1. বর্গক্ষেত্র
  2. ডাবল এক্সপোনেনশিয়াল মুভিং এভারেজ RSI ট্রেডিং কৌশল

ডাবল এক্সপোনেনশিয়াল মুভিং এভারেজ RSI ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০১-৩০ ১৫ঃ৪৪ঃ১১
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটির নাম ডাবল এক্সপোনেনশিয়াল মুভিং এভারেজ আরএসআই ট্রেডিং কৌশল। এটি স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং বাস্তবায়নের জন্য প্রধান ট্রেডিং সূচক হিসাবে ডাবল ইএমএ এবং আপেক্ষিক শক্তি সূচক (আরএসআই) ব্যবহার করে।

কৌশল নীতি

কৌশলটি প্রথমে দামের ডাবল এক্সপোনেনশিয়াল মুভিং এভারেজ (এমএ) গণনা করে, তারপরে এমএ এর উপর ভিত্তি করে আরএসআই গণনা করে এবং আরও আরএসআইয়ের এক্সপোনেনশিয়াল মুভিং এভারেজ (স্লোথ) গণনা করে। এটি যখন আরএসআই তার চলমান গড়ের উপরে অতিক্রম করে তখন কেনার সংকেত উত্পন্ন করে এবং যখন আরএসআই তার চলমান গড়ের নীচে অতিক্রম করে তখন বিক্রয় সংকেত উত্পন্ন করে। ঐচ্ছিকভাবে, কৌশলটি প্রতিদিন সর্বাধিক সংখ্যক ব্যবসায়ের জন্য পরামিতিও সেট করে, মূলধনের শতাংশ হিসাবে ব্যবসায়ের আকার, ট্রেডিং সেশনের সময়, পয়েন্টগুলিতে লাভ এবং স্টপ লস এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য পয়েন্টগুলিতে ট্রেলিং স্টপ।

কৌশলগত শক্তি

  1. ডাবল ইএমএ দামের পরিবর্তনে দ্রুত সাড়া দেয় এবং কিছু শব্দ ফিল্টার করে।
  2. এমএ-র উপর ভিত্তি করে আরএসআই গণনা করা এটিকে আরও স্থিতিশীল করে তোলে এবং মিথ্যা ট্রেড এড়ায়।
  3. আরএসআই এর চলমান গড় ট্রেডিং সিগন্যাল নিশ্চিত করতে এবং মিথ্যা ব্রেকআউট এড়াতে সাহায্য করে।
  4. প্রতিদিন সর্বোচ্চ সংখ্যক ট্রেড সেট করা দৈনিক ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণে সহায়তা করে।
  5. মূলধনের শতাংশ হিসাবে ট্রেডের আকার নির্ধারণ করা একক ট্রেডের অপ্রতিরোধ্য ক্ষতি এড়ায়।
  6. ট্রেডিং সেশনের সময় নির্ধারণ করা মূল সময় নোডগুলি এড়ায় এবং তরলতা ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে।
  7. একক বাণিজ্যের লাভ ও ক্ষতি সীমিত করতে পয়েন্টে লাভ এবং স্টপ লস সহায়তা করে।
  8. পয়েন্টের মধ্যে থামার ফলে ফ্লোটিং মুনাফা আটকে যায় এবং ড্রডাউন হ্রাস পায়।

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. ডাবল ইএমএ বাজারের ইভেন্টগুলিতে ধীর গতিতে সাড়া দেয়, স্বল্পমেয়াদী ট্রেডিংয়ের সুযোগগুলি মিস করে।
  2. RSI মিথ্যা মৃত্যু/গোল্ডেন ক্রস সংকেত গঠন করতে প্রবণ। সতর্কতার সাথে ট্রেডিংয়ের জন্য অন্যান্য সূচকগুলির সাথে নিশ্চিতকরণের প্রয়োজন।
  3. মূলধনের নির্দিষ্ট শতাংশ বাজারের পরিবর্তনশীলতার সাথে মানিয়ে নিতে পারে না, তহবিলের অপর্যাপ্ত ব্যবহারের ঝুঁকি রয়েছে।
  4. নির্দিষ্ট স্টপ লস/লাভের লক্ষ্যমাত্রা বিভিন্ন পণ্য এবং বাজারের অবস্থার সাথে মানিয়ে নিতে ব্যর্থ হয়, অকাল প্রস্থান ঝুঁকি।
  5. ট্রেইলিং স্টপ প্রায়শই অস্থির বাজারে সক্রিয় হয়।

