बोलिंगर बैंड और आरएसआई पर आधारित ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति में बुरिन बैंड, आरएसआई और 200-अवधि चलती औसत का उपयोग करके ट्रेंड की दिशा की पहचान की जाती है, और जब ट्रेंड की दिशा उपयुक्त होती है, तो बुरिन बैंड के नीचे ट्रेडों के आसपास रिवर्स ट्रेडिंग से लाभ होता है।
रणनीति सिद्धांत
सबसे पहले, 200-अवधि के चलती औसत का उपयोग करके मोटे तौर पर प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करें, कीमत को ऊपर जाने पर मल्टीहेड ट्रेंड के रूप में परिभाषित किया गया है, और कीमत को नीचे जाने पर हेड ट्रेंड के रूप में परिभाषित किया गया है। दूसरा, जब एक मल्टीहेड ट्रेंड में, यदि आरएसआई सूचक ओवरसोल्ड दिखाता है और बुरिन बैंड के करीब है, तो एक खरीद कार्रवाई करें; जब एक हेड ट्रेंड में, अगर आरएसआई सूचक खरीदा है और बुरिन बैंड के करीब है, तो एक बिक्री कार्रवाई करें। अंत में, एटीआर सूचक का उपयोग करके स्टॉप लॉस सेट करें, लक्ष्य 2 गुना स्टॉप लॉस से लाभ उठाने के लिए।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह कई संकेतकों का एक साथ उपयोग करके प्रवृत्ति की दिशा और व्यापार के समय को निर्धारित करता है। सबसे पहले, 200-दिवसीय चलती औसत एक बड़ी प्रवृत्ति की दिशा को प्रभावी ढंग से निर्धारित कर सकता है। दूसरा, बुरिन बैंड के नीचे का ट्रैक उन क्षेत्रों को प्रदर्शित कर सकता है जहां कीमतें उलट सकती हैं। अंत में, आरएसआई संकेतकों का उपयोग करने से यह पता चलता है कि कीमतें कब उलट सकती हैं। कई संकेतकों का उपयोग करने से एकल संकेतकों के गलत निर्णय के जोखिम से बचा जाता है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति का मुख्य जोखिम यह है कि बड़ी प्रवृत्ति निर्णय त्रुटि और उलटा सिग्नल त्रुटि है। यदि बड़ी प्रवृत्ति निर्णय त्रुटि है, तो यह लगातार नुकसान का कारण बन सकता है; यदि उलटा सिग्नल त्रुटि है, तो स्टॉप लॉस ट्रिगर होने की संभावना अधिक होगी। इसके अलावा, उलटा htrading अपने आप में उच्च जोखिम है, सावधानी से काम करने की आवश्यकता है।
उपरोक्त जोखिमों से बचने के लिए, यह अनुशंसा की जाती है कि चलती औसत पैरामीटर को उचित रूप से समायोजित किया जाए, या अन्य संकेतकों को पुष्टि के लिए जोड़ा जाए, जिससे निर्णय की सटीकता में सुधार हो सके। इसके अलावा, यह अनुशंसा की जाती है कि स्टॉप लॉस को उचित रूप से ढीला किया जाए, ताकि स्टॉप लॉस को बहुत आसानी से ट्रिगर न किया जा सके।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति में अनुकूलन के लिए बहुत जगह है, और यह निम्नलिखित पहलुओं से शुरू हो सकता हैः पहला, चलती औसत पैरामीटर को समायोजित करना, बड़े रुझानों की सटीकता को अनुकूलित करना। दूसरा, बुरिन बैंड पैरामीटर को समायोजित करना या कैलमैन चैनल को जोड़ना, कीमतों के उलट क्षेत्र के निर्णय की प्रभावशीलता को बढ़ाने के लिए। तीसरा, अन्य संकेतकों जैसे कि एमएसीडी को उलटा पुष्टि करने के लिए जोड़ना, और गलत संकेतों को कम करना। चौथा, वास्तविक स्टॉप लॉस को ट्रिगर करने की संभावना को कम करने के लिए स्टॉप लॉस अनुपात सेटिंग को अनुकूलित करना।
संक्षेप
इस रणनीति का एकीकृत उपयोग ब्रिन बैंड, आरएसआई संकेतक और चलती औसत प्रवृत्ति और व्यापार के समय का आकलन करने के लिए बेहतर प्रभाव प्राप्त किया गया है। हालांकि, स्थिर लाभप्रदता बढ़ाने के लिए पैरामीटर सेटिंग और जोखिम प्रबंधन को और अनुकूलित करने की आवश्यकता है। कुल मिलाकर, इस रणनीति की अवधारणा स्पष्ट, लागू करने में आसान है और आगे के अध्ययन और आवेदन के लायक है।
/*backtest
start: 2023-11-19 00:00:00
end: 2023-12-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Gab EMA + rsi + bb", overlay=true)
// Custom RSI
RSIlength = input(3, minval=1 , title="lookback length of RSI")
RSIOverBought = input(70, title="RSI OB")
RSIOverSold = input(30, title="RSI OS")
RSIprice = close
vrsi = rsi(RSIprice, RSIlength)
//Bollinger Bands
BBlength = input(20, minval=1,title="Bollinger Period Length")
BBmult = input(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="Bollinger Bands Standard Deviation")
BBbasis = sma(close, BBlength)
BBdev = BBmult * stdev(close, BBlength)
BBupper = BBbasis + BBdev
BBlower = BBbasis - BBdev
source = close
//EMA
emaLength=input(200)
//Set TP and SL values
sl_short = high + (syminfo.mintick * 5 * 10)
tp_short = low - (syminfo.mintick * 10 * 10)
sl_long = low - (syminfo.mintick * 5 * 10)
tp_long = high + (syminfo.mintick * 10 * 10)
//Strategy Entry and Exit
strategy.entry("sell", strategy.short, when = low < ema(low, emaLength) and vrsi < RSIOverSold and low < BBlower and barstate.isconfirmed)
strategy.exit("closeshort", from_entry="sell", limit=tp_short, stop=sl_short, when=strategy.position_size != 0)
strategy.entry("buy", strategy.long, when = high > ema(high, emaLength) and vrsi > RSIOverBought and high > BBupper and barstate.isconfirmed)
strategy.exit("closelong", from_entry="buy", limit=tp_long, stop=sl_long, when=strategy.position_size != 0)