गति सूचक आरएसआई कैप्चर रिवर्सल ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति पहले उच्च समय फ्रेम पर ADX और SMA की गणना करती है, जिससे ट्रेंड की दिशा और ट्रेंड में बदलाव की पहचान होती है। फिर RSI की गणना निम्न समय फ्रेम पर की जाती है, जिससे ओवरबॉय और ओवरसोल की पहचान होती है और ट्रेडिंग सिग्नल बनता है।
रणनीति सिद्धांत
उच्च समय सीमा पर ADX की गणना करें प्रवृत्ति की ताकत का आकलन करें। ADX में वृद्धि प्रवृत्ति को मजबूत करती है।
उच्च समय सीमा पर एसएमए की गणना करें। एसएमए में वृद्धि मूल्य में वृद्धि का प्रतिनिधित्व करती है, एसएमए में गिरावट मूल्य में गिरावट का प्रतिनिधित्व करती है।
आरएसआई को कम समय सीमा पर गणना करके ओवरबॉट और ओवरसोल्ड घटनाओं का पता लगाया जाता है। आरएसआई के ऊपर की सीमा ओवरबॉट को दर्शाती है, और नीचे की सीमा ओवरसोल्ड को दर्शाती है।
जब एडीएक्स ऊपर जाता है, एसएमए ऊपर जाता है, और कम समय सीमा आरएसआई ओवरबॉय करता है, तो यह माना जाता है कि रुझान ऊपर की ओर मजबूत हो रहा है, और इस समय यह खाली हो सकता है।
जब एडीएक्स बढ़ता है, एसएमए गिरता है, और कम समय सीमा आरएसआई ओवरसोल्ड होता है, तो यह माना जाता है कि प्रवृत्ति नीचे की ओर मजबूत हो रही है, और अधिक किया जा सकता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
प्रवृत्ति के आकलन और उलटा व्यापार के संयोजन के साथ, आप बड़े रुझानों में पलटने के अवसरों को पकड़ सकते हैं।
विभिन्न समय-सीमाओं पर संकेतक के संयोजन का उपयोग करके, सिग्नल की विश्वसनीयता को बढ़ाया जा सकता है।
RSI रणनीति simplicity खुद को समझने और लागू करने में आसान है
जोखिम विश्लेषण
आरएसआई के लिए, यह संभव है कि एक झूठा संकेत उत्पन्न हो, जिससे ट्रेडों को नुकसान हो। पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से झूठे संकेतों की संभावना को कम किया जा सकता है।
बड़े चक्र के रुझानों का आकलन गलत हो सकता है, जिससे रणनीति उस बाजार की स्थिति के लिए उपयुक्त नहीं है। अधिक सूचकांकों के साथ रुझानों का आकलन करने पर विचार किया जा सकता है।
ट्रेडों की आवृत्ति अधिक हो सकती है और ट्रेडों की लागत लाभप्रदता को प्रभावित करती है। ट्रेडों की संख्या को कम करने के लिए आरएसआई को उचित रूप से समायोजित किया जा सकता है।
अनुकूलन दिशा
आरएसआई और एडीएक्स, एसएमए पैरामीटर के बीच सबसे अच्छा मिलान खोजने के लिए अधिक पैरामीटर संयोजनों का परीक्षण करें।
एकल घाटे को नियंत्रित करने के लिए रोकथाम को बढ़ाया गया।
अस्थिरता के संकेतकों के साथ संयोजन पर विचार करें और अस्थिरता धीमी होने पर स्थिति को कम करें।
विशिष्ट प्रवेश और निकास कीमतों का अनुकूलन करें, जैसे कि एक पूर्व K लाइन को तोड़ने के लिए उच्चतम मूल्य में प्रवेश करना।
संक्षेप
इस रणनीति में प्रवृत्ति का आकलन और उलट ट्रेडिंग सिग्नल को एकीकृत किया गया है, जो बड़े चक्रीय रुझानों में स्थानीय उलट अवसरों की तलाश करता है। RSI का उपयोग करने की तुलना में, यह अधिक विश्वसनीय है, और इसे बंद करने से बचा जाता है। कुल मिलाकर, यह एक अधिक रूढ़िवादी रणनीति है, जो उन निवेशकों के लिए उपयुक्त है जो झूठे संकेतों की संभावना को कम करते हैं। पैरामीटर परीक्षण और तंत्र अनुकूलन के माध्यम से बेहतर रणनीति प्रदर्शन की उम्मीद की जा सकती है।
/*backtest
start: 2022-12-27 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("RSI scalping", overlay=true)
CustSession = input(defval=true,title= "Custom Resolution / TF ? ",type=bool)
SessionTF0 = input(title="Custom Resolution / TF", defval="180")
adxlen = input(14, title="ADX Smoothing")
dilen = input(14, title="DI Length")
length = input(7, title= "RSI length")
overSold = input( 28, title= "RSI oversold" )
overBought = input( 68, title= "RSI overbought" )
RSI = rsi(close, 7)
res = CustSession ? SessionTF0 : period
o = request.security(syminfo.tickerid, res, open)
c = request.security(syminfo.tickerid, res, close)
l = request.security(syminfo.tickerid, res, low)
h = request.security(syminfo.tickerid, res, high)
// ADX higher time frame
dirmov(len) =>
up = change(h)
down = -change(l)
plusDM = na(up) ? na : (up > down and up > 0 ? up : 0)
minusDM = na(down) ? na : (down > up and down > 0 ? down : 0)
truer = request.security(syminfo.tickerid, res, tr)
truerange = rma(truer, len)
plus = fixnan(100 * rma(plusDM, len) / truerange)
minus = fixnan(100 * rma(minusDM, len) / truerange)
[plus, minus]
adx(dilen, adxlen) =>
[plus, minus] = dirmov(dilen)
sum = plus + minus
adx = 100 * rma(abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), adxlen)
sig = adx(dilen, adxlen)
// SMA higher time frame
len = input(20, minval=1, title="SMA HTF Length")
smma = 0.0
smma := na(smma[1]) ? sma(c, len) : (smma[1] * (len - 1) + c) / len
ADXrising = (sig > sig[1]) and (sig[1] > sig[2]) and (sig[2] > sig[3]) and (sig > 15)
SMAdrop= (smma < smma[1]) and (smma[1] < smma[2]) and (smma[2] < smma[3])
SMArising = (smma > smma[1]) and (smma[1] > smma[2]) and (smma[2] > smma[3])
longCondition = crossover(RSI, overBought) and ADXrising and SMArising
shortCondition = crossunder(RSI, overSold) and SMAdrop and ADXrising
if (longCondition)
strategy.entry("Long entry", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short Entry", strategy.short)