RSI خودکش اسکواڈ فیوژن حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
آر ایس آئی ڈائی لائن انضمام حکمت عملی ایک انضمام حکمت عملی ہے جو آر ایس آئی ، ایک بار توازن کی فہرست کے اشارے اور 200 دن کی متحرک اوسط کو جوڑتی ہے۔ یہ حکمت عملی آر ایس آئی اشارے کو کثیر سر یا خالی سر ڈائی لائن کی شکل کی نشاندہی کرنے کے لئے استعمال کرتی ہے ، ایک بار توازن کی فہرست کے اشارے سے رجحان کی سمت کا تعین ہوتا ہے ، 200 دن کی متحرک اوسط معاون اور مزاحمت کے فیصلے کے طور پر ، متعدد اشارے کی تصدیق کے بعد تجارتی سگنل کی پیداوار۔
حکمت عملی کا اصول
سب سے پہلے ، یہ حکمت عملی RSI اشارے کا استعمال کرتی ہے جس میں کثیر سر یا خالی سر کی موت کی ٹیم کی شکل کی نشاندہی کی جاتی ہے۔ آر ایس آئی کی موت کی ٹیم کی شکل میں اسٹاک کی قیمت کی تخلیق کی گئی ہے لیکن آر ایس آئی کی تخلیق نہیں کی گئی ہے ، یا اسٹاک کی قیمت کی تخلیق کم ہے لیکن آر ایس آئی کی تخلیق نہیں کی گئی ہے۔ یہ شکل عام طور پر اسٹاک کی قیمتوں میں الٹ آنے کا اشارہ کرتی ہے۔
دوسرا ، یہ حکمت عملی رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے ایکویلیو شیٹ اشارے میں لیڈ لائن 1 اور لیڈ لائن 2 کا استعمال کرتی ہے۔ جب لیڈ لائن 1 لیڈ لائن 2 کے اوپر ہوتی ہے تو اس کے بارے میں خیال کیا جاتا ہے کہ یہ بڑھتی ہوئی رجحان میں ہے ، اس کے برعکس ، یہ ایک کمی کا رجحان ہے۔ لیڈ لائن 1 ، بیس لائن اور لیڈ لائن کے مجموعے کے ذریعہ رجحان کی سمت کا تعین کرنے والا ایک قابل اعتماد رجحان کا تعین کرنے والا آلہ ہے۔
آخر میں ، اس حکمت عملی میں 200 دن کی متحرک اوسط بھی شامل ہے۔ متحرک اوسط اکثر اہم حمایت یا مزاحمت کی حیثیت سے دیکھا جاتا ہے۔ جب پہلی بار توازن کی میز اوپر کی طرف بڑھتی ہے اور قیمت 200 دن کی لائن پر کھڑی ہوتی ہے تو ، ایک کثیر سر سگنل ہوتا ہے۔ اس کے برعکس ، جب پہلی بار توازن کی میز نیچے کی طرف بڑھتی ہے اور قیمت 200 دن کی لائن سے نیچے جاتی ہے تو ، ایک خالی سر سگنل ہوتا ہے۔
ایک سے زیادہ اشارے کے فیصلے کو جوڑ کر ، کچھ جھوٹے سگنلوں کو فلٹر کیا جاسکتا ہے ، جس سے تجارتی فیصلے زیادہ قابل اعتماد ہوجاتے ہیں۔ جب آر ایس آئی ڈیرل ٹیم تشکیل دیتا ہے ، اور ایک نظر میں توازن کی میز رجحان کی سمت کا فیصلہ کرتی ہے ، اور قیمت اور 200 دن کی لائن کے مابین تعلقات توقع کے مطابق ہوتے ہیں تو ، اس حکمت عملی سے حقیقی تجارتی سگنل پیدا ہوتے ہیں۔
اسٹریٹجک فوائد
اس کثیر اشارے کے امتزاج کی حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ یہ جعلی سگنل کو فلٹر کرسکتا ہے ، جس سے تجارتی فیصلے زیادہ قابل اعتماد ہوجاتے ہیں۔
سب سے پہلے ، آر ایس آئی ڈائیڈ لائن خود ہی کچھ پیش گوئی کرنے کی صلاحیت رکھتی ہے ، جس سے قیمتوں کے ممکنہ الٹ کو پہلے سے دیکھا جاسکتا ہے۔ لیکن صرف آر ایس آئی ڈائیڈ لائن کی شکل ہی ٹریڈنگ سگنل کا تعین کرنے کے لئے کافی نہیں ہے۔
دوسرا ، پہلے توازن کی پیمائش کے اشارے کو متعارف کرانے سے رجحان کی سمت کا بہتر اندازہ لگایا جاسکتا ہے ، اور زلزلے کے حالات میں غلط سگنل سے بچنے سے بچایا جاسکتا ہے۔ پہلے توازن کی پیمائش میں لیڈ لائن کا مجموعہ ، رجحان کی تشخیص کے لئے بہت موثر ہے۔
