
मल्टी टाइम फ्रेम आरएसआई और रैंडम इंडिकेटर रणनीति एक रणनीति है जो आरएसआई और रैंडम इंडिकेटर के संयोजन का उपयोग करती है ताकि बाजार को ओवरबॉट और ओवरसोल्ड किया जा सके। यह रणनीति एक साथ 4 समय फ़्रेम के आरएसआई और रैंडम इंडिकेटर को जोड़ती है, जिसका औसत समग्र बाजार के रुझान और ओवरबॉट और ओवरसोल्ड को निर्धारित करने के लिए उपयोग किया जाता है, ताकि प्रत्येक समय फ़्रेम इंडिकेटर का लाभ उठाया जा सके।
आरएसआई एक मजबूत ओवरबॉट ओवरसोल सूचक है जो एक निश्चित समय के दौरान शेयरों के उतार-चढ़ाव के आधार पर गणना करता है। आरएसआई 0 और 100 के बीच घूमता है। आम तौर पर, आरएसआई 70 से अधिक ओवरबॉट और 30 से कम ओवरसोल के लिए होता है।
इस रणनीति में 14 RSI संकेतकों का उपयोग किया गया है और 1 महीने, 1 दिन, 4 घंटे और 1 घंटे के 4 समय फ़्रेमों के लिए RSI मूल्य प्राप्त किए गए हैं।
यादृच्छिक संकेतक% K एक संकेतक है जो दिखाता है कि बाजार ओवरबॉट या ओवरसोल्ड है, और 0 से 100 के बीच का मूल्य है। आम तौर पर, 80 से अधिक यादृच्छिक संकेतक ओवरबॉट के लिए और 20 से कम ओवरसोल्ड के लिए है।
इस रणनीति में, यादृच्छिक संकेतक% K की लंबाई 14 है, और 3 को चिकना किया गया है, जो उपरोक्त 4 समय फ़्रेमों के लिए भी मूल्य प्राप्त करता है।
रणनीति की कुंजी चार समय के फ्रेम में उपरोक्त दो संकेतकों के औसत की गणना करने में है, ताकि प्रत्येक समय के फ्रेम का लाभ उठाया जा सके और समग्र बाजार की चाल का आकलन किया जा सके।
आरएसआई औसत = (आरएसआई चंद्र रेखा + आरएसआई दिन रेखा + आरएसआई 4 घंटे + आरएसआई 1 घंटे) / 4
यादृच्छिक संकेतक का औसत = (रैंडम संकेतक चंद्रमा + यादृच्छिक संकेतक सूर्य + यादृच्छिक संकेतक 4 घंटे + यादृच्छिक संकेतक 1 घंटे) / 4
जब आरएसआई औसत 30 से कम हो और यादृच्छिक औसत 20 से कम हो तो अधिक करें; जब आरएसआई औसत 70 से अधिक हो और यादृच्छिक औसत 80 से अधिक हो तो शून्य करें।
अधिक करने के बाद, 70 से अधिक और 50 से अधिक RSI के साथ रैंडम इंडिकेटर औसत पर ब्लीडिंग; कम करने के बाद, 30 से कम और 50 से कम RSI के साथ रैंडम इंडिकेटर औसत पर ब्लीडिंग
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि एक ही समय में दो संकेतकों और कई समय सीमाओं के संयोजन से ट्रेडिंग सिग्नल की विश्वसनीयता में काफी वृद्धि हो सकती है और झूठे संकेतों से बचा जा सकता है। इसके विशिष्ट लाभ इस प्रकार हैंः
आरएसआई और रैंडम संकेतकों को एक-दूसरे को सत्यापित करते हैं। केवल एक सूचक पर भरोसा करना झूठे संकेतों को उत्पन्न करने के लिए आसान है, जबकि यह रणनीति दो संकेतकों के संयोजन के माध्यम से संकेतों की सटीकता को बढ़ा सकती है।
मल्टी-टाइम फ़्रेम विश्लेषण निर्णय की सटीकता में सुधार कर सकता है। उदाहरण के लिए, चंद्र रेखा और सूर्य रेखा ओवरबॉट दिखाती हैं, लेकिन 4 घंटे और 1 घंटे पूरी तरह से ओवरबॉट नहीं हैं, यह दर्शाता है कि रुझान जारी रह सकता है। यदि सभी समय फ़्रेम एक समान हैं, तो सिग्नल अधिक विश्वसनीय हैं।
संरचनात्मक मोड़ को बेहतर ढंग से निर्धारित करना। कई समय-सीमाओं पर एक साथ महत्वपूर्ण समर्थन/प्रतिरोध को देखते हुए, यह निर्धारित किया जा सकता है कि वर्तमान रुझान में बदलाव हो रहा है।
स्वचालित गणना सूचक औसत मान सरल संचालन. कोई मैन्युअल गणना की आवश्यकता है, कोड स्वचालित रूप से डेटा निकालने, सूचक गणना और औसत, काम की मात्रा को कम करने के लिए पूरा करता है.
इस रणनीति का मुख्य जोखिम यह है कि सभी तकनीकी विश्लेषण रणनीतियों की तरह, यह पूरी तरह से धोखाधड़ी और झूठे संकेतों की संभावना से बचने में असमर्थ है। इसके मुख्य जोखिम हैंः
रुझान के अल्पकालिक उलट के कारण बंद कर दिया गया है। उदाहरण के लिए, बहु-पोजीशन के दौरान, कीमत की छोटी रेखा नीचे की ओर समर्थन को तोड़ने के बाद फिर से उछाल देती है। इस समय रणनीति के आधार पर सपाट पोजीशन तर्क को तुरंत बंद करने की आवश्यकता होती है, लेकिन अल्पकालिक नुकसान की संभावना होती है।
महत्वपूर्ण समर्थन / प्रतिरोध स्थानों के टूटने से ट्रैक स्टॉप विफल हो जाता है। यदि महत्वपूर्ण समर्थन या प्रतिरोध स्थानों का टूटना होता है, तो मूल स्टॉप मूल्य सीधे टूट सकता है, जिससे अधिक नुकसान हो सकता है।
समय सीमा की अनुचित सेटिंग से निर्णय में त्रुटि होती है। यदि समय सीमा बहुत लंबी या बहुत छोटी है, तो यह सूचक निर्णय में विचलन का कारण बन सकता है।
सूचकांक के फैलाव के कारण डंकर्क प्रभाव होता है। यानी, उच्च समय सीमा के सूचकांक ओवरबॉट दिखाते हैं और निम्न समय सीमा के सूचकांक ओवरसोल्ड दिखाते हैं, औसत सूचकांक वास्तविक स्थिति को प्रतिबिंबित नहीं करता है।
जोखिम के लिए समाधानों में शामिल हैंः स्टॉप लॉस रणनीति का अनुकूलन, गतिशील समर्थन / प्रतिरोध बिंदुओं को ट्रैक करना, समय सीमा पैरामीटर को समायोजित करना और फ़िल्टरिंग तंत्र जोड़ना आदि।
उपरोक्त जोखिमों को ध्यान में रखते हुए, इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
स्टॉप लॉस को ट्रैक करने के लिए स्टॉप लॉस और स्टॉप लॉस को ट्रैक करने के लिए स्टॉप लॉस को अनुकूलित करें। यह लाभप्रदता की गारंटी देते हुए एकल नुकसान के जोखिम को नियंत्रित कर सकता है।
उच्च समय सीमा जैसे कि तिमाही रेखा जोड़ें। यह अधिक व्यापक स्तर के रुझान फ़िल्टरिंग के लिए एक भ्रामक संकेत का उपयोग कर सकता है। जब संकेतकों में असहमति होती है, तो उच्च समय सीमा को प्राथमिकता दें।
संश्लेषित यातायात परिवर्तनों को जोड़कर, नीचे और ऊपर की ओर विचलन का आकलन करें, ताकि लाशों की चाल से भटकने से बचा जा सके
प्रवेश का समय अनुकूलित करें. महत्वपूर्ण ऐतिहासिक समर्थन / प्रतिरोध के पास प्रवेश के लिए इंतजार कर सकते हैं, या सबसे अच्छी वापसी के लिए प्रतीक्षा कर सकते हैं।
गतिशील स्टॉप लॉस की गणना और समायोजन हाल के उतार-चढ़ाव और एटीआर के आधार पर किया जा सकता है।
बहु-समय फ्रेम आरएसआई और यादृच्छिक संकेतक रणनीति एक स्पष्ट और विश्वसनीय व्यापार रणनीति है जो कई समय फ्रेम पर बाजार के ओवरबॉट और ओवरबॉट की अवधि का आकलन करने के लिए आरएसआई और यादृच्छिक संकेतक का संयोजन करती है। इसका सबसे बड़ा लाभ यह है कि संकेतक और समय फ्रेम का संयोजन एक-दूसरे को सत्यापित करता है, जो कि धोखाधड़ी और झूठे संकेतों के जोखिम से बचा जाता है। बेशक, इस रणनीति में भी इसी तरह के तकनीकी विश्लेषण रणनीतियों का व्यापक जोखिम है, जिसमें स्टॉप-लॉस समय, फ्रेम विकल्प आदि को अनुकूलित करने के लिए लगातार सुधार और अनुकूलन की आवश्यकता होती है।
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
////////////////////////////////////////// MTF Stochastic & RSI Strategy 🚥 ©️ bykzis /////////////////////////////////////////
//
// *** Inspired by "Binance CHOP Dashboard" from @Cazimiro and "RSI MTF Table" from @mobester16 *** and LOT OF COPY of Indicator-Jones MTF Scanner
//
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//@version=5
strategy('MTF RSI & STOCH Strategy🚥 by kzi', overlay=false,initial_capital=100, currency=currency.USD, commission_value=0.01, commission_type=strategy.commission.percent)
// Pair list
var string GRP1 = '══════════ General ══════════'
overbought = input.int(80, 'Overbought Level', minval=1, group=GRP1)
oversold = input.int(20, 'Oversold Level', minval=1, group=GRP1)
/// Timeframes
var string GRP2 = '══════════ Timeframes ══════════'
timeframe1 = input.timeframe(title="Timeframe 1", defval="W", group=GRP2)
timeframe2 = input.timeframe(title="Timeframe 2", defval="D", group=GRP2)
timeframe3 = input.timeframe(title="Timeframe 3", defval="240", group=GRP2)
timeframe4 = input.timeframe(title="Timeframe 4", defval="60", group=GRP2)
// RSI settings
var string GRP3 = '══════════ RSI settings ══════════'
rsiLength = input.int(14, minval=1, title='RSI length', group=GRP3)
rsiSource = input(close, 'RSI Source', group=GRP3)
rsioverbought = input.int(70, 'RSI Overbought Level', minval=1, group=GRP3)
rsioversold = input.int(30, 'RSI Oversold Level', minval=1, group=GRP3)
/// Get RSI values of each timeframe /////////////////////////////////////////////////////
rsi = ta.rsi(rsiSource, rsiLength)
callRSI(id,timeframe) =>
rsiValue = request.security(id, str.tostring(timeframe), rsi, gaps=barmerge.gaps_off)
rsiValue
RSI_TF1 = callRSI(syminfo.tickerid, timeframe1)
RSI_TF2 = callRSI(syminfo.tickerid, timeframe2)
RSI_TF3 = callRSI(syminfo.tickerid, timeframe3)
RSI_TF4 = callRSI(syminfo.tickerid, timeframe4)
/////// Calculate Averages /////////////////////////////////////////////////////////////////
calcAVG(valueTF1, valueTF2, valueTF3, valueTF4) =>
math.round((valueTF1 + valueTF2 + valueTF3 + valueTF4) / 4, 2)
AVG=calcAVG(RSI_TF1, RSI_TF2, RSI_TF3, RSI_TF4)
// Stochastic settings
var string GRP4 = '══════════ Stochastic settings ══════════'
periodK = input.int(14, '%K length', minval=1, group=GRP4)
smoothK = input.int(3, 'Smooth K', minval=1, group=GRP4)
stochSource = input(close, 'Stochastic Source', group=GRP4)
stochoverbought = input.int(70, 'Stochastic Overbought Level', minval=1, group=GRP4)
stochoversold = input.int(30, 'Stochastic Oversold Level', minval=1, group=GRP4)
/// Get Stochastic values of each timeframe ////////////////////////////////////////////////
stoch = ta.sma(ta.stoch(stochSource, high, low, periodK), smoothK)
getStochastic(id,timeframe) =>
stochValue = request.security(id, str.tostring(timeframe), stoch, gaps=barmerge.gaps_off)
stochValue
Stoch_TF1 = getStochastic(syminfo.tickerid, timeframe1)
Stoch_TF2 = getStochastic(syminfo.tickerid, timeframe2)
Stoch_TF3 = getStochastic(syminfo.tickerid, timeframe3)
Stoch_TF4 = getStochastic(syminfo.tickerid, timeframe4)
AVG_STOCH=calcAVG(Stoch_TF1, Stoch_TF2, Stoch_TF3, Stoch_TF4)
plot(AVG, color = color.blue, title='RSI')
plot(AVG_STOCH, color = color.yellow,title='STOCH')
hline(rsioverbought,color=color.red)
hline(rsioversold, color=color.lime)
hline(50, color=color.white)
//============ signal Generator ==================================//
if AVG <= rsioversold and AVG_STOCH <=stochoversold
strategy.entry('Buy_Long', strategy.long)
strategy.close("Buy_Long",when=(AVG_STOCH >=70 and AVG >=50 and close >=strategy.position_avg_price),comment="Long_OK")
if AVG >=rsioverbought and AVG_STOCH >=stochoverbought
strategy.entry('Buy_Short', strategy.short)
strategy.close("Buy_Short",when=(AVG_STOCH <=30 and AVG <=50 and close <=strategy.position_avg_price),comment="Short_OK")
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////