আরএসআই রিভার্সাল ব্রেকআউট কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
আরএসআই বিপরীত ব্রেকিং কৌশল হল একটি কৌশল যা আরএসআই সূচক ব্যবহার করে ওভারব্রিজ ওভারসোল সনাক্ত করে এবং যখন দাম গড় লাইন অতিক্রম করে তখন বিপরীত ক্রিয়াকলাপ পরিচালনা করে। এই কৌশলটি প্রবণতা এবং ওভারব্রিজ ওভারসোল সূচককে একত্রিত করে এবং যখন শেয়ারের দামের বিপরীত সংকেত দেখা দেয় তখন ক্রিয়াকলাপ পরিচালনা করে, যার লক্ষ্য শেয়ারের দামের স্বল্পমেয়াদী বিপরীত সুযোগকে ধরা।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি মূলত নিম্নলিখিত নীতির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছেঃ
RSI ব্যবহার করে ((২) শেয়ারের দাম ওভারবই বা ওভারসোল অবস্থায় আছে কিনা তা নির্ধারণ করুন। RSI 25 এর চেয়ে কম হলে এটি ওভারসোল হিসাবে বিবেচিত হয়; আরএসআই 80 এর চেয়ে বেশি হলে এটি ওভারবই হিসাবে বিবেচিত হয়।
২০০ দিনের ইএমএ ব্যবহার করে শেয়ারের দামের দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতার দিকনির্দেশনা নির্ধারণ করুন। দামের উপরে ইএমএ পেরিয়ে যাওয়া একটি বিজোড় সংকেত হিসাবে এবং নীচে ইএমএ পেরিয়ে যাওয়া একটি পতনকারী সংকেত হিসাবে বিবেচিত হয়।
যখন RSI oversold signals দেখায় এবং দাম EMAs অতিক্রম করে তখন bullish অপারেশন করুন। এটি একটি আদর্শ বিপরীত সংকেত, যা দেখায় যে শেয়ারের দাম oversold অঞ্চল থেকে বেরিয়ে আসে এবং বাড়তে শুরু করে।
যখন RSI একটি ওভারবয় সিগন্যাল দেখায় এবং দাম EMA-এর নিচে চলে যায়, তখন এটি একটি বিপরীত সিগন্যাল। এটিও একটি বিপরীত সিগন্যাল, যা দেখায় যে শেয়ারের দাম ওভারবয় এলাকা থেকে বেরিয়ে এসেছে এবং নিম্নমুখী হ্রাস শুরু করেছে।
এই বিপরীতমুখী মোডের মাধ্যমে, আমরা আশা করি যে শেয়ারের দামের একটি নতুন প্রবণতা appearing হওয়ার আগেই আমরা সুযোগটি ধরতে সক্ষম হব।
বিশেষত, কৌশলটির প্রবেশের শর্তটি হল RSI 25 এর চেয়ে কম এবং দামটি ট্রেনে উঠে যাওয়ার সময় আরও বেশি করে; আরএসআই 80 এর চেয়ে বড় এবং দামটি ট্রেনে নেমে যাওয়ার সময় খালি করে দেয়। খালি অবস্থানের শর্তটি হ’ল দিনের সর্বোচ্চ দামের নীচে একটি ট্রেডিং দিনের সর্বোচ্চ মূল্যের পজিশন।
কৌশলগত সুবিধা
RSI বিপরীতমুখী বিপরীতমুখী কৌশলটি নিম্নলিখিত সুবিধাগুলির সাথে প্রবণতা এবং বিপরীতমুখী ফ্যাক্টরগুলির সমন্বয় করেঃ
বিপরীতমুখী সুযোগ ধরুনঃ আরএসআই দ্বারা ওভারবয় ওভারসোলের বিচার করে, শেয়ারের দামের বিপরীতমুখী সময়কে ধরতে পারে, যা অতিরিক্ত লাভ অর্জনের মূল চাবিকাঠি।
ইএমএ-এর সাথে একত্রে বড় প্রবণতার দিকনির্দেশনা দেওয়া, বিপরীত অপারেশন এড়ানো। শুধুমাত্র বড় প্রবণতার দিকনির্দেশনা একত্রিত হলে বিপরীত সিগন্যাল বিবেচনা করা উচিত।
ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণঃ বিপরীতমুখী অপারেশন মোড ব্যবহার করে, প্রতিটি দিকের জন্য খুব বেশি সময় ধরে রাখা যায় না, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করা যায়।
প্যারামিটার নমনীয়তাঃ RSI চক্র এবং EMA চক্রগুলিকে বাজারের অবস্থার সাথে সামঞ্জস্য করে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে, যাতে কৌশলগুলি আরও অভিযোজিত হয়।
ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি মাঝারিঃ বিপরীত সিগন্যালের উপস্থিতি মাঝারি, খুব বেশি ঘন ঘন ট্রেড করা হয় না এবং দীর্ঘ সময় ধরে অপারেশন ছাড়াই থাকে না।
সহজ এবং সুস্পষ্টঃ কৌশলগত নিয়মগুলি সহজ এবং সুস্পষ্ট এবং জটিল নয়। এটি রিয়েল-ডিস্কে কাজ করা সহজ।
ঝুঁকি ও সমাধান
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত ঝুঁকিগুলিও বহন করেঃ
বিপরীত ব্যর্থতার ঝুঁকিঃ বিপরীত সিগন্যালের পরে, শেয়ারের দাম আবারও মূল প্রবণতাতে ফিরে আসতে পারে, বিপরীত ব্যর্থতা, এই সময়ে কৌশলটি ক্ষতিগ্রস্থ হবে। স্টপ লস গ্রহণ করে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করা যেতে পারে।
প্রবণতা অস্পষ্ট ঝুঁকিঃ যখন শেয়ারের দামের স্পষ্ট প্রবণতা নেই, তখন ইএমএ খুব ভাল দিকনির্দেশনা দিতে পারে না, কৌশলটি আরও অনিশ্চয়তা তৈরি করে। যখন শেয়ারের দামের কোনও স্পষ্ট প্রবণতা নেই তখন বিপরীত অপারেশন না করার জন্য অনুকূলিতকরণ করা যেতে পারে।
প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান ঝুঁকিঃ আরএসআই প্যারামিটার এবং ইএমএ চক্রের পছন্দ কৌশলটির কার্যকারিতার উপর ব্যাপক প্রভাব ফেলে। ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে বারবার পরীক্ষার অপ্টিমাইজেশন এবং সর্বোত্তম প্যারামিটার নির্বাচন করা আবশ্যক।
ওভার-অপ্টিমাইজেশনের ঝুঁকিঃ সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজতে, ওভার-অপ্টিমাইজেশনের ফলে ওভার-ফিট হতে পারে। স্থিতিশীলতা পরীক্ষা করা আবশ্যক, যাতে পরীক্ষার সময় ভাল কাজ করে তবে রিয়েল-ডিস্কে ব্যর্থ হয়।
ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি ঝুঁকিঃ যদি বিপরীত সিগন্যালটি খুব ঘন ঘন আসে তবে এটি অনেক বেশি লেনদেনের দিকে পরিচালিত করে। লেনদেনের ফ্রিকোয়েন্সি নিয়ন্ত্রণ করতে RSI চক্রের প্যারামিটারগুলি যথাযথভাবে সামঞ্জস্য করা যেতে পারে।
কৌশল অপ্টিমাইজেশন
এই কৌশলটি আরও উন্নত করা যেতে পারে নিম্নলিখিত উপায়েঃ
স্টক মানের মূল্যায়ন করুনঃ স্টক মৌলিক সূচকগুলির সাথে একত্রিত হয়ে কৌশলগত ক্রিয়াকলাপের জন্য কেবলমাত্র ভাল মানের স্টক নির্বাচন করুন।
অন্যান্য সূচকগুলির সাথে সংযুক্ত করুনঃ বিপরীত সিগন্যাল যাচাই করতে এবং কৌশলগত নির্ভরযোগ্যতা বাড়ানোর জন্য MACD, KD এবং অন্যান্য সূচকগুলি প্রবর্তন করা যেতে পারে।
ডায়নামিক অ্যাডজাস্ট প্যারামিটারঃ RSI প্যারামিটার এবং EMA চক্রগুলিকে বাজারের পরিবর্তনের সাথে সামঞ্জস্য রেখে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করা যেতে পারে, কৌশলগত অভিযোজনযোগ্যতা বাড়িয়ে তোলে।
অ্যাক্সেস টাইমিং অপ্টিমাইজ করুনঃ নির্দিষ্ট অ্যাক্সেস টাইমিং আরও অনুকূলিত করুন, উদাহরণস্বরূপ, রিভার্সাল কনফার্মেশনের জন্য অপেক্ষা করুন এবং আবার অ্যাক্সেস করুন।
স্টপ-অফ কৌশলঃ যুক্তিসঙ্গত স্টপ-অফ লেভেল নির্ধারণ করুন, যাতে লাভের উপর চাপ না পড়ে।
লেনদেনের খরচ বিবেচনা করুনঃ লেনদেনের স্লাইড পয়েন্ট এবং অন্যান্য লেনদেনের খরচগুলির কৌশলগত প্রভাবের মূল্যায়ন করুন।
স্টক মূল্যের অস্থিরতা বিবেচনা করুনঃ শুধুমাত্র বড় অস্থির স্টক কৌশলগত লক্ষ্য হিসাবে, কৌশলটি আরও নির্ভরযোগ্য করে তোলে।
