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बोलिंगर बैंड और आरएसआई ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-03-28 18:11:08
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अवलोकन

यह रणनीति खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करने के लिए बोलिंगर बैंड और सापेक्ष शक्ति सूचकांक (आरएसआई) को जोड़ती है। एक खरीद संकेत तब ट्रिगर किया जाता है जब कीमत निचले बोलिंगर बैंड से नीचे टूट जाती है और आरएसआई एक निर्दिष्ट निचले स्तर से नीचे होता है। एक बिक्री संकेत तब ट्रिगर किया जाता है जब कीमत ऊपरी बोलिंगर बैंड से ऊपर टूट जाती है और आरएसआई एक निर्दिष्ट ऊपरी स्तर से ऊपर होता है। इसके अलावा, रणनीति अक्सर व्यापार से बचने के लिए एक खरीद अंतराल पैरामीटर पेश करती है, जो पिरामिड स्थिति प्रबंधन के लिए अनुकूल है।

रणनीतिक सिद्धांत

  1. ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्थितियों को मापने के लिए आरएसआई सूचक की गणना करें।
  2. मूल्य ब्रेकआउट निर्धारित करने के लिए ऊपरी और निचले बोलिंगर बैंड की गणना करें।
  3. आरएसआई और बोलिंगर बैंड्स के आधार पर खरीद और बिक्री संकेत सेट करें:
    • खरीद संकेत तब उत्पन्न होता है जब समापन मूल्य निचले बोलिंगर बैंड से नीचे होता है और आरएसआई निर्दिष्ट निचले स्तर से नीचे होता है।
    • जब समापन मूल्य ऊपरी बोलिंगर बैंड से ऊपर होता है और आरएसआई निर्दिष्ट ऊपरी स्तर से ऊपर होता है तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।
  4. पिरामिड स्थिति प्रबंधन को सुविधाजनक बनाने के लिए लगातार खरीद की आवृत्ति को सीमित करने के लिए एक खरीद अंतराल पैरामीटर पेश करें।

रणनीतिक लाभ

  1. डबल कन्फर्मेशनः रणनीति बोलिंगर बैंड और आरएसआई दोनों संकेतकों का उपयोग करती है, जो अधिक विश्वसनीय ट्रेंड रिवर्स डिटेक्शन प्रदान करती है और झूठे संकेतों को कम करती है।
  2. पिरामिड पोजीशन बिल्डिंगः खरीद अंतराल पैरामीटर सेट करके, रणनीति धीरे-धीरे रुझान स्थापित होने के साथ पोजीशन जोड़ती है, जो जोखिम को नियंत्रित करने और रिटर्न को अनुकूलित करने में मदद करती है।
  3. लचीले मापदंड: उपयोगकर्ता आरएसआई के ऊपरी और निचले स्तरों को लचीले ढंग से सेट कर सकते हैं और बाजार की विशेषताओं और व्यक्तिगत वरीयताओं के अनुसार अंतराल मापदंड खरीद सकते हैं।

रणनीतिक जोखिम

  1. रुझान जारी रखने का जोखिमः यदि बोलिंगर बैंड के माध्यम से तोड़ने के बाद कीमत में छोटी वापसी होती है, तो रणनीति समय से पहले पदों को बंद कर सकती है और बाद के रुझानों को याद कर सकती है।
  2. मापदंड अनुकूलन जोखिमः मापदंडों का इष्टतम संयोजन विभिन्न बाजार वातावरणों में काफी भिन्न हो सकता है, और रणनीति को ओवरफिट जोखिम का सामना करना पड़ सकता है।
  3. ब्लैक स्वान इवेंट्सः रणनीति ऐतिहासिक आंकड़ों के आधार पर बनाई गई है और अत्यधिक बाजार स्थितियों को प्रभावी ढंग से नहीं संभाल सकती है।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

