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बोलिंगर बैंड और आरएसआई ट्रेंड फॉलो करने की रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-20 14:32:40
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अवलोकन

यह रणनीति बोलिंगर बैंड्स, आरएसआई सूचक और 200-अवधि चलती औसत का उपयोग प्रवृत्ति की दिशा की पहचान करने और लाभ कमाने के लिए, प्रवृत्ति की दिशा उपयुक्त होने पर बोलिंगर बैंड्स के पास काउंटर-ट्रेंड ट्रेड करने के लिए करती है।

रणनीति तर्क

सबसे पहले, 200-अवधि चलती औसत का उपयोग समग्र प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने के लिए किया जाता है। जब कीमत चलती औसत से ऊपर होती है, तो एक अपट्रेंड को परिभाषित किया जाता है, और जब कीमत नीचे होती है, तो एक डाउनट्रेंड को परिभाषित किया जाता है। दूसरा, जब एक अपट्रेंड में, एक लंबी प्रविष्टि निष्पादित की जाती है यदि आरएसआई संकेतक ओवरसोल्ड दिखाता है और बोलिंगर लोअर बैंड के करीब हो जाता है; जब एक डाउनट्रेंड में, एक छोटी प्रविष्टि निष्पादित की जाती है यदि आरएसआई ओवरबोल्ड दिखाता है और बोलिंगर ऊपरी बैंड के करीब हो जाता है। अंत में, एटीआर संकेतक का उपयोग स्टॉप लॉस स्तर निर्धारित करने के लिए किया जाता है, और लाभ लेने को स्टॉप लॉस के 2 गुना सेट किया जाता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह प्रवृत्ति की दिशा और प्रविष्टियों के समय को निर्धारित करने के लिए कई संकेतकों को जोड़ती है। सबसे पहले, 200-दिवसीय चलती औसत प्रभावी रूप से प्रमुख प्रवृत्ति की पहचान कर सकती है। दूसरा, बोलिंगर बैंड के ऊपरी / निचले बैंड उन क्षेत्रों को इंगित करते हैं जहां कीमतें उलट सकती हैं। अंत में, आरएसआई संभावित उलट समय का सुझाव देता है। कई संकेतकों का उपयोग एकल से गलत आकलन के जोखिम से बचाता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य जोखिम प्रमुख रुझानों और उलट सिग्नल की गलत पहचान से आते हैं। यदि प्रवृत्ति का गलत आकलन किया जाता है, तो यह लगातार नुकसान का कारण बन सकता है। यदि उलट सिग्नल गलत हैं, तो स्टॉप लॉस होने की संभावना अधिक होगी। इसके अलावा, काउंटर ट्रेंड ट्रेडिंग में ही उच्च जोखिम हैं जिनके लिए सावधानीपूर्वक संचालन की आवश्यकता होती है।

उपरोक्त जोखिमों को कम करने के लिए, सटीकता में सुधार के लिए चलती औसत के मापदंडों को समायोजित करना या पुष्टि के लिए अन्य संकेतक जोड़ना उचित है। स्टॉप लॉस स्तर को भी ढीला किया जा सकता है ताकि इसे बहुत आसानी से ट्रिगर न किया जा सके।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को अनुकूलित करने के लिए बहुत जगह हैः सबसे पहले, प्रवृत्ति पहचान की सटीकता में सुधार के लिए चलती औसत के मापदंडों को समायोजित करें। दूसरा, बोलिंगर बैंड के मापदंडों को ट्यून करें या रिवर्स जोन को बेहतर ढंग से खोजने के लिए कैलमैन चैनल जोड़ें। तीसरा, गलत संकेतों से बचने के लिए पुष्टि के लिए एमएसीडी जैसे अन्य संकेतक जोड़ें। चौथा, वास्तविक स्टॉप लॉस घटनाओं की संभावना को कम करने के लिए स्टॉप लॉस अनुपात सेटिंग को अनुकूलित करें।

निष्कर्ष

यह रणनीति बोलिंगर बैंड, आरएसआई और मूविंग एवरेज को ट्रेंड और टाइमिंग निर्धारित करने के लिए जोड़ती है, और अच्छे परिणाम प्राप्त किए हैं। लेकिन लाभ स्थिरता में सुधार के लिए पैरामीटर ट्यूनिंग और जोखिम नियंत्रण पर आगे अनुकूलन की आवश्यकता है। कुल मिलाकर, स्पष्ट तर्क और आसान कार्यान्वयन के साथ, यह आगे के शोध और अनुप्रयोग के लायक है।


/*backtest
start: 2023-11-19 00:00:00
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period: 1h
basePeriod: 15m
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*/

//@version=4
strategy("Gab EMA + rsi + bb", overlay=true)
// Custom RSI
RSIlength = input(3, minval=1 , title="lookback length of RSI")
RSIOverBought = input(70, title="RSI OB")
RSIOverSold = input(30, title="RSI OS")
RSIprice = close
vrsi = rsi(RSIprice, RSIlength)


//Bollinger Bands
BBlength = input(20, minval=1,title="Bollinger Period Length")
BBmult = input(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="Bollinger Bands Standard Deviation")
BBbasis = sma(close, BBlength)
BBdev = BBmult * stdev(close, BBlength)
BBupper = BBbasis + BBdev
BBlower = BBbasis - BBdev
source = close

//EMA
emaLength=input(200)

//Set TP and SL values
sl_short = high + (syminfo.mintick * 5 * 10)
tp_short = low - (syminfo.mintick * 10 * 10)
sl_long = low - (syminfo.mintick * 5 * 10)
tp_long = high + (syminfo.mintick * 10 * 10)


//Strategy Entry and Exit
strategy.entry("sell", strategy.short, when = low < ema(low, emaLength) and vrsi < RSIOverSold and low < BBlower and barstate.isconfirmed)
strategy.exit("closeshort", from_entry="sell", limit=tp_short, stop=sl_short, when=strategy.position_size != 0)

strategy.entry("buy", strategy.long, when = high > ema(high, emaLength) and vrsi > RSIOverBought and high > BBupper and barstate.isconfirmed)
strategy.exit("closelong", from_entry="buy", limit=tp_long, stop=sl_long, when=strategy.position_size != 0)



  

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