সারসংক্ষেপ
আরএসআই বিপরীত ব্রেকিং কৌশলটি প্রবণতা এবং বিপরীত সংকেতকে একত্রিত করে, শেয়ারের দামের বিপরীত হওয়ার আগে প্রবেশ করে, বড় সুযোগগুলি ধরার জন্য। কৌশলটি মাঝারি ব্যবসায়ের ফ্রিকোয়েন্সিতে কার্যকরভাবে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করতে পারে। বিপরীত ব্যর্থতা, অপ্টিমাইজেশন ওভারডোজের মতো ঝুঁকির দিকেও নজর দেওয়া দরকার। প্রবেশের সময় এবং স্টপ-স্টপ কৌশলগুলিও কৌশলটির কার্যকারিতা আরও উন্নত করতে পারে। যদি প্যারামিটারগুলি সঠিকভাবে সামঞ্জস্য করা হয় তবে এই কৌশলটি একটি কার্যকর কৌশল হিসাবে পরিমাপ ট্রেডিংয়ের বিকল্প হতে পারে।
/*backtest
start: 2022-10-01 00:00:00
end: 2023-10-07 00:00:00
period: 2d
basePeriod: 1d
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/
// © jocker.soad
//@version=4
// strategy("My Script", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_value=100)
min = input(title="Valor minimo de entrada", defval=25)
qtdAtivos = input(title="Quantidade de ações", defval=1)
// overBuyLine = hline(80)
// overSellLine = hline(min)
var comprado = false
var valorComprado = 0.0
var qtdDiasComprado = 0
var valorLucro = 0.0
valueRsi = rsi(close, 2)
valueSma = sma(close, 200)
valueEma = ema(close, 200)
lastHighPrice = high[2]
buyValidation = valueRsi <= min
sellValidation = close >= lastHighPrice
// plot(lastHighPrice, trackprice=true, offset=-99999, color=color.olive, linewidth=3, style=plot.style_area)
// plot(valueRsi)
// plot(valueSma)
// plot(valueEma)
// plotshape(sellValidation, style=shape.triangledown, color=color.blue)
// plotshape(comprado, style=shape.triangledown, color=color.blue)
startDate = input(title="Inicio Dia", type=input.integer, defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth = input(title="Inicio Mes", type=input.integer, defval=1, minval=1, maxval=12)
startYear = input(title="Inicio Ano", type=input.integer, defval=2018, minval=1800, maxval=2100)
endDate = input(title="Final Dia", type=input.integer, defval=1, minval=1, maxval=31)
endMonth = input(title="Final Mes", type=input.integer, defval=12, minval=1, maxval=12)
endYear = input(title="Final Ano", type=input.integer, defval=2020, minval=1800, maxval=2100)
inDateRange = true
if inDateRange
if close >= valueEma
if comprado == false and buyValidation
qtdDiasComprado := 0
comprado := true
valorComprado := close
strategy.order("buy", true, qtdAtivos, when=buyValidation)
if sellValidation and comprado == true
comprado := false
valorLucro := valorLucro + (close - valorComprado)
valorComprado := 0
strategy.order("sell", false, qtdAtivos, when=sellValidation)
if comprado == true and sellValidation == false
qtdDiasComprado := qtdDiasComprado + 1
// plot(valorLucro, color=color.lime)