डबल एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज आरएसआई ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-30 15:44:11
टैगः

img

अवलोकन

इस रणनीति का नाम डबल एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज आरएसआई ट्रेडिंग रणनीति है। यह स्वचालित ट्रेडिंग को लागू करने के लिए मुख्य ट्रेडिंग संकेतकों के रूप में डबल ईएमए और रिलेटिव स्ट्रेंथ इंडेक्स (आरएसआई) का उपयोग करता है।

रणनीतिक सिद्धांत

यह रणनीति पहले कीमत के डबल एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (एमए) की गणना करती है, फिर एमए के आधार पर आरएसआई की गणना करती है, और आगे आरएसआई के एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (स्मूथ) की गणना करती है। यह खरीद संकेत उत्पन्न करती है जब आरएसआई अपने मूविंग एवरेज के ऊपर पार करता है और बिक्री संकेत उत्पन्न करता है जब आरएसआई अपने मूविंग एवरेज के नीचे पार करता है। वैकल्पिक रूप से, रणनीति प्रति दिन ट्रेडों की अधिकतम संख्या, इक्विटी के प्रतिशत के रूप में ट्रेड आकार, ट्रेडिंग सत्र का समय, लाभ लेने और जोखिम नियंत्रण के लिए बिंदुओं में स्टॉप लॉस और ट्रेलिंग स्टॉप बिंदुओं में पैरामीटर भी निर्धारित करती है।

रणनीति की ताकतें

  1. डबल ईएमए मूल्य परिवर्तनों पर तेजी से प्रतिक्रिया करता है और कुछ शोर को फ़िल्टर करता है।
  2. एमए के आधार पर आरएसआई की गणना करने से यह अधिक स्थिर होता है और गलत ट्रेडों से बचा जाता है।
  3. आरएसआई का चलती औसत ट्रेडिंग संकेतों की पुष्टि करने और झूठे ब्रेकआउट से बचने में मदद करता है।
  4. प्रति दिन अधिकतम व्यापार संख्या निर्धारित करने से दैनिक जोखिम को नियंत्रित करने में मदद मिलती है।
  5. व्यापार के आकार को इक्विटी के प्रतिशत के रूप में निर्धारित करने से एकल व्यापार में भारी नुकसान से बचा जाता है।
  6. ट्रेडिंग सत्र के समय को सेट करने से प्रमुख समय नोड्स से बचा जाता है और तरलता जोखिम को नियंत्रित किया जाता है।
  7. अंक में लाभ और स्टॉप लॉस लेने से एकल व्यापार के लाभ और हानि को सीमित करने में मदद मिलती है।
  8. बिंदुओं में रुकने से फ्लोटिंग मुनाफे को लॉक करने और ड्रॉडाउन को कम करने में मदद मिलती है।

रणनीतिक जोखिम

  1. डबल ईएमए बाजार की घटनाओं पर धीमी गति से प्रतिक्रिया करता है, अल्पकालिक व्यापारिक अवसरों को याद करता है।
  2. आरएसआई झूठे मृत्यु/गोल्डन क्रॉस सिग्नल बनाने के लिए प्रवण है। विवेकपूर्ण व्यापार के लिए अन्य संकेतकों के साथ पुष्टि की आवश्यकता है।
  3. इक्विटी का निश्चित प्रतिशत बाजार की अस्थिरता के अनुकूल नहीं हो पाता है, इसलिए फंड का अपर्याप्त उपयोग होने का खतरा है।
  4. फिक्स्ड स्टॉप लॉस/प्रॉफिट लक्ष्य विभिन्न उत्पादों और बाजार स्थितियों के अनुकूल नहीं होते हैं, समय से पहले बाहर निकलने का जोखिम होता है।
  5. ट्रेलिंग स्टॉप अक्सर बेचैन बाजारों में ट्रिगर होता है।

प्रतिरोधात्मक उपाय:

  1. संवेदनशीलता में सुधार के लिए एमए अवधि को छोटा करें।
  2. फ़िल्टर संकेतों के लिए वॉल्यूम जैसे अन्य संकेतक जोड़ें।
  3. गतिशील रूप से व्यापार के आकार को समायोजित करें।
  4. बाजार की अस्थिरता के आधार पर स्टॉप लॉस/लाभ लक्ष्य को अनुकूलित करें।
  5. अनुगामी स्टॉप लॉस बिंदुओं को उचित रूप से आराम दें।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. इष्टतम मापदंडों का पता लगाने के लिए विभिन्न लघु/लंबी अवधि के डबल ईएमए संयोजनों का परीक्षण करें।
  2. मृत्यु/गोल्डन क्रॉस सिग्नल की विश्वसनीयता में सुधार के लिए आरएसआई गणना अवधि मापदंडों का परीक्षण करें।
  3. संकेत शोर को फ़िल्टर करने के लिए वॉल्यूम, बोलिंगर बैंड जैसे संकेतक जोड़ें।
  4. दैनिक बंद मूल्य, अस्थिरता आदि के आधार पर गतिशील रूप से व्यापार आकार और स्टॉप लॉस/लाभ लक्ष्य समायोजित करें।
  5. विभिन्न उत्पादों और बाजार वातावरणों के लिए ट्रैलिंग स्टॉप तंत्रों का अनुकूलन करना।

सारांश

रणनीति में स्पष्ट यांत्रिक नियम और उच्च विश्वसनीयता है, जो मध्यम से दीर्घकालिक ट्रेंडिंग उत्पादों के लिए उपयुक्त है। जब अनुकूलित किया जाता है, तो यह नियंत्रित जोखिमों के साथ यांत्रिक रणनीति के बाद एक बुनियादी प्रवृत्ति बन सकती है, जो लाइव प्रदर्शन पर आगे मूल्यांकन के लायक 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=2
strategy(title='[STRATEGY][RS]DemaRSI V0', shorttitle='D', overlay=false, initial_capital=100000, currency=currency.USD)
src = input(close)
ma_length = input(21)
rsi_length = input(4)
rsi_smooth = input(4)

ma = ema(ema(src, ma_length), ma_length)
marsi = rsi(ma, rsi_length)
smooth = ema(marsi, rsi_smooth)
plot(title='M', series=marsi, color=black)
plot(title='S', series=smooth, color=red)
hline(0)
hline(50)
hline(100)

max_order_per_day = input(6)
// strategy.risk.max_intraday_filled_orders(max_order_per_day)
trade_size_as_equity_factor = input(false)
trade_size = input(type=float, defval=10000.00) * (trade_size_as_equity_factor ? strategy.equity : 1)
take_profit_in_points = input(100000)
stop_loss_in_points = input(100000)
trail_in_points = input(150)

USE_SESSION = input(true)
trade_session = input(title='Trade Session:', defval='0400-1500', confirm=false)
istradingsession = not USE_SESSION ? true : not na(time('1', trade_session))

buy_entry = istradingsession and crossover(marsi, smooth)
sel_entry = istradingsession and crossunder(marsi, smooth)

strategy.entry('buy', long=true, qty=1, when=buy_entry)
strategy.entry('sel', long=false, qty=1, when=sel_entry)

strategy.exit('buy.Exit', from_entry='buy', profit=take_profit_in_points, loss=stop_loss_in_points, trail_points=trail_in_points, trail_offset=trail_in_points)
strategy.exit('sel.Exit', from_entry='sel', profit=take_profit_in_points, loss=stop_loss_in_points, trail_points=trail_in_points, trail_offset=trail_in_points)
strategy.close_all(when=not istradingsession)

अधिक