প্রতিরোধ ব্যবস্থাঃ

  1. সংবেদনশীলতা বাড়ানোর জন্য এমএ সময়ের সংক্ষিপ্তকরণ।
  2. ভলিউমের মত অন্যান্য সূচক যোগ করুন।
  3. ডায়নামিকভাবে ট্রেডের আকার সামঞ্জস্য করুন।
  4. বাজারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে স্টপ লস/লাভের লক্ষ্যমাত্রা সংশোধন করুন।
  5. পেছনের স্টপ লস পয়েন্টগুলো যথাযথভাবে শিথিল করুন।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. সর্বোত্তম পরামিতি খুঁজে পেতে বিভিন্ন স্বল্প/দীর্ঘ মেয়াদী ডাবল EMA সংমিশ্রণ পরীক্ষা করুন।
  2. RSI গণনার সময়সীমার পরামিতিগুলি পরীক্ষা করুন মৃত্যুর / গোল্ডেন ক্রস সংকেতের নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করতে।
  3. ভলিউম, বোলিঞ্জার ব্যান্ডের মত সূচক যোগ করুন যাতে সিগন্যালের শব্দ ফিল্টার করা যায়।
  4. দৈনিক বন্ধের মূল্য, অস্থিরতা ইত্যাদির উপর ভিত্তি করে বাণিজ্যের আকার এবং স্টপ লস/লাভের লক্ষ্যমাত্রা গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন।
  5. বিভিন্ন পণ্য এবং বাজারের পরিবেশের জন্য ট্রেলিং স্টপ প্রক্রিয়াগুলিকে অনুকূল করা।

সংক্ষিপ্তসার

কৌশলটির স্পষ্ট যান্ত্রিক নিয়ম এবং সামগ্রিকভাবে উচ্চ নির্ভরযোগ্যতা রয়েছে, যা মাঝারি থেকে দীর্ঘমেয়াদী ট্রেন্ডিং পণ্যগুলির জন্য উপযুক্ত। যখন এটি অনুকূলিত হয়, এটি নিয়ন্ত্রণযোগ্য ঝুঁকি সহ যান্ত্রিক কৌশল অনুসরণ করে একটি মৌলিক প্রবণতা হয়ে উঠতে পারে, যা লাইভ পারফরম্যান্সের উপর আরও মূল্যায়নের মূল্যবান।

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy(title='[STRATEGY][RS]DemaRSI V0', shorttitle='D', overlay=false, initial_capital=100000, currency=currency.USD)
src = input(close)
ma_length = input(21)
rsi_length = input(4)
rsi_smooth = input(4)

ma = ema(ema(src, ma_length), ma_length)
marsi = rsi(ma, rsi_length)
smooth = ema(marsi, rsi_smooth)
plot(title='M', series=marsi, color=black)
plot(title='S', series=smooth, color=red)
hline(0)
hline(50)
hline(100)

max_order_per_day = input(6)
// strategy.risk.max_intraday_filled_orders(max_order_per_day)
trade_size_as_equity_factor = input(false)
trade_size = input(type=float, defval=10000.00) * (trade_size_as_equity_factor ? strategy.equity : 1)
take_profit_in_points = input(100000)
stop_loss_in_points = input(100000)
trail_in_points = input(150)

USE_SESSION = input(true)
trade_session = input(title='Trade Session:', defval='0400-1500', confirm=false)
istradingsession = not USE_SESSION ? true : not na(time('1', trade_session))

buy_entry = istradingsession and crossover(marsi, smooth)
sel_entry = istradingsession and crossunder(marsi, smooth)

strategy.entry('buy', long=true, qty=1, when=buy_entry)
strategy.entry('sel', long=false, qty=1, when=sel_entry)

strategy.exit('buy.Exit', from_entry='buy', profit=take_profit_in_points, loss=stop_loss_in_points, trail_points=trail_in_points, trail_offset=trail_in_points)
strategy.exit('sel.Exit', from_entry='sel', profit=take_profit_in_points, loss=stop_loss_in_points, trail_points=trail_in_points, trail_offset=trail_in_points)
strategy.close_all(when=not istradingsession)
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত