تین حرکت پذیر اوسط دولن رینج ریورسل حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی 3 دن کی تیز رفتار اوسط ، 10 دن کی سست رفتار اوسط اور 16 دن کی سگنل ہموار اوسط کے ساتھ MACD اشارے کی تعمیر کرتی ہے ، جس میں RSI اشارے اور ٹرانزیکشن حجم کی خصوصیات شامل ہیں ، جس میں کثیر جہتی K لائن کی خصوصیات مرتب کی گئی ہیں ، جس میں یہ فیصلہ کیا گیا ہے کہ تجارت بہت زیادہ بند ہے ، جس میں زون کے اتار چڑھاؤ کا رجحان پیدا ہوتا ہے ، اور اس میں واپسی کے ل entries منافع ہوتا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
کوڈ بنیادی طور پر 3 دن کی تیزی سے چلنے والی اوسط کو کم کرنے کے لئے 10 دن کی سست رفتار چلنے والی اوسط کا استعمال کرتا ہے تاکہ MACD اشارے کی تشکیل کی جاسکے ، 16 دن کی سگنل لائن کو ہموار کیا جاسکے ، تاکہ معیاری MACD حکمت عملی تشکیل دی جاسکے۔ اس کے علاوہ ، طاقت کی خصوصیات کا تعین کرنے کے لئے خرید و فروخت کی مقدار کا تجزیہ کرنے کے لئے مشترکہ تبادلہ تجزیہ بھی کیا گیا ہے۔ اس کے علاوہ ، RSI اشارے کو بھی متعارف کرایا گیا ہے تاکہ اوور خرید اور اوور فروخت کا تعین کیا جاسکے۔ متعدد اشارے کے امتزاج کے ذریعے ، حالات کی خصوصیات کا تعین کرنے کے لئے ، وقفہ لرزنے والے رجحان میں تبدیلیوں کو تلاش کریں ، اور انٹری سگنل کی تعمیر کریں۔
خاص طور پر ، MACD لائن اور سگنل لائن کے مابین تعلقات کو دیکھ کر ، اسکیلپنگ کی تبدیلیوں کو دیکھ کر ، فاریکس طاقت کے خاتمے کا اندازہ لگائیں ، اور الٹ جانے کا موقع تلاش کریں۔ اس کے علاوہ ، حجم میں تبدیلی بھی فاریکس طاقت کے خاتمے کی عکاسی کرتی ہے۔ آر ایس آئی کے اشارے کے ساتھ مل کر ، اوور بیئر اور اوور سیل کے رجحان کا اندازہ لگانے کے لئے ، ان اشارے کو جوڑ کر ، ہم حالات کی مقامی خصوصیات کا اندازہ لگا سکتے ہیں اور ممکنہ الٹ جانے کا وقت۔
اس حکمت عملی میں تین انٹری سگنل ہیں:
جب حجم خرید و فروخت کا فائدہ نہ ہو، آر ایس آئی 41 سے کم ہو اور بڑھ جائے، اور MACD سگنل میں کوئی واضح انحراف نہ ہو، تو زیادہ کام کریں۔
جب حجم خریدنے کی مقدار میں فائدہ ہوتا ہے تو ، آر ایس آئی 45-55 کے درمیان ہوتا ہے اور اوپر جاتا ہے ، اور جب MACD اور سگنل لائن ایک ساتھ اوپر کی طرف جاتی ہے تو ، زیادہ کام کریں۔
جب MACD سیٹ کی حد سے اوپر اور اوپر ہو تو ، خالی کریں۔
یہ تینوں حالات مختصر مدت میں علاقائی اتار چڑھاؤ اور ایک سمت میں حد سے زیادہ توسیع کی عکاسی کرتے ہیں ، لہذا اس کو الٹ پلٹنے کے لئے ایک اچھا وقت سمجھا جاتا ہے ، اور الٹا کام کیا جاتا ہے۔
Exit کو سٹاپ نقصان اور سٹاپ سٹاپ کے طور پر سیٹ کریں، کنٹرول واپس لیں اور منافع کمائیں۔
طاقت کا تجزیہ
اس حکمت عملی میں متعدد اشارے شامل ہیں جو جھٹکے کے فاصلے اور اوور بیئر اوور سیل کے رجحان کا اندازہ لگاتے ہیں ، تاکہ منافع کی حکمت عملی کو واضح طور پر تبدیل کیا جاسکے۔ حجم تجزیہ کا استعمال زیادہ گہرائی سے کیا جاتا ہے ، جس سے آپریشن کی بنیاد میں اضافہ ہوتا ہے۔ اسٹاپ نقصان کی روک تھام کی ترتیب بھی زیادہ محتاط ہے ، تاکہ زوال کو روکنے کے لئے زیادہ سے زیادہ پیچھا نہ کیا جاسکے۔
اس کے علاوہ، یہ بھی ممکن ہے کہ آپ کے پاس کچھ چیزیں ہیں جو آپ کو پسند نہیں ہیں:
MACD ایک مقداری قیمت ٹیسٹ کے اشارے کے طور پر، قیمت اور حجم کے درمیان تعلقات کا تعین کرنے کے لئے، ایک واحد تکنیکی تجزیہ کے موضوع سے بچنے کے لئے؛
ایئر فورس کے ذریعہ ترسیل کی حالت کا اندازہ لگانا ، اور اندراجات کی تصدیق کرنا؛
RSI نے اوور بیو اور اوور سیل کا فیصلہ کیا ، جس سے الٹ کی تلاش میں مدد ملی۔
نقصان کو روکنے کے لئے سیٹ کریں تاکہ زیادہ سے زیادہ نقصانات کو روکنے کے لئے اور منافع میں سے کچھ کو لاک کریں۔
خطرے کا تجزیہ
اگرچہ اس حکمت عملی کے استعمال سے کامیابی کی شرح میں اضافہ ہوتا ہے، لیکن اس میں کچھ خطرات بھی شامل ہیں، جن میں سے کچھ یہ ہیں:
اس بات کا امکان ہے کہ اشارے جھوٹے سگنل جاری کرے گا ، جیسے الٹ جانے کے بعد اصل رجحان جاری رکھنا؛
اسٹاپ نقصان کی روک تھام کو غلط طریقے سے ترتیب دیا گیا ہے ، اور ممکنہ طور پر بہت زیادہ واپسی اور منافع کو اچھی طرح سے لاک نہیں کیا جاسکتا ہے۔
پیرامیٹرز کی ترتیب کو مزید ٹیسٹ کی اصلاح کی ضرورت ہوسکتی ہے ، جیسے کہ اوسط پیرامیٹرز کا مجموعہ ، RSI کی مدت ، اور سٹاپ نقصان کی روک تھام کی ضرب۔
ان تمام خطرات کو مزید اصلاحات کے ذریعے کم کیا جاسکتا ہے۔ اس کے بارے میں مزید تفصیل کے لئے ذیل میں ملاحظہ کیجئے۔
اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی میں مزید اصلاحات کی گنجائش موجود ہے ، جس میں مندرجہ ذیل پہلوؤں پر توجہ مرکوز کی گئی ہے۔
بہترین مجموعہ تلاش کرنے کے لئے مختلف مساوی پیرامیٹرز کی ترتیبات کی جانچ کرنا؛
RSI پیرامیٹرز کی ترتیبات کو جانچنے کے لئے کہ کون سا سائیکل زیادہ خرید اور فروخت کا تعین کرنے کے لئے موزوں ہے۔
زیادہ سے زیادہ واپسی اور منافع کو لاک کرنے کے درمیان توازن کو تلاش کرنے کے لئے سٹاپ نقصان کے ضارب کو بہتر بنائیں؛
مشین لرننگ ماڈل متعارف کروائیں ، بڑے اعداد و شمار کی تربیت کا استعمال کریں ، غلط فہمی کا امکان کم کریں ، جیت کی شرح میں اضافہ کریں۔
ان اصلاحات کو زیادہ منظم طریقے سے ردعمل کے ذریعہ حاصل کیا جاسکتا ہے۔ پیرامیٹر اسپیس ٹیسٹنگ کی توسیع اور نمونے کی مقدار میں اضافے کے ساتھ ، حکمت عملی کی کامیابی اور منافع کے اشارے میں بھی اضافہ ہوتا رہتا ہے۔
خلاصہ کریں۔
اس حکمت عملی میں MACD ، RSI اور حجم کے تین بڑے پیمانے پر اشارے کا استعمال کیا گیا ہے ، جس میں بازار کے زون کے مابین ہلچل کی خصوصیات کا اندازہ لگایا گیا ہے ، اور واپسی کے نقطہ پر انٹریز قائم کی گئی ہیں ، جس میں باؤنس میں اضافے کا فائدہ اٹھانا ہے۔ حکمت عملی کا نظریہ واضح ہے ، رجحانات اور الٹ کو مدنظر رکھتا ہے ، اور اصلاح کے بعد اس میں منافع کی اچھی گنجائش ہے۔ پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے اور ماڈل متعارف کرانے کے ذریعے ، اس کی توقع ہے کہ یہ ایک موثر اور مستحکم مقدار کی حکمت عملی بن سکے۔
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("3 1 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 1 Oscillator Profile Flagging", overlay=false)
signalBiasValue = input(title="Signal Bias", defval=0.26)
macdBiasValue = input(title="MACD Bias", defval=0.7)
shortLookBack = input( title="Short LookBack", defval=3)
longLookBack = input( title="Long LookBack", defval=6)
takeProfit = input( title="Take Profit", defval=2)
stopLoss = input( title="Stop Loss", defval=0.7)
fast_ma = ta.sma(close, 3)
slow_ma = ta.sma(close, 10)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = ta.sma(macd, 16)
hline(0, "Zero Line", color = color.black)
buyVolume = volume*((close-low)/(high-low))
sellVolume = volume*((high-close)/(high-low))
buyVolSlope = buyVolume - buyVolume[1]
sellVolSlope = sellVolume - sellVolume[1]
signalSlope = ( signal - signal[1] )
macdSlope = ( macd - macd[1] )
plot(macd, color=color.blue, title="Total Volume")
plot(signal, color=color.orange, title="Total Volume")
plot(macdSlope, color=color.green, title="MACD Slope")
plot(signalSlope, color=color.red, title="Signal Slope")
intrabarRange = high - low
rsi = ta.rsi(close, 14)
rsiSlope = rsi - rsi[1]
plot(rsiSlope, color=color.black, title="RSI Slope")
getRSISlopeChange(lookBack) =>
j = 0
for i = 0 to lookBack
if ( rsi[i] - rsi[ i + 1 ] ) > -5
j += 1
j
getBuyerVolBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if buyVolume[i] > sellVolume[i]
j += 1
j
getSellerVolBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if sellVolume[i] > buyVolume[i]
j += 1
j
getVolBias(lookBack) =>
float b = 0.0
float s = 0.0
for i = 1 to lookBack
b += buyVolume[i]
s += sellVolume[i]
b > s
getSignalBuyerBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if signal[i] > signalBiasValue
j += 1
j
getSignalSellerBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if signal[i] < ( 0.0 - signalBiasValue )
j += 1
j
getSignalNoBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if signal[i] < signalBiasValue and signal[i] > ( 0.0 - signalBiasValue )
j += 1
j
getPriceRising(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if close[i] > close[i + 1]
j += 1
j
getPriceFalling(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if close[i] < close[i + 1]
j += 1
j
getRangeNarrowing(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if intrabarRange[i] < intrabarRange[i + 1]
j+= 1
j
getRangeBroadening(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if intrabarRange[i] > intrabarRange[i + 1]
j+= 1
j
bool isNegativeSignalReversal = signalSlope < 0.0 and signalSlope[1] > 0.0
bool isNegativeMacdReversal = macdSlope < 0.0 and macdSlope[1] > 0.0
bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0.0 and signalSlope[1] < 0.0
bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0.0 and macdSlope[1] < 0.0
bool hasBearInversion = signalSlope > 0.0 and macdSlope < 0.0
bool hasBullInversion = signalSlope < 0.0 and macdSlope > 0.0
bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue
bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0.0 - signalBiasValue )
bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0.0
bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0.0
bool hasPositiveMACDBias = macd > macdBiasValue
bool hasNegativeMACDBias = macd < ( 0.0 - macdBiasValue )
bool hasBullAntiPattern = ta.crossunder(macd, signal)
bool hasBearAntiPattern = ta.crossover(macd, signal)
bool hasSignificantBuyerVolBias = buyVolume > ( sellVolume * 1.5 )
bool hasSignificantSellerVolBias = sellVolume > ( buyVolume * 1.5 )
// 202.30 Profit 55.29% 5m
if ( ( getVolBias(longLookBack) == false ) and rsi <= 41 and math.abs(rsi - rsi[shortLookBack]) > 1 and hasNoSignalBias and rsiSlope > 1.5 and close > open)
strategy.entry("5C1", strategy.long, qty=1)
strategy.exit("TPS", "5C1", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)
// 171.70 Profit 50.22% 5m
if ( getVolBias(longLookBack) == true and rsi > 45 and rsi < 55 and macdSlope > 0 and signalSlope > 0)
strategy.entry("5C2", strategy.long, qty=1)
strategy.exit("TPS", "5C2", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)
// 309.50 Profit 30.8% 5m 2 tp .7 sl 289 trades
if ( macd > macdBiasValue and macdSlope > 0)
strategy.entry("5P1", strategy.short, qty=1)
strategy.exit("TPS", "5P1", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss)