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दोहरे बीबी संकेतक और आरएसआई पर आधारित त्रुटिहीन विजय मात्रात्मक व्यापार रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-29 10:33:43
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अवलोकन

यह रणनीति बोलिंगर बैंड्स संकेतक और सापेक्ष शक्ति सूचकांक (आरएसआई) संकेतक पर आधारित एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। यह रणनीति पायथन भाषा का उपयोग करके लगभग 1 वर्ष के ऐतिहासिक डेटा पर मापदंडों का बैकटेस्ट और अनुकूलन करने के लिए मशीन लर्निंग विधियों का उपयोग करती है, इष्टतम मापदंड संयोजन ढूंढती है।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति के ट्रेडिंग सिग्नल डबल बोलिंगर बैंड और आरएसआई संकेतकों के संयुक्त निर्णय से आते हैं। उनमें से, बोलिंगर बैंड संकेतक मूल्य मानक विचलन के आधार पर गणना की जाने वाली अस्थिरता चैनल है। यह तब ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करता है जब कीमत चैनल के करीब या स्पर्श करती है। आरएसआई संकेतक कीमत की ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्थिति का न्याय करता है।

विशेष रूप से, एक खरीद संकेत तब उत्पन्न होता है जब समापन मूल्य 1.0 मानक विचलन की निचली रेल से नीचे होता है और आरएसआई एक ही समय में 42 से अधिक होता है। एक बिक्री संकेत तब उत्पन्न होता है जब समापन मूल्य 1.0 मानक विचलन की ऊपरी रेल से ऊपर होता है और आरएसआई एक ही समय में 70 से अधिक होता है। इसके अलावा, यह रणनीति बीबी और आरएसआई मापदंडों के दो सेट भी निर्धारित करती है, जिनका उपयोग क्रमशः प्रवेश और स्टॉप लॉस समापन पदों के लिए किया जाता है। ये मापदंड व्यापक बैकटेस्टिंग और मशीन लर्निंग के माध्यम से प्राप्त इष्टतम मूल्य हैं।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ मापदंडों की सटीकता है। मशीन लर्निंग विधियों के माध्यम से, प्रत्येक मापदंड को सर्वोत्तम शार्प अनुपात प्राप्त करने के लिए व्यापक बैकटेस्टिंग के माध्यम से प्राप्त किया जाता है। यह रणनीति की रिटर्न दर दोनों को सुनिश्चित करता है और जोखिमों को नियंत्रित करता है। इसके अलावा, दोहरे संकेतकों के संयोजन से संकेतों की सटीकता और जीत दर में भी सुधार होता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति का मुख्य जोखिम स्टॉप लॉस बिंदुओं की स्थापना से आता है। यदि स्टॉप लॉस बिंदु बहुत बड़ा सेट किया गया है, तो यह नुकसान को प्रभावी ढंग से नियंत्रित नहीं करेगा। इसके अलावा, यदि स्टॉप लॉस बिंदु कमीशन और फिसलने जैसी अन्य ट्रेडिंग लागतों की सही गणना नहीं करता है, तो यह जोखिमों को भी बढ़ाएगा। जोखिमों को कम करने के लिए, उचित स्टॉप लॉस स्थिति की गणना करते हुए, ट्रेडिंग आवृत्ति को कम करने के लिए स्टॉप लॉस परिमाण पैरामीटर को समायोजित करने की सिफारिश की जाती है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति के आगे अनुकूलन के लिए अभी भी जगह है। उदाहरण के लिए, आप बोलिंगर बैंड के लंबाई मापदंडों को बदलने का प्रयास कर सकते हैं, या आरएसआई के ओवरबॉट और ओवरसोल्ड सीमाओं को समायोजित कर सकते हैं। आप मल्टी-इंडिकेटर संयोजन बनाने के लिए अन्य संकेतकों को पेश करने का भी प्रयास कर सकते हैं। इससे रणनीति का लाभ स्थान और स्थिरता बढ़ सकती है।

सारांश

यह रणनीति डबल बीबी संकेतक और आरएसआई संकेतक को जोड़ती है, और उच्च रिटर्न और नियंत्रित जोखिम स्तर प्राप्त करने के लिए मशीन लर्निंग विधियों के माध्यम से इष्टतम मापदंड प्राप्त करती है। इसमें संयुक्त संकेतक निर्णय और पैरामीटर अनुकूलन के फायदे हैं। निरंतर सुधार के साथ, इस रणनीति में एक उत्कृष्ट मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति बनने की क्षमता है।

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// @version=4
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Bunghole 2020
strategy(overlay=true, shorttitle="Flawless Victory Strategy" )

// Stoploss and Profits Inputs
v1 = input(true, title="Version 1 - Doesn't Use SL/TP")
v2 = input(false, title="Version 2 - Uses SL/TP")
stoploss_input = input(6.604, title='Stop Loss %', type=input.float, minval=0.01)/100
takeprofit_input = input(2.328, title='Take Profit %', type=input.float, minval=0.01)/100
stoploss_level = strategy.position_avg_price * (1 - stoploss_input)
takeprofit_level = strategy.position_avg_price * (1 + takeprofit_input)

//SL & TP Chart Plots
plot(v2 and stoploss_input and stoploss_level ? stoploss_level: na, color=color.red, style=plot.style_linebr, linewidth=2, title="Stoploss")
plot(v2 and takeprofit_input ? takeprofit_level: na, color=color.green, style=plot.style_linebr, linewidth=2, title="Profit")

// Bollinger Bands 1
length = 20
src1 = close
mult = 1.0
basis = sma(src1, length)
dev = mult * stdev(src1, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev

// Bollinger Bands 2
length2 = 17
src2 = close
mult2 = 1.0
basis2 = sma(src1, length2)
dev2 = mult2 * stdev(src2, length2)
upper2 = basis2 + dev2
lower2 = basis2 - dev2

// RSI
len = 14
src = close
up = rma(max(change(src), 0), len)
down = rma(-min(change(src), 0), len)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + up / down)

// Strategy Parameters
RSILL= 42
RSIUL= 70
RSILL2= 42
RSIUL2= 76

rsiBuySignal = rsi > RSILL
rsiSellSignal = rsi > RSIUL
rsiBuySignal2 = rsi > RSILL2
rsiSellSignal2 = rsi > RSIUL2

BBBuySignal = src < lower
BBSellSignal = src > upper
BBBuySignal2 = src2 < lower2
BBSellSignal2 = src2 > upper2

// Strategy Long Signals
Buy = rsiBuySignal and BBBuySignal
Sell = rsiSellSignal and BBSellSignal
Buy2 = rsiBuySignal2 and BBBuySignal2
Sell2 = rsiSellSignal2 and BBSellSignal2

if v1 == true
    strategy.entry("Long", strategy.long, when = Buy, alert_message = "v1 - Buy Signal!")
    strategy.close("Long", when = Sell, alert_message = "v1 - Sell Signal!")

if v2 == true
    strategy.entry("Long", strategy.long, when = Buy2, alert_message = "v2 - Buy Signal!")
    strategy.close("Long", when = Sell2, alert_message = "v2 - Sell Signal!")
    strategy.exit("Stoploss/TP", "Long", stop = stoploss_level, limit = takeprofit_level)
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