مومنٹم بریک آؤٹ ٹرینڈ کی حکمت عملی کے بعد بہتر رجحان
ChaoZhang
جائزہ
اس مضمون میں ایک بہتر ٹرینڈ ٹریکنگ حکمت عملی کا تفصیلی تجزیہ کیا گیا ہے جو سپر ٹرینڈ اشارے اور اسٹوکاسٹک آر ایس آئی فلٹر کے ساتھ مل کر ہے۔ اس حکمت عملی کا مقصد خرید اور فروخت کے سگنل پیدا کرنا ہے ، جبکہ مارکیٹ کے رجحانات کو مدنظر رکھتے ہوئے اور جعلی سگنل کو کم کرنا ہے۔ اسٹوکاسٹک آر ایس آئی کا استعمال جعلی سگنل سے بچنے کے لئے کیا جاتا ہے جس میں اوور بیئر اور اوور سیل ہوتا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
سپر ٹرینڈ حساب
سب سے پہلے ، اصل اتار چڑھاؤ کی حد ((TR) اور اوسط حقیقی اتار چڑھاؤ کی حد ((ATR)) کا حساب لگائیں۔ پھر اے ٹی آر کا استعمال کرتے ہوئے اوپری اور نچلے ریل کا حساب لگائیں:
اوپر کی ٹریک = SMA ((قیمت بندش ، اے ٹی آر سائیکل) + اے ٹی آر ضرب × اے ٹی آر نیچے کی ٹریک = SMA ((اختتامی قیمت ، اے ٹی آر سائیکل) - اے ٹی آر ضرب × اے ٹی آر
اگر اختتامی قیمت نیچے کی ٹرینڈ سے زیادہ ہے تو ، یہ ایک بڑھتی ہوئی رجحان ہے۔ اگر اختتامی قیمت اوپر کی ٹرینڈ سے کم ہے تو ، یہ ایک نیچے کی ٹرینڈ ہے۔ اوپر کی ٹرینڈ میں ، سپر ٹرینڈ نیچے کی ٹرینڈ ہے۔
فلٹرنگ میکانزم
جعلی سگنل کو کم کرنے کے لئے ، فلٹر شدہ سپر ٹرینڈ حاصل کرنے کے لئے سپر ٹرینڈ کو ایک منتقل اوسط بنائیں۔
Stochastic RSI
آر ایس آئی کی قدر کا حساب لگائیں اور پھر اسٹوکاسٹک اشارے کا استعمال کرکے اسٹوکاسٹک آر ایس آئی بنائیں۔ یہ ظاہر کرتا ہے کہ آیا آر ایس آئی زیادہ خرید یا زیادہ فروخت والے علاقے میں ہے۔
داخلے اور باہر نکلنے کے حالات
خریدنے کی شرائط: اسٹاکسٹک آر ایس آئی < 80 کے ساتھ اختتامی قیمتوں پر ایک سپر ٹرینڈ جس نے ایک چوٹی کو عبور کیا ہے اور اوپر کی طرف بڑھ رہا ہے بیچنے کی شرائط: بند ہونے والی قیمت کے نیچے سپر ٹرینڈ کے بعد گرنے کا رجحان ہے اور اسٹوکاسٹک آر ایس آئی > 20 ہے
خرید و فروخت سے باہر نکلنا: بند ہونے والی قیمتوں کے نیچے ایک سپر ٹرینڈ جس میں اضافہ ہوا ہے فروخت سے باہر نکلنا: قیمتوں میں اضافے کے بعد سپر ٹرینڈ اور نیچے کی طرف رجحان
اسٹریٹجک فوائد
یہ ایک بہتر رجحان ٹریکنگ حکمت عملی ہے جس میں سادہ منتقل اوسط اور دیگر اشارے کے مقابلے میں مندرجہ ذیل فوائد ہیں:
- سپر ٹرینڈ خود ہی رجحانات کی شناخت اور جعلی سگنل کو فلٹر کرنے کی طاقت رکھتا ہے۔
- فلٹرنگ میکانزم کا اطلاق جعلی سگنل کو مزید کم کرتا ہے اور سگنل کو زیادہ قابل اعتماد بناتا ہے۔
- اسٹاکسٹک آر ایس آئی نے اوورلوڈ اور اوورلوڈ میں پیدا ہونے والے جعلی سگنل سے گریز کیا اور حکمت عملی کو اہم حمایت اور مزاحمت کے علاقوں کے قریب سگنل دینے کی اجازت دی۔
- اس حکمت عملی میں رجحان کی سمت اور اسٹاکسٹک آر ایس آئی کے اوورلوڈ اور اوورلوڈ دونوں کو مدنظر رکھا گیا ہے ، تاکہ رجحانات کی پیروی اور جھوٹے اشاروں سے بچنے کے مابین بہتر توازن پیدا کیا جاسکے۔
- حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو مختلف مارکیٹ کے حالات کے لئے لچکدار اور قابل اطلاق بنایا جاسکتا ہے۔
حکمت عملی کے خطرات اور اصلاحات
ممکنہ خطرات
- مارکیٹ میں تیزی سے اتار چڑھاؤ کے دوران ، اسٹاپ نقصان سے تجاوز کیا جاسکتا ہے۔
- سپر ٹرینڈ اور فلٹرنگ میکانزم دونوں ہی پیچھے رہ گئے ہیں اور ممکنہ طور پر حالیہ قیمتوں میں ہونے والی تبدیلیوں سے محروم ہیں۔
- اسٹاکسٹک آر ایس آئی پیرامیٹرز کی غلط ترتیب حکمت عملی کی کارکردگی کو بھی متاثر کرتی ہے۔
خطرے سے نمٹنے
- اسٹاپ نقصان کو مناسب طریقے سے ایڈجسٹ کریں ، یا ڈیفالٹ اسٹاپ نقصان کا استعمال کریں۔
- پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں اے ٹی آر سائیکل، فلٹر سائیکل کو متوازن کرنے کے لئے تاخیر.
