1. مربع
  2. رفتار اشارے RSI ریورس ٹریڈنگ کی حکمت عملی

رفتار اشارے RSI ریورس ٹریڈنگ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-01-03 12:09:48
ٹیگز:

img

جائزہ

اس حکمت عملی میں سب سے پہلے اعلی ٹائم فریم پر ADX اور SMA کا حساب لگایا جاتا ہے تاکہ رجحان کی سمت اور تبدیلیوں کی نشاندہی کی جاسکے۔ پھر RSI کو کم ٹائم فریم پر حساب لگایا جاتا ہے تاکہ ٹریڈنگ سگنل پیدا کرنے کے لئے زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت ہونے والے حالات کی نشاندہی کی جاسکے۔

حکمت عملی منطق

  1. اعلی ٹائم فریم پر ADX رجحان کی طاقت کا اندازہ کرتا ہے۔ بڑھتی ہوئی ADX مضبوط رجحان کی نمائندگی کرتی ہے۔

  2. اعلی ٹائم فریم پر ایس ایم اے رجحان کی سمت کا اندازہ کرتا ہے۔ بڑھتی ہوئی ایس ایم اے بڑھتی ہوئی قیمتوں کی نمائندگی کرتی ہے ، گرتی ہوئی ایس ایم اے گرتی ہوئی قیمتوں کی نمائندگی کرتی ہے۔

  3. کم ٹائم فریم پر RSI overbought اور oversold حالات کا جائزہ لیتا ہے۔ حد سے اوپر RSI کا مطلب ہے overbought ، حد سے نیچے RSI کا مطلب ہے oversold۔

  4. جب ADX بڑھتا ہے، SMA بڑھتا ہے، اور RSI کم ٹائم فریم پر overbought ہے، یہ سمجھا جاتا ہے کہ اپ ٹرینڈ مضبوط ہو رہا ہے، یہاں مختصر جانا.

  5. جب ADX بڑھتا ہے، SMA گرتا ہے، اور RSI کم ٹائم فریم پر oversold ہوتا ہے، تو یہ سمجھا جاتا ہے کہ ڈاؤن ٹرینڈ مضبوط ہو رہا ہے، یہاں طویل عرصے تک جائیں.

فوائد کا تجزیہ

  1. رجحان کا فیصلہ اور الٹ ٹریڈنگ کو یکجا کرتا ہے، اہم رجحانات میں الٹ کے مواقع کو پکڑ سکتا ہے.

  2. ٹائم فریموں میں اشارے استعمال کرتا ہے، سگنل کی وشوسنییتا کو بہتر بناتا ہے۔

  3. RSI حکمت عملی کو سمجھنے اور لاگو کرنے کے لئے آسان ہے.

خطرے کا تجزیہ

  1. جھوٹے RSI سگنل کے لئے ممکنہ، کھو تجارت کا سبب بنتا ہے. جھوٹے سگنل کو کم کرنے کے لئے پیرامیٹرز کو بہتر بنا سکتے ہیں.

  2. اہم سائیکل رجحان کا فیصلہ غلط ہوسکتا ہے ، جس سے حکمت عملی مارکیٹ کی حالت کے لئے موزوں نہیں ہوتی ہے۔ رجحان کے فیصلے کے لئے مزید اشارے پر غور کیا جاسکتا ہے۔

  3. ممکنہ طور پر اعلی تجارتی تعدد ، ٹرانزیکشن لاگت کی وجہ سے منافع کو متاثر کرتا ہے۔ تجارت کی تعداد کو کم کرنے کے لئے آر ایس آئی پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرسکتا ہے۔

اصلاح کی ہدایات

  1. RSI اور ADX، SMA پیرامیٹرز کے درمیان زیادہ سے زیادہ میچ تلاش کرنے کے لئے زیادہ پیرامیٹر مجموعے کی جانچ کریں.

  2. ایک ہی تجارت کے نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے سٹاپ نقصان کا طریقہ کار شامل کریں.

  3. جب اتار چڑھاؤ کم ہو تو پوزیشن کا سائز کم کرنے کے لئے اتار چڑھاؤ کے اشارے پر غور کریں۔

  4. مخصوص اندراج اور باہر نکلنے کی قیمتوں کو بہتر بنائیں، جیسے پچھلے بار اعلی کو توڑنے پر مختصر داخل ہونا۔

نتیجہ

اس حکمت عملی میں رجحانات کا فیصلہ اور اہم رجحانات کے اندر مقامی الٹ تلاش کرنے کے لئے الٹ سگنل شامل ہیں۔ صرف آر ایس آئی کا استعمال کرنے کے مقابلے میں ، یہ زیادہ قابل اعتماد ہے اور پھنس جانے سے بچتا ہے۔ مجموعی طور پر ، غلط سگنل کو کم کرنے کے خواہاں سرمایہ کاروں کے لئے نسبتا conser محافظ حکمت عملی موزوں ہے۔ پیرامیٹرز کی مزید جانچ اور میکانزم کی اصلاح سے حکمت عملی کی کارکردگی میں بہتری آسکتی ہے۔

/*backtest
start: 2022-12-27 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("RSI scalping", overlay=true)

CustSession 	= input(defval=true,title= "Custom Resolution / TF ? ",type=bool)
SessionTF0	= input(title="Custom Resolution / TF", defval="180")
adxlen = input(14, title="ADX Smoothing")
dilen = input(14, title="DI Length")
length = input(7, title= "RSI length")
overSold = input( 28, title= "RSI oversold" )
overBought = input( 68, title= "RSI overbought" )

RSI = rsi(close, 7)

res		=	CustSession ? SessionTF0 : period

o = request.security(syminfo.tickerid, res, open)
c = request.security(syminfo.tickerid, res, close)
l = request.security(syminfo.tickerid, res, low)
h = request.security(syminfo.tickerid, res, high)

 // ADX higher time frame
dirmov(len) =>
	up = change(h)
	down = -change(l)
	plusDM = na(up) ? na : (up > down and up > 0 ? up : 0)
    minusDM = na(down) ? na : (down > up and down > 0 ? down : 0)
    truer = request.security(syminfo.tickerid, res, tr)
	truerange = rma(truer, len)
	plus = fixnan(100 * rma(plusDM, len) / truerange)
	minus = fixnan(100 * rma(minusDM, len) / truerange)
	[plus, minus]

adx(dilen, adxlen) =>
	[plus, minus] = dirmov(dilen)
	sum = plus + minus
	adx = 100 * rma(abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), adxlen)

sig = adx(dilen, adxlen)

// SMA higher time frame
len = input(20, minval=1, title="SMA HTF Length")
smma = 0.0
smma := na(smma[1]) ? sma(c, len) : (smma[1] * (len - 1) + c) / len

ADXrising = (sig > sig[1]) and (sig[1] > sig[2]) and (sig[2]  > sig[3]) and (sig > 15)
SMAdrop= (smma < smma[1]) and (smma[1] < smma[2]) and (smma[2] < smma[3])
SMArising = (smma > smma[1]) and (smma[1] > smma[2]) and (smma[2] > smma[3])
longCondition = crossover(RSI, overBought) and ADXrising and SMArising
shortCondition = crossunder(RSI, overSold) and SMAdrop and ADXrising 

if (longCondition)
    strategy.entry("Long entry", strategy.long)

if (shortCondition)
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں