यह रणनीति MACD गतिशीलता संकेतक और RSI ओवरबॉट ओवरबॉट संकेतक के संयोजन में है, यह सत्यापित करने के लिए कि क्या RSI ने MACD के गोल्डफ़ॉर्क / डेडफ़ॉर्क होने पर एक संबंधित टचबॉट / टचटॉप रिवर्स पूरा किया है, जिससे अधिक विश्वसनीय ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न होते हैं। यह एक विशिष्ट अल्पकालिक रिवर्स रणनीति विचार है।
MACD सूचक के DIFF, DEA और MACD स्तंभों की गणना करें। जब DIFF DEA को पार करता है तो गोल्ड फोर्क सिग्नल उत्पन्न होता है, और जब यह नीचे होता है तो मृत फोर्क सिग्नल।
आरएसआई सूचकांक की गणना करें, यह निर्धारित करने के लिए कि क्या निचला स्तर वापस आ गया है या शीर्ष पर वापस आ गया है। और यह निर्धारित करने के लिए कि क्या निचला स्तर या शीर्ष हाल के चरण में आया है, यह देखने के लिए एक रिवर्स विंडो सेट करें।
जब MACD गोल्ड फोर्क होता है, तो यदि RSI ने पीछे की खिड़की के भीतर टचबॉक्स रिबाउंड पूरा कर लिया है, तो एक पॉड सिग्नल उत्पन्न होता है। जब MACD ड्यू फोर्क होता है, तो अगर RSI ने टचबॉक्स रिबाउंड पूरा कर लिया है, तो एक पॉड सिग्नल।
जोखिम को नियंत्रित करने के लिए प्रवेश के बाद स्टॉप लॉस सेट करें।
एमएसीडी ट्रेंड टर्नओवर के समय के लिए संवेदनशील है। आरएसआई ओवरबॉट ओवरसोल्ड स्थिति के लिए प्रभावी है।
एक ही समय में MACD और RSI टोकन को सत्यापित करने के लिए, झूठे संकेतों को फ़िल्टर करें।
विंडो को देखें और सिग्नल की विश्वसनीयता को बढ़ाएं
स्टॉप लॉस सेटिंग्स जोखिम प्रबंधन में मदद करती हैं।
एमएसीडी और आरएसआई दोनों कुछ हद तक पीछे हैं, जो कि सबसे अच्छे प्रवेश बिंदु से चूक सकते हैं।
एक ही समय में दो संकेत संकेतों की संभावना कम है, संकेत कम है।
इस तरह के एक बयान में, उन्होंने कहा, “हमारे लिए यह बहुत मुश्किल है।
अनुचित स्टॉप लॉस सेटिंग्स बहुत ढीली या कठोर हो सकती हैं।
समाधान के लिएः
MACD और RSI पैरामीटर को समायोजित करें, जिससे देरी की संभावना कम हो जाए।
अधिक संकेत प्रदान करने के लिए सूचकांक के प्रभावी दायरे को विस्तारित करें।
प्रवृत्ति फ़िल्टर जोड़ें और प्रतिगमन से बचें।
विभिन्न स्टॉप लॉस पैरामीटर सेटिंग्स का परीक्षण करें और सर्वश्रेष्ठ खोजें।
एसएमए और अन्य समान रेखाओं के प्रभाव का परीक्षण करना।
यह एक और कदम है, लेकिन यह एक और कदम है, और यह एक और कदम है।
इस तरह, यह एक नया तरीका है कि आप अपने प्रवेश के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।
मशीन लर्निंग का उपयोग करके सूचकांक की भविष्यवाणी करें।
प्रवेश के समय को अनुकूलित करने के लिए और अधिक कारकों के साथ।
यह रणनीति एमएसीडी और आरएसआई दोनों संकेतकों के संयोजन का उपयोग करती है, जो विश्वसनीय रिवर्स सिग्नल को छानने के बाद प्रवेश करती है। रणनीति की सोच स्पष्ट है, पैरामीटर को समायोजित करने के लिए लचीला है, जो संकेतक चयन, प्रवृत्ति निर्णय, स्टॉप लॉस के तरीके आदि के रूप में विस्तारित हो सकता है, स्थिर रहने के आधार पर अधिक व्यापार के अवसर प्राप्त करने के लिए। लेकिन सावधानी बरतने की आवश्यकता है ताकि अति-अनुकूलन के कारण अस्थिरता का नुकसान न हो।
/*backtest
start: 2023-08-24 00:00:00
end: 2023-09-23 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
//based on Range Strat - MACD/RSI
// strategy("MACD/RSI - edited",
// overlay=true,
// default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
// default_qty_value=10, precision=2, initial_capital=100000,
// pyramiding=2,
// commission_value=0.05)
//Backtest date range
StartDate = input(timestamp("13 Jun 2022"), title="Start Date")
EndDate = input(timestamp("13 Jun 2024"), title="Start Date")
inDateRange = true
// RSI Input Settings
rsisrc = input(title="RSI Source", defval=close, group="RSI Settings")
length = input(title="Length", defval=14, group="RSI Settings" )
overSold = input(title="Over Sold Threshold", defval=30, group="RSI Settings" )
overBought = input(title="Over Bought Threshold", defval=70, group="RSI Settings" )
rsi_lookback = input(title="RSI cross lookback period", defval=7, group="RSI Settings")
// Calculating RSI
vrsi = ta.rsi(rsisrc, length)
co = ta.crossover(vrsi, overSold)
cu = ta.crossunder(vrsi, overBought)
// Function looking for a happened condition during lookback period
f_somethingHappened(_cond, _lookback) =>
bool _crossed = false
for i = 1 to _lookback
if _cond[i]
_crossed := true
_crossed
coCheck = f_somethingHappened(co, rsi_lookback)
cuCheck = f_somethingHappened(cu, rsi_lookback)
// MACD Input Settings
macdsrc = input(title="MACD Source", defval=close, group="MACD Settings")
fast_length = input(title="Fast Length", defval=12, group="MACD Settings")
slow_length = input(title="Slow Length", defval=26, group="MACD Settings")
signal_length = input.int(title="Signal Smoothing", minval = 1, maxval = 50, defval = 9, group="MACD Settings")
sma_source = input.string(title="Oscillator MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"], group="MACD Settings")
sma_signal = input.string(title="Signal Line MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"], group="MACD Settings")
// Calculating MACD
fast_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(macdsrc, fast_length) : ta.ema(macdsrc, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(macdsrc, slow_length) : ta.ema(macdsrc, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length)
delta = macd - signal
MACDcrossover = ta.crossover(delta, 0)
MACDcrossunder = ta.crossunder(delta, 0)
// Stop Loss Input Settings
longLossPerc = input(title="Long Stop Loss (%)", defval=15, group="Stop Loss Settings") * 0.01
shortLossPerc = input(title="Short Stop Loss (%)", defval=15, group="Stop Loss Settings") * 0.01
// Calculating Stop Loss
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortLossPerc)
// Strategy Entry
if (not na(vrsi))
if (inDateRange and MACDcrossover and coCheck)
strategy.entry("LONG", strategy.long, comment="LONG")
if (inDateRange and MACDcrossunder and cuCheck)
strategy.entry("SHORT", strategy.short, comment="SHORT")
// Submit exit orders based on calculated stop loss price
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit(id="LONG STOP", stop=longStopPrice)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit(id="SHORT STOP", stop=shortStopPrice)