- Stochastic RSI کے پیرامیٹرز کی جانچ اور اصلاح کریں۔
اصلاح کی سمت
- مختلف پیرامیٹرز کے مجموعے کی جانچ کریں اور بہترین پیرامیٹرز تلاش کریں۔
- مختلف فلٹرنگ میکانزم جیسے ای ایم اے ہموار کرنے کی کوشش کریں۔
- مشین لرننگ الگورتھم کا اطلاق کریں تاکہ پیرامیٹرز کو خود بخود بہتر بنایا جاسکے۔
- دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر اضافی اندراج کے مطابق
خلاصہ کریں۔
اس حکمت عملی میں سپر ٹرینڈ اور اسٹوکاسٹک آر ایس آئی دونوں اشارے کے فوائد کو مربوط کیا گیا ہے ، جس سے رجحانات کو مؤثر طریقے سے شناخت کیا جاسکتا ہے ، اور اعلی معیار کے تجارتی سگنل جاری کیے جاسکتے ہیں۔ اس کے علاوہ ، فلٹرنگ میکانزم نے اسے مارکیٹ کے شور سے بھی زیادہ ہوشیار بنا دیا ہے۔ اس حکمت عملی کو پیرامیٹرز کی اصلاح کے ذریعہ بہتر حکمت عملی کا اثر حاصل کیا جاسکتا ہے ، اور اسے دوسرے اشارے یا ماڈل کے ساتھ ملنے پر بھی غور کیا جاسکتا ہے۔ مجموعی طور پر ، اس حکمت عملی میں رجحانات کی اچھی پیروی کرنے کی صلاحیت کا مظاہرہ کیا گیا ہے ، اور اس میں ایک خاص خطرہ کنٹرول ہے ، جو مستحکم آمدنی کے حصول کے لئے سرمایہ کاروں کے لئے موزوں ہے۔
/*backtest
start: 2024-01-09 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Improved SuperTrend Strategy with Stochastic RSI", shorttitle="IST+StochRSI", overlay=true)
// Input parameters
atr_length = input(14, title="ATR Length")
atr_multiplier = input(1.5, title="ATR Multiplier")
filter_length = input(5, title="Filter Length")
stoch_length = input(14, title="Stochastic RSI Length")
smooth_k = input(3, title="Stochastic RSI %K Smoothing")
// Calculate True Range (TR) and Average True Range (ATR)
tr = ta.rma(ta.tr, atr_length)
atr = ta.rma(tr, atr_length)
// Calculate SuperTrend
upper_band = ta.sma(close, atr_length) + atr_multiplier * atr
lower_band = ta.sma(close, atr_length) - atr_multiplier * atr
is_uptrend = close > lower_band
is_downtrend = close < upper_band
super_trend = is_uptrend ? lower_band : na
super_trend := is_downtrend ? upper_band : super_trend
// Filter for reducing false signals
filtered_super_trend = ta.sma(super_trend, filter_length)
// Calculate Stochastic RSI
rsi_value = ta.rsi(close, stoch_length)
stoch_rsi = ta.sma(ta.stoch(rsi_value, rsi_value, rsi_value, stoch_length), smooth_k)
// Entry conditions
long_condition = ta.crossover(close, filtered_super_trend) and is_uptrend and stoch_rsi < 80
short_condition = ta.crossunder(close, filtered_super_trend) and is_downtrend and stoch_rsi > 20
// Exit conditions
exit_long_condition = ta.crossunder(close, filtered_super_trend) and is_uptrend
exit_short_condition = ta.crossover(close, filtered_super_trend) and is_downtrend
// Plot SuperTrend and filtered SuperTrend
plot(super_trend, color=color.orange, title="SuperTrend", linewidth=2)
plot(filtered_super_trend, color=color.blue, title="Filtered SuperTrend", linewidth=2)
// Plot Buy and Sell signals
plotshape(series=long_condition, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.triangleup, location=location.belowbar)
plotshape(series=short_condition, title="Sell Signal", color=color.red, style=shape.triangledown, location=location.abovebar)
// Output signals to the console for analysis
plotchar(long_condition, "Long Signal", "▲", location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotchar(short_condition, "Short Signal", "▼", location.abovebar, color=color.red, size=size.small)
// Strategy entry and exit
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_condition)
strategy.close("Long", when=exit_long_condition)
strategy.close("Short", when=exit_short_condition)