1. مربع
  2. بہتر آر ایس آئی ایم اے سی ڈی چلتی اوسط حکمت عملی

بہتر آر ایس آئی ایم اے سی ڈی چلتی اوسط حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-01-05 16:11:23
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ آر ایس آئی ، ایم اے سی ڈی اور چلتی اوسط کا استعمال کرتے ہوئے ایک مجموعہ حکمت عملی ہے۔ اس میں آر ایس آئی سے زیادہ خرید / فروخت کے سگنل ، ایم اے سی ڈی کی حساسیت اور داخلہ پوائنٹس کا تعین کرتے وقت چلتی اوسط کے اشارے کا اثر شامل ہے۔

حکمت عملی منطق

حکمت عملی بنیادی طور پر لانگ انٹری کا فیصلہ کرنے کے لئے مندرجہ ذیل چار شرائط کا جائزہ لیتی ہے:

  1. MACD ہسٹوگرام مقررہ طویل انٹری لیول سے بڑا ہے۔
  2. آر ایس آئی 50 سے اوپر ہے، جس سے زیادہ خریدی گئی حالت کا اشارہ ہوتا ہے۔
  3. مختصر مدت کے EMA طویل مدت کے EMA کے اوپر عبور کرتے ہیں ، گولڈن کراس بناتے ہیں۔
  4. قریبی قیمت طویل مدتی ای ایم اے کو توڑتی ہے اور طویل مدتی ای ایم اے کے علاوہ اے ٹی آر سٹاپ نقصان کی حد سے زیادہ ہے.

جب مندرجہ ذیل دو اخراج کی شرائط پوری ہو جائیں تو حکمت عملی نقصان کو روکنے کے لئے پوزیشنوں کو بند کرے گی:

  1. MACD ہسٹوگرام مقرر سٹاپ نقصان کی سطح سے کم ہے؛
  2. مختصر مدت کے ای ایم اے طویل مدت کے ای ایم اے سے نیچے عبور کرتے ہیں ، جو ایک مردہ کراس تشکیل دیتے ہیں۔

اس طرح حکمت عملی بروقت نقصان کو روکتی ہے اور منافع لینے یا واپسی کے وقت بڑے نقصانات سے بچتی ہے.

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ اشارے کے مجموعی استعمال میں ہے، ہر اشارے کے فوائد کو مکمل طور پر استعمال کرتے ہوئے:

  1. آر ایس آئی کا اطلاق رینج سے منسلک مارکیٹوں میں پوزیشنوں کو بار بار کھولنے سے ہونے والی ٹرانزیکشن فیس کے نقصان سے بچتا ہے۔

  2. MACD ہسٹوگرام اشارے کی حساسیت موڑ کے نکات کو بروقت پکڑنے کو یقینی بناتی ہے۔

  3. چلتی اوسط مختصر مدت کے مارکیٹ شور کو فلٹر کرتی ہے اور اشارے کے اثر کو مکمل طور پر کھیل دیتی ہے۔

خطرات اور حل

اس حکمت عملی کے اہم خطرات میں شامل ہیں:

  1. ہائی ریٹریسیشن کا خطرہ۔ رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملیوں کی طرح حرکت پذیر اوسط کا سب سے بڑا خطرہ رجحان کے الٹ جانے کی وجہ سے بڑا پل بیک ہے۔ اس کو پوزیشن سائزنگ ، اسٹاپ نقصان وغیرہ کے ذریعہ فعال طور پر کنٹرول کیا جاسکتا ہے۔

  2. پیرامیٹر کی اصلاح میں دشواری۔ کثیر اشارے سے ملنے والی حکمت عملیوں میں پیرامیٹر کی ترتیب اور اصلاح میں زیادہ دشواری ہوتی ہے۔ پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے واک فارورڈ ، جینیاتی الگورتھم جیسے طریقے اپنائے جاسکتے ہیں۔

بہتری کی ہدایات

اسٹریٹیجی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. غلط سگنل سے بچنے کے لئے اضافی فلٹرز کو بڑھانا، مثال کے طور پر حجم، اتار چڑھاؤ کے اشارے وغیرہ کے ساتھ مل کر.

