गतिशील आरएसआई आयताकार ग्रिड रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक ग्रिड बॉट की तरह की रणनीति है, जो मुख्य रूप से एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए है। यह एक गतिशील, गैर-समान अंतराल ग्रिड ग्रिड का उपयोग करता है जो ट्रेड वॉल्यूम पर आधारित है, और ग्रिड को केवल तभी अपडेट किया जाता है जब आरएसआई विशिष्ट शर्तों को पूरा करता है। यह भी एक ब्रेकआउट ट्रेडिंग की विशेषता है, जो सामान्य ग्रिड बॉट से अलग है।
संक्षेप में, यह रणनीति हर बार जब आरएसआई खरीद/बिक्री सिग्नल लाइन को पार करता है, तो यह आपके द्वारा दिए गए डेटा स्रोत (सेटिंग में “src”) के लिए ट्रेड वॉल्यूम पर आधारित उच्चतम/न्यूनतम मूल्य के लिए ग्रिड को अपडेट करता है। यह इस सीमा के आधार पर 5 समान अंतराल वाली लाइनें उत्पन्न करता है, और वर्तमान डेटा स्रोत का उपयोग करके यह निर्धारित करता है कि कौन सी लाइन निकटतम डेटा स्रोत है। यदि डेटा स्रोत वर्तमान लाइन के ऊपर की रेखा को तोड़ता है, तो यह एक खरीद संकेत देता है; यदि डेटा स्रोत नीचे की रेखा को तोड़ता है, तो यह एक बिक्री संकेत देता है।
आप अपनी सेटिंग्स में रिक्त स्थान, डेटा स्रोत, आरएसआई चक्र की लंबाई और ओवरबॉट ओवरसेल लाइन को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मूल तर्क हैः
आरएसआई सूचक का उपयोग करके ट्रेंड रिवर्सिंग पॉइंट का आकलन करें, और आरएसआई लाइन को ओवरबॉय या ओवरसोल्ड क्षेत्र के रूप में सेट करें।
जब आरएसआई पुष्टि संकेत दिखाई देता है, तो एक निश्चित अवधि के भीतर उच्चतम और निम्नतम मूल्य दर्ज करें, जिसे ग्रिड पर निचला सीमा के रूप में सेट किया गया है।
यह 5 ग्रिड लाइनों में विभाजित है, जो वास्तविक समय में निर्धारित करता है कि कीमतें किस ग्रिड लाइन के करीब हैं।
जब कीमत ग्रिड लाइन से ऊपर की रेखा को तोड़ती है, तो अधिक प्रवेश करें; जब कीमत ग्रिड लाइन से नीचे की रेखा को तोड़ती है, तो शून्य स्थिति में प्रवेश करें।
एक सामान्य ग्रिड बॉट की तुलना में एक ग्रिड को तोड़ने के तरीके का उपयोग करके, एक प्रवृत्ति को बेहतर तरीके से पकड़ने के लिए ग्रिड को छूना बेहतर है।
ट्रेडिंग दिन के समापन पर, रात भर के जोखिम को रोकने के लिए सभी पिरामिड ऑर्डर को बंद कर दें।
इस रणनीति में मुख्य रूप से शामिल हैंः
इनपुट पैरामीटर सेटिंग्सः डेटा स्रोत, आरएसआई पैरामीटर, और अधिक रिक्त स्थान विकल्प आदि शामिल हैं।
आरएसआई सूचक की गणनाः आरएसआई सूचक की गणना करें और यह निर्धारित करें कि क्या यह पार करने का संकेत देता है।
गतिशील ग्रिड सेटअपः आरएसआई संकेतों के होने पर मूल्य सीमा रिकॉर्ड करें और ग्रिड लाइन की गणना करें।
सिग्नल निर्णयः यह पता लगाने के लिए कि क्या कीमत ने ग्रिड को तोड़ दिया है या नहीं, और यह निर्धारित करने के लिए कि क्या कोई अतिरिक्त शून्य संकेत है।
ऑर्डर प्रबंधनः एक मल्टी-कॉम सिग्नल जारी करें और बंद होने से पहले पिरामिड ऑर्डर को कम करें।
मैपिंग इंटरफेसः ग्रिड लाइन प्रदर्शित करें, अतिरिक्त रिक्त क्षेत्र बनाएं, आदि।
ग्रिड को गतिशील रूप से अपडेट करके, RSI संकेतक के साथ प्रवृत्ति निर्णय और ब्रेकआउट सिग्नल के साथ, यह रणनीति प्रवृत्ति को प्रभावी ढंग से ट्रैक करने और पलटने पर समय पर दिशा बदलने में सक्षम बनाती है। क्लोजआउट से पहले की स्थिति को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है रातोंरात जोखिम।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के निम्नलिखित प्रमुख फायदे हैं:
एक गतिशील ग्रिड एक स्थिर ग्रिड की तुलना में एक प्रवृत्ति के अनुसार अनुकूलन करने में सक्षम है, जो अधिक लचीला है।
केवल जब आरएसआई ने रुझान में बदलाव की पुष्टि की है, तो ग्रिड को समायोजित करें ताकि कुछ शोर संकेतों को फ़िल्टर किया जा सके।
टच सिग्नल के बजाय ब्रेक सिग्नल का उपयोग करके, आप ट्रेंड टर्निंग पॉइंट्स को अधिक सटीक रूप से पकड़ सकते हैं।
एक बार बंद होने से पहले सभी शेयरों को बंद कर दिया जाता है, जिससे रातोंरात भारी उतार-चढ़ाव के जोखिम से बचा जा सकता है और लाभ की रक्षा की जा सकती है।
आरएसआई संकेतकों को ओवरबॉय और ओवरसोल्ड के बारे में बेहतर जानकारी मिलती है, जो गतिशील ग्रिड के साथ अच्छी तरह से काम करता है।
प्रवृत्ति की शुरुआत में प्रवेश के लिए बेहतर अवसरों के लिए एक ब्रेकआउट मोड का उपयोग करें, न कि एक रिडंडिंग मोड।
ग्रिड के अंतराल और ट्रेड वॉल्यूम अनुपात को समायोजित करने से रणनीति के जोखिम-लाभ लक्षणों को लचीले ढंग से समायोजित किया जा सकता है।
ग्राफिकल इंटरफेस नेत्रहीन ग्रिड वितरण और अतिरिक्त रिक्त क्षेत्रों को प्रदर्शित करता है।
विभिन्न व्यापारियों की जरूरतों को पूरा करने के लिए विकल्पों के साथ वैकल्पिक रूप से खोला गया
नियम सरल, स्पष्ट, समझने में आसान और एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए उपयुक्त हैं।
उपरोक्त लाभ रणनीतियों को स्वचालित रूप से ट्रेंड ट्रैक करने और जोखिम को नियंत्रित करने की अनुमति देते हैं, जो कि क्वांटिफाइड ट्रेडिंग के लिए उपयुक्त हैं।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति में कुछ संभावित जोखिम भी हैं, जिनके बारे में ध्यान देने की आवश्यकता हैः
बड़े झटके की प्रवृत्ति में, स्टॉप लॉस का जोखिम हो सकता है। स्टॉप लॉस की सीमा को उचित रूप से ढीला किया जा सकता है, या झटके के दौरान रणनीति को निलंबित कर दिया जा सकता है।
रात में भारी उतार-चढ़ाव हो सकता है, जिसके परिणामस्वरूप बड़ी खुली स्थिति होती है। इस जोखिम से बचने के लिए स्थिति अनुपात को कम करने पर विचार किया जा सकता है।
अनुचित पैरामीटर सेटिंग ट्रेडों की आवृत्ति या सिग्नल त्रुटि का कारण बन सकती है। अनुकूलन पैरामीटर को सावधानीपूर्वक परीक्षण किया जाना चाहिए।
ट्रेडिंग शुल्क अधिक होने पर, ट्रेडिंग लाभ बार-बार खाया जा सकता है। ट्रेडिंग की संख्या को उचित रूप से समायोजित करें या कम शुल्क वाले एक्सचेंजों का चयन करें।
ब्रेकआउट सिग्नल ट्रेंड रिवर्स पॉइंट से थोड़ा देर से आ सकता है, इसलिए ब्रेकआउट की तीव्रता को उचित रूप से सेट करने की आवश्यकता होती है।
स्टॉक बाजार में एक स्थिर वृद्धि के दौरान, यह रणनीति खराब प्रदर्शन कर सकती है। अन्य संकेतकों के साथ संयोजन पर विचार किया जा सकता है।
बड़े पदों और पिरामिड पदों को समर्थन देने के लिए पर्याप्त धन की आवश्यकता होती है, अन्यथा यह बहुत प्रभावी नहीं होगा। स्थिति को धन की मात्रा के अनुसार समायोजित किया जाना चाहिए।
क्या करें?
पैरामीटर का अनुकूलन करें, लेनदेन की आवृत्ति को कम करें और ओवर-ट्रेडिंग को रोकें।
ट्रेंड सूचकांकों के साथ संयोजन, अस्थिरता के दौरान व्यापार से बचें।
स्थिति को समायोजित करें, एकल लेनदेन अनुपात को कम करें, जोखिम को नियंत्रित करें।
समयबद्धता और स्थिरता को संतुलित करने के लिए विभिन्न पारदर्शिता मापदंडों का परीक्षण करें।
अन्य सूचकांकों के साथ संयोजन पर विचार किया जा सकता है ताकि अधिक बाजार जानकारी का उपयोग किया जा सके।
पूंजी की मात्रा में वृद्धि, पदों का विस्तार, लाभ के लिए जगह बढ़ाना।
पैरामीटर अनुकूलन, जोखिम प्रबंधन और अन्य रणनीतियों के साथ संयोजन के माध्यम से, इस रणनीति के जोखिम को कुछ हद तक कम किया जा सकता है, जिससे यह स्थिर रूप से संचालित हो सके।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को और भी बेहतर बनाया जा सकता है:
आरएसआई पैरामीटर का अनुकूलन करें, विभिन्न आरएसआई चक्रों की लंबाई का परीक्षण करें और सर्वोत्तम पैरामीटर संयोजन खोजें।
विभिन्न ग्रिड अंतराल सेटिंग्स का परीक्षण करें और सबसे अच्छा रिटर्न-जोखिम अनुपात के साथ ग्रिड का पता लगाएं।
अन्य संकेतकों जैसे MACD, KD, आदि के साथ संयोजन करके सटीकता बढ़ाने का प्रयास करें।
बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर स्टॉप लॉस को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए एक अनुकूलनशील स्टॉप लॉस रणनीति विकसित करें।
स्थिति खोलने के लिए शर्तें बढ़ाएं, केवल जब रुझान पर्याप्त रूप से स्पष्ट हो, तो स्थिति खोलें, ताकि आप फंसने से बच सकें।
रिटर्न्स ऑप्टिमाइज़ करें, डेटा को अधिक समय तक परीक्षण करें, पैरामीटर स्थिरता का आकलन करें।
मशीन लर्निंग पर आधारित गतिशील पैरामीटर अनुकूलन का प्रयास करें ताकि रणनीति विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल हो सके।
विकल्पों के साथ रणनीतियों का अन्वेषण करें और विकल्पों का उपयोग करके जोखिम को कवर करें।
हाल की स्थिति के आधार पर पैरामीटर को अनुकूलित करें और रणनीति को प्रभावी बनाए रखें।
ग्राफिक्स रणनीति अनुकूलन मंच विकसित करना, त्वरित अनुकूलन परीक्षणों की सहायता करना।
स्वचालित पैरामीटर अनुकूलन, रणनीति संयोजन और अधिक बाजार जानकारी के साथ, रणनीति को बेहतर स्थिरता और लाभप्रदता के साथ एक वास्तविक विश्वसनीय मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति के रूप में विकसित किया जा सकता है।
संक्षेप
कुल मिलाकर, आरएसआई रेक्टल ग्रिड रणनीति आरएसआई संकेतक का उपयोग करती है जो रुझान रिवर्स कन्फर्मेशन सिग्नल को निर्धारित करती है, मूल्य सीमा गतिशील ग्रिड सेट करती है, जब ग्रिड लाइन को तोड़ दिया जाता है तो व्यापार करती है, दिन के दौरान पूरी तरह से ब्लीच करती है, एक लचीली प्रवृत्ति ट्रैकिंग एल्गोरिथ्म ट्रेडिंग रणनीति बनाती है। फिक्स्ड ग्रिड रणनीति की तुलना में, यह बाजार में बदलाव के लिए बेहतर रूप से अनुकूल है।
इस रणनीति के कुछ फायदे हैं, जिसमें रुझान का आकलन करने के लिए आरएसआई सूचक, गतिशील ग्रिड अनुकूलन, ब्रेकआउट ट्रेडिंग और दिन के भीतर पूरी तरह से बराबरी करना शामिल हैं। यह इसे प्रभावी रूप से ट्रेंड का पालन करने और जोखिम को नियंत्रित करने की अनुमति देता है। लेकिन इस रणनीति में कुछ संभावित जोखिम भी हैं, जैसे कि आघात की प्रवृत्ति के तहत नुकसान का जोखिम, रात भर उड़ने का जोखिम आदि। इन जोखिमों को पैरामीटर अनुकूलन, अन्य संकेतों के साथ संयोजन और जोखिम प्रबंधन साधनों के माध्यम से कम किया जा सकता है।
इस रणनीति में कई अनुकूलन दिशाएं भी हैं, जिन्हें अधिक संकेतकों, मशीन लर्निंग अनुकूलन मापदंडों और ग्राफिकल फीडबैक प्लेटफॉर्म जैसे तरीकों को पेश करके एक अधिक स्थिर, अधिक रिटर्न वाली एल्गोरिथ्म ट्रेडिंग रणनीति में अनुकूलित किया जा सकता है। कुल मिलाकर, यह रणनीति एक विश्वसनीय, आसान-से-ऑपरेटिंग ट्रेंड ट्रैकिंग एल्गोरिथ्म फ्रेमवर्क प्रदान करती है।
/*backtest
start: 2023-09-29 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © wbburgin
//@version=5
// strategy("RSI Box Strategy (pseudo-Grid Bot)", overlay=true, initial_capital = 10000,
// default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 1, pyramiding = 33, commission_value=0.10)
src = input.source(close,"Source")
rsiLength = input.int(14,"RSI Length")
oblvl = input.int(70,"Overbought Level")
oslvl = input.int(30,"Oversold Level")
useShorts = input.bool(false,"Use Shorts",inline="B")
showGrid = input.bool(false,"Show Grid",inline="B")
rsi = ta.rsi(src,rsiLength)
rsi_crossdn = ta.crossunder(rsi,oblvl)
rsi_crossup = ta.crossover(rsi,oslvl)
highest = ta.vwma(ta.highest(src,rsiLength),rsiLength)
lowest = ta.vwma(ta.lowest(src,rsiLength), rsiLength)
gridTop = ta.valuewhen(rsi_crossdn,highest,0)
gridBottom = ta.valuewhen(rsi_crossup,lowest,0)
gridMiddle = math.avg(gridTop,gridBottom)
gridMidTop = math.avg(gridMiddle,gridTop)
gridMidBottom = math.avg(gridMiddle,gridBottom)
diff1 = math.abs(src - gridTop)
diff2 = math.abs(src - gridBottom)
diff3 = math.abs(src - gridMiddle)
diff4 = math.abs(src - gridMidTop)
diff5 = math.abs(src - gridMidBottom)
minDiff = math.min(diff1, diff2, diff3, diff4, diff5)
// Determine which line is the closest
float closestLine = na
if minDiff == diff1
closestLine := gridTop
else if minDiff == diff2
closestLine := gridBottom
else if minDiff == diff3
closestLine := gridMiddle
else if minDiff == diff4
closestLine := gridMidTop
else if minDiff == diff5
closestLine := gridMidBottom
buyCrosses = ta.crossover(src,gridTop) or ta.crossover(src,gridBottom) or ta.crossover(src,gridMiddle) or ta.crossover(src,gridMidTop) or ta.crossover(src,gridMidBottom)
sellCrosses= ta.crossunder(src,gridTop) or ta.crossunder(src,gridBottom) or ta.crossunder(src,gridMiddle) or ta.crossunder(src,gridMidTop) or ta.crossunder(src,gridMidBottom)
condition_bull = buyCrosses
condition_bear = sellCrosses
var float bull_status_line = na
var float bear_status_line = na
var float bull_buy_line = na
var float bear_sell_line = na
if condition_bull
bull_status_line := closestLine
if condition_bear
bear_status_line := closestLine
if bull_status_line == gridBottom
bull_buy_line := gridMidBottom
if bull_status_line == gridMidBottom
bull_buy_line := gridMiddle
if bull_status_line == gridMiddle
bull_buy_line := gridMidTop
if bull_status_line == gridMidTop
bull_buy_line := gridTop
if bear_status_line == gridTop
bear_sell_line := gridMidTop
if bear_status_line == gridMidTop
bear_sell_line := gridMiddle
if bear_status_line == gridMiddle
bear_sell_line := gridMidBottom
if bear_status_line == gridMidBottom
bear_sell_line := gridBottom
l = ta.crossover(src,bull_buy_line)
s = ta.crossunder(src,bear_sell_line)
if l
strategy.entry("Long",strategy.long)
if s
strategy.close("Long")
if useShorts
strategy.entry("Short",strategy.short)
// Plotting
in_buy = ta.barssince(l) < ta.barssince(s)
u=plot(bull_buy_line,color=na,title="Buy Plot")
d=plot(bear_sell_line,color=na,title="Sell Plot")
plot(not showGrid?na:gridBottom,color=color.new(color.white,75),title="Grid Line -2")
plot(not showGrid?na:gridMidBottom,color=color.new(color.white,75),title="Grid Line -1")
plot(not showGrid?na:gridMiddle,color=color.new(color.white,75),title="Grid Line 0")
plot(not showGrid?na:gridMidTop,color=color.new(color.white,75),title="Grid Line 1")
plot(not showGrid?na:gridTop,color=color.new(color.white,75),title="Grid Line 2")
fill(u,d,color=in_buy ? color.new(color.lime,75) : color.new(color.red,75))