सीजनल रेंज मूविंग एवरेज आरएसआई रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-10-27 16:04:21
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अवलोकन

यह रणनीति मौसमी चक्रीय विशेषताओं को पकड़ने और व्यापार संकेत उत्पन्न करने के लिए दो तकनीकी संकेतकों, चलती औसत और सापेक्ष शक्ति सूचकांक (आरएसआई) को जोड़ती है। इस रणनीति का लाभ यह है कि यह मौसमी रुझानों को बहुत स्पष्ट रूप से पहचान सकती है, लेकिन इसमें गलत संकेतों से गुमराह होने का जोखिम भी है। रणनीति प्रदर्शन में सुधार के लिए पैरामीटर सेटिंग्स को समायोजित करके आगे अनुकूलन किया जा सकता है।

रणनीति तर्क

रणनीति पहले मध्यम से दीर्घकालिक प्रवृत्ति दिशा को पकड़ने के लिए एक निश्चित अवधि n के चलती औसत की गणना करती है। फिर यह आकलन करती है कि क्या यह वर्तमान में ओवरबॉयड या ओवरसोल्ड राज्य में है। आरएसआई एक निश्चित अवधि में लाभ बनाम नुकसान के अनुपात की गणना करके बाजार की भावना को मापता है।

जब आरएसआई निचले बैंड से ऊपर जाता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है, जो ओवरसोल्ड स्थिति को इंगित करता है, और एक लंबी स्थिति खोली जा सकती है। जब आरएसआई ऊपरी बैंड से नीचे जाता है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है, जो ओवरबोल्ड स्थिति को इंगित करता है, और एक छोटी स्थिति खोली जा सकती है। इसके अलावा, रणनीति केवल विशिष्ट महीनों और दिनों के दौरान व्यापार करने के लिए महीने और तारीख के लिए सीमा भी निर्धारित करती है, ताकि मौसमी पैटर्न को पकड़ सकें।

रणनीति के फायदे

मुख्य प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए चलती औसत का उपयोग करें, और सटीकता में सुधार के लिए दोहरे संकेतकों का संयोजन करके ओवरबॉट / ओवरसोल्ड परिदृश्यों का न्याय करने के लिए आरएसआई
मासिक और दिनांक सीमा निर्धारित करने से मौसमी रुझानों की प्रभावी ढंग से पहचान की जा सकती है और ऐसे व्यापारिक अवसरों को पकड़ लिया जा सकता है
ओवरबॉट/ओवरसोल्ड स्तर निर्धारित करने में संवेदनशीलता को समायोजित करने के लिए लचीली आरएसआई पैरामीटर सेटिंग्स
प्रमुख रुझानों का आकलन करने में संवेदनशीलता को अनुकूलित करने के लिए अनुकूलन योग्य चलती औसत मापदंड

जोखिम और समाधान

गलत संकेतों से गुमराह होने का जोखिम, उदाहरण के लिए गैर-मौसमी घटनाओं के कारण होने वाले रुझान में उलटफेर, अनुचित व्यापार संकेत उत्पन्न कर सकता है। समाधान संभावित घटना जोखिमों से बचने के लिए मासिक और दिनांक सीमा को समायोजित करना है।
चलती औसत और आरएसआई के बीच विचलन तब दिखाई दे सकता है जब प्रवृत्ति उलट रही हो। समाधान तेजी से प्रवृत्ति मोड़ को पकड़ने के लिए चलती औसत अवधि को ठीक से छोटा करना है।
पूर्व निर्धारित मासिक और दिनांक सीमा वास्तविक मौसमी रुझानों से विचलित हो सकती है। समाधान ऐतिहासिक डेटा परीक्षण के आधार पर अधिक सटीक मौसमी सीमा निर्धारित करना है।
ट्रेडिंग सिग्नल में झूठे ब्रेकआउट हो सकते हैं। समाधान यह है कि छोटे उतार-चढ़ाव से गुमराह होने से बचने के लिए व्यापक रेंज सेट करें।

अनुकूलन दिशाएँ

अन्य सहायक संकेतक, जैसे स्टोकैस्टिक ऑसिलेटर को लागू करना, ताकि अधिक सख्त फ़िल्टरिंग शर्तें निर्धारित की जा सकें और गलत संकेतों को कम किया जा सके।
इष्टतम मापदंडों को खोजने और रणनीति प्रदर्शन में सुधार के लिए अधिक विभिन्न मापदंड संयोजनों का परीक्षण करें, उदाहरण के लिए चलती औसत अवधि, आरएसआई बैंड आदि को समायोजित करें।
अनुकूलित पैरामीटर सेट के लिए स्वचालित रूप से पैरामीटर अंतरिक्ष की खोज करने के लिए पैरामीटर अनुकूलन विधियों का उपयोग करें.
अधिक ऐतिहासिक डेटा एकत्र करें और रणनीति नियमों को प्रशिक्षित और अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें।
धन प्रबंधन को अनुकूलित करने के लिए स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट रणनीतियों को जोड़ने पर विचार करें।

सारांश

यह रणनीति मूविंग एवरेज और आरएसआई को जोड़ती है, मौसमी निर्णयों के साथ, प्रवृत्ति और ओवरबॉट / ओवरसोल्ड पहचान के लिए एक अपेक्षाकृत पूर्ण प्रणाली बनाने के लिए। लाभ मौसमी पैटर्न को स्पष्ट रूप से पहचानने और ऐसे व्यापारिक अवसरों पर लाभ उठाने की क्षमता में निहित है। गुमराह होने के कुछ जोखिम हैं, लेकिन रणनीति प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए पैरामीटर ट्यूनिंग, सहायक संकेतकों की शुरूआत, मशीन लर्निंग आदि के माध्यम से अनुकूलन किया जा सकता है। कुल मिलाकर, यह रणनीति एक विश्वसनीय और प्रभावी मौसमी ट्रेडिंग फ्रेमवर्क प्रदान करती है जो लाइव परीक्षण और अनुप्रयोग के लायक है।

/*backtest
start: 2023-09-26 00:00:00
end: 2023-10-26 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy(title = " RSI of MA Strategy ",shorttitle="MARSI Strategy",default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.1,initial_capital=1)



lengthofma = input(15,minval=1,title="Length of MA")
len = input(14, minval=1, title="Length")
upperband = input(70,minval=1,title='Upper Band for RSI')
lowerband = input(30,minval=1,title="Lower Band for RSI")

src=sma(close,lengthofma)
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=purple)

band1 = hline(upperband)
band0 = hline(lowerband)
fill(band1, band0, color=purple, transp=90)



longCond =  crossover(rsi,lowerband)

shortCond =  crossunder(rsi,upperband)




monthfrom =input(1)
monthuntil =input(12)
dayfrom=input(1)
dayuntil=input(31)

if (  longCond ) 
    strategy.entry("LONG", strategy.long, stop=close, oca_name="TREND",  comment="LONG")
    
else
    strategy.cancel(id="LONG")
    



if ( shortCond ) 

    strategy.entry("SHORT", strategy.short,stop=close, oca_name="TREND",  comment="SHORT")
else
    strategy.cancel(id="SHORT")

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