
इस रणनीति में RSI सूचक, MACD सूचक और द्वि-समान रेखा का एकीकृत उपयोग किया गया है, जिससे ट्रेंड ट्रैकिंग और स्थिति मानक विचलन के प्रभाव को प्राप्त किया जा सकता है। रणनीति RSI सूचक के माध्यम से ओवरबॉय ओवरसोल घटना का आकलन करती है, MACD तेजी से धीमी औसत रेखा का आकलन करती है। खरीद और बेचने का समय, द्वि-समान रेखा कुछ शोर व्यापार के अवसरों को फ़िल्टर करती है, और प्रवृत्ति में लाभ उठाती है।
एक निश्चित अवधि में उतार-चढ़ाव की गणना करें
आरएसआई की गणना उतार-चढ़ाव पर आधारित
ओवरबॉय और ओवरसेलिंग
फास्ट, स्लो और सिग्नल लाइनों की गणना करें
क्रॉस-लाइन क्रय और बिक्री
क्रॉसिंग दिखाएँ
फास्ट लाइन, धीमी लाइन की गणना
केवल फास्टलाइन पर धीमी लाइन पर लेन-देन पर विचार करें
रुझानों पर नज़र रखने के लिए शोर फ़िल्टर करें
समग्र आरएसआई, एमएसीडी, द्वि-समानता बहु शर्त फ़िल्टर
रणनीतियों की स्थिरता में सुधार
बहु-सूचक संयोजन, रणनीति की सटीकता में सुधार
ट्रेंड ट्रैकिंग, शोर को फ़िल्टर करना, स्थिरता बढ़ाना
आरएसआई सूचकांक ओवरबॉट और ओवरसोल्ड को समझने में मदद करता है
एमएसीडी क्रॉस-जजमेंट, सरल और प्रभावी रूप से खरीद और बिक्री का निर्धारण करता है
दो-तरफा फ़िल्टरिंग, अधिकांश गैर-मुख्यधारा के व्यापारिक अवसरों को हटाता है
आसान समझने के लिए कम पैरामीटर, शुरुआती सीखने में सुधार के लिए उपयुक्त
कई सूचकांक संयोजन, रणनीति अति-अनुकूलन के लिए प्रवण
दो-तरफा समानता ने कुछ अवसरों को खो दिया है
आरएसआई और एमएसीडी के पैरामीटर को सावधानी से चुनने की आवश्यकता
व्यापारिक किस्मों के स्टॉपलॉस पर ध्यान दें, जोखिम को नियंत्रित करें
लंबे समय तक उपयोग के लिए बार-बार बाजार के लिए पैरामीटर को समायोजित करने की आवश्यकता होती है
आरएसआई पैरामीटर को विभिन्न किस्मों की विशेषताओं के लिए समायोजित करें
ट्रेंड ट्रैकिंग प्रभाव को अनुकूलित करने के लिए द्वि-समानता चक्र को समायोजित करें
स्टॉप लॉस रणनीति में शामिल हों और एकल नुकसान को नियंत्रित करें
अधिक सूचकांकों के साथ, एक समृद्ध संयोजन
विकास पैरामीटर अनुकूलन मोड, स्वतः समायोजन पैरामीटर
इस रणनीति में आरएसआई, एमएसीडी और द्वि-समानता रेखा जैसे कई संकेतकों का व्यापक उपयोग किया गया है, जिससे प्रवृत्ति का निर्णय और ट्रैकिंग संभव हो गया है, अवसरों के लिए बहु-स्तरित फ़िल्टरिंग है। यह एक बहु-सूचक रणनीति है जो शुरुआती लोगों के लिए सीखने और सुधार करने के लिए बहुत उपयुक्त है। इस रणनीति का लाभ सरल और कुशल है, इसे आसानी से समझना आसान है, पैरामीटर को समायोजित करके अच्छा स्थिर रिटर्न प्राप्त किया जा सकता है। अगले चरण में, अधिक संकेतकों को जोड़कर, अनुकूलन पैरामीटर मॉडल आदि को विकसित करके और अधिक अनुकूलन रणनीतियों को विकसित किया जा सकता है, जिससे यह स्वचालित रूप से विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल हो सके।
/*backtest
start: 2023-09-22 00:00:00
end: 2023-10-22 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
// strategy(title="RSI MACD", precision = 6, pyramiding = 1, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 99, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.25, initial_capital = 1000)
// Component Code Start
// Example usage:
// if testPeriod()
// strategy.entry("LE", strategy.long)
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(01, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(2, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(7, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)
// A switch to control background coloring of the test period
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and (time >= testPeriodStart) and (time <= testPeriodStop) ? #00FF00 : na
bgcolor(testPeriodBackgroundColor, transp=97)
testPeriod() => true
// Component Code Stop
//standard rsi template
src = ohlc4, len = input(14, minval=1, title="Length")
up = rma(max(change(src), 0), len)
down = rma(-min(change(src), 0), len)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
plot(rsi, color=#87ff1a)
band1 = hline(80)
band = hline(50)
band0 = hline(20)
fill(band1, band0, color=purple, transp=90)
//macd
fast_length = input(title="Fast Length", defval=9)
slow_length = input(title="Slow Length", defval=72)
signal_length = input(title="Signal Length", defval=9)
fast_ma = sma(rsi, fast_length)
slow_ma = sma(rsi, slow_length)
shortma = sma(ohlc4, fast_length)
longma = sma(ohlc4, slow_length)
controlmainput = input(title = "Control MA", defval = 234)
controlma = sma(ohlc4, controlmainput)
macdx = fast_ma - slow_ma
signalx = sma(macdx, signal_length)
hist = macdx - signalx
ma_hist = shortma - controlma
macd = macdx + 50
signal = signalx + 50
plot(macd,"macd", color = fuchsia)
plot(hist,"hist", style = histogram, color = fuchsia)
//plot(ma_hist,"ma hist", style = histogram, color = orange)
plot(signal,"signal", color = white)
//input
control_buy_toggle = input(true, "Buy on crossover control MA?", type = bool)
buy_on_control = control_buy_toggle == true? true : false
//conditions
buy = buy_on_control == true? ma_hist > 0 and shortma > longma and crossover(macd,signal) or crossover(shortma, controlma) : ma_hist > 0 and shortma > longma and crossover(macd,signal)
sell = ma_hist > 0 and shortma > longma and crossunder(macd,signal)
stop = crossunder(shortma, longma) or crossunder(shortma, controlma)
plotshape(buy,"buy", shape.triangleup, location.bottom, green, size = size.tiny)
plotshape(sell,"sell", shape.triangledown, location.bottom, red, size = size.tiny)
plotshape(stop,"stop",shape.circle,location.bottom, white, size = size.tiny)
if testPeriod()
strategy.entry("buy", true, when = buy, limit = close)
strategy.close("buy", when = sell)
strategy.close("buy", when = stop)