

p1 = plot(OTTupper, color=light_green, linewidth=1, title="OTT UPPER")
p2 = plot(nz(OTT[2]), color=color.new(color.yellow,0), linewidth=1, title="OTT MIDDLE")
p3 = plot(OTTlower, color=light_red, linewidth=1, title="OTT LOWER")

fill(plot1=p1, plot2=p3, title="OTT Background", color=color.new(color.aqua,90), fillgaps=false, editable=true)

buyEntry = ta.crossover(src, OTTlower)
sellEntry = ta.crossunder(src, OTTupper)

//---------- input TP/SL ---------------
tp = input.float(title="Take Profit:", defval=0.0, minval=0.0, maxval=100.0, step=0.1) * 0.01
sl = input.float(title="Stop Loss:  ", defval=0.0, minval=0.0, maxval=100.0, step=0.1) * 0.01

isEntryLong = input.bool(defval=true, title= 'Long Entry', inline="11")
isEntryShort = input.bool(defval=true, title='Short Entry', inline="11")

//---------- backtest range setup ------------
fromDay   = input.int(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input.int(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear  = input.int(defval = 2021, title = "From Year", minval = 2010)
toDay     = input.int(defval = 30, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth   = input.int(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear    = input.int(defval = 2022, title = "To Year", minval = 2010)

//------------ time interval setup -----------
start     = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)  // backtest start window
finish    = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => true // create function "within window of time"

//------- define the global variables ------
var bool long = true
var bool stoppedOutLong = false
var bool stoppedOutShort = false

//--------- Colors ---------------
//TrendColor = RSIoverBought and (price[1] > BBupper and price < BBupper) and BBbasis < BBbasis[1] ? color.red : RSIoverSold and (price[1] < BBlower and price > BBlower) and BBbasis > BBbasis[1] ? color.green : na
//bgcolor(switch2?(color.new(TrendColor,50)):na)


//--------- calculate the input/output points -----------
longProfitPrice  = strategy.position_avg_price * (1 + tp)     // tp -> take profit percentage
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - sl)        // sl -> stop loss percentage

shortProfitPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - tp)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + sl)


//---------- RSI + Bollinger Bands Strategy -------------
vrsi = ta.rsi(price, RSIlength)

rsiCrossOver = ta.crossover(vrsi, RSIoverSold)
rsiCrossUnder = ta.crossunder(vrsi, RSIoverBought)

OTTCrossOver = ta.crossover(src, OTTlower)
OTTCrossUnder = ta.crossunder(src, OTTupper)

if (not na(vrsi))

    if rsiCrossOver and OTTCrossOver
        long := true
        
    if rsiCrossUnder and OTTCrossUnder
        long := false

//------- define the global variables ------
buySignall = false
sellSignall = false

//------------------- determine buy and sell points ---------------------
buySignall := window() and long  and (not stoppedOutLong)
sellSignall := window() and (not long)  and (not stoppedOutShort)


//---------- execute the strategy -----------------
if(isEntryLong and isEntryShort)
    if long 
        strategy.entry("LONG", strategy.long, when = buySignall, comment = "ENTER LONG")
        stoppedOutLong := true
        stoppedOutShort := false
    else 
        strategy.entry("SHORT", strategy.short, when = sellSignall, comment = "ENTER SHORT")
        stoppedOutLong  := false
        stoppedOutShort := true

else if(isEntryLong)
    strategy.entry("LONG", strategy.long,  when = buySignall)
    strategy.close("LONG", when = sellSignall)
    if long 
        stoppedOutLong := true
    else
        stoppedOutLong  := false

else if(isEntryShort)
    strategy.entry("SHORT", strategy.short, when = sellSignall)
    strategy.close("SHORT", when = buySignall)
    if not long
        stoppedOutShort := true
    else
        stoppedOutShort := false
    

//----------------- take profit and stop loss -----------------
if(tp>0.0 and sl>0.0)
    if ( strategy.position_size > 0 )
        strategy.exit(id="LONG", limit=longProfitPrice, stop=longStopPrice, comment="Long TP/SL Trigger")

    else if ( strategy.position_size < 0 )
        strategy.exit(id="SHORT", limit=shortProfitPrice, stop=shortStopPrice, comment="Short TP/SL Trigger")

else if(tp>0.0)
    if ( strategy.position_size > 0 )
        strategy.exit(id="LONG", limit=longProfitPrice, comment="Long TP Trigger")

    else if ( strategy.position_size < 0 )
        strategy.exit(id="SHORT", limit=shortProfitPrice, comment="Short TP Trigger")
        
else if(sl>0.0)
    if ( strategy.position_size > 0 )
        strategy.exit(id="LONG",  stop=longStopPrice, comment="Long SL Trigger")

    else if ( strategy.position_size < 0 )
        strategy.exit(id="SHORT",  stop=shortStopPrice, comment="Short SL Trigger")




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