आरएसआई चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-28 11:23:19
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अवलोकन

आरएसआई मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति आरएसआई संकेतकों के तेज और धीमी गति से चलने वाले औसत के बीच क्रॉसओवर की गणना करके ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। जब तेज आरएसआई का मूविंग एवरेज धीमे आरएसआई के ऊपर पार करता है, तो यह एक खरीद संकेत है। जब तेज आरएसआई मूविंग एवरेज धीमी आरएसआई मूविंग एवरेज से नीचे पार करता है, तो यह एक बिक्री संकेत है। यह रणनीति प्रभावी रूप से बाजार शोर को फ़िल्टर करने और रुझान उलटने के अवसरों की पहचान करने के लिए आरएसआई संकेतकों और मूविंग एवरेज की ताकतों को जोड़ती है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति पहले 100 और 40 की लंबाई वाले दो आरएसआई संकेतकों की गणना करती है, जो क्रमशः तेजी से और धीमे आरएसआई का प्रतिनिधित्व करते हैं। फिर यह इन दो आरएसआई के 21-दिवसीय सरल चलती औसत की गणना करता है, जहां 100 आरएसआई का चलती औसत तेजी से चलती औसत है और 40 आरएसआई चलती औसत धीमी है।

यह रणनीति तब लंबी होती है जब तेजी से चलती औसत धीमी गति से चलती औसत से ऊपर जाती है, यह दर्शाता है कि एक अपट्रेंड बन रहा है। यह छोटी होती है जब तेजी से चलती औसत धीमी गति से नीचे जाती है, यह एक संभावित प्रवृत्ति उलट का संकेत देती है। इसके अलावा, यह संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए 200-दिवसीय चलती औसत का उपयोग करता है, केवल तभी लंबी अवधि में प्रवेश करता है जब समापन मूल्य 200-दिवसीय एमए लाइन से ऊपर हो।

लाभ विश्लेषण

आरएसआई मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति दोहरे आरएसआई सेटअप और मूविंग एवरेज की ताकत का उपयोग प्रभावी रूप से उलट अवसरों की पहचान करने के लिए करती है। मुख्य लाभों में शामिल हैंः

  1. दो आरएसआई का उपयोग करके तेजी से और धीमी कीमत चक्र दोनों का वर्णन करके उलटफेर का अधिक सटीक रूप से पता लगाया जा सकता है। क्रॉसओवर संकेत अधिक सार्थक हैं।
  2. मूविंग एवरेज से फटकारों को फ़िल्टर करने और महत्वपूर्ण मोड़ को पकड़ने में मदद मिलती है।
  3. 200-दिवसीय एमए को शामिल करने से झूठे संकेतों से बचा जाता है और यह सुनिश्चित होता है कि व्यापार केवल अपेक्षाकृत मजबूत रुझानों में ही हो।
  4. रणनीति तर्क सरल और सहज है, समझने, सत्यापित करने और अनुकूलित करने में आसान है।
  5. स्टॉक, फॉरेक्स, क्रिप्टोकरेंसी आदि पर व्यापक रूप से लागू होता है।

जोखिम विश्लेषण

संभावित जोखिमों में शामिल हैंः

  1. क्रॉसओवर अभी भी झूठे ब्रेकआउट का कारण बन सकता है। सिग्नल की पुष्टि के लिए अन्य संकेतकों का उपयोग किया जाना चाहिए।
  2. स्टॉप लॉस को अक्सर हिचकिचाहट वाले समय में ट्रिगर किया जा सकता है। व्यापक स्टॉप या स्पष्ट उलट संकेत की प्रतीक्षा करने की सिफारिश की जाती है।
  3. आदर्श मापदंड चयन के लिए व्यापक बैकटेस्टिंग और अनुकूलन की आवश्यकता है।
  4. बड़े रुझान विश्लेषण पर विचार नहीं किया जाता है। महत्वपूर्ण रुझान परिवर्तन से बड़े नुकसान हो सकते हैं। अन्य रुझान/पैटर्न विश्लेषण उपकरण के साथ उपयोग करने की सलाह दी जाती है।

अनुकूलन दिशाएँ

अनुकूलन के लिए बहुत जगह हैः

  1. इष्टतम सेटिंग्स खोजने के लिए विभिन्न पैरामीटर संयोजनों का परीक्षण करें।
  2. सिग्नल फ़िल्टरिंग के लिए अन्य संकेतक जोड़ें, जैसे कि KDJ, MACD आदि।
  3. स्टॉप लॉस तंत्रों को अनुकूलित करें, जैसे कि फिक्स्ड, ट्रेलिंग, चैंडिलियर एग्जिट्स।
  4. अधिक समय सीमा के रुझान विश्लेषण के उपकरण शामिल करें ताकि प्रमुख रुझानों के खिलाफ व्यापार से बचा जा सके, उदाहरण के लिए रुझान की ताकत के लिए ADX जोड़ना।
  5. सर्वोत्तम परिसंपत्ति वर्ग फिट खोजने के लिए विभिन्न बाजारों (स्टॉक, विदेशी मुद्रा, क्रिप्टो, आदि) में प्रदर्शन का परीक्षण करें।
  6. मजबूत पैरामीटर अनुकूलन के लिए मशीन लर्निंग और आनुवंशिक एल्गोरिदम का उपयोग करें।

निष्कर्ष

आरएसआई मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति प्रभावी रूप से उच्च संभावना वाले उलट ट्रेडों की पहचान करने के लिए दोहरे आरएसआई सेटअप और मूविंग एवरेज की ताकतों को जोड़ती है। तर्क सरल और सभी बाजारों पर लागू होता है, जिसमें अनुकूलन लचीलापन होता है। जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस, फिल्टर टूल्स और ट्रेंड विश्लेषण एकीकरण में उचित अनुकूलन की सलाह दी जाती है। जब इष्टतम रूप से सेट किया जाता है, तो यह एक बहुत ही प्रभावी मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति हो सकती है।


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//@version=5
strategy("SRJ RSI Outperformer Strategy", overlay=true)

srcperiod1 = input.int(100, minval=1, title="Length Of Fast RSI")
srcperiod2 = input.int(40, minval=1, title="Length Of Slow RSI")
srcperiod3 = input.int(21, minval=1, title="Length Of Moving Average")
srcperiod4 = input.int(200, minval=1, title="Length Of Deciding Moving Average")
rsi1 = ta.rsi(close, srcperiod1)
rsi2 = ta.rsi(close, srcperiod2)
divergence1 = (rsi2/rsi1)
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ma2 = ta.sma(divergence2, srcperiod3)



//Long Conditions//



longcondition = (ta.crossover(ma2, ma1) and (close > ta.sma(close, srcperiod4)))

    

//Exit onditions//


exitcondition = (ta.crossunder(ma2, ma1) or (ta.crossunder(close, ta.sma(close, srcperiod4))))


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    strategy.entry("Long Entry", strategy.long)
    
if (exitcondition)
    
    strategy.exit("Long Exit", profit = close * 1.20, loss = close * 0.95)




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