आधुनिक लैगुएरे ट्रांसफॉर्म आरएसआई अनुकूलन रणनीति
ChaoZhang
नीति का नाम:
अवलोकन
इस लेख में, हम रैगेल परिवर्तन पर आधारित अपेक्षाकृत कमजोर संकेतकों (आरएसआई) के अनुकूलन के बारे में विस्तार से बात करेंगे। इस रणनीति में रैगेल परिवर्तन के लिए एक उन्नत गणितीय उपकरण का उपयोग किया गया है, जो आरएसआई को संवेदनशीलता बढ़ाने के लिए है, जिससे यह बाजार की कीमतों में बदलाव के लिए तेजी से प्रतिक्रिया कर सकता है।
रणनीति सिद्धांत
रैगेल ट्रांसफॉर्मेशन आरएसआई संकेतक रैगेल फिल्टर का उपयोग करके कम डेटा लंबाई पर एक कुशल संकेतक बनाया जा सकता है। इस रणनीति का मूल रैगेल ट्रांसफॉर्मेशन का उपयोग करके मूल्य अनुक्रमों को संसाधित करना है, जिससे चार स्तरों की रैगेल लाइनें प्राप्त होती हैं (xL0, xL1, xL2, xL3) । ये लाइनें दिए गए पैरामीटर के अनुसार हैंgammaबाजार के रुझानों का विश्लेषण करने के लिए गणना करें।
रणनीति बाजार की ताकत और कमजोरी को निर्धारित करने के लिए सीयू (संचित उछाल मूल्य) और सीडी (संचित गिरावट मूल्य) का उपयोग करती है। सीयू और सीडी की गणना रैगेल लाइन के सापेक्ष स्थान पर आधारित है। यह विधि आरएसआई मूल्य को मूल्य परिवर्तन को अधिक तेज़ी से प्रतिबिंबित करने में सक्षम बनाती है, जिससे व्यापारियों को समय पर व्यापारिक संकेत मिलते हैं।
ट्रेडिंग सिग्नल आरएसआई मूल्य की तुलना उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित खरीद और बिक्री सीमाओं (बयबैंड और सेलबैंड) के साथ की जाती है। जब आरएसआई मूल्य खरीद सीमा से अधिक होता है, तो रणनीति को अधिक करने की सलाह दी जाती है; जब आरएसआई मूल्य बिक्री सीमा से कम होता है, तो रणनीति को शून्य करने की सलाह दी जाती है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
- यह एक बहुत ही दिलचस्प लेख है।रैगेल रूपांतरण का उपयोग करके, यह रणनीति कम डेटा लंबाई के भीतर बाजार में बदलाव के लिए तेजी से प्रतिक्रिया करने में सक्षम है।
- लचीलापन:नीति उपयोगकर्ता को अपनी आवश्यकताओं के अनुसार समायोजित करने की अनुमति देती है
gammaसीमाओं को खरीदना और सीमाओं को बेचना - लचीलापन:विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल होने में सक्षम, अल्पकालिक और मध्यम अवधि के मूल्य परिवर्तनों के प्रति संवेदनशील।
जोखिम विश्लेषण
- बाजार में उतार-चढ़ाव:उच्च अस्थिरता वाले बाजारों में, सूचकांक एक भ्रामक संकेत दे सकता है।
- पैरामीटर का चयन करेंःगलत पैरामीटर सेट करने से गलत ट्रेडिंग सिग्नल हो सकते हैं.
- अत्यधिक व्यापार:सूचकांक की उच्च संवेदनशीलता के कारण, अक्सर व्यापार और उच्च व्यापारिक लागत हो सकती है।
अनुकूलन दिशा
- पैरामीटर अनुकूलित करेंःयह बहुत सारे ऐतिहासिक आंकड़ों का परीक्षण करता है ताकि सबसे अच्छा पाया जा सके।
gammaमूल्य और सीमाएँ - अन्य संकेतकों के साथःअन्य तकनीकी विश्लेषण उपकरणों के साथ संयोजन में, भ्रामक संकेतों को कम करने के लिए।
- अनुकूलन क्षमता में वृद्धिविभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल पैरामीटर को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए एक तंत्र विकसित करना।
संक्षेप
कुल मिलाकर, रैगेल परिवर्तन पर आधारित आरएसआई अनुकूलन रणनीति एक अभिनव और कुशल व्यापारिक उपकरण है। इसका मुख्य लाभ बाजार में बदलाव के लिए तेजी से प्रतिक्रिया और पैरामीटर की उच्च अनुकूलनशीलता में है। हालांकि, किसी भी व्यापारिक रणनीति की तरह, इसमें जोखिम भी शामिल है, विशेष रूप से उच्च अस्थिरता वाले बाजार वातावरण में। इस रणनीति के प्रभाव को अधिकतम करने के लिए, व्यापारियों को अन्य तकनीकी विश्लेषण उपकरणों के साथ संयोजन करना चाहिए और सावधानीपूर्वक पैरामीटर समायोजन करना चाहिए। कुल मिलाकर, यह रणनीति एक मूल्यवान उपकरण प्रदान करती है जो व्यापारियों को अल्पकालिक और मध्यम अवधि के बाजार के अवसरों की तलाश में है।
/*backtest
start: 2022-11-15 00:00:00
end: 2023-11-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 01/09/2017
// This is RSI indicator which is more sesitive to price changes.
// It is based upon a modern math tool - Laguerre transform filter.
// With help of Laguerre filter one becomes able to create superior
// indicators using very short data lengths as well. The use of shorter
// data lengths means you can make the indicators more responsive to
// changes in the price.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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strategy(title="Laguerre-based RSI", shorttitle="Laguerre-RSI")
gamma = input(0.5, minval=-0.1, maxval = 0.9)
BuyBand = input(0.8, step = 0.01)
SellBand = input(0.2, step = 0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(BuyBand, color=green, linestyle=line)
hline(SellBand, color=red, linestyle=line)
xL0 = (1-gamma) * close + gamma * nz(xL0[1], 1)
xL1 = - gamma * xL0 + nz(xL0[1], 1) + gamma * nz(xL1[1], 1)
xL2 = - gamma * xL1 + nz(xL1[1], 1) + gamma * nz(xL2[1], 1)
xL3 = - gamma * xL2 + nz(xL2[1], 1) + gamma * nz(xL3[1], 1)
CU = (xL0 >= xL1 ? xL0 - xL1 : 0) + (xL1 >= xL2 ? xL1 - xL2 : 0) + (xL2 >= xL3 ? xL2 - xL3 : 0)
CD = (xL0 >= xL1 ? 0 : xL1 - xL0) + (xL1 >= xL2 ? 0 : xL2 - xL1) + (xL2 >= xL3 ? 0 : xL3 - xL2)
nRes = iff(CU + CD != 0, CU / (CU + CD), 0)
pos = iff(nRes > BuyBand, 1,
iff(nRes < SellBand, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(nRes, color=red, title="Laguerre-based RSI")