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आरएसआई अक्षीय चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-23 16:45:55
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अवलोकन

आरएसआई अक्षीय चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति आरएसआई संकेतक और इसकी सरल चलती औसत रेखा की गणना करके और दोनों के बीच सुनहरे क्रॉस और मृत क्रॉस का निरीक्षण करके ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करती है। रणनीति में आरएसआई अक्षीय चलती औसत रेखा के लिए समर्थन / प्रतिरोध निर्णय जोड़ने के लिए बोलेंजर बैंड भी शामिल हैं।

रणनीति तर्क

यह रणनीति पहले 14-दिवसीय आरएसआई संकेतक की गणना करती है, जिसके बाद आरएसआई संकेतक की 8-दिवसीय सरल चलती औसत रेखा होती है। जब आरएसआई संकेतक अपनी चलती औसत रेखा के ऊपर से गुजरता है तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है, जबकि जब आरएसआई अपनी चलती औसत रेखा से नीचे से गुजरता है तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।

साथ ही, रणनीति में बोलिंगर बैंड्स जोड़े जाते हैं ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि क्या आरएसआई अक्षीय चलती औसत रेखा मानक विचलन की गणना करके अपेक्षाकृत अधिक भीड़भाड़ है, इस प्रकार पीक खरीदने और बॉटम बेचने से बचा जा सकता है।

लाभ विश्लेषण

आरएसआई अक्षीय चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति रुझान संकेतक आरएसआई और वक्र के बाद संकेतक चलती औसत रेखा को जोड़ती है, जो प्रभावी रूप से बाजार के रुझानों और यादृच्छिकता को निर्धारित कर सकती है। आरएसआई संकेतक का अंकगणितीय औसत संकेतों पर मूल्य उतार-चढ़ाव के प्रभाव को चिकना कर सकता है।

इस रणनीति में जोड़े गए बोलिंगर बैंड्स, ऊपरी और निचले ट्रैक की चौड़ाई को स्वचालित रूप से समायोजित करने के लिए मानक विचलन के सिद्धांत का उपयोग करते हैं, प्रभावी रूप से गलत ट्रेडिंग संकेतों को रोकते हैं। जब बोलिंगर बैंड संकीर्ण होते हैं, तो यह इंगित करता है कि परिवर्तन धीरे-धीरे धीमा हो रहा है, जो उलट अवसरों की तलाश के लिए उपयुक्त है। जब बोलिंगर बैंड्स का विस्तार होता है, तो यह हिंसक बाजार उतार-चढ़ाव की अवधि का संकेत देता है, जो रुझानों को ट्रैक करने के लिए उपयुक्त है।

जोखिम विश्लेषण

आरएसआई अक्षीय चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम आरएसआई संकेतक और चलती औसत रेखाओं के पीछे है। जब तेजी से बाजार आंदोलन होते हैं, तो संकेतक गणना और प्रवृत्ति निर्णय कुछ हद तक पीछे रह जाएगा। इससे खरीद बिंदुओं को बढ़ाया जाएगा और बिक्री बिंदुओं को कम किया जाएगा।

एक अन्य प्रमुख जोखिम संकेतकों का भ्रामक होना है जब बाजार का रुझान तेजी से गिरावट या इसके विपरीत हो जाता है, जबकि आरएसआई और एमए संकेतक समय पर प्रतिक्रिया करने में विफल रहते हैं, जिसके परिणामस्वरूप ट्रेडों में नुकसान होता है।

समाधानों में आरएसआई मापदंडों को उचित रूप से समायोजित करना, एमए अवधि को छोटा करना, निर्णय में सहायता के लिए प्रवृत्ति संकेतक जोड़ना और स्टॉप लॉस रेंज को उचित रूप से चौड़ा करना शामिल है।

अनुकूलन दिशाएँ

आरएसआई अक्षीय चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. आरएसआई मापदंडों को अनुकूलित करें: संवेदनशीलता और स्थिरता को संतुलित करने के लिए आरएसआई लंबाई को समायोजित करें

  2. एमए मापदंडों का अनुकूलन करेंः प्रवृत्ति के अनुसरण को अनुकूलित करने के लिए एमए प्रकार और अवधि मापदंडों को समायोजित करें

  3. स्टॉप लॉस तंत्र जोड़ें: एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए चलती या समय स्टॉप हानि सेट करें

  4. रुझान संकेतकों को शामिल करें: उलटफेर के गलत आकलन से बचने के लिए MACD, KDJ आदि जोड़ें

  5. बहु-समय-सीमा सत्यापनः फंसने से बचने के लिए रुझानों को निर्धारित करने के लिए अधिक समय-सीमा का उपयोग करें

निष्कर्ष

आरएसआई अक्षीय चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति एक समग्र परिपक्व मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। यह कई तकनीकी संकेतकों के लाभों को जोड़ती है और पैरामीटर ट्यूनिंग और बहुआयामी अनुकूलन के माध्यम से मुख्यधारा के बाजार आंदोलनों को पकड़ सकती है। सबसे बड़ा जोखिम संकेतकों का पिछड़ना है, जिसे नुकसान को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस द्वारा संबोधित करने की आवश्यकता है। जब ठीक से लागू किया जाता है, तो यह रणनीति अपेक्षाकृत स्थिर निवेश रिटर्न दे सकती है।

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// Copyright (c) 2020-present, Alex Orekhov (everget)
// Corrected Moving Average script may be freely distributed under the terms of the GPL-3.0 license.
strategy('rsisma', shorttitle='rsisma')

ma(source, length, type) =>
    switch type
        "SMA" => ta.sma(source, length)
        "Bollinger Bands" => ta.sma(source, length)
        "EMA" => ta.ema(source, length)
        "SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
        "WMA" => ta.wma(source, length)
        "VWMA" => ta.vwma(source, length)

rsiLengthInput = input.int(14, minval=1, title="RSI Length", group="RSI Settings")
rsiSourceInput = input.source(close, "Source", group="RSI Settings")
maTypeInput = input.string("SMA", title="MA Type", options=["SMA", "Bollinger Bands", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA Settings")
maLengthInput = input.int(14, title="MA Length", group="MA Settings")
bbMultInput = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="BB StdDev", group="MA Settings")

up = ta.rma(math.max(ta.change(rsiSourceInput), 0), rsiLengthInput)
down = ta.rma(-math.min(ta.change(rsiSourceInput), 0), rsiLengthInput)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
rsiMA = ma(rsi, maLengthInput, maTypeInput)
isBB = maTypeInput == "Bollinger Bands"

plot(rsi, "RSI", color=#7E57C2)
plot(rsiMA, "RSI-based MA", color=color.blue)
rsiUpperBand = hline(70, "RSI Upper Band", color=#787B86)
hline(50, "RSI Middle Band", color=color.new(#787B86, 50))
rsiLowerBand = hline(30, "RSI Lower Band", color=#787B86)
fill(rsiUpperBand, rsiLowerBand, color=color.rgb(126, 87, 194, 90), title="RSI Background Fill")
bbUpperBand = plot(isBB ? rsiMA + ta.stdev(rsi, maLengthInput) * bbMultInput : na, title = "Upper Bollinger Band", color=color.green)
bbLowerBand = plot(isBB ? rsiMA - ta.stdev(rsi, maLengthInput) * bbMultInput : na, title = "Lower Bollinger Band", color=color.green)
fill(bbUpperBand, bbLowerBand, color= isBB ? color.new(color.green, 90) : na, title="Bollinger Bands Background Fill")


long = ta.crossover(rsi, rsiMA)
short = ta.crossunder(rsi, rsiMA)
if long
    strategy.entry("long", strategy.long)
if short
    strategy.close("long", comment = "long TP")

 
// long1 = close * 9
// long2 = long1 / 100
// long3 = long2 + close


//plot(long3,color=color.blue)
// if short
//     strategy.entry("short", strategy.short)
// if long
//     strategy.close("short", comment = "short TP")
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