आरएसआई और मूविंग एवरेज आधारित मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-01 14:21:18
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अवलोकन

इस रणनीति को डबल मूविंग एवरेज रणनीति कहा जाता है। मूल विचार रिलेटिव स्ट्रेंथ इंडेक्स (आरएसआई) और मूविंग एवरेज (एमए) संकेतकों का एक साथ उपयोग करके ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करना है। विशेष रूप से, एक खरीद संकेत तब उत्पन्न होता है जब आरएसआई लाइन एमए लाइन को ऊपर से नीचे तक पार करती है; एक बिक्री संकेत तब उत्पन्न होता है जब आरएसआई लाइन एमए लाइन को नीचे से ऊपर तक पार करती है। यह रणनीति अपेक्षाकृत सरल है, लेकिन दो अलग-अलग प्रकार के संकेतकों को मिलाकर, यह प्रभावी रूप से झूठे संकेतों को कम कर सकती है और संकेत विश्वसनीयता में सुधार कर सकती है।

सिद्धांत

दोहरी चलती औसत रणनीति का मूल तर्क हैः

स्टॉक की ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्थिति को दर्शाने के लिए आरएसआई मूल्य की गणना करें
औसत मूल्य प्रवृत्ति का आकलन करने के लिए एमए मूल्य की गणना करें
जब आरएसआई उच्चतम बिंदु से गिरता है और ओवरबॉट क्षेत्र से ओवरसोल्ड क्षेत्र में प्रवेश करता है, और एमए के नीचे पार करता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है
जब आरएसआई निम्न बिंदु से बढ़ता है, ओवरबॉय क्षेत्र से ओवरबॉय क्षेत्र में प्रवेश करता है, और एमए के ऊपर पार करता है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।

जब उपरोक्त ट्रेडिंग सिग्नल होते हैं, तो हम आसान दृश्य निर्णय के लिए चार्ट पर प्रासंगिक चिह्न खींचेंगे। यह दोहरी चलती औसत रणनीति का समग्र कार्यप्रवाह है।

लाभ

दोहरी चलती औसत रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह ट्रेडिंग संकेतों को अधिक विश्वसनीय बनाने के लिए प्रवृत्ति संकेतकों और ओवरबॉट / ओवरसोल्ड संकेतकों को प्रभावी ढंग से जोड़ सकता है। विशेष रूप से निम्नलिखित मुख्य फायदे हैंः

झूठे संकेतों को कम करें। आरएसआई और एमए का संयोजन संकेतों को एक दूसरे के साथ सत्यापित कर सकता है और एक एकल संकेतक द्वारा उत्पन्न झूठे संकेतों से बच सकता है।
एक एकल आरएसआई या एमए रणनीति की तुलना में, दोहरी चलती औसत रणनीति अधिक लाभदायक अवसर प्राप्त कर सकती है।
यह रणनीति केवल दो मापदंडों का उपयोग करती है, संचालित करने में सरल, कम लागत, और विभिन्न बाजार वातावरणों के अनुकूल है।
अनुकूलित करने में आसान। आरएसआई और एमए के चक्र मापदंडों को समायोजित करके, अधिक किस्मों के अनुकूल अनुकूलन और अनुकूलन करना सुविधाजनक है।

जोखिम

दोहरी चलती औसत रणनीति के अनेक लाभों के बावजूद, वास्तविक अनुप्रयोग में जोखिमों से पूरी तरह से बचा नहीं जा सकता है। मुख्य जोखिमों में शामिल हैंः

एमए ऐतिहासिक औसत कीमतों का उपयोग करता है और नवीनतम मूल्य परिवर्तनों से पीछे रह सकता है।
आरएसआई में झूठे ब्रेकआउट हो सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप गलत संकेत मिलते हैं।
तेजी से बदलते रुझान बाजारों के अनुकूल नहीं हो पाते हैं, हानि रोकने के लिए प्रवण हैं।
गलत पैरामीटर सेटिंग्स भी रणनीति प्रदर्शन को काफी प्रभावित कर सकती हैं।

इसके जवाब में हम मुख्य रूप से निम्नलिखित पहलुओं से जोखिम नियंत्रण करते हैंः

नवीनतम मूल्य परिवर्तनों के आधार पर चक्र मापदंडों को समायोजित करने के लिए अनुकूली एमए का प्रयोग करें।
एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस तंत्र को बढ़ाएं।
परीक्षण के लिए सर्वोत्तम पैरामीटर संयोजन का चयन करने के लिए मापदंडों का अनुकूलन करें।
आंशिक लाभ प्राप्त करने और जोखिमों को कम करने के लिए स्टेप स्टॉप लॉस अपनाएं।

अनुकूलन दिशाएँ

दोहरी चलती औसत रणनीति के साथ संभावित मुद्दों के लिए, हम निम्नलिखित आयामों से अनुकूलन पर विचार करते हैंः

मूल्य प्रवृत्ति परिवर्तनों को तेजी से पकड़ने के लिए साधारण एमए के स्थान पर अनुकूलन एमए का प्रयोग करें।
झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए वॉल्यूम इंडिकेटर सत्यापन को बढ़ाएं। उदाहरण के लिए, केवल तब खरीदें जब समापन मूल्य और ट्रेडिंग वॉल्यूम एक साथ बढ़ें।
अमान्य संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए अन्य संकेतकों को मिलाएं। उदाहरण के लिए MACD या KD संकेतकों का सत्यापन करता है।
पैरामीटर सेटिंग रेंज को अनुकूलित करें ताकि इष्टतम पैरामीटर संयोजन मिल सके। बैकटेस्टिंग रणनीति के लिए उच्चतम लाभ पैरामीटर रेंज पा सकता है।
अनुकूलन पैरामीटर अनुकूलन के लिए मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करें। वास्तविक समय बाजार की स्थितियों के आधार पर इष्टतम मापदंडों का चयन करने के लिए रणनीतियों की अनुमति दें।

उपरोक्त अनुकूलन के माध्यम से, दोहरी चलती औसत रणनीति के प्रत्यक्ष प्रदर्शन में काफी सुधार होने की उम्मीद है।

सारांश

दोहरी चलती औसत रणनीति आरएसआई और एमए संकेतकों के लाभों को एकीकृत करती है। दोनों के सहयोग के माध्यम से, अधिक सटीक और विश्वसनीय ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न किए जा सकते हैं। एकल तकनीकी संकेतक रणनीतियों की तुलना में, दोहरी चलती औसत रणनीतियों में संकेत की उच्च सटीकता, कम झूठे संकेत, आसान अनुकूलन और अन्य फायदे हैं। लेकिन गलत संचालन के जोखिम से पूरी तरह से बचा नहीं जा सकता है। हमने कुछ विशिष्ट जोखिम नियंत्रण उपायों का भी प्रस्ताव किया है। इसके अलावा, ऐसे आयाम हैं जिन्हें इस रणनीति के लिए और अनुकूलित किया जा सकता है। अनुकूलन संकेतक, अन्य सहायक सत्यापन संकेतकों, पैरामीटर अनुकूलन और अन्य साधनों को मिलाकर, यह रणनीति की वापसी दर में और सुधार करने की उम्मीद है। सामान्य तौर पर, यह रणनीति मात्रात्मक व्यापार के लिए एक सरल और व्यावहारिक तकनीकी विश्लेषण समाधान प्रदान करती है।

/*backtest
start: 2023-10-31 00:00:00
end: 2023-11-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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*/

//@version=4
strategy(title="RSI + MA", shorttitle="RSI + MA")
reverseTrade = input(false, title = "Use Reverse Trade?")
lengthRSI = input(14, minval=1, title="RSI Length")
sourceRSI = input(close, "RSI Source", type = input.source)

showMA = input(true, title="Show MA")
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offsetMA = input(title="MA Offset", type=input.integer, defval=0, minval=-500, maxval=500)

up = rma(max(change(sourceRSI), 0), lengthRSI)
down = rma(-min(change(sourceRSI), 0), lengthRSI)

rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
ma = sma(rsi, lengthMA)

plot(showMA ? ma : na, "MA", color=color.blue, linewidth=2, style=0, offset=offsetMA)
plot(rsi, "RSI", color=#9915FF, linewidth=1, style=0)

band1 = hline(70, "Upper Band", color=#C0C0C0, linestyle=2, linewidth=1)
band0 = hline(30, "Lower Band", color=#C0C0C0, linestyle=2, linewidth=1)
fill(band1, band0, color=color.new(#9915FF,95), title="Background")

buy = reverseTrade ? rsi[1] < ma[1] and rsi > ma : rsi[1] > ma[1] and rsi < ma
sell = reverseTrade ? rsi[1] > ma[1] and rsi < ma : rsi[1] < ma[1] and rsi > ma

strategy.entry("Buy", true, when = buy)
strategy.entry("Sell", false, when = sell)

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