स्टोकैस्टिक आरएसआई और वॉल्यूम आधारित ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-02 14:12:13
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अवलोकन

यह रणनीति स्टोचैस्टिक आरएसआई संकेतक और ट्रेडिंग वॉल्यूम को जोड़ती है। जब स्टोचैस्टिक आरएसआई संकेतक पार होता है तो यह खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करता है, और केवल तब ही ट्रेड करता है जब वॉल्यूम पिछले 7 दिनों के औसत वॉल्यूम से अधिक होता है। लक्ष्य स्टोचआरएसआई संकेतक का उपयोग करके ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्थितियों की पहचान करना है, और फिर मजबूत रुझानों के दौरान ट्रेडिंग अवसर खोजने के लिए वॉल्यूम का उपयोग करके झूठे संकेतों को फ़िल्टर करना है।

रणनीति तर्क

सबसे पहले, 14 अवधि के आरएसआई की गणना की जाती है, और फिर स्टोकैस्टिक संकेतक को आरएसआई पर स्टोकआरएसआई के और डी मान उत्पन्न करने के लिए लागू किया जाता है। स्टोकआरएसआई संकेतक ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्थितियों का संकेत देता है।

फिर, K और D मूल्यों के बीच अंतर की गणना की जाती है। जब अंतर 0 से ऊपर होता है, तो संकेतक स्तर 1 पर सेट किया जाता है, और जब 0 से नीचे होता है, तो इसे -1 पर सेट किया जाता है। संकेतक स्तर StochRSI की लंबी / छोटी स्थिति निर्धारित करता है।

इसके बाद, पिछले 7 दिनों में औसत वॉल्यूम की गणना की जाती है। जब K मान D मान से ऊपर जाता है (निर्देशक स्तर नकारात्मक से सकारात्मक में बदल जाता है), और बंद खुला से अधिक है, और वॉल्यूम औसत से अधिक है, तो यह एक खरीद का संकेत देता है। जब K D से नीचे जाता है (निर्देशक स्तर सकारात्मक से नकारात्मक में बदल जाता है), और बंद खुला से कम है, और वॉल्यूम औसत से अधिक है, तो यह एक बिक्री का संकेत देता है।

तो सारांश में, रणनीति स्टॉकआरएसआई संकेतक को जोड़ती है, मजबूत रुझानों के दौरान व्यापार करने के लिए झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए ओवरबॉट / ओवरसोल्ड स्थितियों की पहचान करने के लिए, और मात्रा।

लाभ विश्लेषण

  1. स्टॉकआरएसआई औसत रिवर्सन ट्रेडों के लिए ओवरबॉट/ओवरसोल्ड स्तरों की पहचान करता है। वॉल्यूम रेंज-बाउंड बाजारों के दौरान झूठे संकेतों से बचता है।

  2. वॉल्यूम की स्थिति कम वॉल्यूम के झूठे ब्रेकआउट को फ़िल्टर करती है। केवल उच्च वॉल्यूम रुझानों के दौरान ट्रेडिंग लाभप्रदता में सुधार करती है।

  3. के/डी क्रॉसओवर और वॉल्यूम का संयोजन झूठे संकेतों से बचते हुए मजबूत संकेत प्रदान करता है।

  4. सरल और समझने में आसान तर्क, एल्गो ट्रेडिंग कार्यान्वयन के लिए उपयुक्त।

जोखिम विश्लेषण

  1. स्टोकआरएसआई के/डी क्रॉसओवर में देरी कर सकता है. संवेदनशीलता के लिए मापदंडों का अनुकूलन आवश्यक है.

  2. बाजार के क्रैश के दौरान वॉल्यूम एम्पलीफिकेशन से भारी नुकसान हो सकता है। जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस की आवश्यकता होती है।

  3. StochRSI पर अत्यधिक निर्भरता झूठे ब्रेकआउट के साथ समस्याओं का कारण बन सकती है। अधिक तर्क की आवश्यकता है।

  4. वॉल्यूम फ़िल्टर कुछ ट्रेडिंग अवसरों को याद कर सकता है। अनुकूलन के लिए टिक का विश्लेषण, टिक शक्ति जोड़ सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. संवेदनशीलता के लिए सर्वोत्तम K, D मान खोजने के लिए StochRSI मापदंडों का अनुकूलन करें।

  2. वॉल्यूम के रुझानों को निर्धारित करने के लिए वॉल्यूम के चलती औसत को जोड़ें, वॉल्यूम गिरने पर झूठे संकेतों से बचें।

  3. सटीकता में सुधार के लिए कॉम्बो सिग्नल के लिए एमएसीडी, आरएसआई जैसे अन्य संकेतक जोड़ें।

  4. गतिशील स्टॉप लॉस प्रबंधन के लिए एटीआर पर आधारित स्टॉप लॉस जोड़ें।

  5. समानांतर वॉल्यूम से अत्यधिक जोखिम से बचने के लिए समानांतर व विपरीत वॉल्यूम का विश्लेषण करें।

  6. बाजार व्यवस्था के आधार पर अनुकूलित स्टॉकआरएसआई मापदंडों का प्रयोग करें।

निष्कर्ष

यह रणनीति मुख्य रूप से सिग्नल के लिए ओवरबॉट / ओवरसोल्ड और के / डी क्रॉसओवर निर्धारित करने के लिए स्टॉचआरएसआई का उपयोग करती है। यह झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने और केवल मजबूत रुझानों के दौरान व्यापार करने के लिए वॉल्यूम विश्लेषण जोड़ती है। संकेतकों का सरल एकीकरण लागू करने में आसान एल्गो रणनीति बनाता है। आगे का परीक्षण और अनुकूलन मजबूती और लाभप्रदता में सुधार कर सकता है। हालांकि वॉल्यूम एम्पलीफिकेशन जोखिमों की निगरानी करने की आवश्यकता है और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस की सिफारिश की जाती है।


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basePeriod: 15m
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//@version=5
strategy("StochRSI Volume Strategy", overlay = true)

// StochRSI inputs
smoothK = input.int(3, title="K")
smoothD = input.int(3, title="D")
lengthRSI = input.int(14, "RSI Length")
lengthStoch = input.int(14, "Stochastic Length")

// Calculate StochRSI
rsiValue = ta.rsi(close, lengthRSI)
k = ta.sma(ta.stoch(rsiValue, rsiValue, rsiValue, lengthStoch), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)

// Calculate difference between lines
lineDifference = k - d

// Calculate indicator level based on line positions
level = lineDifference >= 0 ? 1 : -1

// Calculate mean of last 7 volume bars
meanVolume = ta.sma(volume, 7)

// Determine buy and sell conditions
buyCondition = level > -1 and level[1] <= -1 and close > open and volume > meanVolume
sellCondition = level < 1 and level[1] >= 1 and close < open and volume > meanVolume

// Execute buy and sell signals
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buyCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = sellCondition)

// Plot StochRSI levels
plot(level, title="Indicator Level", color=color.blue, linewidth=2)

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