मूविंग एवरेज और रिलेटिव स्ट्रेंथ इंडेक्स रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-11-28 14:07:46 अंत में संशोधित करें: 2023-11-28 14:07:46
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मूविंग एवरेज और रिलेटिव स्ट्रेंथ इंडेक्स रणनीति

अवलोकन

चलती औसत और अपेक्षाकृत मजबूत सूचकांक रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो एक साथ चलती औसत और अपेक्षाकृत मजबूत सूचकांक का उपयोग करती है। यह रणनीति बाजार की प्रवृत्ति में अवसरों को पकड़ने के लिए कीमतों के चलती औसत और अपेक्षाकृत मजबूत सूचकांक के मानों की तुलना करके ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करती है।

रणनीति सिद्धांत

यह रणनीति मुख्य रूप से दो सूचकांकों पर आधारित हैः

  1. सरल चलती औसत (एसएमए): कीमतों की औसत प्रवृत्ति को दर्शाता है।
  2. आरएसआईः कीमतों की कमजोरी को दर्शाता है।

इस रणनीति का मूल तर्क हैः

जब आरएसआई संकेतक रेखा चलती औसत से नीचे है, तो ओवरसोल्ड क्षेत्र है, जिसे शेयरों को कम करके आंका जाता है, जो एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है; जब आरएसआई संकेतक रेखा चलती औसत से ऊपर है, तो ओवरसोल्ड क्षेत्र है, जिसे शेयरों को अधिक करके आंका जाता है, जो बिक्री संकेत उत्पन्न करता है।

इसका मतलब यह है कि एक चलती औसत शेयरों के निष्पक्ष मूल्य को कुछ हद तक दर्शाता है, और आरएसआई सूचक शेयरों की वर्तमान ताकत और कमजोरी को दर्शाता है। आरएसआई सूचक चलती औसत से ऊपर या नीचे है, जिसका अर्थ है कि एक पलटाव की संभावना है।

विशेष रूप से, यह रणनीति निम्नलिखित चरणों के माध्यम से एक व्यापारिक संकेत उत्पन्न करती हैः

  1. स्टॉक के आरएसआई और सरल चलती औसत की गणना करें
  2. आरएसआई सूचकांक के मूल्य और चलती औसत के बीच बड़े संबंध की तुलना करना
  3. जब आरएसआई सूचकांक चलती औसत को पार करता है, तो यह एक बेचने का संकेत देता है
  4. जब RSI सूचक चलती औसत के नीचे से गुजरता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है
  5. जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप पॉइंट और मूव स्टॉप सेट करें

रणनीतिक लाभ

यह रणनीति, जो चलती औसत की प्रवृत्ति के निर्णय और आरएसआई सूचक के अधिग्रहण और अधिग्रहण के निर्णय को जोड़ती है, विभिन्न संकेतकों के लाभों का समग्र उपयोग करती है, जिससे बाजार के टर्नओवर को प्रभावी ढंग से निर्धारित किया जा सकता है।

मुख्य लाभ:

  1. मूविंग एवरेज प्रभावी रूप से कीमतों के रुझान को इंगित करता है
  2. आरएसआई सूचकांक ओवरबॉट और ओवरसोल्ड को दर्शाता है
  3. दोहरी सूचकांक के साथ, बाजार के मोड़ को अधिक सटीकता से आंकना
  4. जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉपलॉस सेट करें

रणनीतिक जोखिम

इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:

  1. संकेतक में गलत सिग्नल की संभावना है, जिससे अनावश्यक नुकसान हो सकता है
  2. जब स्थिति बहुत खराब हो जाती है, तो स्टॉप लॉस को तोड़ दिया जा सकता है, जिससे भारी नुकसान हो सकता है
  3. गलत पैरामीटर सेटिंग भी नीति के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकती है

जोखिम को नियंत्रित करने के लिए, आप निम्न तरीकों से अनुकूलन कर सकते हैंः

  1. संकेतक संकेतों को अधिक विश्वसनीय बनाने के लिए चलती औसत और आरएसआई के मापदंडों को समायोजित करें
  2. स्टॉप पॉइंट को उचित रूप से ढीला करें ताकि स्टॉप पॉइंट को बहुत बार ट्रिगर न किया जा सके
  3. DYNAMIC स्टॉप जैसे मोबाइल स्टॉप का उपयोग करके स्टॉप को अधिक लचीला बनाना

रणनीति अनुकूलन दिशा

इस रणनीति को और भी बेहतर बनाया जा सकता है, जिसमें शामिल हैंः

  1. विभिन्न चक्रों के संयोजनों का परीक्षण करें और सर्वश्रेष्ठ खोजें
  2. सिग्नल की विश्वसनीयता को बढ़ाने के लिए अन्य संकेतकों जैसे कि लेन-देन के संकेतकों को फ़िल्टर करना
  3. स्टॉप लॉस को गतिशील और तर्कसंगत बनाने के लिए स्टॉप लॉस रणनीति का अनुकूलन करें
  4. डीप लर्निंग और अन्य तकनीकों के साथ अनुकूलन पैरामीटर अनुकूलन के लिए तंत्र
  5. स्थिति प्रबंधन मॉड्यूल जोड़ा गया, बाजार की स्थिति के अनुसार स्थिति को गतिशील रूप से समायोजित किया गया

पैरामीटर अनुकूलन, सूचकांक अनुकूलन, जोखिम प्रबंधन अनुकूलन आदि के माध्यम से, इस रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता को लगातार बढ़ाया जा सकता है।

संक्षेप

चलती औसत और अपेक्षाकृत मजबूत संकेतक रणनीति मूल्य प्रवृत्ति निर्णय और ओवरबॉट ओवरसोल निर्णय का उपयोग करके बाजार के मोड़ को प्रभावी ढंग से निर्धारित कर सकती है और पलटाव के अवसरों को पकड़ सकती है। यह रणनीति सरल, व्यावहारिक, जोखिम-नियंत्रित है, जो एक व्यावहारिक मात्रात्मक व्यापार रणनीति है। निरंतर अनुकूलन के साथ, अधिक उत्कृष्ट प्रभाव प्राप्त किया जा सकता है।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2023-11-20 00:00:00
end: 2023-11-24 06:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2

strategy(title = "RSI versus SMA", shorttitle = "RSI vs SMA", overlay = false, pyramiding = 0, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 10, currency = currency.GBP)

// Revision:        1
// Author:          @JayRogers
//
// *** USE AT YOUR OWN RISK ***
// - Nothing is perfect, and all decisions by you are on your own head. And stuff.
//
// Description:
//  - It's RSI versus a Simple Moving Average.. Not sure it really needs much more description.
//  - Should not repaint - Automatically offsets by 1 bar if anything other than "open" selected as RSI source.

// === INPUTS ===
// rsi
rsiSource   = input(defval = open, title = "RSI Source")
rsiLength   = input(defval = 8, title = "RSI Length", minval = 1)
// sma
maLength    = input(defval = 34, title = "MA Period", minval = 1)
// invert trade direction
tradeInvert = input(defval = false, title = "Invert Trade Direction?")
// risk management
useStop     = input(defval = false, title = "Use Initial Stop Loss?")
slPoints    = input(defval = 25, title = "Initial Stop Loss Points", minval = 1)
useTS       = input(defval = true, title = "Use Trailing Stop?")
tslPoints   = input(defval = 120, title = "Trail Points", minval = 1)
useTSO      = input(defval = false, title = "Use Offset For Trailing Stop?")
tslOffset   = input(defval = 20, title = "Trail Offset Points", minval = 1)
// === /INPUTS ===

// === BASE FUNCTIONS ===
// delay for direction change actions
switchDelay(exp, len) =>
    average = len >= 2 ? sum(exp, len) / len : exp[1]
    up      = exp > average
    down    = exp < average
    state   = up ? true : down ? false : up[1]
// === /BASE FUNCTIONS ===

// === SERIES and VAR ===
// rsi
shunt = rsiSource == open ? 0 : 1
rsiUp = rma(max(change(rsiSource[shunt]), 0), rsiLength)
rsiDown = rma(-min(change(rsiSource[shunt]), 0), rsiLength)
rsi = (rsiDown == 0 ? 100 : rsiUp == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + rsiUp / rsiDown))) - 50 // shifted 50 points to make 0 median
// sma of rsi
rsiMa   = sma(rsi, maLength)
// self explanatory..
tradeDirection = tradeInvert ? 0 <= rsiMa ? true : false : 0 >= rsiMa ? true : false
// === /SERIES ===

// === PLOTTING ===
barcolor(color = tradeDirection ? green : red, title = "Bar Colours")
// hlines
medianLine  = hline(0, title = 'Median', color = #996600,  linewidth = 1)
limitUp     = hline(25, title = 'Limit Up', color = silver,  linewidth = 1)
limitDown   = hline(-25, title = 'Limit Down', color = silver,  linewidth = 1)
// rsi and ma
rsiLine     = plot(rsi, title = 'RSI', color = purple, linewidth = 2, style = line, transp = 50)
areaLine    = plot(rsiMa, title = 'Area MA', color = silver, linewidth = 1, style = area, transp = 70)
// === /PLOTTING ===

goLong() => not tradeDirection[1] and tradeDirection
killLong() => tradeDirection[1] and not tradeDirection
strategy.entry(id = "Buy", long = true, when = goLong())
strategy.close(id = "Buy", when = killLong())

goShort() => tradeDirection[1] and not tradeDirection
killShort() => not tradeDirection[1] and tradeDirection
strategy.entry(id = "Sell", long = false, when = goShort())
strategy.close(id = "Sell", when = killShort())

if (useStop)
    strategy.exit("XSL", from_entry = "Buy", loss = slPoints)
    strategy.exit("XSS", from_entry = "Sell", loss = slPoints)
// if we're using the trailing stop
if (useTS and useTSO) // with offset
    strategy.exit("XSL", from_entry = "Buy", trail_points = tslPoints, trail_offset = tslOffset)
    strategy.exit("XSS", from_entry = "Sell", trail_points = tslPoints, trail_offset = tslOffset)
if (useTS and not useTSO) // without offset
    strategy.exit("XSL", from_entry = "Buy", trail_points = tslPoints)
    strategy.exit("XSS", from_entry = "Sell", trail_points = tslPoints)