आरएसआई संकेतक और 200-दिवसीय एसएमए फिल्टर पर आधारित अप्रत्यक्ष शक्ति सूचकांक रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति मुख्य रूप से अपेक्षाकृत मजबूत सूचकांक (आरएसआई) सूचकांक पर आधारित है, जिसमें 200 दिन की सरल चलती औसत (एसएमए) मुख्य मूल्य प्रवृत्ति फ़िल्टर के रूप में है, जो प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के आधार पर, आरएसआई सूचकांक का उपयोग करने के लिए सबसे अच्छा प्रवेश और बाहर निकलने का समय खोजने के लिए, लाभप्रदता प्राप्त करने के लिए। केवल आरएसआई सूचकांक का उपयोग करने की तुलना में, यह रणनीति प्रवृत्ति के निर्णय में वृद्धि करती है, जिससे बाजार की गति को अधिक सटीक रूप से पकड़ लिया जा सकता है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में मुख्य रूप से RSI और 200-दिन SMA फ़िल्टर के दो भाग होते हैं।
आरएसआई सूचक का हिस्सा मुख्य रूप से यह निर्धारित करता है कि क्या कीमत ओवरबॉट ओवरसोल्ड क्षेत्र में प्रवेश कर रही है। इसकी गणना सूत्र हैः
आरएसआई = 100 - 100 / (1 + आरएसआई के दिनों की औसत वृद्धि / आरएसआई के दिनों की औसत गिरावट)
अनुभव के अनुसार, जब आरएसआई <30 होता है तो यह ओवरसोल्ड होता है, और जब यह> 70 होता है तो यह ओवरबॉट होता है।
200 दिन का SMA फ़िल्टर मुख्य रूप से बड़े बाजार की प्रवृत्ति की दिशा को निर्धारित करता है। जब कीमत 200 दिन के SMA से ऊपर होती है तो यह बैल बाजार होता है, अन्यथा यह एक भालू बाजार होता है।
इन दोनों को मिलाकर, रणनीति में प्रवेश और निकास का तर्क इस प्रकार है:
बहु प्रवेशः आरएसआई < 45 और समापन मूल्य > 200 दिन एसएमए
बहु-प्रवेशः आरएसआई > 75 और समापन मूल्य > 200-दिवसीय SMA
रिक्त प्रवेशः आरएसआई > 65 और समापन मूल्य < 200 दिन एसएमए
आरएसआई < 25 और समापन मूल्य < 200 दिन एसएमए
इस प्रकार, आरएसआई सूचक का उपयोग करने के बारे में सटीक निर्णय बड़े रुझानों में बेहतर प्रवेश और निकास बिंदुओं को खोजने के लिए किया जाता है, जिससे उच्च रणनीतिक लाभ प्राप्त होता है।
रणनीति का विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह RSI और 200-दिन SMA फ़िल्टर के संयोजन का उपयोग करता है, जो रणनीति को अधिक स्थिर और सटीक बनाता हैः
- 200 दिन का SMA बड़े बाजार के रुझानों को समझने में मदद करता है और एकल आरएसआई सूचक के गलतफहमी से बचाता है
- आरएसआई सूचकांक बड़े बाजार के रुझानों में बेहतर प्रवेश और निकास बिंदुओं की तलाश कर सकता है
- रणनीति सरल है और इसे लागू करना आसान है
इसके अलावा, इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
- स्टॉक इंडेक्स, डिजिटल मुद्रा और कीमती धातुओं सहित विभिन्न किस्मों के लिए
- उच्च दक्षता
- एकल हानि को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए सावधानीपूर्वक रोक लगाएं
रणनीतिक जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
- बड़े बाजारों में आकस्मिक समायोजन से बड़े नुकसान हो सकते हैं
- आरएसआई और 200 दिन के एसएमए सूचकांक कुछ हद तक पीछे हैं
- अधिक लेनदेन, अधिक लेनदेन लागत
इन जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए, निम्नलिखित उपाय किए जा सकते हैंः
- आकस्मिक घटनाओं से बचने के लिए स्थिति प्रबंधन को ठीक से समायोजित करें
- आरएसआई और एसएमए के पैरामीटर को अनुकूलित करें, जिससे कम संभावना हो
- लेनदेन की आवृत्ति को उचित रूप से समायोजित करें और लेनदेन की लागत को कम करें
रणनीति अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
- बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर आरएसआई को गतिशील रूप से समायोजित करना
- परीक्षण करें कि क्या ईएमए जैसे अन्य औसत दर्जे के संकेतक बेहतर परिणाम दे सकते हैं
- ऑटोमेटिक स्टॉप लॉस को जोड़ना
- स्थिति प्रबंधन मॉड्यूल जोड़े गए, पूंजी के आकार के आधार पर स्थिति को गतिशील रूप से समायोजित किया गया
- टेस्टिंग में सुधार के लिए लॉग इन और लॉग आउट को अनुकूलित करना
संक्षेप
इस रणनीति के समग्र परिचालन प्रभाव अच्छा है, निर्णय सटीक, संचालन सरल, व्यापक लागू करने के लिए और अधिक के फायदे हैं. रोक और स्थिति प्रबंधन को जोड़ने के बाद, सावधानीपूर्वक रीयल-टाइम चलाने के लिए. बाद में, पैरामीटर अनुकूलन, रोक-हानि अनुकूलन, स्थिति प्रबंधन आदि के संदर्भ में रणनीति को बढ़ाया जा सकता है, ताकि रणनीति प्रभाव और अधिक उत्कृष्ट हो सके।
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start: 2023-12-04 00:00:00
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// This work is licensed under a Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
// © LuxAlgo
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strategy('Relative Strength Index Extremes with 200-Day Moving Average Filte', overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=36000, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.01)
// Rsi
rsi_lenght = input.int(14, title='RSI lenght', minval=0)
rsi_up = ta.rma(math.max(ta.change(close), 0), rsi_lenght)
rsi_down = ta.rma(-math.min(ta.change(close), 0), rsi_lenght)
rsi_value = rsi_down == 0 ? 100 : rsi_up == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + rsi_up / rsi_down)
//Sma
Length1 = input.int(200, title=' SMA Lenght', minval=1)
SMA1 = ta.sma(close, Length1)
//Strategy Logic
Long = rsi_value < 45 and close > SMA1
Long_exit = rsi_value > 75 and close > SMA1
Short = rsi_value > 65 and close < SMA1
Short_exit = rsi_value < 25 and close < SMA1
if Long
strategy.entry('Long', strategy.long)
if Short
strategy.entry('Short', strategy.short)
strategy.close_all(Long_exit or Short_exit)
pera(pcnt) =>
strategy.position_size != 0 ? math.round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss = input.float(title=' stop loss', defval=5, minval=0.5)
los = pera(stoploss)
strategy.exit('SL', loss=los)
//by wielkieef