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गति सूचक आरएसआई रिवर्सल ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-03 12:09:48
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अवलोकन

यह रणनीति पहले ट्रेंड की दिशा और परिवर्तनों की पहचान करने के लिए उच्च समय सीमाओं पर ADX और SMA की गणना करती है। फिर RSI की गणना कम समय सीमाओं पर ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करने के लिए ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्थितियों की पहचान करने के लिए की जाती है।

रणनीति तर्क

  1. उच्च समय सीमा पर एडीएक्स प्रवृत्ति की ताकत का आकलन करता है। बढ़ते एडीएक्स प्रवृत्ति को मजबूत करने का प्रतिनिधित्व करता है।

  2. उच्च समय सीमाओं पर एसएमए प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करता है। बढ़ते एसएमए मूल्य वृद्धि का प्रतिनिधित्व करते हैं, गिरते एसएमए मूल्य घटने का प्रतिनिधित्व करते हैं।

  3. आरएसआई कम समय सीमा पर ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्थितियों का आकलन करता है। सीमा से ऊपर आरएसआई का अर्थ है ओवरबॉट, सीमा से नीचे आरएसआई का अर्थ है ओवरसोल्ड।

  4. जब एडीएक्स बढ़ता है, एसएमए बढ़ता है, और आरएसआई कम समय सीमा पर ओवरबॉट होता है, तो यह माना जाता है कि अपट्रेंड मजबूत हो रहा है, यहां शॉर्ट करें।

  5. जब एडीएक्स बढ़ता है, एसएमए गिरता है, और आरएसआई कम समय सीमा पर ओवरसोल्ड होता है, तो यह माना जाता है कि डाउनट्रेंड मजबूत हो रहा है, यहां लंबा जाएं।

लाभ विश्लेषण

  1. प्रवृत्ति निर्णय और उलट व्यापार को जोड़ती है, प्रमुख प्रवृत्तियों में उलट अवसरों को पकड़ सकती है।

  2. समय-सीमाओं में संकेतकों का उपयोग करता है, संकेतों की विश्वसनीयता में सुधार करता है।

  3. आरएसआई रणनीति को समझना और लागू करना सरल है।

जोखिम विश्लेषण

  1. झूठे आरएसआई संकेतों के लिए संभावित, व्यापार खोने का कारण बन सकता है। झूठे संकेतों को कम करने के लिए मापदंडों को अनुकूलित कर सकते हैं।

  2. प्रमुख चक्र के रुझान का आकलन गलत हो सकता है, जिससे रणनीति बाजार की स्थिति के लिए उपयुक्त नहीं हो सकती है। रुझान आकलन के लिए अधिक संकेतकों पर विचार कर सकते हैं।

  3. लेन-देन की लागत के कारण लाभप्रदता को प्रभावित करने वाली संभावित उच्च ट्रेडिंग आवृत्ति। ट्रेडों की संख्या को कम करने के लिए आरएसआई मापदंडों को समायोजित कर सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. आरएसआई और एडीएक्स, एसएमए मापदंडों के बीच इष्टतम मिलान खोजने के लिए अधिक मापदंड संयोजनों का परीक्षण करें।

  2. एकल व्यापार हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस तंत्र जोड़ें।

  3. अस्थिरता कम होने पर स्थिति के आकार को कम करने के लिए अस्थिरता संकेतक पर विचार करें।

  4. विशिष्ट प्रवेश और निकास की कीमतों को अनुकूलित करें, जैसे कि पिछले उच्च स्तरों को तोड़ने पर शॉर्ट में प्रवेश करना।

निष्कर्ष

यह रणनीति प्रमुख रुझानों के भीतर स्थानीय उलटफेरों को खोजने के लिए रुझान निर्णय और उलटफेर संकेतों को जोड़ती है। केवल आरएसआई का उपयोग करने की तुलना में, यह अधिक विश्वसनीय है और फंसने से बचता है। कुल मिलाकर एक अपेक्षाकृत रूढ़िवादी रणनीति झूठे संकेतों को कम करने के इच्छुक निवेशकों के लिए उपयुक्त है। आगे पैरामीटर परीक्षण और तंत्र अनुकूलन रणनीति प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं।


/*backtest
start: 2022-12-27 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("RSI scalping", overlay=true)

CustSession 	= input(defval=true,title= "Custom Resolution / TF ? ",type=bool)
SessionTF0	= input(title="Custom Resolution / TF", defval="180")
adxlen = input(14, title="ADX Smoothing")
dilen = input(14, title="DI Length")
length = input(7, title= "RSI length")
overSold = input( 28, title= "RSI oversold" )
overBought = input( 68, title= "RSI overbought" )

RSI = rsi(close, 7)

res		=	CustSession ? SessionTF0 : period

o = request.security(syminfo.tickerid, res, open)
c = request.security(syminfo.tickerid, res, close)
l = request.security(syminfo.tickerid, res, low)
h = request.security(syminfo.tickerid, res, high)

 // ADX higher time frame
dirmov(len) =>
	up = change(h)
	down = -change(l)
	plusDM = na(up) ? na : (up > down and up > 0 ? up : 0)
    minusDM = na(down) ? na : (down > up and down > 0 ? down : 0)
    truer = request.security(syminfo.tickerid, res, tr)
	truerange = rma(truer, len)
	plus = fixnan(100 * rma(plusDM, len) / truerange)
	minus = fixnan(100 * rma(minusDM, len) / truerange)
	[plus, minus]

adx(dilen, adxlen) =>
	[plus, minus] = dirmov(dilen)
	sum = plus + minus
	adx = 100 * rma(abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), adxlen)

sig = adx(dilen, adxlen)

// SMA higher time frame
len = input(20, minval=1, title="SMA HTF Length")
smma = 0.0
smma := na(smma[1]) ? sma(c, len) : (smma[1] * (len - 1) + c) / len

ADXrising = (sig > sig[1]) and (sig[1] > sig[2]) and (sig[2]  > sig[3]) and (sig > 15)
SMAdrop= (smma < smma[1]) and (smma[1] < smma[2]) and (smma[2] < smma[3])
SMArising = (smma > smma[1]) and (smma[1] > smma[2]) and (smma[2] > smma[3])
longCondition = crossover(RSI, overBought) and ADXrising and SMArising
shortCondition = crossunder(RSI, overSold) and SMAdrop and ADXrising 

if (longCondition)
    strategy.entry("Long entry", strategy.long)

if (shortCondition)
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short)

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