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अनुगामी स्टॉप लॉस के साथ आरएसआई संकेतक पर आधारित स्केलिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-12 15:46:49
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अवलोकन

इस रणनीति का नाम Scalping Strategy है जो RSI Indicator with Trailing Stop Loss पर आधारित है। यह ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्थितियों को निर्धारित करने के लिए RSI संकेतक का उपयोग करता है, ट्रेंड की दिशा निर्धारित करने के लिए तेज़ और धीमी मूविंग एवरेज (MA) के साथ संयुक्त होता है, और प्रवेश स्थितियों को सेट करता है। यह पदों से बाहर निकलने के लिए प्रतिशत ट्रेलिंग स्टॉप लॉस तंत्र का भी उपयोग करता है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति के प्रवेश संकेत मुख्य रूप से आरएसआई संकेतक और एमए क्रॉसओवर द्वारा निर्धारित किए जाते हैं। रिवर्स अवसरों के लिए ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्थितियों को जल्दी से पकड़ने के लिए आरएसआई पैरामीटर को 2 अवधि पर सेट किया गया है। ट्रेंड की दिशा की पहचान करने के लिए तेजी से एमए और धीमी एमए क्रमशः 50 और 200 अवधि पर सेट किए गए हैं। विशेष रूप से प्रवेश तर्क हैः

लंबी प्रविष्टिः तेज एमए धीमी एमए से ऊपर जाती है, कीमत धीमी एमए से ऊपर है और आरएसआई ओवरसोल्ड स्तर से नीचे है (डिफ़ॉल्ट 10%); लघु प्रविष्टिः तेज एमए धीमी एमए से नीचे पार हो जाती है, कीमत धीमी एमए से नीचे होती है, और आरएसआई ओवरबॉट स्तर (डिफ़ॉल्ट 90%) से ऊपर होता है।

इसके अतिरिक्त, रणनीति में एक वैकल्पिक अस्थिरता फ़िल्टर है। यह तेजी से और धीमे एमए के ढलानों के बीच अंतर की गणना करता है। पदों को केवल तभी खोला जाएगा जब अंतर एक सीमा से अधिक हो। इसका उद्देश्य बाजार में उतार-चढ़ाव के दौरान कोई स्पष्ट दिशा नहीं होने पर पदों को खोलने से बचना है।

बाहर निकलने की ओर, रणनीति प्रतिशत ट्रेलिंग स्टॉप लॉस का उपयोग करती है। इनपुट प्रतिशत के आधार पर, यह स्टॉप लॉस मूल्य की गणना टिक आकार के साथ करता है, स्टॉप लॉस को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य लाभ इस प्रकार हैंः

  1. आरएसआई दो अवधियों पर सेट किया गया है, जो रिवर्स अवसरों के लिए तेजी से ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्थितियों को पकड़ सकता है।
  2. तेज़ और धीमी गति से चल रहे एमए प्रभावी रूप से रुझान की दिशा और मोड़ के बिंदुओं की पहचान कर सकते हैं।
  3. आरएसआई और एमए दोहरे संकेतक का संयोजन झूठे ब्रेकआउट से बचाता है।
  4. उतार-चढ़ाव के दौरान स्पष्ट दिशा नहीं होने पर अस्थिरता फ़िल्टर पदों को खोलने से बचता है।
  5. प्रतिशत ट्रैलिंग स्टॉप लॉस जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए बाजार की अस्थिरता के आधार पर स्टॉप लॉस स्तर को समायोजित कर सकता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैंः

  1. आरएसआई और एमए संकेतकों का कुछ प्रभाव होता है, कुछ उलट अवसरों को याद कर सकते हैं।
  2. प्रतिशत स्टॉप लॉस कम मात्रा में गिरावट में ट्रिगर होने की संभावना है।
  3. एक रात में होने वाले और बाजार से पहले होने वाले महत्वपूर्ण मूल्य उतार-चढ़ावों से प्रभावी ढंग से निपटा नहीं जाता है।

जोखिमों के लिए अनुकूलन दिशाएं हैंः

  1. देरी प्रभाव को कम करने के लिए आरएसआई पैरामीटर को 1 अवधि में समायोजित करें।
  2. प्रतीक की विशेषताओं के आधार पर एमए अवधि का अनुकूलन करना।
  3. स्टॉप लॉस और उतार-चढ़ाव सहिष्णुता के बीच संतुलन के लिए प्रतिशत स्टॉप लॉस स्तर को समायोजित करें।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति के लिए अनुकूलन दिशाएं हैंः

  1. झूठे ब्रेकआउट संकेतों से बचने के लिए वॉल्यूम जैसे अन्य संकेतक निर्णय जोड़ें।
  2. निर्णय लेने में सहायता के लिए मशीन लर्निंग मॉडल भविष्यवाणियों को जोड़ें।
  3. प्रतिफल को और बेहतर बनाने के लिए पिरामिडिंग समय और स्थिति आकार को अनुकूलित करें।
  4. रात भर और बाजार से पहले कीमतों में उतार-चढ़ाव के लिए फ़िल्टर सेट करें।