  1. स्टॉप-लॉस और टेक-प्रॉफिट की शुरूआत करें: व्यक्तिगत व्यापार जोखिमों को और अधिक नियंत्रित करने के लिए रणनीति में ट्रेलिंग स्टॉप या फिक्स्ड स्टॉप-लॉस और टेक-प्रॉफिट लॉजिक जोड़ें।
  2. गतिशील मापदंड अनुकूलनः रणनीति अनुकूलन क्षमता में सुधार के लिए बाजार की स्थितियों में परिवर्तन के आधार पर गतिशील रूप से आरएसआई ऊपरी और निचले स्तरों और खरीद अंतराल जैसे मापदंडों को समायोजित करें।
  3. अन्य तकनीकी संकेतकों के साथ संयोजनः रणनीति की मजबूती बढ़ाने के लिए सहायक निर्णय के रूप में अन्य प्रवृत्ति या ऑसिलेटर संकेतकों को पेश करें।

सारांश

यह रणनीति दो क्लासिक तकनीकी संकेतकों को चतुराई से जोड़ती हैः बोलिंगर बैंड और आरएसआई। यह रुझान के अवसरों को पकड़ने के लिए एक दोहरी पुष्टि तंत्र का उपयोग करती है। साथ ही, रणनीति रिटर्न को अनुकूलित करते हुए जोखिम को नियंत्रित करने के लिए पिरामिड स्थिति-निर्माण विधि पेश करती है। हालांकि, रणनीति को रुझान निरंतरता जोखिम, पैरामीटर अनुकूलन जोखिम और ब्लैक स्वान घटना जोखिम जैसे जोखिमों का भी सामना करना पड़ता है। भविष्य में, स्टॉप-लॉस और टेक-प्रॉफिट, गतिशील पैरामीटर अनुकूलन और अन्य संकेतकों के साथ संयोजन को पेश करके रणनीति को और अधिक अनुकूलित किया जा सकता है। कुल मिलाकर, यह एक स्पष्ट और तार्किक रूप से कठोर मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो आगे की खोज और अभ्यास के लायक है।

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start: 2024-02-01 00:00:00
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*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/

//@version=4
strategy(overlay=true, shorttitle="cakes'Strategy For RSI", default_qty_type = strategy.percent_of_equity, initial_capital = 100000, default_qty_value = 100, pyramiding = 0, title="cakes'Strategy", currency = 'USD')

////////// ** Inputs ** //////////

// Stoploss and Profits Inputs

v1 = input(true, title="GoTradePlz")

////////// ** Indicators ** //////////

// 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)



//  Bollinger Bands

length1 = 20
src1 = close
mult1 = 1.0
basis1 = sma(src1, length1)
dev1 = mult1 * stdev(src1, length1)
upper1 = basis1 + dev1
lower1 = basis1 - dev1



////////// ** Triggers and Guards ** //////////


// 输入
RSILowerLevel1 = input(30, title="RSI 下限水平")
RSIUpperLevel1 = input(70, title="RSI 上限水平")

// 购买间隔
buyInterval = input(5, title="购买间隔（K线数量）")

// 跟踪购买间隔
var int lastBuyBar = na
lastBuyBar := na(lastBuyBar[1]) ? bar_index : lastBuyBar

// 策略信号
BBBuyTrigger1 = close < lower1
BBSellTrigger1 = close > upper1
rsiBuyGuard1 = rsi < RSILowerLevel1
rsiSellGuard1 = rsi > RSIUpperLevel1

Buy_1 = BBBuyTrigger1 and rsiBuyGuard1 and (bar_index - lastBuyBar) >= buyInterval
Sell_1 = BBSellTrigger1 and rsiSellGuard1

if (Buy_1)
    lastBuyBar := bar_index

strategy.entry("Long", strategy.long, when = Buy_1, alert_message = "Buy Signal!")
strategy.close("Long", when = Sell_1, alert_message = "Sell Signal!")
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