आरएसआई चरम मूल्य और एसएमए मूविंग औसत फ़िल्टरिंग पर आधारित प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति के साथ संयुक्त सापेक्ष शक्ति सूचकांक ((आरएसआई) सूचक के चरम मूल्य और सरल चलती औसत ((एसएमए) के औसत के फिल्टर, प्रवृत्ति पर नज़र रखने के लिए. जब आरएसआई ओवरबॉय या ओवरसोल के चरम पर पहुंचता है, एसएमए औसत की दिशा के साथ संयुक्त दिशा में निर्णय लेने के लिए अधिक शून्य दिशा. इस रणनीति के लिए लागू होता है, अमेरिकी शेयर सूचकांक, यूरोपीय सूचकांक, एशियाई सूचकांक और गोल्ड और चांदी जैसे किस्मों, सरल आरएसआई और एसएमए निर्णय नियम के माध्यम से प्रवृत्ति पर कब्जा करने के लिए.
रणनीति सिद्धांत
- आरएसआई सूचकांक के मूल्य की गणना करें, ओवरबॉट थ्रेशोल्ड की ऊपरी सीमा 65 और ओवरबॉट थ्रेशोल्ड की निचली सीमा 45 है।
- प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करने के लिए 200-दिवसीय SMA औसत की गणना करें।
- जब आरएसआई 45 से कम हो और कीमत SMA से अधिक हो, तो अधिक करें; जब आरएसआई 65 से अधिक हो और कीमत SMA से कम हो, तो शून्य करें।
- जब आरएसआई 75 से ऊपर होता है और कीमत एसएमए से अधिक होती है, तो एक और ऑर्डर; जब आरएसआई 25 से नीचे होता है और कीमत एसएमए से कम होती है, तो एक और ऑर्डर।
यह रणनीति आरएसआई के ओवरबॉट और ओवरसोल्ड रेंज के माध्यम से प्रवेश का समय निर्धारित करती है, और एसएमए के ट्रेंड फिल्टर के साथ मिलकर, ट्रेंड को प्रभावी ढंग से पकड़ने के लिए। आरएसआई की चरम सीमाएं बताती हैं कि कीमतें उलट सकती हैं, जबकि एसएमए की दिशा का निर्णय सुनिश्चित करता है कि व्यापार की दिशा ट्रेंड के अनुरूप है। दोनों का संयोजन, व्यापार को उचित बनाने और जीत की दर को बढ़ाने के लिए दोनों का उपयोग किया जाता है।
रणनीतिक लाभ
- इस तरह की रणनीतियाँ सरल, स्पष्ट और समझने में आसान हैं।
- आरएसआई और एसएमए पर आधारित दो प्रसिद्ध संकेतक हैं, जो संचालित करने में आसान हैं
- आरएसआई के चरम बिंदु एक संभावित पलटाव को इंगित करते हैं, और एसएमए फ़िल्टर ट्रेडों की सही दिशा सुनिश्चित करते हैं।
- पैरामीटर्स को तर्कसंगत रूप से सेट किया गया है ताकि ओवरट्रेडिंग से बचा जा सके।
- स्टॉक इंडेक्स, कमोडिटी आदि के लिए व्यापक रूप से लागू है।
- इस प्रकार, यह एक प्रवृत्ति के भीतर बड़े पैमाने पर मूल्य उतार-चढ़ाव को पकड़ सकता है।
RSI सूचकांक का उपयोग करने की तुलना में, इस रणनीति में SMA के रुझान का आकलन बढ़ जाता है और अंधाधुंध रूप से अधिक खाली करने से बचा जाता है। एसएमए प्रणाली का उपयोग करने की तुलना में, यह रणनीति एसएमए की दिशा के आधार पर आरएसआई चरम मूल्य का उपयोग करके प्रवेश करती है, जब चयन की दक्षता में वृद्धि होती है। कुल मिलाकर, यह रणनीति दोनों के फायदे को एक साथ लाती है, जो एक बहुत ही व्यावहारिक प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है।
जोखिम और समाधान
एसएमए औसत पर एक मृत फोर्क होने पर, एक प्रवृत्ति पलटने का जोखिम होता है। इसका समाधान एसएमए चक्र को उचित रूप से छोटा करना और प्रवृत्ति में परिवर्तन के लिए संवेदनशीलता बढ़ाना है।
आरएसआई के विचलन के दौरान, व्यापार के अवसरों को खोने का जोखिम होता है। इसका समाधान अन्य संकेतकों जैसे कि एमएसीडी के साथ मिलकर विचलन को रोकने के लिए है।
एक अस्थिर स्थिति में, आरएसआई और एसएमए दोनों गलत संकेत दे सकते हैं। समाधान अस्थिरता का पता लगाने के बाद रणनीतिक व्यापार को रोकना है।
अनुचित पैरामीटर सेट करने से ओवर-ट्रेडिंग या ओवर-बिक्री हो सकती है। समाधान पैरामीटर को अनुकूलित करना है, जो कि सर्वोत्तम पैरामीटर संयोजन की तलाश में है।
