MACD اور RSI کراس اوور حکمت عملی پر مبنی
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی MACD اور RSI دونوں اشارے کے کراسنگ کا حساب کتاب کرکے ٹریڈنگ سگنل تیار کرتی ہے۔ جب RSI اوورلوڈ اور اوورلوڈ ہوتا ہے تو ، MACD سنڈ فورک اور ڈیڈ فورک پر خرید اور فروخت کے سگنل پیدا ہوتے ہیں۔ یہ حکمت عملی قیمتوں کے رجحانات کو مدنظر رکھتے ہوئے دو مختلف اقسام کے اشارے کے فوائد کو جوڑتی ہے ، اور اس طرح حکمت عملی کی تاثیر کو بڑھانے کے لئے اوورلوڈ اور اوورلوڈ دونوں کو جوڑتی ہے۔
حکمت عملی کا اصول
یہ حکمت عملی بنیادی طور پر MACD اور RSI دونوں اشارے کے مجموعہ کا استعمال کرتے ہوئے ٹریڈنگ سگنل پیدا کرتی ہے۔ اس میں ، MACD عام طور پر قیمت کے رجحانات اور حرکیات میں تبدیلی کا تعین کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے ، اور RSI عام طور پر اوور بیئر اور اوور سیل کا تعین کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔
اس حکمت عملی میں پہلے MACD کی تیز اور سست اوسط لائن اور سگنل لائن کا حساب لگایا جاتا ہے۔ تیز لائن سست لائن سے زیادہ سنہری فورک سگنل پیدا کرتی ہے ، اور تیز لائن سست لائن سے کم ڈیڈ فورک سگنل پیدا کرتی ہے۔ اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ قیمت کا رجحان اور حرکت پذیری تبدیل ہورہی ہے۔
اسی وقت ، حکمت عملی RSI اشارے کا حساب لگاتی ہے اور اوورلوڈ لائن اور اوورلوڈ لائن کا تعین کرتی ہے۔ جب RSI اوورلوڈ لائن سے نیچے ہوتا ہے تو اوورلوڈ ہوتا ہے اور جب RSI اوورلوڈ لائن سے اوپر ہوتا ہے تو اوورلوڈ ہوتا ہے۔
آر ایس آئی اوورلوڈ اوورلوڈ کی صورت میں ، حکمت عملی ایم اے سی ڈی گولڈ فورک پر خریدنے کا اشارہ دیتی ہے اور ایم اے سی ڈی ڈیڈ فورک پر فروخت کا اشارہ دیتی ہے۔ یعنی ، قیمت کے رجحان میں تبدیلی کے وقت ، MACD اشارے کی حساسیت کا استعمال کرتے ہوئے موڑ کا نقطہ پکڑنے کے لئے۔ اور آر ایس آئی اشارے کا کام یہ ہے کہ غلط تجارت سے بچنے کے لئے جب تک کہ اوورلوڈ اوورلوڈ نہ ہو۔
طاقت کا تجزیہ
اس حکمت عملی میں MACD اور RSI دونوں اشارے کے فوائد شامل ہیں ، جو حکمت عملی کی تاثیر کو بڑھا سکتے ہیں۔
MACD اشارے قیمت کی تبدیلیوں کو حساس طور پر پکڑتے ہیں ، اور RSI اشارے اوورلوڈ اور اوورلوڈ کو مدنظر رکھتے ہیں ، دونوں ایک دوسرے کی تکمیل کرتے ہیں۔
دونوں اشارے کے ساتھ مل کر ، آپ کو غیر ضروری تجارت کو کم کرنے کے لئے کچھ شور تجارتی سگنل کو فلٹر کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔
MACD اعداد و شمار کی قیمت کی اوسط فرق ، RSI اعداد و شمار کی قیمت میں تبدیلی کا تناسب ، دونوں طریقے ایک دوسرے کی تصدیق کرسکتے ہیں۔
MACD ردعمل کی قیمت میں تیزی سے تبدیلی ، RSI ردعمل کی قیمت میں نمایاں انحراف ، مجموعہ استعمال کا اثر اچھا ہے۔
خطرات اور حل
اس حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی ہیں جن کے بارے میں آگاہ ہونا ضروری ہے:
ایم اے سی ڈی اور آر ایس آئی دونوں اچانک واقعات سے متاثر ہوتے ہیں اور غلط سگنل پیدا کرسکتے ہیں۔ آپ پیرامیٹرز کو مناسب طریقے سے ایڈجسٹ کرسکتے ہیں ، سگنل کو فلٹر کرسکتے ہیں۔
انفرادی اسٹاک کی کارکردگی خراب ہوسکتی ہے ، انڈیکس یا مجموعی استعمال پر غور کیا جاسکتا ہے۔
سگنل دینے کے لئے ایک ہی وقت میں MACD کراس اور RSI اوور بیو اوور سیل شرائط کو پورا کرنے کی ضرورت ہے۔ کچھ مواقع ضائع ہوسکتے ہیں۔ آر ایس آئی پیرامیٹر کی ضروریات کو مناسب طریقے سے کم کیا جاسکتا ہے۔
اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:
MACD اور RSI کے پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں تاکہ وہ مختلف اقسام کی خصوصیات کے مطابق ہوں۔
نقصان کی روک تھام کی حکمت عملی میں اضافہ کریں ، جب نقصان کا ایک خاص تناسب ہوتا ہے تو وقت پر روکیں۔
دوسرے اشارے جیسے برن بینڈ ، کے ڈی جے وغیرہ کے ساتھ مل کر ، ٹریڈنگ سگنل کی سخت شرائط طے کریں۔
ہائی فریکوئینسی ڈیٹا پر حکمت عملی چلائیں ، حکمت عملی کی تاثیر کو بہتر بنانے کے لئے MACD کی تیز رفتار خصوصیت کا استعمال کریں۔
RSI کی اوپری خرید اوپری فروخت لائن کو ایڈجسٹ کریں تاکہ بہترین پیرامیٹرز کا مجموعہ تلاش کیا جاسکے۔
خلاصہ کریں۔
یہ MACD اور RSI کراس حکمت عملی ، رجحان سے باخبر رہنے اور اوپری خرید اوپری فروخت کے فیصلے کے ساتھ مل کر ، قیمتوں میں موڑ کے نقطہ کو مؤثر طریقے سے حاصل کرنے اور حکمت عملی کے اثر کو بڑھا سکتی ہے۔ تاہم ، اس میں کچھ حدود بھی ہیں ، مارکیٹ کے حالات کے مطابق مسلسل جانچ اور اصلاح کی ضرورت ہے ، تاکہ حکمت عملی کے اثر کو بھرپور طریقے سے استعمال کیا جاسکے۔
/*backtest
start: 2023-01-16 00:00:00
end: 2024-01-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
// © sabirt
strategy(title='MACD and RSI', overlay=true, shorttitle='MACD&RSI')
//MACD Settings
fastMA = input.int(title='Fast moving average', defval=12, minval=1)
slowMA = input.int(title='Slow moving average', defval=26, minval=1)
signalLength = input.int(9, minval=1)
//RSI settings
RSIOverSold = input.int(35, minval=1)
RSIOverBought = input.int(80, minval=1)
src = close
len = input.int(14, minval=1, title='Length')
up = ta.rma(math.max(ta.change(src), 0), len)
down = ta.rma(-math.min(ta.change(src), 0), len)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + up / down)
wasOversold = rsi[0] <= RSIOverSold or rsi[1] <= RSIOverSold or rsi[2] <= RSIOverSold or rsi[3] <= RSIOverSold or rsi[4] <= RSIOverSold or rsi[5] <= RSIOverSold
wasOverbought = rsi[0] >= RSIOverBought or rsi[1] >= RSIOverBought or rsi[2] >= RSIOverBought or rsi[3] >= RSIOverBought or rsi[4] >= RSIOverBought or rsi[5] >= RSIOverBought
[currMacd, _, _] = ta.macd(close[0], fastMA, slowMA, signalLength)
[prevMacd, _, _] = ta.macd(close[1], fastMA, slowMA, signalLength)
signal = ta.ema(currMacd, signalLength)
avg_1 = math.avg(currMacd, signal)
crossoverBear = ta.cross(currMacd, signal) and currMacd < signal ? avg_1 : na
avg_2 = math.avg(currMacd, signal)
crossoverBull = ta.cross(currMacd, signal) and currMacd > signal ? avg_2 : na
strategy.entry('buy', strategy.long, when=crossoverBull and wasOversold)
strategy.close('buy', when=crossoverBear and wasOverbought)