  2. ٹیسٹ پیرامیٹر کے اختلافات زیادہ مصنوعات کو فٹ بیٹھتے ہیں۔ زیادہ اقسام کو اپنانے کے لئے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں۔

  3. چلتی اوسط پیرامیٹر کی ترتیبات کو بہتر بنائیں۔ مختلف لمبائی پیرامیٹرز کے اختلافات کی جانچ کریں۔

  4. موافقت پذیر چلتی اوسط کی تحقیق کریں، مارکیٹ کے نظام کی بنیاد پر مختلف پیرامیٹر سیٹ کو تبدیل کریں۔

نتیجہ

اختتام کے طور پر ، یہ حکمت عملی چلتی اوسط اور رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی کا ایک عام بہتر ورژن ہے۔ یہ وقت کے اندراج اور نقصان کو روکنے کے پہلوؤں میں ایم اے سی ڈی اور آر ایس آئی جیسے مرکزی دھارے کے اشارے کی طاقتوں کو جذب کرتا ہے۔ اگلے اقدامات پیرامیٹر کی اصلاح اور رسک کنٹرول جیسے نقطہ نظر سے بہتر ہوسکتے ہیں تاکہ حکمت عملی کو زیادہ مضبوط اور زیادہ مصنوعات کے مطابق بنایا جاسکے ، جس کے نتیجے میں زیادہ استحکام پیدا ہو۔

/*backtest
start: 2022-12-29 00:00:00
end: 2024-01-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Improved RSI MACD Strategy with Moving Averages", overlay=true)

// Inputs
src = input(close, title="RSI Source")

// RSI Settings
lengthRSI = input.int(14, minval=1)

// Stop Loss Settings
stopLossPct = input.float(0.09, title="Stop Loss Percentage")
takeProfitPct = input.float(0.15, title="Take Profit Percentage")

// MACD Settings
fastlen = input(12)
slowlen = input(26)
siglen = input(9)

// Strategy Settings
longEntry = input(0, title="Long Entry Level")
exitLevel = input(0, title="Exit Level")

// EMA Settings
emaShortLength = input(8, title="Short EMA Length")
emaLongLength = input(21, title="Long EMA Length")

atrMultiplier = input.float(2, title="atrMultiplier")
atrLength = input.int(20, title="atrLength")

// Indicators
rsi1 = ta.rsi(src, lengthRSI)
[macd, signal, hist] = ta.macd(src, fastlen, slowlen, siglen)

// Calculate EMAs
emaShort = ta.ema(src, emaShortLength)
emaLong = ta.ema(src, emaLongLength)

// Calculate ATR
atr = ta.atr(atrLength)

// Variables
var bool canEnterLong = na

// Strategy conditions
longCondition = hist > longEntry and rsi1 > 50 and emaShort > emaLong and close > emaLong + atrMultiplier * atr

// Entries and Exits
if hist < exitLevel and emaShort < emaLong
    canEnterLong := true
    strategy.close("Long")
    
// Store last entry price
var lastEntryPrice = float(na)
var lastEntryPrice2 = float(na)
if longCondition
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    canEnterLong := false
    lastEntryPrice := close
if lastEntryPrice < close
    lastEntryPrice := close
// Calculate Stop Loss and Take Profit Levels based on last entry price
stopLossLevel = lastEntryPrice * (1 - stopLossPct)

// Check for stop loss and take profit levels and close position if triggered
if (strategy.position_size > 0)
    last_buy = strategy.opentrades[0]
    if (close < stopLossLevel)
        strategy.close("Long", comment="Stop Loss Triggered")
    if (close * (1 - takeProfitPct) > strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1) )
        strategy.close("Long", comment="Take Profit Triggered")
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں