সম্ভাব্যতা-উন্নত RSI কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১২-২০ ১৫ঃ০৫ঃ০৫
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এটি একটি সহজ লং-একমাত্র কৌশল যা অতিরিক্ত ক্রয় এবং অতিরিক্ত বিক্রয় স্তরগুলি নির্ধারণের জন্য আরএসআই সূচক ব্যবহার করে। আমরা স্টপ লস এবং লাভ গ্রহণ যুক্ত করে এবং কেবলমাত্র যখন সাম্প্রতিক লাভজনক ব্যবসায়ের সম্ভাবনা 51% এর চেয়ে বেশি বা সমান হয় তখনই রিইনফোর্সমেন্ট ট্রেডিংয়ে একটি সম্ভাব্যতা মডিউল সংহত করে এটি উন্নত করেছি। এটি সম্ভাব্য হারানো ব্যবসায়গুলি এড়িয়ে কৌশল কর্মক্ষমতা ব্যাপকভাবে উন্নত করেছে।

নীতিমালা

এই কৌশলটি বাজারের ওভারকোপড এবং ওভারসোল্ড শর্তগুলি বিচার করতে আরএসআই সূচক ব্যবহার করে। বিশেষত, যখন আরএসআই ওভারসোল্ড জোনের নিম্ন সীমা অতিক্রম করে তখন এটি দীর্ঘ হয়; এবং যখন আরএসআই ওভারকোপড জোনের উপরের সীমা অতিক্রম করে তখন অবস্থান বন্ধ করে দেয়। এছাড়াও, আমরা স্টপ লস এবং লাভের অনুপাত সেট করি।

মূল বিষয় হল আমরা একটি সম্ভাব্যতা বিচার মডিউল সংহত করেছি। এই মডিউলটি সাম্প্রতিক সময়কালের দীর্ঘ ব্যবসায়ের লাভজনক শতাংশ গণনা করে (লুকব্যাক প্যারামিটার দ্বারা সংজ্ঞায়িত) । এটি কেবলমাত্র প্রবেশের অনুমতি দেয় যদি সাম্প্রতিক লাভজনক ব্যবসায়ের সম্ভাবনা 51% এর চেয়ে বেশি বা সমান হয়। এটি প্রচুর সম্ভাব্য হারানো ব্যবসায় এড়ায়।

সুবিধা

একটি সম্ভাব্যতা বর্ধিত আরএসআই কৌশল হিসাবে, এটি সহজ আরএসআই কৌশলগুলির তুলনায় নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি রয়েছেঃ

  1. স্টপ লস এবং লাভ গ্রহণের যোগ করা একক লেনদেনের ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করে এবং লাভকে লক করে
  2. ইন্টিগ্রেটেড সম্ভাব্যতা মডিউল কম সম্ভাব্যতা বাজার এড়ায়
  3. সম্ভাব্যতা মডিউল বিভিন্ন বাজারের পরিবেশের জন্য সামঞ্জস্যযোগ্য
  4. দীর্ঘ-কেবল প্রক্রিয়াটি বোঝা এবং বাস্তবায়ন করা সহজ

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলের মধ্যে এখনও কিছু ঝুঁকি রয়েছেঃ

  1. দীর্ঘমেয়াদী, বাজারের পতন থেকে মুনাফা করতে অক্ষম
  2. সম্ভাব্যতা মডিউলের ভুল বিচার সুযোগগুলি মিস করতে পারে
  3. সেরা প্যারামিটার সংমিশ্রণ খুঁজে পাওয়া কঠিন, বাজারের পরিবেশের মধ্যে উল্লেখযোগ্য পারফরম্যান্স পার্থক্য
  4. স্টপ লস সেটিং লস, এখনও একটি বড় একক ট্রেড ক্ষতি সম্ভব

সমাধান:

  1. সংক্ষিপ্ত প্রক্রিয়া যোগ করার কথা বিবেচনা করুন
  2. ভুল বিচার হারের হ্রাস করার জন্য সম্ভাব্যতা মডিউলটি অনুকূল করুন
  3. গতিশীলভাবে পরামিতি অপ্টিমাইজ করার জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করুন
  4. হ্রাস সীমাবদ্ধ করার জন্য আরো সংরক্ষণশীল স্টপ লস স্তর সেট করুন

উন্নতির নির্দেশাবলী

কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলিতে আরও অনুকূলিত করা যেতে পারেঃ

  1. ডাবল-ডাইরেকশন ট্রেডিংয়ের জন্য শর্ট মডিউল বাড়ান
  2. গতিশীল প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করুন
  3. অতিরিক্ত ক্রয়/অতিরিক্ত বিক্রয়ের জন্য অন্য সূচকগুলি চেষ্টা করুন
  4. মুনাফা অনুপাত বাড়ানোর জন্য স্টপ লস/টেক মুনাফা অপ্টিমাইজ করুন
  5. সিগন্যাল ফিল্টার করতে এবং সম্ভাব্যতা উন্নত করতে অন্যান্য কারণ যোগ করুন

সংক্ষিপ্তসার

এটি একটি সহজ আরএসআই কৌশল যা ইন্টিগ্রেটেড সম্ভাব্যতা মডিউল দ্বারা উন্নত। ভ্যানিলা আরএসআই কৌশলগুলির তুলনায়, এটি কিছু ক্ষতিগ্রস্থ ট্রেডগুলি ফিল্টার করে এবং সামগ্রিক ড্রডাউন এবং মুনাফা অনুপাত উন্নত করে। পরবর্তী পদক্ষেপটি এটি আরও শক্তিশালী করার জন্য সংক্ষিপ্ত, গতিশীল অপ্টিমাইজেশন ইত্যাদি যুক্ত করে এটি উন্নত করা হতে পারে।


/*backtest
start: 2023-11-19 00:00:00
end: 2023-12-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © thequantscience

//@version=5
strategy("Reinforced RSI",
     overlay = true,
     default_qty_type = strategy.percent_of_equity, 
     default_qty_value = 100,
     pyramiding = 1,
     currency = currency.EUR, 
     initial_capital = 1000,
     commission_type = strategy.commission.percent, 
     commission_value = 0.07)

lenght_rsi = input.int(defval = 14, minval = 1, title = "RSI lenght: ")
rsi = ta.rsi(close, length = lenght_rsi)

rsi_value_check_entry = input.int(defval = 35, minval = 1, title = "Oversold: ")
rsi_value_check_exit = input.int(defval = 75, minval = 1, title = "Overbought: ")

trigger = ta.crossunder(rsi, rsi_value_check_entry)
exit = ta.crossover(rsi, rsi_value_check_exit)

entry_condition   = trigger 
TPcondition_exit  = exit

look = input.int(defval = 30, minval = 0, maxval = 500, title = "Lookback period: ")

Probabilities(lookback) =>

    isActiveLong = false
    isActiveLong := nz(isActiveLong[1], false)
    isSellLong = false
    isSellLong := nz(isSellLong[1], false)

    int positive_results = 0
    int negative_results = 0

    float positive_percentage_probabilities = 0 
    float negative_percentage_probabilities = 0 

    LONG = not isActiveLong and entry_condition == true 
    CLOSE_LONG_TP = not isSellLong and TPcondition_exit == true

    p = ta.valuewhen(LONG, close, 0)
    p2 = ta.valuewhen(CLOSE_LONG_TP, close, 0)

    for i = 1 to lookback

	    if (LONG[i])
            isActiveLong := true
		    isSellLong := false

        if (CLOSE_LONG_TP[i])
	        isActiveLong := false
	        isSellLong := true

        if p[i] > p2[i]
            positive_results += 1
        else 
            negative_results -= 1 

	    positive_relative_probabilities = positive_results / lookback
	    negative_relative_probabilities = negative_results / lookback
	    positive_percentage_probabilities := positive_relative_probabilities * 100
	    negative_percentage_probabilities := negative_relative_probabilities * 100

    positive_percentage_probabilities
	
probabilities = Probabilities(look) 

lots = strategy.equity/close

var float e = 0 
var float c = 0 

tp = input.float(defval = 1.00, minval = 0, title = "Take profit: ")
sl = input.float(defval = 1.00, minval = 0, title = "Stop loss: ")

if trigger==true and strategy.opentrades==0 and probabilities >= 51
    e := close
    strategy.entry(id = "e", direction = strategy.long, qty = lots, limit = e) 
takeprofit = e + ((e * tp)/100)
stoploss = e - ((e * sl)/100)
if exit==true
    c := close 
    strategy.exit(id = "c", from_entry = "e", limit = c)
if takeprofit and stoploss 
    strategy.exit(id = "c", from_entry = "e", stop = stoploss, limit = takeprofit)

আরো