جمع RSI بریک آؤٹ حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
اس حکمت عملی میں رجحانات کی نشاندہی کرنے والے RSI اشارے کا استعمال کیا جاتا ہے ، اور جب RSI اشارے کی مجموعی قیمت اہم حد سے تجاوز کر جاتی ہے تو خرید و فروخت کی کارروائی کی جاتی ہے۔ یہ حکمت عملی مارکیٹ کے شور کو مؤثر طریقے سے فلٹر کرسکتی ہے ، اور طویل ترین لائنوں میں رجحانات کے ساتھ تجارت کے مواقع کو مقفل کرسکتی ہے۔
حکمت عملی کا اصول
یہ حکمت عملی بنیادی طور پر تجارت کے فیصلے کرنے کے لئے کمپیکٹ آر ایس آئی پر مبنی ہے۔ کمپیکٹ آر ایس آئی آر ایس آئی کی مجموعی قیمت ہے۔ پیرامیٹر کملن کو ترتیب دے کر ، کمپیکٹ آر ایس آئی کی مقدار کو کملیٹ دن میں جمع کیا جاسکتا ہے ، جس سے کمپیکٹ آر ایس آئی آر ایس آئی ملتا ہے۔ یہ اشارے قلیل مدتی مارکیٹ شور کو فلٹر کرسکتے ہیں۔
جب جمع RSI اشارے پر بولنگر بینڈ کو عبور کرتے ہیں تو ، پوزیشن خریدنے اور کھولنے کی کارروائی کی جاتی ہے۔ جب جمع RSI اشارے کے نیچے بولنگر بینڈ کو عبور کرتے ہیں تو ، بیعانہ آپریشن کی فروخت کی جاتی ہے۔ بولنگر بینڈ کو کئی سالوں کے تاریخی اعداد و شمار کے ذریعے شمار کیا جاتا ہے ، جو متحرک تبدیلی کی حوالہ قیمت ہے۔
اس کے علاوہ ، اس حکمت عملی میں رجحان فلٹر کا اختیار بھی شامل کیا گیا ہے۔ آپ صرف اس وقت خرید سکتے ہیں جب قیمت 100 دن کی متحرک اوسط سے اوپر ہو ، یعنی جب آپ اوپر کی طرف بڑھتے ہوئے راستے میں ہوں۔ یہ فلٹر قیمت کے اتار چڑھاؤ کے دوران غلط تجارت سے بچنے میں مدد کرتا ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
- کمپیکٹ آر ایس آئی اشارے کا استعمال کرتے ہوئے شور کو مؤثر طریقے سے فلٹر کریں اور وسط اور لمبی لائن کے رجحانات کو لاک کریں
- غیر منصفانہ تجارت سے بچنے کے لئے رجحان فلٹر شامل کریں
- فکسڈ اقدار کے بجائے متحرک حوالہ جات کی قیمتوں کو توڑنے کا فیصلہ کرنا
- زیادہ سے زیادہ ترتیب کے پیرامیٹرز، مختلف مارکیٹوں کے لئے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے
- 10 سال کی واپسی کی بہترین کارکردگی ، خرید و فروخت کی حکمت عملی سے کہیں زیادہ منافع بخش
حکمت عملی کے خطرات اور بہتری
- حکمت عملی صرف ایک اشارے پر مبنی فیصلے کرنے کے لئے آر ایس آئی کو جمع کرتی ہے ، جس میں دوسرے فیصلے کرنے والے اشارے یا فلٹرز کو جامع فیصلے میں شامل کیا جاسکتا ہے
- اعلی فکسڈ ضرب لیورج ، لیورج تناسب کو ریٹائرمنٹ کے مطابق ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے
- صرف کثیر سمتوں میں کام کرنے سے ، آپ کو خالی جگہوں کو بڑھانے پر غور کرنا چاہئے
- آپٹمائزڈ پیرامیٹرز کا مجموعہ ، مختلف مارکیٹ کے حالات میں پیرامیٹرز کی ترتیب میں زیادہ فرق ہوسکتا ہے
- پیسٹنگ کی شرائط کو بہتر بنانے ، اسٹاپ نقصان کی پوزیشن کو بڑھانے ، اسٹاپ نقصان کو منتقل کرنے وغیرہ۔
- دیگر حکمت عملیوں کے مجموعے کے ساتھ استعمال کرنے پر غور کیا جا سکتا ہے تاکہ ہم آہنگی سے کام کیا جا سکے۔
خلاصہ کریں۔
مجموعی طور پر ، RSI کو توڑنے کی حکمت عملی ہموار ، منطقی طور پر واضح ہے ، اور RSI اشارے کو موثر انداز میں ہلاتا ہے ، رجحان کا فیصلہ بڑھاتا ہے ، درمیانی اور لمبی لائن کے رجحان کو درست طور پر پکڑتا ہے ، اور تاریخی بازیافت کی عمدہ کارکردگی ہے۔ تاہم ، ابھی بھی اصلاح کی گنجائش موجود ہے ، جس سے پیرامیٹرز کی ترتیب کو ایڈجسٹ کرنے ، فیصلہ کن اشارے کو بڑھانے ، اور مساوی پوزیشن کی شرائط کو فروغ دینے وغیرہ سے شروع کیا جاسکتا ہے۔
/*backtest
start: 2023-09-26 00:00:00
end: 2023-10-26 00:00:00
period: 1h
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/
// @version=5
// Author = TradeAutomation
strategy(title="Cumulative RSI Strategy", shorttitle="CRSI Strategy", process_orders_on_close=true, overlay=true, commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, commission_value=.0035, slippage = 1, margin_long = 75, initial_capital = 25000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=110)
// Cumulative RSI Indicator Calculations //
rlen = input.int(title="RSI Length", defval=3, minval=1)
cumlen = input(3, "RSI Cumulation Length")
rsi = ta.rsi(close, rlen)
cumRSI = math.sum(rsi, cumlen)
ob = (100*cumlen*input(94, "Oversold Level")*.01)
os = (100*cumlen*input(20, "Overbought Level")*.01)
// Operational Function //
TrendFilterInput = input(false, "Only Trade When Price is Above EMA?")
ema = ta.ema(close, input(100, "EMA Length"))
TrendisLong = (close>ema)
plot(ema)
// Backtest Timeframe Inputs //
startDate = input.int(title="Start Date", defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth = input.int(title="Start Month", defval=1, minval=1, maxval=12)
startYear = input.int(title="Start Year", defval=2010, minval=1950, maxval=2100)
endDate = input.int(title="End Date", defval=1, minval=1, maxval=31)
endMonth = input.int(title="End Month", defval=1, minval=1, maxval=12)
endYear = input.int(title="End Year", defval=2099, minval=1950, maxval=2100)
InDateRange = (time >= timestamp(syminfo.timezone, startYear, startMonth, startDate, 0, 0)) and (time < timestamp(syminfo.timezone, endYear, endMonth, endDate, 0, 0))
// Buy and Sell Functions //
if (InDateRange and TrendFilterInput==true)
strategy.entry("Long", strategy.long, when = ta.crossover(cumRSI, os) and TrendisLong, comment="Buy", alert_message="buy")
strategy.close("Long", when = ta.crossover(cumRSI, ob) , comment="Sell", alert_message="Sell")
if (InDateRange and TrendFilterInput==false)
strategy.entry("Long", strategy.long, when = ta.crossover(cumRSI, os), comment="Buy", alert_message="buy")
strategy.close("Long", when = ta.crossover(cumRSI, ob), comment="Sell", alert_message="sell")
if (not InDateRange)
strategy.close_all()