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डीपीडी-आरएसआई-बीबी मात्रात्मक रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-22 16:17:52
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अवलोकन

डीपीडी-आरएसआई-बीबी मात्रात्मक रणनीति तीन संकेतकों को जोड़ती है - डीपीडी, आरएसआई और स्टॉक ट्रेडिंग के लिए बोलिंगर बैंड। यह प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए डीपीडी, ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्तरों का न्याय करने के लिए आरएसआई और बाजार में प्रवेश के लिए समर्थन और प्रतिरोध स्तरों की पहचान करने के लिए बोलिंगर बैंड का उपयोग करता है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति में निम्नलिखित मुख्य घटक शामिल हैंः

  1. प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए डीपीडी संकेतक

    यह डबल ईएमए औसत का उपयोग करके डीईएमए रेखा का निर्माण करता है और एक प्रवृत्ति निर्धारण सूचक के रूप में डीईएमए के खिलाफ मूल्य अंतर प्रतिशत की गणना करता है। एक कम अंतर प्रतिशत एक तेजी संकेत के रूप में उपयोग किया जाता है।

  2. ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्थितियों का आकलन करने के लिए आरएसआई संकेतक

    यह एक निश्चित अवधि के दौरान आरएसआई मूल्य की गणना करता है। ऊपरी सीमा से ऊपर आरएसआई को ओवरबॉट जोन और निचली सीमा से नीचे आरएसआई को ओवरसोल्ड जोन के रूप में माना जाता है।

  3. समर्थन और प्रतिरोध की पहचान करने के लिए बोलिंगर बैंड

    यह एक निश्चित अवधि के दौरान मध्य बैंड, ऊपरी बैंड और निचले बैंड की गणना करता है। ऊपरी बैंड के करीब आने वाली कीमत एक मंदी की संभावना का संकेत देती है, जबकि निचले बैंड के करीब आने वाली कीमत एक तेजी की संभावना का संकेत देती है।

  4. व्यापक निर्णय

    जब डीपीडी मूल्य अंतर प्रतिशत सीमा से कम होता है, आरएसआई ओवरसोल्ड जोन की निचली सीमा से कम होता है, और कीमत बोलिंगर ऊपरी बैंड से कम होती है, तो एक तेजी का संकेत उत्पन्न होता है। जब आरएसआई ओवरबोल्ड जोन की ऊपरी सीमा से अधिक होता है, डीपीडी अंतर प्रतिशत सीमा से अधिक होता है, और कीमत बोलिंगर ऊपरी बैंड से अधिक होती है, तो एक मंदी का संकेत उत्पन्न होता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

  1. एकाधिक संकेतकों का उपयोग करके व्यापक निर्णय एक ही संकेतकों से झूठे संकेतों से बचा जाता है।

  2. ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्थितियों का न्याय करने के लिए आरएसआई संकेतक का उपयोग करने से स्टॉप लॉस और लाभ अंक पहले से सेट करने की अनुमति मिलती है।

  3. डीपीडी संकेतक मूल्य प्रवृत्तियों को बेहतर ढंग से निर्धारित कर सकता है, जबकि बोलिंगर बैंड समर्थन और प्रतिरोध स्तरों की पहचान कर सकते हैं।

  4. लचीली पैरामीटर सेटिंग्स विभिन्न स्टॉक के लिए अनुकूलन की अनुमति देती हैं।

जोखिम और अनुकूलन

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:

  1. कई संकेतकों के संयोजन से रणनीति काफी जटिल हो जाती है और मापदंडों को समायोजित करने में कठिनाई होती है।

  2. डीपीडी और आरएसआई जैसे संकेतकों में कुछ विलंब होता है, जो सबसे अच्छा प्रवेश समय को याद कर सकते हैं।

  3. मापदंडों को विभिन्न चक्रों और स्टॉक विशेषताओं के अनुरूप अनुकूलित करने की आवश्यकता है।

निम्नलिखित पहलुओं को अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. प्रवेश और निकास बिंदुओं को अनुकूलित करने के लिए संकेतक मापदंडों को समायोजित करें।

  2. स्टॉप लॉस तंत्र जोड़ें प्रति व्यापार हानि पर सख्ती से नियंत्रण करने के लिए।

  3. रणनीति के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए विभिन्न स्टॉक और चक्र मापदंडों पर परीक्षण।

निष्कर्ष

डीपीडी-आरएसआई-बीबी रणनीति एक एकल संकेतक से झूठे संकेतों से बचने के लिए निर्णय के लिए कई संकेतकों को जोड़ती है। पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से, यह एक अपेक्षाकृत मजबूत स्टॉक ट्रेडिंग रणनीति बन सकती है। लेकिन इसकी जटिलता के कारण, यह अभी भी बाजार के जोखिमों के खिलाफ पूरी तरह से हेज करने में विफल हो सकता है और सावधानी के साथ उपयोग किया जाना चाहिए।


/*backtest
start: 2023-11-14 00:00:00
end: 2023-11-21 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version= 2
strategy("DPD+RSI+BB ",overlay=true)
price=close




//############### DPD  #################


buyper =input(-1,step=0.1)
sellper=input(0,step=0.1)
demalen = input(50,title="Dema Length")
e1= ema(close,demalen)
e2=ema(e1,demalen)
demaprice  =   2 * e1 - e2
demadifper =  ((price-demaprice)/price)*100


//############## DPD #####################

//############# RSI ####################


lengthrsi = input(6)
overSold = input( 20 )
overBought = input( 60 )

vrsi = rsi(price, lengthrsi)

//########## RSI #######################

//############### BB #################

lengthbb = input(50, minval=1)
multlow = input(1.5, minval=0.001, maxval=50,step=0.1)
multup = input(1.5,minval=0.001,maxval=50,step=0.1)

basisup = sma(close, lengthbb)
basislow = sma(close, lengthbb)

devup = multup * stdev(close, lengthbb)

devlow = multlow*stdev(close,lengthbb)

upperbb = basisup + devup
lowerbb = basislow - devlow

p1 = plot(upperbb, color=blue)
p2 = plot(lowerbb, color=blue)
fill(p1, p2)



//########### BB ###################




yearfrom = input(2018)
yearuntil =input(2039)
monthfrom =input(6)
monthuntil =input(12)
dayfrom=input(1)
dayuntil=input(31)



if (  (demadifper<buyper) and crossover(vrsi,overSold) and  (price < upperbb) and   year >= yearfrom and year <= yearuntil and month>=monthfrom and month <=monthuntil and dayofmonth>=dayfrom and dayofmonth < dayuntil) 
    strategy.entry("BUY", strategy.long, stop=close, oca_name="TREND",  comment="BUY")
    
else
    strategy.cancel(id="BUY")


if (   price>upperbb and vrsi>overBought and demadifper>sellper   and  year >= yearfrom and year <= yearuntil and month>=monthfrom and month <=monthuntil and dayofmonth>=dayfrom and dayofmonth < dayuntil ) 

    strategy.entry("SELL", strategy.short,stop=close, oca_name="TREND",  comment="SELL")
else
    strategy.cancel(id="SELL")
    
    
    

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