पीसी दोहरी_smoothed_abs_pc प्राप्त करने के लिए तैयार है
एसटीआई मूल्य की तुलना इसके संकेत रेखा tsi_signal से करके, हम ओवरबॉट या ओवरसोल्ड जोन निर्धारित कर सकते हैं, जिससे खरीद और बिक्री बिंदुओं का निर्णय लिया जा सकता है।
खरीद संकेतः एसटीआई अपने संकेत को ऊपर की ओर पार करता है, जो शेयर मूल्य के उलट होने का संकेत देता है, जो ओवरबॉय क्षेत्र की शुरुआत को चिह्नित करता है जहां हमें लंबे समय तक रहना चाहिए।
बेचने का संकेतः टीएसआई अपने संकेत से नीचे की ओर पार करता है, जो शेयर की कीमत के उलट होने का संकेत देता है, जो ओवरबॉट जोन के अंत को चिह्नित करता है जहां हमें बेचना चाहिए।
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ शेयर की कीमतों में चक्रीय विशेषताओं की पहचान करने के लिए दोहरी चलती औसत संकेतक का उपयोग करने में निहित है। दोहरी चलती औसत में एक साथ लंबी और छोटी अवधि दोनों का उपयोग करके, यह एकल चलती औसत की तुलना में अधिक संवेदनशील और सटीक रूप से मूल्य परिवर्तन के रुझानों को पकड़ सकता है, और व्यापार संकेतों को निर्धारित करने में अधिक प्रभावी है।
इसके अतिरिक्त, यह रणनीति अन्य सामान्य तकनीकी संकेतकों के बजाय एसटीआई सूचकांक का चयन करती है, क्योंकि एसटीआई मूल्य परिवर्तन गति की गणना पर अधिक ध्यान देता है, जो अधिक सटीक रूप से ओवरबॉट/ओवरसोल्ड स्थितियों का आकलन कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप बेहतर ट्रेडिंग बिंदु होते हैं।
इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम यह है कि दोहरी चलती औसत स्वयं मूल्य परिवर्तन के प्रति काफी संवेदनशील है। मूल्य उतार-चढ़ाव के मामले में, यह आसानी से झूठे संकेत उत्पन्न कर सकता है। इसके अलावा, ओवरबॉट / ओवरसोल्ड क्षेत्रों का न्याय करने के लिए एसटीआई के मानदंड अभी भी व्यक्तिपरक हैं, और अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स भी सटीकता को प्रभावित करती हैं।
ऐसे जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए, डबल चलती औसत की लंबाई को समायोजित करके मापदंडों को उचित रूप से अनुकूलित करना उचित है। अस्थिरता के बीच पदों को खोलने से बचने के लिए संकेतों को सत्यापित करने के लिए अन्य संकेतकों का संयोजन भी आवश्यक है। इसके अलावा, स्टॉप-लॉस रणनीतियों को अनुकूलित करना और आपात स्थितियों के खिलाफ जोखिम नियंत्रण उपायों को स्थापित करना काफी आवश्यक है।
इस रणनीति के अनुकूलन दिशाओं में मुख्य रूप से दो पहलुओं पर ध्यान केंद्रित किया गया हैः
पैरामीटर अनुकूलन. लंबी और छोटी चलती औसत और संकेत रेखा की लंबाई जैसे मापदंडों का इष्टतम संयोजन संवेदनशीलता में सुधार के लिए बैकटेस्ट किया जा सकता है.
फ़िल्टरिंग संकेतकों को कॉन्फ़िगर करें। जैसे कि बोलिंगर बैंड्स, केडीजे आदि को मिलाकर खरीद/बिक्री संकेतों को सत्यापित करना और गलत पदों के उद्घाटन को रोकना। ट्रेडिंग वॉल्यूम फ़िल्टर को केवल वॉल्यूम में वृद्धि होने पर ही खुली पदों पर लागू किया जा सकता है।
स्टॉप-लॉस रणनीति जोड़ें. एकल स्थिति के नुकसान को सीमित करने के लिए स्टॉप-लॉस को स्थानांतरित करें, समयबद्ध निकास सेट करें. साथ ही हम व्यवस्थित जोखिम को नियंत्रित करने के लिए बाजार की स्थिति के आधार पर अस्थायी रूप से व्यापार को निलंबित कर सकते हैं.
प्रत्येक व्यापार के जोखिम जोखिम को प्रबंधित करने के लिए बाजार की स्थिति के आधार पर पदों का गतिशील आकार और अनुपात स्थापित करें।
यह रणनीति डबल मूविंग एवरेज ऑसिलेटर सूचकांक की गणना विधि का उपयोग करती है, जो मूल्य गति परिवर्तनों के दीर्घकालिक और अल्पकालिक विश्लेषण दोनों को एकीकृत करती है, जिससे प्रविष्टियों और निकासों का निर्णय लेने के लिए ओवरबॉट और ओवरसोल्ड जोन निर्धारित होते हैं। एकल मूविंग एवरेज की तुलना में, इसमें अधिक सटीक और संवेदनशील निर्णय का लाभ होता है। बेशक, स्थिरता और लाभप्रदता को बढ़ाने के लिए संकेत फ़िल्टरिंग के लिए अन्य संकेतकों के साथ उचित पैरामीटर अनुकूलन अभी भी आवश्यक है। कुल मिलाकर, यह रणनीति ट्रेडिंग बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए एक प्रभावी तकनीकी उपकरण प्रदान करती है, जो लाइव परीक्षण और अनुकूलन के लायक है।
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start: 2023-01-29 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
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// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © shankardey7310
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strategy("TSI STOCKS", shorttitle="TSI", overlay=true)
initialCapital = input(10000, title="Initial Capital")
riskPercent = input(1, title="Risk Percentage") / 100
longLength = input(12, title="Long Length")
shortLength = input(9, title="Short Length")
signalLength = input(12, title="Signal Length")
price = close
pc = ta.change(price)
double_smooth(src, long, short) =>
first_smooth = ta.ema(src, long)
ta.ema(first_smooth, short)
double_smoothed_pc = double_smooth(pc, longLength, shortLength)
double_smoothed_abs_pc = double_smooth(math.abs(pc), longLength, shortLength)
tsi_value = 100 * (double_smoothed_pc / double_smoothed_abs_pc)
tsi_signal = ta.ema(tsi_value, signalLength)
riskAmount = (initialCapital * riskPercent) / close
if (tsi_value > tsi_signal and tsi_value[1] <= tsi_signal[1])
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (tsi_value < tsi_signal and tsi_value[1] >= tsi_signal[1])
strategy.close("Long")
plot(tsi_value, title="True Strength Index", color=#2962FF)
plot(tsi_signal, title="Signal", color=#E91E63)
hline(0, title="Zero", color=#787B86)