آخر میں ، 200 دن کی متحرک اوسط کی حمایت اور مزاحمت کا اثر بھی سگنل کی وشوسنییتا کی مزید تصدیق کرنے میں مدد کرتا ہے۔ تجارتی سگنل صرف اس وقت پیدا کیا جاتا ہے جب ایک نظر میں توازن کی میز رجحان کی تصدیق کرتی ہے اور قیمت 200 دن کی لائن کے ساتھ مناسب ہے۔
مجموعی طور پر ، یہ کثیر اشارے کے امتزاج کی حکمت عملی ، جس سے بہت سارے جعلی سگنلوں کو روک دیا جاسکتا ہے ، صرف تب ہی حقیقی سگنل پیدا ہوتا ہے جب متعدد اشارے اتفاق رائے پر پہنچ جاتے ہیں ، جس سے تجارتی فیصلوں کی درستگی میں اضافہ ہوتا ہے۔ یہ حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ ہے۔
اسٹریٹجک رسک
اگرچہ ملٹی میٹرکس انضمام کی حکمت عملی سگنل کے معیار کو بہتر بنانے میں مدد کرتی ہے ، لیکن اس حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی ہیں جن کے بارے میں آگاہ ہونا ضروری ہے۔
سب سے پہلے، ایک سے زیادہ اشارے کے مجموعے کی حکمت عملی کسی حد تک کچھ انفرادی اشارے کو پکڑنے کے مواقع سے محروم ہوجاتی ہے۔ بہت زیادہ تحفظ سے سگنل کی کمی پیدا ہوسکتی ہے۔
دوسرا ، مختلف اشارے کے مابین اختلافات اور تنازعات پیدا ہوسکتے ہیں۔ مثال کے طور پر ، آر ایس آئی ڈیرل ٹیم کی شکل دکھاتا ہے ، لیکن پہلی نظر میں توازن کی میز کے رجحان کا فیصلہ اس کے برعکس ہے۔ اس وقت متعدد اشارے کو کس طرح وزن میں لینا ایک مشکل مسئلہ ہے۔
اس کے علاوہ ، پیرامیٹرز کی ترتیب بھی حکمت عملی پر زیادہ اثر ڈالتی ہے۔ حرکت پذیر اوسط دورانیہ ، آر ایس آئی پیرامیٹرز وغیرہ کی غلط ترتیب حکمت عملی کے اثر کو بہت زیادہ چھوٹ دے سکتی ہے۔
آخر میں ، کوڈوں کے مابین اصلاح کے لئے بہت زیادہ جگہ ہے۔ آپ مشین لرننگ الگورتھم متعارف کروا سکتے ہیں تاکہ پیرامیٹرز کی ترتیبات کو متحرک طور پر بہتر بنایا جاسکے۔ آپ مزید اشارے کی جانچ بھی کرسکتے ہیں تاکہ بہتر مجموعہ تلاش کیا جاسکے۔
مجموعی طور پر ، اس حکمت عملی کا سب سے بڑا خطرہ بڑھتی ہوئی پیچیدگی اور کثیر میٹرکس پیکیج کو بہتر بنانے میں دشواری ہے۔ حکمت عملی کو زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھانے کے لئے مختلف مارکیٹ کے حالات کے لئے مسلسل جانچ اور اصلاح کی ضرورت ہے۔
حکمت عملی کی اصلاح
اس حکمت عملی میں کچھ اصلاحات بھی ہیں:
مختلف اشارے پیرامیٹرز کی ترتیبات کی جانچ کریں ، پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں۔ متحرک اوسط کی مدت ، آر ایس آئی پیرامیٹرز وغیرہ کو جانچنے کے لئے بہترین پیرامیٹرز کا مجموعہ تلاش کریں۔
دوسرے اشارے متعارف کرانے کی کوشش کریں ، جیسے MACD ، برن بینڈ ، وغیرہ ، جو ایک سے زیادہ اشارے کا ایک بھرپور مجموعہ ہے ، تاکہ بہتر اشارے کے جوڑے تلاش کیے جاسکیں۔
مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے پیرامیٹرز کو متحرک طور پر بہتر بنائیں۔ مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق ، حکمت عملی کو پیرامیٹرز کی ترتیبات کو خود بخود بہتر بنانے دیں۔
تجارت کے خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی میں اضافہ کریں۔ جب قیمت سپورٹ یا مزاحمت کی سطح کو توڑ دیتی ہے تو اسٹاپ نقصان سے باہر نکلنے پر غور کریں۔
داخلہ کے مواقع کو بہتر بنانے کی حکمت عملی۔ فلٹرنگ کے معیار کو کم کرکے زیادہ مواقع حاصل کیے جاسکتے ہیں ، لیکن اس میں خطرہ اور فائدہ کا توازن ہونا چاہئے۔
کوڈ کو بہتر بنانے کے لئے، وسائل کو کم کرنے اور حکمت عملی کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے.
