RSI اور SMA پر مبنی قلیل مدتی تجارتی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-02-01 10:35:30
ٹیگز:

جائزہ

اس حکمت عملی کا نام قلیل مدتی آر ایس آئی اور ایس ایم اے فی صد تبدیلی ہے۔ یہ تجارت میں داخلہ اور باہر نکلنے کا تعین کرنے کے لئے آر ایس آئی اور حرکت پذیر اوسط جیسے عام تکنیکی اشارے کا استعمال کرتا ہے۔ آر ایس آئی ایک رفتار آسکیلیٹر ہے جس کی قیمت 0 سے 100 کے درمیان ہے ، جہاں 70 سے اوپر کی قیمت کو زیادہ خریدا جاتا ہے اور 30 سے نیچے کی قیمت کو زیادہ فروخت سمجھا جاتا ہے۔ ایس ایم اے ایک سادہ حرکت پذیر اوسط ہے جو قلیل مدتی اور طویل مدتی قیمت کے رجحانات کی عکاسی کرسکتا ہے۔ یہ حکمت عملی ان دو اشارے کی بنیاد پر اندراج اور باہر نکلنے کے سگنل بناتی ہے ، اور بیک ٹیسٹ سے پتہ چلتا ہے کہ یہ اچھی کارکردگی حاصل کرسکتا ہے۔

حکمت عملی منطق

جب آر ایس آئی 50 سے اوپر ہوتا ہے تو اسے تیزی کا اشارہ سمجھا جاتا ہے۔ اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ مارکیٹ تیزی کے زون میں توازن میں ہے۔ جب 9 دن کا ایس ایم اے 100 دن کے ایس ایم اے سے اوپر ہوتا ہے تو اس کا مطلب یہ ہے کہ قلیل مدتی رجحان طویل مدتی رجحان سے بہتر ہے ، اور ہم ایک طویل پوزیشن میں داخل ہوسکتے ہیں۔ اس کے علاوہ ، اگر قلیل مدتی 9 دن کے ایس ایم اے میں قیمت میں 6 فیصد سے زیادہ کی نسبتا change تبدیلی ہوتی ہے تو ، اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ قلیل مدتی رجحان میں تیزی آرہی ہے ، جو بھی اندراج کا اشارہ ہے۔

اگر پہلے سے ہی ایک طویل پوزیشن میں ہے تو ، یہ حکمت عملی منافع میں مقفل کرنے کے لئے پیرابولک SAR ٹریلنگ اسٹاپ کا استعمال کرے گی۔ جب قیمت ٹریلنگ اسٹاپ نقصان کے فیصد کے مطابق واپس آجاتی ہے تو یہ پوزیشنوں سے باہر نکل جائے گی۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی میں رجحان کے اشارے اور آسکیلیٹرز کا امتزاج ہوتا ہے ، تاکہ جب مارکیٹ میں واضح رجحان ظاہر ہوتا ہے تو وہ مارکیٹ میں داخل ہو سکے ، جبکہ اس وقت سے گریز کیا جائے جب مارکیٹ الٹ رہی ہو ، جس سے تجارتی خطرہ بہت کم ہوجاتا ہے۔ اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی منافع میں بھی مقفل ہوسکتی ہے اور جب رجحان الٹ جاتا ہے تو منافع کو مکمل طور پر بخارات سے روک سکتی ہے۔

بیک ٹسٹ سے پتہ چلتا ہے کہ یہ حکمت عملی کافی واضح قلیل مدتی رجحانات میں اچھے نتائج کے ساتھ فائدہ اٹھا سکتی ہے۔ یہ ان سرمایہ کاروں کے لئے موزوں ہے جو اعلی تعدد کی تجارت کرتے ہیں۔

خطرے کا تجزیہ

یہ حکمت عملی RSI اور SMA جیسے اشارے پر انحصار کرتی ہے ، جن میں ایک خاص تاخیر ہوتی ہے۔ جب اچانک واقعات کی وجہ سے مارکیٹ میں تیزی سے الٹ پڑتا ہے تو ، یہ حکمت عملی وقت پر باہر نکلنے میں ناکام ہوسکتی ہے ، جس سے بڑے نقصانات ہوتے ہیں۔

اس کے علاوہ ، اعلی تعدد کی تجارت میں تجارتی اخراجات زیادہ ہوتے ہیں۔ اگر تجارتی تعدد بہت زیادہ ہے تو ، جمع شدہ تجارتی فیس بھی منافع کو متاثر کرسکتی ہے۔

اصلاح کی ہدایات

اس حکمت عملی میں اندراج اور باہر نکلنے کے اشاروں کا تعین کرنے کے لئے مزید اشارے شامل کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے ، جیسے جھوٹے بریک آؤٹ سے بچنے کے لئے حجم کے اشارے شامل کرنا۔ اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی کو بھی مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کو مدنظر رکھتے ہوئے زیادہ لچکدار طریقوں سے ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔

اس کے علاوہ ، بہترین پیرامیٹر مجموعہ تلاش کرنے کے لئے تجارتی مصنوعات ، سائیکل پیرامیٹرز پر اصلاح کی جاسکتی ہے۔ کراس سائیکل ٹریڈنگ پر بھی غور کیا جاسکتا ہے ، جس میں رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے اعلی سائیکل اور داخلے کا فیصلہ کرنے کے لئے کم سائیکل استعمال کیے جاسکتے ہیں۔

نتیجہ

یہ حکمت عملی قلیل مدتی آر ایس آئی اور ایس ایم اے فیصد تبدیلی جامع طور پر مختصر مدتی تجارتی حکمت عملی کی تعمیر کے لئے آر ایس آئی اور ایس ایم اے جیسے عام تکنیکی اشارے استعمال کرتی ہے۔ یہ منافع میں مقفل کرنے کے لئے کافی واضح قلیل مدتی رجحانات کو پکڑ سکتا ہے ، جبکہ منافع میں بھی رک جاتا ہے۔ یہ حکمت عملی ان سرمایہ کاروں کے لئے موزوں ہے جو اعلی تعدد کی تجارت کو پسند کرتے ہیں ، لیکن مارکیٹ میں تیزی سے الٹ جانے کے خطرے پر بھی توجہ کی ضرورت ہے۔ مزید اصلاح کے ساتھ ، یہ حکمت عملی بہتر نتائج حاصل کرسکتی ہے۔

/*backtest
start: 2024-01-24 00:00:00
end: 2024-01-31 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
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/
// © Coinrule

//@version=5
strategy("Short Term RSI and SMA Percentage Change",
         overlay=true,
         initial_capital=1000,
         process_orders_on_close=true,
         default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
         default_qty_value=100,
         commission_type=strategy.commission.percent,
         commission_value=0.1)

showDate = input(defval=true, title='Show Date Range')
timePeriod = time >= timestamp(syminfo.timezone, 2022, 5, 1, 0, 0)
notInTrade = strategy.position_size <= 0

//==================================Buy Conditions============================================

//RSI
length = input(14)
rsi = ta.rsi(close, length)
buyCondition1 = rsi > 50

//MA
SMA9 = ta.sma(close, 9)
SMA100 = ta.sma(close, 100)
plot(SMA9, color = color.green)
plot(SMA100, color = color.blue)
buyCondition2 = (SMA9 > SMA100)

//Calculating MA Percentage Change
buyMA = (close/SMA9)
buyCondition3 = buyMA >= 0.06

if (buyCondition1 and buyCondition2 and buyCondition3 and timePeriod) //and buyCondition
    strategy.entry("Long", strategy.long)

//==================================Sell Conditions============================================

// Configure trail stop level with input options
longTrailPerc = input.float(title='Trail Long Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=5) * 0.01
shortTrailPerc = input.float(title='Trail Short Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=5) * 0.01

// Determine trail stop loss prices
longStopPrice = 0.0
shortStopPrice = 0.0

longStopPrice := if strategy.position_size > 0
    stopValue = close * (1 - longTrailPerc)
    math.max(stopValue, longStopPrice[1])
else
    0

shortStopPrice := if strategy.position_size < 0
    stopValue = close * (1 + shortTrailPerc)
    math.min(stopValue, shortStopPrice[1])
else
    999999
    
strategy.exit('Exit', stop = longStopPrice, limit = shortStopPrice)

مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں