بولنگر بینڈ اور آر ایس آئی اشارے کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-10-25 14:47:21
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی بنیادی طور پر بولنگر بینڈ اور آر ایس آئی اشارے کو یکجا کرتی ہے تاکہ تجارتی سگنلز کا فیصلہ کیا جاسکے ، جو کہ ایک عام فرانکنسٹین حکمت عملی ہے۔ یہ بولنگر بینڈ کے ذریعہ رجحان کی سمت کا فیصلہ کرکے اور آر ایس آئی کے ذریعہ اندراجات اور اسٹاپ نقصان سے باہر نکلنے کے لئے زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت کی صورتحال کا پتہ لگانے کے ذریعہ مختلف اشارے کے فوائد کو مربوط کرتی ہے۔

حکمت عملی کا اصول

  1. موجودہ قیمت کے رجحان کا فیصلہ کرنے کے لئے بولنگر بینڈ کے درمیانی بینڈ ، اوپری بینڈ اور نچلے بینڈ کا استعمال کریں۔ جب قیمت اوپری بینڈ کو توڑتی ہے تو ، اسے تیزی کا رجحان سمجھا جاتا ہے۔ جب یہ نچلے بینڈ کو توڑتی ہے تو ، اسے bearish رجحان سمجھا جاتا ہے۔

  2. بولنگر بینڈ کی چوڑائی (اوپر اور نچلے بینڈ کے مابین فرق) موجودہ مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کی عکاسی کرسکتا ہے۔ جب چوڑائی بڑھتی ہے تو اس کا مطلب یہ ہوتا ہے کہ اتار چڑھاؤ بڑھتا ہے اور آر ایس آئی زیادہ خریدنے اور فروخت کی صورتحال کو بہتر طور پر پہچان سکتا ہے۔

  3. آر ایس آئی اشارے میں زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت ہونے کی صورتحال کا جائزہ لیا جاتا ہے۔ 70 سے اوپر کا علاقہ زیادہ خریدنے کا علاقہ ہے اور 30 سے نیچے کا علاقہ زیادہ فروخت ہونے کا علاقہ ہے۔ بہتر خطرہ انعام کے تناسب حاصل کرنے کے لئے زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت ہونے والے علاقوں میں داخل ہونے سے گریز کریں۔

  4. مخصوص تجارتی سگنل: (1) بلش سگنل: قیمت اوپری بینڈ سے گزرتی ہے اور آر ایس آئی زیادہ نہیں ہے (آر ایس آئی 70 سے کم ہے) (2) bearish سگنل: قیمت نچلے بینڈ کے ذریعے توڑتا ہے اور RSI oversold نہیں ہے (RSI 30 سے زیادہ)

  5. اسٹاپ نقصان: طویل تجارت کے لئے ، جب آر ایس آئی 70 سے نیچے ٹوٹ جاتا ہے تو نقصان کو روکیں۔ مختصر تجارت کے لئے ، جب آر ایس آئی 30 سے اوپر ٹوٹ جاتا ہے تو نقصان کو روکیں۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے فوائد یہ ہیں:

  1. متعدد اشارے کو ضم کرنے سے زیادہ جامع معلومات اور قابل اعتماد سگنل ملتے ہیں۔

  2. مجموعی رجحان کا تعین کرنے کے لئے بولنگر بینڈ کا استعمال کرتے ہوئے بڑی چالوں کو پکڑتا ہے.

  3. آر ایس آئی اشارے سے غیر ضروری خطرات سے بچنے کے لئے مقامی سطح پر زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت کی سطح کا پتہ لگایا جاتا ہے۔

  4. سٹاپ نقصان کا طریقہ کار کافی سخت ہے، جو نقصانات کو کم کرنے میں مدد کرتا ہے۔

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی میں مندرجہ ذیل خطرات بھی ہیں:

  1. بولنگر بینڈ اور آر ایس آئی دونوں ناکام ہوسکتے ہیں، جس کے نتیجے میں غلط ٹریڈنگ سگنل ہوتے ہیں۔

  2. اگرچہ سٹاپ نقصان ہے، غلط سٹاپ نقصان پوائنٹس اب بھی بڑے نقصانات کی قیادت کر سکتے ہیں.

  3. بہت کثرت سے تجارت سے ٹرانزیکشن لاگت اور سلائڈج میں اضافہ ہوتا ہے۔

  4. پیرامیٹرز کی غلط اصلاح سے زیادہ فٹنگ ہوسکتی ہے۔

اصلاح کی ہدایات

اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. بہترین پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے مختلف پیرامیٹرز کے مجموعے کی جانچ کریں.

  2. سٹاپ نقصان کے طریقوں کی لچک میں اضافہ کریں، جیسے ADDR / ATR سٹاپ نقصان، ٹریلنگ سٹاپ نقصان وغیرہ.

  3. پوزیشن سائزنگ کی حکمت عملی شامل کریں، جیسے فکسڈ فریکشن، مارٹنگل وغیرہ.

  4. سگنل فلٹر کرنے کے لئے مزید اشارے شامل کریں، جیسے حجم وغیرہ.

  5. موافقت پذیر پیرامیٹر کی اصلاح کے لئے مشین لرننگ کا استعمال کریں.

  6. داخلہ کے وقت کو بہتر بنائیں، داخلہ سے پہلے تصدیق کے سگنل کا انتظار کریں۔

نتیجہ

خلاصہ یہ ہے کہ یہ ایک عام فرینک اسٹائن حکمت عملی ہے جس میں متعدد اشارے ملتے ہیں۔ اس میں بولنگر بینڈ اور آر ایس آئی کے فوائد کو شامل کیا جاتا ہے تاکہ زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت کے خطرات سے بچتے ہوئے رجحانات کو پکڑ سکیں۔ پیرامیٹر کی مناسب اصلاح اور اسٹاپ نقصان کے انتظام کے ساتھ ، اچھے نتائج حاصل کیے جاسکتے ہیں۔ لیکن اس میں کچھ خطرات بھی ہیں اور استحکام کو بہتر بنانے کے لئے مزید اصلاح کی ضرورت ہے۔ مجموعی طور پر ، حکمت عملی کا خیال معقول ہے اور اس میں بہتری کی گنجائش ہے۔


/*backtest
start: 2023-09-24 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 2h
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/
// © evillalobos1123

//@version=5
strategy("Villa Dinamic Pivot Supertrend Strategy", overlay=true, calc_on_every_tick = true, default_qty_type = strategy.fixed)

//INPUTS

ema_b = input.bool(false, "Use Simple EMA Filter", group = "Strategy Inputs")
ema_b_ang = input.bool(true, "Use DEMA Angle Filter", group = "Strategy Inputs")
dema_b = input.bool(true, "Use DEMA Filter", group = "Strategy Inputs")
st_sig = input.bool(false, "Take Every Supertrend Signal" , group = "Strategy Inputs")
take_p = input.bool(true, "Stop Loss at Supertrend", group = "Strategy Inputs")
din_tp = input.bool(false, "2 Steps Take Profit", group = "Strategy Inputs")
move_sl = input.bool(true, "Move SL", group = "Strategy Inputs")
sl_atr = input.float(2.5, "Stop Loss ATR Multiplier", group = "Strategy Inputs")
tp_atr = input.float(4, "Take Profit ATR Multiplier", group = "Strategy Inputs")
din_tp_qty = input.int(50, "2 Steps TP qty%", group = "Strategy Inputs")
dema_a_filter = input.float(0, "DEMA Angle Threshold (+ & -)", group = "Strategy Inputs")
dema_a_look = input.int(1, "DEMA Angle Lookback", group = "Strategy Inputs")
dr_test = input.string("Backtest", "Testing", options = ["Backtest", "Forwardtest", "All"], group = "Strategy Inputs")

not_in_trade = strategy.position_size == 0

//Backtesting date range

start_year = input.int(2021, "Backtesting start year", group = "BT Date Range")
start_month = input.int(1, "Backtesting start month", group = "BT Date Range")
start_date = input.int(1, "Backtesting start day", group = "BT Date Range")
end_year = input.int(2021, "Backtesting end year", group = "BT Date Range")
end_month = input.int(12, "Backtesting end month", group = "BT Date Range")
end_date = input.int(31, "Backtesting end day", group = "BT Date Range")

bt_date_range = (time >= timestamp(syminfo.timezone, start_year,
         start_month, start_date, 0, 0)) and
     (time < timestamp(syminfo.timezone, end_year, end_month, end_date, 0, 0))
     

//Forward testing date range

start_year_f = input.int(2022, "Forwardtesting start year", group = "FT Date Range")
start_month_f = input.int(1, "Forwardtesting start month", group = "FT Date Range")
start_date_f = input.int(1, "Forwardtesting start day", group = "FT Date Range")
end_year_f = input.int(2022, "Forwardtesting end year", group = "FT Date Range")
end_month_f = input.int(03, "Forwardtesting end month", group = "FT Date Range")
end_date_f = input.int(26, "Forwardtesting end day", group = "FT Date Range")

ft_date_range = (time >= timestamp(syminfo.timezone, start_year_f,
         start_month_f, start_date_f, 0, 0)) and
     (time < timestamp(syminfo.timezone, end_year_f, end_month_f, end_date_f, 0, 0))


//date condition
date_range_cond = if dr_test == "Backtest"
    bt_date_range
else if dr_test == "Forwardtest"
    ft_date_range
else
    true
    

//INDICATORS

//PIVOT SUPERTREND
prd = input.int(2, "PVT ST Pivot Point Period", group = "Pivot Supertrend")
Factor=input.float(3, "PVT ST ATR Factor", group = "Pivot Supertrend")
Pd=input.int(9 ,  "PVT ST ATR Period", group = "Pivot Supertrend")

// get Pivot High/Low
float ph = ta.pivothigh(prd, prd)
float pl = ta.pivotlow(prd, prd)

// calculate the Center line using pivot points
var float center = na
float lastpp = ph ? ph : pl ? pl : na
if lastpp
    if na(center)
        center := lastpp
    else
        //weighted calculation
        center := (center * 2 + lastpp) / 3

// upper/lower bands calculation
Up = center - (Factor * ta.atr(Pd))
Dn = center + (Factor * ta.atr(Pd))

// get the trend
float TUp = na
float TDown = na
Trend = 0
TUp := close[1] > TUp[1] ? math.max(Up, TUp[1]) : Up
TDown := close[1] < TDown[1] ? math.min(Dn, TDown[1]) : Dn
Trend := close > TDown[1] ? 1: close < TUp[1]? -1: nz(Trend[1], 1)
Trailingsl = Trend == 1 ? TUp : TDown

// check and plot the signals
bsignal = Trend == 1 and Trend[1] == -1
ssignal = Trend == -1 and Trend[1] == 1

//get S/R levels using Pivot Points
float resistance = na
float support = na
support := pl ? pl : support[1]
resistance := ph ? ph : resistance[1]

//DEMA

dema_ln = input.int(200, "DEMA Len", group = 'D-EMAs')
dema_src = input.source(close, "D-EMAs Source", group = 'D-EMAs')
ema_fd = ta.ema(dema_src, dema_ln)
dema = (2*ema_fd)-(ta.ema(ema_fd,dema_ln))

//EMA

ema1_l = input.int(21, "EMA 1 Len", group = 'D-EMAs')
ema2_l = input.int(50, "EMA 2 Len", group = 'D-EMAs')
ema3_l = input.int(200, "EMA 3 Len", group = 'D-EMAs')

ema1 = ta.ema(dema_src, ema1_l)
ema2 = ta.ema(dema_src, ema2_l)
ema3 = ta.ema(dema_src, ema3_l)

//Supertrend
Periods = input.int(21, "ST ATR Period", group = "Normal Supertrend")
src_st = input.source(hl2, "ST Supertrend Source", group = "Normal Supertrend")
Multiplier = input.float(2.0 , "ST ATR Multiplier", group = "Normal Supertrend")
changeATR= true
atr2 = ta.sma(ta.tr, Periods)
atr3= changeATR ? ta.atr(Periods) : atr2
up=src_st-(Multiplier*atr3)
up1 = nz(up[1],up)
up := close[1] > up1 ? math.max(up,up1) : up
dn=src_st+(Multiplier*atr3)
dn1 = nz(dn[1], dn)
dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn
trend = 1
trend := nz(trend[1], trend)
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend
buySignal = trend == 1 and trend[1] == -1
sellSignal = trend == -1 and trend[1] == 1

//ATR

atr = ta.atr(14)

///CONDITIONS

//BUY 
/// ema simple
ema_cond_b = if ema_b
    ema1 > ema2 and ema2 > ema3
else
    true

///ema angle

dema_angle_rad = math.atan((dema - dema[dema_a_look])/0.0001)
dema_angle = dema_angle_rad * (180/math.pi)

dema_ang_cond_b = if ema_b_ang
    if dema_angle >= dema_a_filter
        true
    else
        false
else
    true
    


///ema distance

dema_cond_b = if dema_b
    close > dema
else 
    true
    

//supertrends
///if pivot buy sig or (st buy sig and pivot. trend = 1)

pvt_cond_b = bsignal

st_cond_b = if st_sig
    buySignal and Trend == 1
else
    false

st_entry_cond = pvt_cond_b or st_cond_b

///stop loss tp

sl_b = if take_p
    if trend == 1
        up
    else
        close - (atr * sl_atr)
else
    close - (atr * sl_atr)

tp_b = if take_p
    if trend == 1
        close + ((close - up) * (tp_atr / sl_atr))
    else
        close + (atr * tp_atr)
else
    close + (atr * tp_atr)
    
//position size 
init_cap = strategy.equity
pos_size_b = math.round((init_cap * .01) / (close - sl_b))
ent_price = strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1)
var sl_b_n = 0.0
var tp_b_n = 0.0
longCondition = (ema_cond_b and dema_cond_b and dema_ang_cond_b and st_entry_cond and date_range_cond and not_in_trade)
if (longCondition)
    
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty = pos_size_b)
    sl_b_n := sl_b
    tp_b_n := tp_b
    ent_price := strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1)

if (up[1] < ent_price and up >= ent_price and trend[0] == 1)
    if din_tp
        strategy.close("Long", qty_percent = din_tp_qty)
    if move_sl
        sl_b_n := ent_price

strategy.exit("Exit", "Long", stop =sl_b_n, limit = tp_b_n)   


    

//sell

///ema simple
ema_cond_s = if ema_b
    ema1 < ema2 and ema2 < ema3
else
    true

//ema distance
dema_cond_s = if dema_b
    close < dema
else 
    true

//dema angle
dema_ang_cond_s = if ema_b_ang
    if dema_angle <= (dema_a_filter * -1)
        true
    else
        false
else
    true

//supertrends
///if pivot buy sig or (st buy sig and pivot. trend = 1)

pvt_cond_s = ssignal

st_cond_s = if st_sig
    sellSignal and Trend == -1
else
    false

st_entry_cond_s = pvt_cond_s or st_cond_s

///stop loss tp


sl_s = if take_p
    if trend == -1
        dn
    else
        close + (atr * sl_atr)
else
    close + (atr * sl_atr)

tp_s = if take_p
    if trend == -1
        close - ((dn - close) * (tp_atr / sl_atr))
    else
        close - (atr * tp_atr)
else
    close - (atr * tp_atr)


shortCondition = (ema_cond_s and dema_cond_s and dema_ang_cond_s and st_entry_cond_s and not_in_trade)

pos_size_s = math.round((init_cap * .01) / (sl_s - close))
var sl_s_n = 0.0
var tp_s_n = 0.0
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty = pos_size_s)
    sl_s_n := sl_s
    tp_s_n := tp_s
    
if (dn[1] > ent_price and dn <= ent_price and trend[0] == -1)
    if din_tp
        strategy.close("Short", qty_percent = din_tp_qty)
    if move_sl
        sl_s_n := ent_price

strategy.exit("Exit", "Short", stop = sl_s_n, limit = tp_s_n)
    

مزید