EMA اور RSI پر مبنی طاقتور مقداری تجارتی حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
اس حکمت عملی کو سونے کے کراس کا قانون کہا جاتا ہے۔ یہ ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے جو ایک ہی وقت میں اشاریہ کی حرکت پذیری اوسط ((EMA) اور نسبتا strong مضبوط اشاریہ ((RSI) کو جوڑتی ہے۔ اس کا بنیادی خیال اعلی طلب والے علاقوں میں خریدنا اور اعلی فراہمی والے علاقوں میں فروخت کرنا ہے ، ای ایم اے کا استعمال کرتے ہوئے مجموعی رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے ، اور آر ایس آئی کا استعمال کرتے ہوئے اوور بیئر اوور سیل علاقوں کا تعین کرنے کے لئے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی میں پہلے 50 دن کے ای ایم اے اور 14 دن کے آر ایس آئی کا حساب لگایا جاتا ہے۔ اس کے بعد اعلی مانگ والے علاقوں اور اعلی فراہمی والے علاقوں کے لئے برلن بینڈ قائم کیے جاتے ہیں۔ جب قیمت 50 دن کے ای ایم اے سے زیادہ ہو اور آر ایس آئی 55 سے زیادہ ہو تو یہ ایک خرید کا اشارہ ہے۔ جب قیمت 50 دن کے ای ایم اے سے کم ہو اور آر ایس آئی 45 سے کم ہو تو یہ ایک فروخت کا اشارہ ہے۔ حکمت عملی کا داخلہ نقطہ اعلی مانگ والے علاقوں میں خریدنا اور اعلی فراہمی والے علاقوں میں فروخت کرنا ہے۔
خاص طور پر ، جب بند ہونے والی قیمت 50 دن کے ای ایم اے سے زیادہ ہو اور اعلی طلب کے علاقے میں ہو تو خریدنے کا اشارہ دیا جاتا ہے۔ جب بند ہونے والی قیمت 50 دن کے ای ایم اے سے کم ہو اور اعلی سپلائی کے علاقے میں ہو تو ، فروخت کا اشارہ دیا جاتا ہے۔ اس طرح ، ای ایم اے کا استعمال کرتے ہوئے ، اوپری رجحان کا اندازہ لگانے کے لئے ، اوپری فروخت کے علاقے کا اندازہ لگانے کے لئے آر ایس آئی کا استعمال کریں ، اور انتہائی علاقے میں اسٹریٹجک تجارت کو الٹ کریں ، جس سے اعلی جیت کی شرح حاصل ہو۔
طاقت کا تجزیہ
اس حکمت عملی میں ای ایم اے اور آر ایس آئی کے دوہری اشارے شامل ہیں ، جو مارکیٹ کے رجحانات اور اوور بیئر اوور سیل علاقوں کا مؤثر انداز میں فیصلہ کرنے کے قابل ہیں۔ ای ایم اے قیمتوں کو ہموار کرتا ہے ، بڑے رجحانات کا فیصلہ کرتا ہے ، اور آر ایس آئی مقامی ایڈجسٹمنٹ کی جگہ کا فیصلہ کرتا ہے۔ دونوں ایک دوسرے کی تکمیل کرتے ہیں ، اور جھوٹے اشاروں سے بچتے ہیں۔
اس کے علاوہ ، اس حکمت عملی میں اعلی طلب زون اور اعلی سپلائی زون کا تصور شامل کیا گیا ہے ، یعنی بورن بینڈ سیٹنگ کا استعمال کرتے ہوئے اوپری خرید اوپری فروخت زون۔ اس طرح زیادہ تر شور کو فلٹر کیا جاسکتا ہے ، اور صرف انتہائی زون میں کام کیا جاسکتا ہے ، جس سے حکمت عملی کی کامیابی کی شرح میں اضافہ ہوتا ہے۔
مجموعی طور پر، اس حکمت عملی میں متعدد اشارے اور تصورات شامل ہیں، مختلف آلات کے فوائد کا استعمال کرتے ہوئے، ایک مضبوط قدر کے انتخاب اور وقت کے نظام کو تشکیل دینے کے لئے، اعلی منافع کی شرح حاصل کرنے کے لئے.
خطرے کا تجزیہ
اس حکمت عملی کا سب سے بڑا خطرہ برن بینڈ کی ترتیب میں ہے۔ اگر اعلی طلب زون اور اعلی سپلائی زون کی ترتیب بہت بڑی یا بہت چھوٹی ہو تو اس حکمت عملی میں اکثر نقصان ہوتا ہے۔ اس کو مختلف اسٹاک کی خصوصیات اور مارکیٹ کے حالات کے مطابق ٹیوننگ پیرامیٹرز کی ضرورت ہوتی ہے۔
ایک اور ممکنہ خطرہ یہ ہے کہ اگر طویل عرصے سے چوٹی یا نیچے کی سطح کا سامنا کرنا پڑتا ہے تو ، ای ایم اے اور آر ایس آئی کے ساتھ ساتھ غلط سگنل دینے کا امکان پیدا ہوتا ہے۔ اس وقت ، دستی مداخلت کرنا ضروری ہے ، حکمت عملی کو روکنا اور بڑے پیمانے پر نقصان سے بچنا ہے۔
اصلاح کی سمت
سب سے پہلے، یہ حکمت عملی مشین سیکھنے کے الگورتھم کو متعارف کرانے کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے تاکہ پیرامیٹرز کو متحرک طور پر بہتر بنایا جا سکے. مثال کے طور پر، برن بینڈ کے اوپر اور نیچے کی حد کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے ریفریجریشن سیکھنے کا استعمال کریں، یا EMA اور RSI کے پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے LSTM کا استعمال کریں.
دوسرا ، یہ حکمت عملی مارکیٹ کے جذبات کے اشارے حاصل کرنے اور تجارتی فیصلوں میں مدد کے لئے ٹیکسٹ سکریپنگ اور قدرتی زبان پروسیسنگ ٹکنالوجی کے ساتھ مل سکتی ہے۔ جب مارکیٹ میں شدید جذبات پیدا ہوتے ہیں تو ، دستی مداخلت کی حکمت عملی ، خطرے سے بچنے کے لئے موثر ہے۔
تیسرا ، اس حکمت عملی کو اسٹاک سلیکشن حکمت عملی کے ساتھ جوڑا جاسکتا ہے۔ گہری سیکھنے جیسے طریقوں سے پہلے ترقی کے امکانات والے نشانوں کا انتخاب کریں۔ پھر اس حکمت عملی کا استعمال کرتے ہوئے وقت کا انتخاب کریں۔ اس طرح حکمت عملی کی مجموعی کارکردگی کو بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
خلاصہ کریں۔
مجموعی طور پر ، اس حکمت عملی کے لئے ، میٹرکس کا مجموعہ مناسب ہے ، فوائد واضح ہیں ، اور خطرات کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کیا گیا ہے۔ مشین لرننگ اور ٹیکسٹ تجزیہ جیسی ٹیکنالوجیز کو متعارف کرانے کے ذریعہ اصلاح ، اس حکمت عملی کے اثر کو مزید بڑھانے کی امید ہے ، اور یہ ایک نئی نسل کی پیمائش کی حکمت عملی کا نمونہ بنے گا۔
/*backtest
start: 2023-01-28 00:00:00
end: 2024-02-03 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Powerful EMA and RSI Strategy", overlay=true)
// Define EMA parameters
ema50 = ta.ema(close, 50)
// Calculate RSI
rsiLength = input(14, title="RSI Length")
rsiValue = ta.rsi(close, rsiLength)
// Define Demand and Supply zones
demandZone = input(true, title="Demand Zone")
supplyZone = input(true, title="Supply Zone")
// Define Buy and Sell conditions
buyCondition = close > ema50 and rsiValue > 55
sellCondition = close < ema50 and rsiValue < 45
// Entry point buy when the price is closed above 50 EMA at Demand area
buyEntryCondition = close > ema50 and demandZone
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buyCondition and buyEntryCondition)
// Entry point sell when the price is closed below 50 EMA at Supply area
sellEntryCondition = close < ema50 and supplyZone
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sellCondition and sellEntryCondition)
// Plot 50 EMA for visualization
plot(ema50, color=color.blue, title="50 EMA")
// Plot RSI for visualization
hline(55, "Overbought", color=color.red)
hline(45, "Oversold", color=color.green)
plot(rsiValue, color=color.purple, title="RSI")
// Plot Demand and Supply zones
bgcolor(demandZone ? color.new(color.green, 90) : na)
bgcolor(supplyZone ? color.new(color.red, 90) : na)