RSI এবং SMA ক্রসওভার কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটি RSI এবং SMA গোল্ডেন ফর্ক ডাই ফর্ক কৌশল নামে পরিচিত। এর মূল ধারণাটি হল RSI সূচকটি ব্যবহার করে ওভার-বই ওভার-সেলিংয়ের বিচার করা এবং এসএমএ গড়ের সাথে গোল্ডেন ফর্ক ডাই ফর্ককে একত্রিত করে একটি লেনদেনের সংকেত তৈরি করা। RSI 50 এর উপরে এবং স্বল্পমেয়াদী এসএমএ দীর্ঘমেয়াদী এসএমএর চেয়ে বেশি হলে অতিরিক্ত করুন এবং RSI 50 এর নীচে এবং স্বল্পমেয়াদী এসএমএ দীর্ঘমেয়াদী এসএমএর চেয়ে কম হলে খালি করুন।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি মূলত আরএসআই এবং এসএমএ গড়ের সংমিশ্রণ ব্যবহার করে ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরি করে। যার মধ্যে, আরএসআই সূচকটি সিকিউরিটি দামের ওভারবয় ও ওভারসোলের বিচার করার জন্য ব্যবহৃত হয়। আরএসআই সূচকটি 50 এর বেশি ওভার-বয় অঞ্চল হিসাবে এবং 50 এর নীচে ওভার-বয় অঞ্চল হিসাবে চিহ্নিত করে। এসএমএ গড়ের গোল্ডেন ফোর্স ডেডফোর্সটি প্রায়শই কেনা-বেচা করার সময় নির্ধারণের জন্য ব্যবহৃত হয়। এই কৌশলটি আরএসআই সূচক এবং এসএমএ গড়ের ক্রস সিগন্যালকে একত্রিত করে ট্রেডিং সিদ্ধান্তের ভিত্তিতে তৈরি করে।
বিশেষত, যখন RSI সূচকটি 50 এর উপরে থাকে (ওভারবাইট অঞ্চল) এবং স্বল্পমেয়াদী এসএমএ গড় লাইনটি দীর্ঘমেয়াদী এসএমএ গড় লাইনটি (গোল্ড ফর্ক) অতিক্রম করে, তখন এটি বেশি হয়; যখন RSI সূচকটি 50 এর নীচে থাকে (ওভারবাইট অঞ্চল) এবং স্বল্পমেয়াদী এসএমএ গড় লাইনটি দীর্ঘমেয়াদী এসএমএ গড় লাইনটি অতিক্রম করে (মৃত্যু ফর্ক), তখন এটি শূন্য হয়। এইভাবে RSI এর ওভারবাইট ওভারসোলিংয়ের ফাংশন এবং এসএমএ গড় লাইনের গোল্ড ফর্ক ডাই ফর্ক সংকেত ব্যবহার করে সিদ্ধান্ত গ্রহণের নির্ভুলতা বাড়াতে পারে।
কৌশলগত শক্তি বিশ্লেষণ
আরএসআই বা এসএমএ গড় ব্যবহারের তুলনায় এই কৌশলটি একত্রিত করার সুবিধাগুলি রয়েছেঃ
দামের ওভার-বই ওভার-সেলের ঘটনাটি আরও সঠিকভাবে বিচার করা যায়। কেবলমাত্র এসএমএ গড়ের দিকে তাকিয়ে, দামটি ওভার-বই ওভার-সেলের অঞ্চলে প্রবেশ করতে পারে; কেবলমাত্র আরএসআইয়ের দিকে তাকিয়ে, দামের গতিপথের ঘুরিয়ে দেওয়া সম্পূর্ণভাবে বিচার করা যায় না। উভয়ই একত্রিত হয়ে তুলনামূলকভাবে সম্পূর্ণ বিচার ভিত্তি তৈরি করতে পারে।
কিছু গোলমাল সংকেত ফিল্টার করা যেতে পারে। শুধুমাত্র এসএমএ সমান্তরাল গোল্ডেন ফর্ক ডাইফোর্ক কিছু ভুল সংকেত হতে পারে, আর আরএসআই সূচকের সাথে মিলিত হলে এই গোলমালগুলি ফিল্টার করা যেতে পারে।
প্রবণতা ধরে রাখার জন্য আরও সুযোগ রয়েছে। যখন একটি স্পষ্ট প্রবণতা দেখা দেয়, তখন কেবলমাত্র আরএসআই কিছু সুযোগ মিস করতে পারে, এবং এসএমএ গড়ের সাথে মিলিত হয়ে প্রবণতাটি আরও বৃহত্তর বাজারে অংশগ্রহণের জন্য অবিচ্ছিন্নভাবে অনুসরণ করতে পারে।
সামগ্রিকভাবে, আরএসআই এবং এসএমএর সংমিশ্রণটি আরও সম্পূর্ণ ট্রেডিং সিদ্ধান্তের ভিত্তিতে একে অপরের পরিপূরক হতে পারে এবং প্রবণতা ক্যাপচার করার সময় ত্রুটিযুক্ত সংকেতগুলি হ্রাস করতে পারে, যার ফলে সম্ভবত আরও ভাল ব্যাকমিটার পাওয়া যায়।
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটির কিছু সম্ভাব্য ঝুঁকি রয়েছে যা সম্পর্কে সতর্ক হওয়া দরকারঃ
প্যারামিটার সেটিং ঝুঁকি। আরএসআই চক্র এবং এসএমএ গড়ের দৈর্ঘ্য সঠিকভাবে সেট করা দরকার, যদি প্যারামিটার সেটিংটি ভুল হয় তবে ট্রেডিং সিগন্যালের ত্রুটি দেখা দিতে পারে।
বিশেষ পরিস্থিতির ঝুঁকি। কিছু বিশেষ পরিস্থিতিতে সূচকটি কার্যকর হতে পারে না, যেমন দামের সীমা আপ / ডাউন, লাইসেন্স বাতিলের পরে দামের উঁচু উড়ে যাওয়া ইত্যাদি। এই ক্ষেত্রে ট্রেডিং সংকেত ভুল হতে পারে।
প্রত্যাহারের ঝুঁকি। যখন বাজারে একটি বড় প্রত্যাহার ঘটে, কৌশল অ্যাকাউন্টগুলিও একটি নির্দিষ্ট প্রত্যাহার তৈরি করে। এই ক্ষেত্রে সর্বাধিক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য পজিশন পরিচালনা বাড়ানো যেতে পারে।
আরএসআই এবং এসএমএ গড়গুলি তুলনামূলকভাবে সহজ, তবে প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করতে এবং প্রকৃত মুনাফা অর্জনের জন্য কিছু কৌশল এবং অভিজ্ঞতা প্রয়োজন।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকেও উন্নত করা যেতে পারেঃ
বিভিন্ন প্যারামিটারের অধীনে অপ্টিমাইজড সমন্বয় পরীক্ষা করুন। আপনি বিভিন্ন দৈর্ঘ্যের পিরিয়ডের আরএসআই এবং এসএমএ চেষ্টা করতে পারেন এবং সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে পেতে পারেন।
লাভের জন্য লকডাউন এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস স্ট্র্যাটেজি অন্তর্ভুক্ত করুন।
অন্যান্য সূচকগুলির সাথে মিলিত হয়ে ফিল্টারিং সিগন্যালগুলি। MACD, বুলিন ব্যান্ড ইত্যাদির মতো সূচকগুলি ত্রুটি হ্রাস করার জন্য লেনদেনের সংকেত নিশ্চিত করতে সহায়তা করতে পারে।
বিভিন্ন জাতের প্যারামিটারগুলির মধ্যে বৈচিত্র্য। কিছু জাতের প্যারামিটার সেটিংগুলি সর্বোত্তম ফলাফলের জন্য বৈচিত্র্য অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে।
পজিশন ম্যানেজমেন্ট কৌশল অপ্টিমাইজ করুন। যেমন আইসক্যানের মতো উচ্চতর পজিশন খোলার পদ্ধতি, বা একটি ওঠানামা হার অবস্থান সমন্বয় ব্যবস্থা স্থাপন করা।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি আরএসআই সূচক এবং এসএমএ সমান্তরালের সাথে সংযুক্ত করে সিদ্ধান্ত গ্রহণ করে, দামের ওভারবাইট এবং ওভারসেল উভয়ই ট্রেন্ডের সুযোগটি ধরতে পারে। একক সূচকের তুলনায়, এটির আরও সঠিক বিচার এবং দুর্দান্ত শব্দ ফিল্টার করার সুবিধা রয়েছে। তবে এটিও পুনরুদ্ধার নিয়ন্ত্রণ, প্যারামিটার সমন্বয় অপ্টিমাইজেশনের মতো ঝুঁকির দিকে মনোযোগ দিতে হবে। ক্রমাগত অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে আরও ভাল কৌশল কার্যকারিতা অর্জন করা যায়। সামগ্রিকভাবে এই কৌশলটি সহজ এবং কার্যকর, এটি পরিমাণযুক্ত ব্যবসায়ের জন্য একটি আদর্শ কৌশলগত ধারণা।
/*backtest
start: 2023-12-27 00:00:00
end: 2024-01-03 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
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/
// © ExpertCryptoo1
//@version=5
strategy('RSI and SMA',
overlay=true,
initial_capital=1000,
process_orders_on_close=true,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=30,
commission_type=strategy.commission.percent,
commission_value=0.1)
showDate = input(defval=true, title='Show Date Range')
timePeriod = time >= timestamp(syminfo.timezone, 2022, 1, 1, 0, 0)
notInTrade = strategy.position_size <= 0
//==================================Buy Conditions============================================
//RSI
length = input(14)
rsi = ta.rsi(close, length)
//SMA
fastEMA = ta.sma(close, 100)
slowEMA = ta.sma(close, 150)
plot(fastEMA, color = color.green)
plot(slowEMA, color = color.blue)
bullish = ta.crossover(fastEMA, slowEMA) and rsi > 50
bearish = ta.crossover(slowEMA, fastEMA) and rsi < 50
strategy.entry("Long", strategy.long, when=bullish and timePeriod)
strategy.close("Exit", when=bearish)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=bearish and timePeriod)
strategy.close("Exit", when=bullish)