संसाधन लोड हो रहा है... लोड करना...
  1. वर्ग
  2. QQE और RSI आधारित लंबी-लघु संकेत रणनीति

QQE और RSI आधारित लंबी-लघु संकेत रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-05-27 15:17:45
टैगःआरएसआईQQE

img

अवलोकन

यह रणनीति QQE संकेतक और RSI संकेतक पर आधारित है। यह लंबे-लघु संकेत अंतराल का निर्माण करने के लिए RSI संकेतक के चिकनी चलती औसत और गतिशील दोलन रेंज की गणना करता है। जब RSI संकेतक ऊपरी रेल को तोड़ता है, तो यह एक लंबा संकेत उत्पन्न करता है, और जब यह निचले रेल को तोड़ता है, तो यह एक छोटा संकेत उत्पन्न करता है। रणनीति का मुख्य विचार बाजार के रुझानों और अस्थिरता के अवसरों में परिवर्तन को पकड़ने के लिए RSI संकेतक की प्रवृत्ति विशेषताओं और QQE संकेतक की अस्थिरता विशेषताओं का उपयोग करना है।

रणनीतिक सिद्धांत

  1. रुझान का आकलन करने के आधार के रूप में आरएसआई संकेतक के समतल चलती औसत आरएसआईएमए की गणना करें।
  2. आरएसआई सूचक के पूर्ण विचलन मूल्य एट्रासी और इसके समतल चलती औसत MaAtrRsi की गणना अस्थिरता का आकलन करने के आधार के रूप में की जाती है।
  3. QQE कारक के अनुसार गतिशील दोलन सीमा dar की गणना करें और इसे RsiMa के साथ जोड़कर दीर्घ-लघु संकेत अंतराल दीर्घ-बैंड और लघु-बैंड का निर्माण करें।
  4. आरएसआई संकेतक और लंबे-छोटे संकेत अंतराल के बीच संबंध का न्याय करें। जब आरएसआई संकेतक लंबे बैंड के ऊपर पार करता है, तो यह एक लंबा संकेत उत्पन्न करता है, और जब यह शॉर्ट बैंड के नीचे पार करता है, तो यह एक छोटा संकेत उत्पन्न करता है।
  5. लंबे-लघु संकेतों के अनुसार ट्रेड करें. जब एक लंबा संकेत ट्रिगर किया जाता है, तो एक लंबी स्थिति खोलें, और जब एक छोटा संकेत ट्रिगर किया जाता है, तो स्थिति बंद करें.

रणनीतिक लाभ

  1. यह आरएसआई सूचक और क्यूक्यूई सूचक की विशेषताओं को जोड़ती है, जो बाजार के रुझानों और अस्थिरता के अवसरों को बेहतर ढंग से पकड़ सकती है।
  2. यह संकेत अंतराल बनाने के लिए गतिशील दोलन सीमा का उपयोग करता है, जो बाजार अस्थिरता में परिवर्तन के अनुकूल हो सकता है।
  3. यह आरएसआई सूचक और अस्थिरता सीमा को चिकना करता है, प्रभावी रूप से शोर हस्तक्षेप और लगातार व्यापार को कम करता है।
  4. तर्क स्पष्ट है, कम मापदंडों के साथ, और आगे अनुकूलन और सुधार के लिए उपयुक्त है।

रणनीतिक जोखिम

  1. अस्थिर बाजारों और कम अस्थिरता वाले बाजारों के लिए, इस रणनीति का प्रदर्शन आदर्श नहीं हो सकता है।
  2. इसमें स्पष्ट स्टॉप-लॉस तंत्र की कमी है और जब बाजार अचानक उलट जाता है तो उसे अधिक ड्रॉडाउन जोखिम का सामना करना पड़ सकता है।
  3. पैरामीटर सेटिंग्स का रणनीतिक प्रदर्शन पर अधिक प्रभाव पड़ता है और विभिन्न बाजारों और किस्मों के अनुसार समायोजित करने की आवश्यकता होती है।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

  1. ड्रॉडाउन जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्पष्ट स्टॉप-लॉस तंत्र जैसे कि निश्चित प्रतिशत स्टॉप-लॉस, एटीआर स्टॉप-लॉस आदि को लागू किया जाना चाहिए।
  2. पैरामीटर सेटिंग्स को अनुकूलित करें। आनुवंशिक एल्गोरिदम, ग्रिड खोज और अन्य तरीकों के माध्यम से इष्टतम पैरामीटर संयोजन पाया जा सकता है।
  3. ट्रेडिंग संकेतों को समृद्ध करने और रणनीति स्थिरता में सुधार के लिए ट्रेडिंग वॉल्यूम और स्थिति वॉल्यूम जैसे अन्य संकेतकों को पेश करने पर विचार करें।
  4. अस्थिर बाजारों के लिए, रणनीति की अनुकूलन क्षमता को बढ़ाने के लिए रेंज ट्रेडिंग या स्विंग ट्रेडिंग लॉजिक को पेश करने पर विचार करें।

सारांश

यह रणनीति आरएसआई संकेतक और क्यूक्यूई संकेतक के आधार पर लंबे-छोटे संकेतों का निर्माण करती है, और इसमें प्रवृत्ति कैप्चर और अस्थिरता समझ की विशेषताएं हैं। रणनीति तर्क स्पष्ट है, कम मापदंडों के साथ, और आगे अनुकूलन और सुधार के लिए उपयुक्त है। हालांकि, रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं, जैसे कि ड्रॉडाउन नियंत्रण और पैरामीटर सेटिंग, जिन्हें और बेहतर करने की आवश्यकता है। भविष्य में, रणनीति को स्टॉप-लॉस तंत्र, पैरामीटर अनुकूलन, सिग्नल संवर्धन और विभिन्न बाजारों के लिए अनुकूलनशीलता जैसे पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता है, ताकि रणनीति की मजबूती और लाभप्रदता में सुधार हो सके।

/*backtest
start: 2023-05-21 00:00:00
end: 2024-05-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
// modified by swigle
// thanks colinmck

strategy("QQE signals bot", overlay=true)


RSI_Period = input(14, title='RSI Length')
SF = input(5, title='RSI Smoothing')
QQE = input(4.236, title='Fast QQE Factor')
ThreshHold = input(10, title="Thresh-hold")

src = close
Wilders_Period = RSI_Period * 2 - 1

Rsi = rsi(src, RSI_Period)
RsiMa = ema(Rsi, SF)
AtrRsi = abs(RsiMa[1] - RsiMa)
MaAtrRsi = ema(AtrRsi, Wilders_Period)
dar = ema(MaAtrRsi, Wilders_Period) * QQE

longband = 0.0
shortband = 0.0
trend = 0

DeltaFastAtrRsi = dar
RSIndex = RsiMa
newshortband = RSIndex + DeltaFastAtrRsi
newlongband = RSIndex - DeltaFastAtrRsi
longband := RSIndex[1] > longband[1] and RSIndex > longband[1] ? max(longband[1], newlongband) : newlongband
shortband := RSIndex[1] < shortband[1] and RSIndex < shortband[1] ? min(shortband[1], newshortband) : newshortband
cross_1 = cross(longband[1], RSIndex)
trend := cross(RSIndex, shortband[1]) ? 1 : cross_1 ? -1 : nz(trend[1], 1)
FastAtrRsiTL = trend == 1 ? longband : shortband

// Find all the QQE Crosses

QQExlong = 0
QQExlong := nz(QQExlong[1])
QQExshort = 0
QQExshort := nz(QQExshort[1])
QQExlong := FastAtrRsiTL < RSIndex ? QQExlong + 1 : 0
QQExshort := FastAtrRsiTL > RSIndex ? QQExshort + 1 : 0

//Conditions

qqeLong = QQExlong == 1 ? FastAtrRsiTL[1] - 50 : na
qqeShort = QQExshort == 1 ? FastAtrRsiTL[1] - 50 : na

// Plotting

plotshape(qqeLong, title="QQE long", text="Long", textcolor=color.white, style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.tiny)
plotshape(qqeShort, title="QQE short", text="Short", textcolor=color.white, style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.tiny)

// trade

//if qqeLong > 0
strategy.entry("buy long", strategy.long, 100, when=qqeLong)
    
if qqeShort > 0
    strategy.close("buy long")
    // strategy.exit("close_position", "buy long", loss=1000)
    // strategy.entry("sell", strategy.short, 1, when=strategy.position_size > 0)
संबंधित
अधिक

2019 FMZ - सभी अधिकार सुरक्षित