1. वर्ग
  2. गति गतिशील औसत उल्टा रणनीति

गति गतिशील औसत उल्टा रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-19 14:59:10
टैगः

img

अवलोकन

इस रणनीति का मुख्य विचार आरएसआई संकेतक और चलती औसत को जोड़कर स्टॉक की कीमत में उलटफेर के अवसर खोजने और कम खरीद और उच्च बिक्री प्राप्त करने के लिए है। जब आरएसआई संकेतक दिखाता है कि स्टॉक ओवरसोल्ड है और अल्पकालिक चलती औसत कीमत से नीचे पार करता है, तो यह एक खरीद संकेत के रूप में कार्य करता है। स्टॉप लॉस सेट करने और लाभ लेने के बाद, कीमत के ऊपर जाने की प्रतीक्षा करें।

रणनीतिक सिद्धांत

यह रणनीति मुख्य रूप से ओवरसोल्ड और ओवरबॉट स्थितियों का न्याय करने के लिए आरएसआई संकेतक का उपयोग करती है, और मूल्य के रुझानों को निर्धारित करने के लिए चलती औसत के स्वर्ण क्रॉस और मृत क्रॉस का उपयोग करती है। विशेष रूप से, आरएसआई संकेतक प्रभावी रूप से यह न्याय कर सकता है कि क्या एक स्टॉक ओवरसोल्ड या ओवरबॉट है। जब आरएसआई 30 से नीचे होता है, तो यह ओवरसोल्ड रेंज में होता है। और जब अल्पकालिक चलती औसत (इस रणनीति में 9 दिन तक सेट) कीमत से नीचे पार करता है, तो इसका मतलब है कि कीमत गिर रही है।

तो जब आरएसआई सूचक 40 से नीचे होता है, ओवरसोल्ड स्टेट के करीब होता है, और 9 दिन का मूविंग एवरेज कीमत से नीचे जाता है, तो इसे शेयर की कीमत के रिवर्स होने के लिए एक संभावित समय के रूप में माना जा सकता है, खरीदने के लिए लंबा हो जाता है। फिर स्टॉप लॉस सेट करें और लाभ निकालने के लिए लाभ लें, लाभ लेने के लिए बेचने से पहले शेयर की कीमत के ऊपर की ओर मुड़ने की प्रतीक्षा करें।

लाभ विश्लेषण

यह रणनीति आरएसआई संकेतक और चलती औसत को जोड़ती है, जो प्रभावी रूप से खरीदने के समय को निर्धारित कर सकती है। ओवरसोल्ड के एकल निर्णय की तुलना में, चलती औसत का जोड़ा गया शर्त निर्णय ओवरसोल्ड क्षेत्र में उतार-चढ़ाव से बचाता है। स्टॉप लॉस और लाभ लेने की सेटिंग लचीली है और व्यक्ति से व्यक्ति में भिन्न हो सकती है।

जोखिम विश्लेषण

यह रणनीति पैरामीटर सेटिंग्स पर निर्भर करती है जैसे कि आरएसआई निर्णय सीमा, चलती औसत समय खिड़की, आदि। विभिन्न मापदंडों से अलग-अलग परिणाम हो सकते हैं। और कुछ बाजार स्थितियों में, स्टॉप लॉस अभी भी संभव है।

इसके अतिरिक्त लेनदेन शुल्क का लाभ पर भी कुछ प्रभाव पड़ेगा। अनुकूलन के लिए बाद में ट्रेडिंग वॉल्यूम या फंड मैनेजमेंट मॉड्यूल को शामिल करने पर विचार करना उचित है।

अनुकूलन दिशा

गतिशील औसत मापदंडों को गतिशील रूप से समायोजित करने पर विचार करें, विभिन्न चक्रों के लिए विभिन्न मापदंडों का चयन करें; या कई स्थितियों के आधार पर एक व्यापक निर्णय बनाने के लिए न्याय करने के लिए अन्य संकेतक, जैसे कि केडीजे, एमएसीडी, आदि की शुरुआत करें।

एक ही व्यापार द्वारा कब्जा किए गए धन के अनुपात को नियंत्रित करने और एक ही हानि के प्रभाव को कम करने के लिए एक ट्रेडिंग वॉल्यूम या पूंजी प्रबंधन मॉड्यूल स्थापित करना भी संभव है।

सारांश

सामान्य तौर पर, यह रणनीति खरीद समय निर्धारित करने के लिए आरएसआई संकेतकों और चलती औसत का उपयोग करती है और प्रभावी रूप से मूल्य उलट को निर्धारित कर सकती है। ओवरसोल्ड में खरीदना और स्टॉप लॉस और ले लाभ के साथ मुनाफे में लॉक करना अच्छे परिणाम दे सकता है। भविष्य के अनुकूलन के लिए, रणनीति को अधिक मजबूत बनाने के लिए अधिक संकेतकों को शामिल करने या अतिरिक्त ट्रेडिंग / फंड प्रबंधन मॉड्यूल जोड़ने पर विचार करना उचित है।

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-24 23:59:59
period: 30m
basePeriod: 15m
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/
// © Coinrule

//@version=4
strategy(shorttitle='MARSI',title='Moving Average', overlay=true, initial_capital=1000,  default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)

//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1,    title = "From Month",      type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
fromDay   = input(defval = 1,    title = "From Day",        type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
fromYear  = input(defval = 2020, title = "From Year",       type = input.integer, minval = 1970)
thruMonth = input(defval = 1,    title = "Thru Month",      type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
thruDay   = input(defval = 1,    title = "Thru Day",        type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
thruYear  = input(defval = 2112, title = "Thru Year",       type = input.integer, minval = 1970)

showDate  = input(defval = true, title = "Show Date Range", type = input.bool)

start     = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)        // backtest start window
finish    = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => true

//MA inputs and calculations
inshort=input(9, title='MA short period')
MAshort= sma(close, inshort)

// RSI inputs and calculations
lengthRSI = input(14, title = 'RSI period', minval=1)
RSI = rsi(close, lengthRSI)

//Entry 
strategy.entry(id="long", long = true, when = MAshort<close and RSI<40 and window())

//Exit
longLossPerc = input(title="Long Stop Loss (%)",
     type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=1.5) * 0.01
longTakePerc = input(title="Long Take Profit (%)",
     type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=3) * 0.01
longSL  = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
longTP  = strategy.position_avg_price * (1 + longTakePerc)
if (strategy.position_size > 0 and window())
    strategy.exit(id="TP/SL", stop=longSL, limit=longTP)


bgcolor(color = showDate and window() ? color.gray : na, transp = 90)  
plot(MAshort, color=color.purple, linewidth=4)
अधिक

2019 FMZ - सभी अधिकार सुरक्षित