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कुशल मात्रा व्यापार रणनीति संयोजन

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-01 15:09:06
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अवलोकन

यह रणनीति मुख्य रूप से 5 दिन के आरएसआई संकेतक और 200 दिन के चलती औसत को व्यापार निर्णय संकेत बनाने के लिए जोड़ती है, जो तकनीकी संकेतक संयोजन रणनीति से संबंधित है। इसका मुख्य व्यापार सिद्धांत हैः जब कीमत ओवरबॉट / ओवरसोल्ड क्षेत्र तक चलती है, तो यह बेचने का संकेत देती है; जब कीमत ओवरसोल्ड क्षेत्र में गिरती है, तो यह खरीदने का संकेत देती है। इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि रणनीति संकेत अपेक्षाकृत स्पष्ट है और प्रतिगमन जोखिम अपेक्षाकृत छोटा है। लेकिन केवल एक तकनीकी संकेतक संयोजन के आधार पर व्यापार निर्णय बनाने में भी सीमाएं हैं, जिसे बहु-कारक मॉडल और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से अनुकूलित किया जा सकता है।

रणनीतिक सिद्धांत

यह रणनीति मुख्य रूप से 5-दिवसीय आरएसआई संकेतक और 200-दिवसीय चलती औसत को जोड़ती है ताकि ओवरबॉट / ओवरसोल्ड क्षेत्र का न्याय किया जा सके जहां कीमतें चल रही हैं और व्यापारिक निर्णय बनाते हैंः

  1. 5-दिवसीय आरएसआई संकेतक ओवरबॉट/ओवरसोल्ड क्षेत्र का आकलन करता है जहां कीमतें चल रही हैं। ओवरबॉट लाइन 72 पर सेट की जाती है और ओवरसोल्ड क्षेत्र 30 है। जब आरएसआई संकेतक नीचे से ऊपर तक 30 के माध्यम से टूटता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है; जब आरएसआई संकेतक ऊपर से नीचे 72 से नीचे गिरता है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।

  2. 200-दिवसीय चलती औसत मध्यम से दीर्घकालिक प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करती है। जब कीमत 200-दिवसीय चलती औसत से नीचे होती है, तो यह कीमत का एक नीचे का चरण होता है; जब कीमत 200-दिवसीय चलती औसत से ऊपर होती है, तो यह कीमत का एक ऊपर का चरण होता है।

  3. 1 और 2 निर्णयों को मिलाकर, यह रणनीति तब बिकती है जब 5-दिवसीय आरएसआई संकेतक ओवरबॉट हो जाता है और 72 से नीचे टूट जाता है, और जब 5-दिवसीय आरएसआई 30 से नीचे टूट जाता है और कीमत 200-दिवसीय चलती औसत से नीचे होती है।

रणनीति के फायदे

  1. रणनीतिक संकेत अपेक्षाकृत स्पष्ट है, निर्णय क्षेत्र द्वारा ओवरबॉट/ओवरसोल्ड संकेत को निर्धारित करने के लिए आरएसआई संकेतक का उपयोग किया जाता है।

  2. 200-दिवसीय चलती औसत विपरीत परिचालनों से बचने के लिए प्रमुख प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करता है।

  3. जोखिमों को नियंत्रित करने में सहायता के लिए अधिकतम संख्या में पदों को निर्धारित किया जा सकता है।

  4. रणनीति में पैरामीटर अनुकूलन, समायोज्य आरएसआई पैरामीटर और चलती औसत पैरामीटर के लिए बड़ी जगह है।

  5. अपेक्षाकृत छोटा रिट्रेसमेंट जोखिम रणनीति के अधिकतम रिट्रेसमेंट को प्रभावी ढंग से नियंत्रित कर सकता है।

रणनीति के जोखिम

  1. केवल आरएसआई और चलती औसत संकेतकों का उपयोग करते हुए, रणनीति संकेत अस्थिर हो सकता है, अस्थिर बाजारों में लंबे और छोटे हिला नुकसान का जोखिम हो सकता है।

  2. बेहतर रणनीति परिणामों के लिए आरएसआई मापदंडों और चलती औसत मापदंडों को अनुकूलित और परीक्षण करने की आवश्यकता है।

  3. रणनीति संकेत को अनुकूलित करने के लिए अन्य संकेतक या मॉडल पेश किए जा सकते हैं। जैसे कि अस्थिरता संकेतक, मशीन लर्निंग निर्णय आदि की शुरूआत करना।

रणनीति अनुकूलन के लिए दिशा-निर्देश

  1. न्याय करने के लिए अधिक संकेतक संयोजनों का उपयोग करें जैसे कि एमएसीडी, केडी, अस्थिरता संकेतक आदि।

  2. मशीन लर्निंग मॉडल निर्णयों को बढ़ाएं जैसे कि व्यापार संकेतों की स्थिरता का न्याय करने के लिए LSTM।

  3. मात्रात्मक कारकों को बढ़ाएं जैसे कि व्यापारिक मात्रा में परिवर्तन, पूंजी प्रवाह की दिशा और पूंजी कारकों के अन्य निर्णय।

  4. रणनीति मापदंडों का अनुकूलन करें जैसे कि आरएसआई मापदंड, चलती औसत मापदंड आदि।

  5. स्टॉप लॉस तंत्र को अनुकूलित करें जैसे कि स्टॉप लॉस को स्थानांतरित करना, समय स्टॉप लॉस आदि।

सारांश

यह रणनीति मुख्य रूप से कीमतों के ओवरबॉट/ओवरसोल्ड क्षेत्र का न्याय करने और ट्रेडिंग सिग्नल बनाने के लिए 5-दिवसीय आरएसआई संकेतक और 200-दिवसीय चलती औसत संकेतक के संयोजन का उपयोग करती है। यह तकनीकी संकेतक संयोजन रणनीति से संबंधित है। रणनीति संकेत अपेक्षाकृत स्पष्ट है और अधिकतम प्रतिगमन जोखिम अपेक्षाकृत छोटा है। लेकिन इसे रणनीति परिणामों में सुधार के लिए बहु-संकेतक संयोजन और मशीन सीखने के निर्णयों के माध्यम से और अनुकूलित किया जा सकता है।

/*backtest
start: 2024-01-24 00:00:00
end: 2024-01-31 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
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/
// ©chewyScripts.

//@version=5
strategy("96er RSI+200EMA Strategy + Alerts", overlay=true)
// This works best on a small account $100, with 50% of equity and up to 10 max open trades. 
// 96% Profitable, turns $100 into $350 in 1 month. very few losses. super happy with it.
// So far it triples the account on a 1m chart in 1 month back testing on the SEI-USD pair.
// I did not test on FX pairs or other instruments.
// had some issues with the inputs not working so had to hard code some, also the lastClose var sometimes breaks and starts following every candle, not sure why.

in_r1 = input.int(5,"5 day input or RSI1")
in_openOrders = input.int(3,"max open orders")

in_lowerRSI = input.int(30,"RSI Lower")
in_upperRSI = input.int(72,"RSI Upper ")

in_emaperiod = input.int(200,"EMA Period")

in_buybreakout = input.int(50,"Buy breakout range")

in_buyTP = input.float(1.05,"Buy TP: 1+TP %, .05 seems to work well.")
in_sellTP = input.float(0.9850, "Sell TP: 1-TP%. .025 seems to work well. ")

simple int rsi5 = in_r1

// 3 rsi strategy , when all of them are overbought we sell, and vice versa
rsi7 = ta.rsi(close,rsi5)
lastClose = request.security(syminfo.tickerid, "D", close, lookahead = barmerge.lookahead_on)
rsi3 = ta.rsi(close[5],rsi5)

ma = ta.ema(close,in_emaperiod)

plot(rsi7,"5 Day RSI",color.red)
plot(lastClose,"Yesterdays Close",color.green)
plot(rsi3,"Previous 5th candles RSI",color.purple)


// sell condition
//sell = ta.crossunder(rsi7,70) and ta.crossunder(rsi14,70) and ta.crossunder(rsi21,70)

//buy condition
//buy = ta.crossover(rsi7,in_lowerRSI) and close < ma and rsi3 <= in_upperRSI and strategy.opentrades < in_openOrders
//sell = ta.crossunder(rsi7,in_upperRSI) and close > ma and rsi3 >= in_lowerRSI3 and strategy.opentrades < in_openOrders

buy = ta.crossover(rsi7,in_lowerRSI) and close < ma and close < lastClose and strategy.opentrades < in_openOrders
sell = ta.crossunder(rsi7,in_upperRSI) and close > ma and close > lastClose and strategy.opentrades < in_openOrders


var lastBuy = close 
var lastSell = close 

if (buy)
    strategy.entry("BUY", strategy.long)
    lastBuy := close 
    alert("Buy")

if ((close >= lastBuy*in_buyTP ) or rsi7 > in_buybreakout and close >= lastClose and (close >= lastClose*in_buyTP or close >= lastBuy*in_buyTP ) )
    strategy.close("BUY", "BUY Exit")
    alert("Buy Exit")
    
if (sell)
    strategy.entry("SELL", strategy.short)
    lastSell := close 
    alert("Sell")

if ( close < ma and (close <= lastSell*in_sellTP ) or (close < lastClose*in_sellTP) )
    strategy.close("SELL", "Sell Exit")
    alert("Sell Exit")
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