মোমেন্টাম ইন্ডিকেটর RSI ক্যাপচার রিভার্সাল ট্রেডিং কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি প্রথমে উচ্চ সময় ফ্রেমে ADX এবং SMA গণনা করে ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা এবং ট্রেন্ডের পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করে। তারপরে নিম্ন সময় ফ্রেমে RSI গণনা করে ওভার-বই ওভার-সেলিংয়ের ঘটনাগুলি সনাক্ত করে এবং একটি লেনদেনের সংকেত তৈরি করে।
কৌশল নীতি
উচ্চ সময় ফ্রেম উপর ADX বিচার প্রবণতা শক্তি গণনা করুন। ADX বৃদ্ধি প্রবণতা জোরদার প্রতিনিধিত্ব করে।
উচ্চ সময় ফ্রেমে এসএমএ ট্রেন্ডের দিক নির্ণয় করে। এসএমএর উচ্চতা দামের উচ্চতা এবং এসএমএর পতন দামের পতনকে নির্দেশ করে।
নিম্ন সময়ের ফ্রেমে আরএসআই গণনা করে ওভারবয় ওভারসোলের ঘটনাটি নির্ধারণ করুন। RSI এর চেয়ে উচ্চতর ওভারবয় এবং RSI এর চেয়ে কম ওভারবয়।
যখন ADX বাড়ে, SMA বাড়ে, এবং নিম্ন টাইম ফ্রেম RSI ওভারবয় হয়, তখন ট্রেন্ডটি আরও শক্তিশালী হচ্ছে বলে মনে করা হয়।
যখন এডিএক্স বাড়ে, এসএমএ কমে যায় এবং নিম্ন টাইম ফ্রেম আরএসআই ওভারসোল্ড হয়, তখন মনে হয় যে প্রবণতা নিচে নেমে যাচ্ছে।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
ট্রেন্ডিং এবং বিপরীত ট্রেডিংয়ের সমন্বয়ে, আপনি বড় ট্রেন্ডের মধ্যে বিপরীত সুযোগগুলি ধরতে পারেন।
বিভিন্ন টাইম ফ্রেমের উপর সূচক সমন্বয় ব্যবহার করে, সিগন্যালের নির্ভরযোগ্যতা বাড়ানো যায়।
আরএসআই কৌশল simplicity নিজেই, সহজে বোঝা এবং বাস্তবায়ন
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
RSI-এর ফলে ভুল সংকেত সৃষ্টির সম্ভাবনা রয়েছে, যার ফলে লেনদেনের ক্ষতি হয়। প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে ভুল সংকেতের সম্ভাবনা কমাতে পারে।
বড় চক্রের প্রবণতা বিচার ভুল হতে পারে, যাতে কৌশলটি বাজারের পরিস্থিতিতে প্রযোজ্য নয়। প্রবণতা বিচার করার জন্য আরও সূচক যুক্ত করার বিষয়টি বিবেচনা করা যেতে পারে।
ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি খুব বেশি হতে পারে, ট্রেডিং খরচ মুনাফা অর্জনকে প্রভাবিত করে। RSI প্যারামিটারগুলি যথাযথভাবে সামঞ্জস্য করা যেতে পারে, যাতে ট্রেডিংয়ের সংখ্যা হ্রাস পায়।
অপ্টিমাইজেশান দিক
আরএসআই প্যারামিটার এবং এডিএক্স, এসএমএ প্যারামিটারগুলির মধ্যে সর্বোত্তম মিল খুঁজে পেতে আরও প্যারামিটার সমন্বয় পরীক্ষা করুন।
একক লোকসান নিয়ন্ত্রণের জন্য ক্ষতিপূরণ ব্যবস্থা বাড়ানো।
প্রবেশ এবং প্রস্থান নির্দিষ্ট মূল্য অপ্টিমাইজ করুন, যেমন একটি পূর্ববর্তী K লাইন বিরতি সর্বোচ্চ মূল্য খালি প্রবেশ।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি প্রবণতা বিচার এবং বিপরীত ট্রেডিং সিগন্যালের সমন্বয় করে, বড় চক্রের প্রবণতাগুলিতে স্থানীয় বিপরীতমুখী সুযোগগুলি সন্ধান করে। এটি RSI ব্যবহারের তুলনায় উচ্চতর নির্ভরযোগ্যতা দেয়, এবং এটির সাথে জড়িত হওয়া এড়ানো যায়। সামগ্রিকভাবে এটি একটি আরও রক্ষণশীল কৌশল, যা মিথ্যা সংকেতের সম্ভাবনা হ্রাস করার জন্য উপযুক্ত। প্যারামিটার পরীক্ষা এবং প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে আরও ভাল কৌশলগত পারফরম্যান্সের আশা করা যায়।
/*backtest
start: 2022-12-27 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("RSI scalping", overlay=true)
CustSession = input(defval=true,title= "Custom Resolution / TF ? ",type=bool)
SessionTF0 = input(title="Custom Resolution / TF", defval="180")
adxlen = input(14, title="ADX Smoothing")
dilen = input(14, title="DI Length")
length = input(7, title= "RSI length")
overSold = input( 28, title= "RSI oversold" )
overBought = input( 68, title= "RSI overbought" )
RSI = rsi(close, 7)
res = CustSession ? SessionTF0 : period
o = request.security(syminfo.tickerid, res, open)
c = request.security(syminfo.tickerid, res, close)
l = request.security(syminfo.tickerid, res, low)
h = request.security(syminfo.tickerid, res, high)
// ADX higher time frame
dirmov(len) =>
up = change(h)
down = -change(l)
plusDM = na(up) ? na : (up > down and up > 0 ? up : 0)
minusDM = na(down) ? na : (down > up and down > 0 ? down : 0)
truer = request.security(syminfo.tickerid, res, tr)
truerange = rma(truer, len)
plus = fixnan(100 * rma(plusDM, len) / truerange)
minus = fixnan(100 * rma(minusDM, len) / truerange)
[plus, minus]
adx(dilen, adxlen) =>
[plus, minus] = dirmov(dilen)
sum = plus + minus
adx = 100 * rma(abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), adxlen)
sig = adx(dilen, adxlen)
// SMA higher time frame
len = input(20, minval=1, title="SMA HTF Length")
smma = 0.0
smma := na(smma[1]) ? sma(c, len) : (smma[1] * (len - 1) + c) / len
ADXrising = (sig > sig[1]) and (sig[1] > sig[2]) and (sig[2] > sig[3]) and (sig > 15)
SMAdrop= (smma < smma[1]) and (smma[1] < smma[2]) and (smma[2] < smma[3])
SMArising = (smma > smma[1]) and (smma[1] > smma[2]) and (smma[2] > smma[3])
longCondition = crossover(RSI, overBought) and ADXrising and SMArising
shortCondition = crossunder(RSI, overSold) and SMAdrop and ADXrising
if (longCondition)
strategy.entry("Long entry", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short Entry", strategy.short)