مزید پیچیدہ کثیر اشارے کے تعلقات کی تلاش کریں ، مضبوط مجموعہ سگنل تلاش کریں۔ مزید شرائط اور قواعد متعارف کروائیں ، لیکن ضرورت سے زیادہ اصلاح کے خطرات سے آگاہ رہیں۔
خلاصہ کریں۔
آر ایس آئی ڈیفینڈیشن انضمام حکمت عملی متعدد اشارے کے امتزاج کے ذریعے تجارتی فیصلے کرتی ہے ، جو سگنل کے معیار کو بہتر بنانے کے لئے شور سگنل کو مؤثر طریقے سے فلٹر کرتی ہے۔ اس حکمت عملی کا بنیادی فائدہ متعدد اشارے کی تصدیق کا طریقہ کار ہے ، جس سے جعلی سگنل کو کم کیا جاسکتا ہے ، لیکن اس میں کچھ پیچیدگی میں اضافے کا مسئلہ بھی موجود ہے۔ مستقبل میں بہت زیادہ اصلاح کی گنجائش باقی ہے ، خاص طور پر پیرامیٹرز کی اصلاح اور اشارے کے مجموعے کی اصلاح کے لحاظ سے۔
/*backtest
start: 2023-10-02 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 3h
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/
// © tradethrills
//@version=4
strategy("RSI Divergence X Ichimoku Cloud X 200EMA", overlay=true)
//RSI Indicator
len = input(defval=14, minval=1)
src = input(defval=close)
lbR = input(defval=5)
lbL = input(defval=5)
takeProfitLevellong = input(minval = 70, defval = 75)
takeProfitLevelshort = input(minval = 30, defval = 25)
rangeUpper = input(defval=60)
rangeLower = input(defval=5)
//200 EMA
ema200 = ema(close, 200)
//Ichimoku Cloud Indicator
conversionPeriods = input(9, minval=1)
basePeriods = input(26, minval=1)
laggingSpan2Periods = input(52, minval=1)
displacement = input(26, minval=1)
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)
abovecloud = max(leadLine1, leadLine2)
belowcloud = min(leadLine1, leadLine2)
//RSI Divergence Strategy
osc = rsi(src, len)
_inrange(cond) =>
bars = barssince(cond == true)
rangeLower <= bars and bars <= rangeUpper
pricelowfound = na(pivotlow(osc, lbL, lbR)) ? false : true
pricehighfound = na(pivothigh(osc, lbL, lbR)) ? false : true
//Regular Bullish
osc_higherlow = osc[lbR] > valuewhen(pricelowfound, osc[lbR], 1) and _inrange(pricelowfound[1])
price_lowerlow = low[lbR] < valuewhen(pricelowfound, low[lbR], 1)
bullCond = price_lowerlow and osc_higherlow and pricelowfound
//Hidden Bullish
osc_lowerlow = osc[lbR] < valuewhen(pricelowfound, osc[lbR], 1) and _inrange(pricelowfound[1])
price_higherlow = low[lbR] > valuewhen(pricelowfound, low[lbR], 1)
hiddenbullCond = price_higherlow and osc_lowerlow and pricelowfound
//Regular Bearish
osc_lowerhigh = osc[lbR] < valuewhen(pricehighfound, osc[lbR], 1) and _inrange(pricehighfound[1])
price_higherhigh = high[lbR] > valuewhen(pricehighfound, high[lbR], 1)
bearCond = price_higherhigh and osc_lowerhigh and pricehighfound
//Hidden Bearish
osc_higherhigh = osc[lbR] > valuewhen(pricehighfound, osc[lbR], 1) and _inrange(pricehighfound[1])
price_lowerhigh = high[lbR] < valuewhen(pricehighfound, high[lbR], 1)
hiddenbearCond = price_lowerhigh and osc_higherhigh and pricehighfound
//Entry and Exit
longCondition = (bullCond or hiddenbullCond) and (abovecloud > ema200)
closelongCondition = crossover(osc, takeProfitLevellong)
shortCondition = (bearCond or hiddenbearCond) and (ema200 > belowcloud)
closeshortCondition = crossover(osc, takeProfitLevelshort)
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.close("Long", when=closelongCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
strategy.close("Short", when=closeshortCondition)