निष्कर्ष

सामान्य तौर पर, यह रणनीति के बाद एक अपेक्षाकृत स्थिर प्रवृत्ति है। दोहरे आरएसआई और एमए संकेतकों को मिलाकर, यह स्पष्ट प्रवृत्ति उलट अवसरों को कैप्चर करते हुए कुछ स्थिरता सुनिश्चित करता है। अस्थिरता फ़िल्टर कुछ जोखिमों से बचाता है, और प्रतिशत स्टॉप लॉस भी प्रभावी रूप से एकल व्यापार हानि को नियंत्रित करता है। इस रणनीति का उपयोग एक बहु-प्रतीकात्मक सामान्य रणनीति के रूप में किया जा सकता है, और बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए विशिष्ट प्रतीकों के लिए मापदंडों और मॉडल पर भी अनुकूलित किया जा सकता है।

/*backtest
start: 2023-11-11 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// Scalping strategy
// © Lukescream and Ninorigo
// (original version by Lukescream - lastest versions by Ninorigo) - v1.3
//

//@version=4
strategy(title="Scalping using RSI 2 indicator", shorttitle="RSI 2 Strategy", overlay=true, pyramiding=0, process_orders_on_close=false)

var bool ConditionEntryL = false
var bool ConditionEntryS = false


//***********
// Costants
//***********
def_start_date = timestamp("01 Jan 2021 07:30 +0000")
def_end_date   = timestamp("01 Dec 2024 07:30 +0000")

def_rsi_length = 2
def_overbought_value = 90
def_oversold_value   = 10

def_slow_ma_length = 200
def_fast_ma_length = 50
def_ma_choice      = "EMA"

def_tick   = 0.5
def_filter = true

def_trailing_stop = 1


//***********
// Change the optional parameters
//***********
start_time  = input(title="Start date", defval=def_start_date, type=input.time)
end_time    = input(title="End date", defval=def_end_date, type=input.time)
// RSI
src         = input(title="Source", defval=close, type=input.source)
rsi_length  = input(title="RSI Length", defval=def_rsi_length, minval=1, type=input.integer)
overbought_threshold = input(title="Overbought threshold", defval=def_overbought_value, type=input.float)
oversold_threshold   = input(title="Oversold threshold", defval=def_oversold_value, type=input.float)
// Moving average
slow_ma_length = input(title="Slow MA length", defval=def_slow_ma_length, type=input.integer)
fast_ma_length = input(title="Fast MA length", defval=def_fast_ma_length, type=input.integer)
ma_choice = input(title="MA choice", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
// Input ticker
tick   = input(title="Ticker size", defval=def_tick, type=input.float)
filter = input(title="Trend Filter", defval=def_filter, type=input.bool)
// Trailing stop (%)
ts_rate = input(title="Trailing Stop %", defval=def_trailing_stop, type=input.float)


//***********
// RSI
//***********
// Calculate RSI
up   = rma(max(change(src), 0), rsi_length)
down = rma(-min(change(src), 0), rsi_length)
rsi = (down == 0 ? 100 : (up == 0 ? 0 : 100-100/(1+up/down)))


//***********
// Moving averages
//***********
slow_ma = (ma_choice == "SMA" ? sma(close, slow_ma_length) : ema(close, slow_ma_length))
fast_ma = (ma_choice == "SMA" ? sma(close, fast_ma_length) : ema(close, fast_ma_length))
// Show the moving averages
plot(slow_ma, color=color.white,  title="Slow MA")
plot(fast_ma, color=color.yellow, title="Fast MA")


//***********
// Strategy
//***********
if true
    // Determine the entry conditions (only market entry and market exit conditions)
    // Long position
    ConditionEntryL := (filter == true ? (fast_ma > slow_ma and close > slow_ma and rsi < oversold_threshold) : (fast_ma > slow_ma and rsi < oversold_threshold))
    // Short position
    ConditionEntryS := (filter == true ? (fast_ma < slow_ma and close < slow_ma and rsi > overbought_threshold) : (fast_ma < slow_ma and rsi > overbought_threshold))
   
    // Calculate the trailing stop
    ts_calc = close * (1/tick) * ts_rate * 0.01

    // Submit the entry orders and the exit orders
    // Long position
    if ConditionEntryL
        strategy.entry("RSI Long", strategy.long)
    // Exit from a long position
    strategy.exit("Exit Long", "RSI Long", trail_points=0, trail_offset=ts_calc)

    // Short position 
    if ConditionEntryS
        strategy.entry("RSI Short", strategy.short)
    // Exit from a short position
    strategy.exit("Exit Short", "RSI Short", trail_points=0, trail_offset=ts_calc)

// Highlights long conditions
bgcolor (ConditionEntryL ? color.navy : na, transp=60, offset=1, editable=true, title="Long position band")
// Highlights short conditions
bgcolor (ConditionEntryS ? color.olive : na, transp=60, offset=1, editable=true, title="Short position band")
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