एकल-प्रजाति परीक्षण रणनीति की प्रभावशीलता का आकलन करने के लिए पर्याप्त नहीं है, बहु-प्रजाति परीक्षण की आवश्यकता है।
रिवर्सिंग का मतलब रियल डिस्क के बराबर नहीं है, और रियल डिस्क में फंड मैनेजमेंट और रिस्क मैनेजमेंट को नियंत्रित करने की आवश्यकता होती है।
अनुकूलन दिशा
आरएसआई पैरामीटर को अनुकूलित करें और विभिन्न किस्मों के लिए सबसे अच्छा आरएसआई चक्र पैरामीटर खोजें।
SMA चक्र पैरामीटर का अनुकूलन करें, बहु-समूह SMA औसत रेखाओं को एकीकृत करें।
जोखिम नियंत्रण क्षमता में वृद्धि।
बहु-कारक सत्यापन के लिए अन्य मापदंडों को जोड़ना।
यह एक अस्थिरता सूचकांक के साथ एक खेल की गति में बदल जाता है।
विकास पैरामीटर अनुकूलन प्रणाली, गतिशील पैरामीटर अनुकूलन को लागू करना।
विभिन्न धन प्रबंधन विधियों का परीक्षण करें और सर्वोत्तम धन प्रबंधन का पता लगाएं।
विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुसार ट्रेडिंग रणनीति सेट बनाएं, रणनीति एकीकरण को लागू करें।
संक्षेप
यह RSI चरम और SMA फ़िल्टर रणनीति, दोनों की लंबाई को जोड़ती है, सरल सूचक निर्णय के माध्यम से ट्रेंड ट्रैकिंग को प्राप्त करती है। रणनीति की अवधारणा स्पष्ट और समझने में आसान है, पैरामीटर सेटिंग उचित है, और इसे कई किस्मों में व्यापक रूप से लागू किया जा सकता है। यह रणनीति एकल RSI और SMA रणनीति की तुलना में समय की दक्षता और जीत में उल्लेखनीय सुधार करती है। लेकिन रणनीति में कुछ सुधार की जगह भी है, जो पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप-लॉस तंत्र आदि के माध्यम से रणनीति की स्थिरता और अनुकूलनशीलता को और मजबूत कर सकती है। कुल मिलाकर, यह रणनीति प्रवृत्ति व्यापारियों के लिए एक बहुत ही व्यावहारिक और प्रभावी व्यापारिक उपकरण प्रदान करती है।
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start: 2022-10-23 00:00:00
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// This work is licensed under a Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
// © wielkieef
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strategy('Relative Strength Index Extremes with 200-Day Moving Average Filte', overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=36000, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.01)
// Rsi
rsi_lenght = input.int(14, title='RSI lenght', minval=0)
rsi_up = ta.rma(math.max(ta.change(close), 0), rsi_lenght)
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rsi_value = rsi_down == 0 ? 100 : rsi_up == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + rsi_up / rsi_down)
//Sma
Length1 = input.int(200, title=' SMA Lenght', minval=1)
SMA1 = ta.sma(close, Length1)
//Strategy Logic
Long = rsi_value < 45 and close > SMA1
Long_exit = rsi_value > 75 and close > SMA1
Short = rsi_value > 65 and close < SMA1
Short_exit = rsi_value < 25 and close < SMA1
if Long
strategy.entry('Long', strategy.long)
if Short
strategy.entry('Short', strategy.short)
strategy.close_all(Long_exit or Short_exit)
pera(pcnt) =>
strategy.position_size != 0 ? math.round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss = input.float(title=' stop loss', defval=5, minval=0.5)
los = pera(stoploss)
strategy.exit('SL', loss=los)
//by wielkieef