लैगुएरे आरएसआई ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
राहेल आरएसआई ट्रेडिंग रणनीति जॉन EHLERS के राहेल फ़िल्टर पर आधारित आरएसआई सूचक है। यह रणनीति आरएसआई सूचक की सुस्तता और मंदता को बढ़ाने या कम करने के लिए एक α गुणांक को समायोजित करती है, जिससे आरएसआई सूचक के शोर को फ़िल्टर किया जा सकता है और एक स्पष्ट खरीद और बिक्री संकेत दिया जा सकता है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मुख्य संकेतक राहेल आरएसआई है। इसकी गणना निम्नानुसार की जाती हैः
L0 = (1-γ)*Src + γ*L0[1]
L1 = -γ*L0 + L0[1] + γ*L1[1]
L2 = -γ*L1 + L1[1] + γ*L2[1]
L3 = -γ*L2 + L2[1] + γ*L3[1]
यहाँ γ = 1-α, α एक समायोज्य कारक है, Src मूल्य का प्रतिनिधित्व करता है। L0 से L3 4 संकेतक हैं जिनमें एक पुनरावर्ती संबंध शामिल है। इस आधार पर, वर्तमान वृद्धि पूर्णांक cu और गिरावट पूर्णांक cd की गणना की जा सकती हैः
cu = (L0>L1 ? L0-L1 : 0) + (L1>L2 ? L1-L2 : 0) + (L2>L3 ? L2-L3 : 0) cd = (L0
फिर क्यू और सीडी का उपयोग करके रैगेल आरएसआई की गणना की जा सकती हैः
LaRSI = cu / (cu + cd)
यहां, रिवर्सिबल फिल्टर की संरचना के माध्यम से, रैगेल आरएसआई ने बहुत सारे यादृच्छिक शोर को फ़िल्टर कर दिया है, जबकि आरएसआई की रुझान पहचानने की क्षमता को बनाए रखते हुए, अधिक स्पष्ट और चिकनी ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने में सक्षम है।
विशिष्ट लेनदेन नियमः जब राहेल आरएसआई पर 20 पहनता है तो अधिक करें; जब राहेल आरएसआई पर 80 पहनता है तो खाली करें।
श्रेष्ठता विश्लेषण
RSI रणनीति के प्रमुख लाभ हैंः
आरएसआई संकेतक शोर को रागेल फिल्टर संरचना के माध्यम से प्रभावी रूप से फ़िल्टर करता है, जिससे ट्रेडिंग सिग्नल अधिक स्पष्ट और विश्वसनीय हो जाते हैं
α गुणांक के समायोजन से रणनीति के पैरामीटर को व्यापक बाजार की स्थिति के लिए अनुकूलित करने के लिए लचीलापन मिलता है
आरएसआई संकेतक की दीर्घकालिक प्रभावशीलता को बनाए रखता है, जबकि गतिशीलता की पहचान करने, प्रवृत्ति को एकीकृत करने और ओवरबॉट और ओवरसोल्ड को फ़िल्टर करने के लिए
रणनीतिक नियम सरल, सहज, लागू करने में आसान, विभिन्न बाजार स्थितियों में अच्छा प्रदर्शन करते हैं
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति में मुख्य रूप से निम्नलिखित जोखिम हैं:
गलत तरीके से सेट किए गए α गुणांक के कारण अत्यधिक देरी हो सकती है या अत्यधिक फ़िल्टरिंग हो सकती है और कीमत में बदलाव को याद किया जा सकता है
भारी उतार-चढ़ाव वाले बाजारों में लगातार ट्रेडिंग घाटे की संभावना
लंबे समय तक चलने वाले बैल बाजारों ने कुछ लाभ के अवसरों को खो दिया है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके α गुणांक के लिए अनुकूलित सेटिंग्स
नुकसान को कम करने के लिए रोकथाम को बढ़ाएं
फ़िल्टरिंग और अन्य मापदंडों के साथ फ़िल्टरिंग
कुछ चरणों में मुनाफे को लॉक करने के लिए मात्रात्मक सहजता बढ़ाएं
संक्षेप
रैगेल आरएसआई रणनीति फ़िल्टर तंत्र के माध्यम से ओवरबॉट ओवरसोल की स्थिति को प्रभावी ढंग से पहचानती है, व्यापारिक संकेतों को जारी करने के साथ-साथ शोर से बाधित होने से बचती है। यह रणनीति सरल व्यावहारिक है, पैरामीटर अनुकूलन के लिए जगह है, विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल है, एक अनुशंसित व्यापारिक रणनीति है।
/*backtest
start: 2022-12-12 00:00:00
end: 2023-12-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © mertriver1
// Developer: John EHLERS
//@version=3
// Author:Kıvanç Özbilgiç
strategy("Laguerre RSI", shorttitle="LaRSI", overlay=false)
src = input(title="Source", defval=close)
alpha = input(title="Alpha", type=float, minval=0, maxval=1, step=0.1, defval=0.2)
colorchange = input(title="Change Color ?", type=bool, defval=false)
Date1 = input(true, title = "=== Date Backtesting ===")
FromDay1 = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromMonth1 = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromYear1 = input(defval = 2020, title = "From Year", minval = 2017)
ToDay1 = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToMonth1 = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToYear1 = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2017)
start1 = timestamp(FromYear1, FromMonth1, FromDay1, 00, 00)
finish1 = timestamp(ToYear1, ToMonth1, ToDay1, 23, 59)
window1() => time >= start1 and time <= finish1 ? true : false
gamma=1-alpha
L0 = 0.0
L0 := (1-gamma) * src + gamma * nz(L0[1])
L1 = 0.0
L1 := -gamma * L0 + nz(L0[1]) + gamma * nz(L1[1])
L2 = 0.0
L2 := -gamma * L1 + nz(L1[1]) + gamma * nz(L2[1])
L3 = 0.0
L3 := -gamma * L2 + nz(L2[1]) + gamma * nz(L3[1])
cu= (L0>L1 ? L0-L1 : 0) + (L1>L2 ? L1-L2 : 0) + (L2>L3 ? L2-L3 : 0)
cd= (L0<L1 ? L1-L0 : 0) + (L1<L2 ? L2-L1 : 0) + (L2<L3 ? L3-L2 : 0)
temp= cu+cd==0 ? -1 : cu+cd
LaRSI=temp==-1 ? 0 : cu/temp
Color = colorchange ? (LaRSI > LaRSI[1] ? green : red) : blue
plot(100*LaRSI, title="LaRSI", linewidth=2, color=Color, transp=0)
plot(20,linewidth=1, color=maroon, transp=0)
plot(80,linewidth=1, color=maroon, transp=0)
strategy.entry("Long", true, when = window1() and crossover(cu, cd))
strategy.entry("Short", false, when = window1() and crossunder(cu, cd))