MA اور RSI پر مبنی سوئنگ حکمت عملی کے بعد رجحان
ChaoZhang
حکمت عملی کا جائزہ
ایم اے اور آر ایس آئی پر مبنی رجحان سے باخبر رہنے والی سوئنگ حکمت عملی ایک مقدار کی تجارت کی حکمت عملی ہے جس میں چلتی اوسط اور نسبتا strong مضبوط اشارے شامل ہیں۔ اس حکمت عملی کا مقصد مارکیٹ میں درمیانی اور طویل مدتی رجحانات کو پکڑنا ہے ، جبکہ آر ایس آئی اشارے کا استعمال مارکیٹ میں اوورلوڈ اور اوورلوڈ کی حیثیت کا اندازہ لگانے کے لئے کیا جاتا ہے تاکہ آؤٹ پٹ پوزیشنوں کو بہتر بنایا جاسکے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی کے بنیادی اصول درج ذیل ہیں:
دو مختلف ادوار کی متحرک اوسط ((ما) کا حساب لگائیں ، جو فاسٹ ایم اے اور سست ایم اے ہیں۔ جب فاسٹ ایم اے پر سست ایم اے ہوتا ہے تو ، مارکیٹ کو اوپر کی طرف جانے کا رجحان سمجھا جاتا ہے۔ جب فاسٹ ایم اے کے نیچے سست ایم اے ہوتا ہے تو ، مارکیٹ کو نیچے کی طرف جانے کا رجحان سمجھا جاتا ہے۔
RSI اشارے کا حساب لگائیں ، جس کا استعمال مارکیٹ کی اوورلوڈ اوور سیل حالت کا تعین کرنے کے لئے کیا جاتا ہے۔ جب RSI اوورلوڈ ٹریل ویلیو سے زیادہ ہوتا ہے تو ، مارکیٹ کو اوورلوڈ حالت میں سمجھا جاتا ہے۔ جب RSI اوورلوڈ ٹریل ویلیو سے کم ہوتا ہے تو ، مارکیٹ کو اوورلوڈ حالت میں سمجھا جاتا ہے۔
جامع ایم اے اور آر ایس آئی کے اشارے ، جب مارکیٹ اوپر کی طرف بڑھ رہی ہو اور آر ایس آئی نے زیادہ نہیں خریدا ہے تو زیادہ پوزیشن کھولیں۔ جب مارکیٹ نیچے کی طرف بڑھ رہی ہو اور آر ایس آئی نے زیادہ فروخت نہیں کیا ہے تو خالی پوزیشن کھولیں۔
خطرے کو کنٹرول کرنے اور منافع کو لاک کرنے کے لئے اسٹاپ نقصان اور اسٹاپ قیمت کا تعین کریں۔ اسٹاپ نقصان کی قیمت تازہ ترین اختتامی قیمت اور اسٹاپ نقصان کی فیصد پر مبنی ہے ، اور اسٹاپ نقصان کی قیمت تازہ ترین اختتامی قیمت ، اسٹاپ نقصان کی فیصد اور رسک کمائی کی شرح پر مبنی ہے۔
جب قیمت اسٹاپ نقصان یا اسٹاپ اپ کی قیمت کو چھوتی ہے تو ، پوزیشن سے باہر نکلیں۔
اسٹریٹجک فوائد
رجحانات کا سراغ لگانا: یہ حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات کا اندازہ لگانے کے لئے ایم اے کراسنگ کا استعمال کرتی ہے ، جو درمیانی اور طویل مدتی قیمتوں کے رجحانات کو مؤثر طریقے سے پکڑ سکتی ہے۔
اوور خرید اوور فروخت فیصلہ: آر ایس آئی اشارے متعارف کروائیں ، رجحانات کے فیصلے کی بنیاد پر ، مارکیٹ میں داخلے کے وقت کو مزید بہتر بنائیں ، اور اوور خرید اوور فروخت زون میں داخل ہونے سے گریز کریں۔
خطرے پر قابو پانا: واضح طور پر اسٹاپ نقصان اور اسٹاپ کی قیمتیں طے کی گئیں ، ہر تجارت کے لئے خطرے کی حد کو سختی سے کنٹرول کیا گیا۔
پیرامیٹرز کی لچک: حکمت عملی کے اہم پیرامیٹرز ، جیسے ایم اے سائیکل ، آر ایس آئی سائیکل ، اوور بُک اوور سیل حد ، اسٹاپ لاس فیصد ، رسک ریٹرن ، وغیرہ ، ان پٹ پیرامیٹرز کی شکل میں فراہم کیے جاتے ہیں ، اور صارف اپنی ضروریات کے مطابق ایڈجسٹ کرسکتا ہے۔
اسٹریٹجک رسک
پیرامیٹرز کا خطرہ: اس حکمت عملی کی کارکردگی پیرامیٹرز کے انتخاب سے زیادہ حساس ہے ، اور مختلف پیرامیٹرز کی ترتیبات سے حکمت عملی کی کارکردگی میں بہت زیادہ فرق پیدا ہوسکتا ہے۔ لہذا ، عملی استعمال میں ، پیرامیٹرز کی بھرپور جانچ اور اصلاح کی ضرورت ہے۔
رجحان کی شناخت کا خطرہ: یہ حکمت عملی رجحان کا تعین کرنے کے لئے بنیادی طور پر ایم اے کراس پر انحصار کرتی ہے ، لیکن بعض مارکیٹ کے حالات میں (جیسے کہ ایک ہلچل والی مارکیٹ یا رجحان کا رخ موڑنے والا نقطہ) ، ایم اے کراس غلط فہمی یا تاخیر کا شکار ہوسکتا ہے۔
بلیک سوان واقعات: یہ حکمت عملی بنیادی طور پر تاریخی اعداد و شمار پر مبنی ہے اور مارکیٹ کے کچھ اچانک ، انتہائی واقعات (جیسے بڑے سیاسی واقعات ، قدرتی آفات وغیرہ) کے لئے بروقت ردعمل نہیں دے سکتی ہے۔
اصلاح کی سمت
مزید تکنیکی اشارے متعارف کروائیں ، جیسے برن بینڈ ، MACD ، وغیرہ ، تاکہ رجحانات کی درستگی اور استحکام کو بہتر بنایا جاسکے۔
مارکیٹ کے جذبات کے تجزیے کو شامل کرنے پر غور کریں ، جیسے بڑے اعداد و شمار کے ذریعہ مارکیٹ کے جذبات کا تجزیہ ، تاکہ رجحانات کا فیصلہ کرنے اور پوزیشن کو ایڈجسٹ کرنے میں مدد ملے۔
پیرامیٹرز کو زیادہ جامع اور بہتر طور پر بہتر بنانے کے لئے ، جینیاتی الگورتھم جیسے ذہین اصلاحی طریقوں کا استعمال کرکے ، بہترین پیرامیٹرز کا مجموعہ تلاش کیا جاسکتا ہے۔
حکمت عملی میں پوزیشن مینجمنٹ اور فنڈ مینجمنٹ ماڈیول شامل کریں ، مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ اور اکاؤنٹ کے نقصانات کے مطابق پوزیشنوں کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں ، تاکہ خطرے کو مزید کنٹرول کیا جاسکے۔
خلاصہ کریں۔
ایم اے اور آر ایس آئی پر مبنی رجحان سے باخبر رہنے والی اسکیلپنگ حکمت عملی ایک زیادہ کلاسیکی مقداری تجارتی حکمت عملی ہے ، جس میں مارکیٹ کے رجحانات کا فیصلہ ایم اے کے ذریعے کیا جاتا ہے ، اور آر ایس آئی کے اشارے کا استعمال کرتے ہوئے آؤٹ پٹ پوائنٹ کو بہتر بنایا جاتا ہے۔ حکمت عملی کی منطق واضح ، آسانی سے قابل عمل اور بہتر ہے ، جو مارکیٹ کے درمیانے اور طویل مدتی رجحانات کو مؤثر طریقے سے پکڑ سکتی ہے ، جبکہ کچھ خطرے پر قابو رکھتی ہے۔ تاہم ، یہ حکمت عملی پیرامیٹرز کے انتخاب کے لئے زیادہ حساس ہے ، جس کو عملی استعمال میں کافی جانچ پڑتال اور اصلاح کی ضرورت ہے۔ مزید برآں ، یہ حکمت عملی بنیادی طور پر تکنیکی اشارے پر مبنی ہے ، جو مارکیٹ کے کچھ انتہائی واقعات کے لئے ناقص ہوسکتی ہے۔ مستقبل میں ، مزید تکنیکی اشارے اور مارکیٹ کے جذبات کے تجزیے کو متعارف کرانے پر غور کیا جاسکتا ہے ، اور اس حکمت عملی کی استحکام اور منافع بخش صلاحیت کو مزید بڑھانے کے لئے پوزیشن مینجمنٹ اور فنڈ مینجمنٹ ماڈیول کو شامل کیا جاسکتا ہے۔
/*backtest
start: 2024-02-20 00:00:00
end: 2024-03-21 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Swing Trading Strategy", overlay=true)
// Inputs
ma_fast_length = input(50, "50-Day MA")
ma_slow_length = input(200, "200-Day MA")
rsi_length = input(14, "RSI Length")
rsi_overbought = input(70, "RSI Overbought")
rsi_oversold = input(30, "RSI Oversold")
risk_reward_ratio = input(2.0, "Risk/Reward Ratio")
stop_loss_percent = input(2.0, "Stop Loss (%)")
// Moving Averages
ma_fast = ta.sma(close, ma_fast_length)
ma_slow = ta.sma(close, ma_slow_length)
// RSI
rsi = ta.rsi(close, rsi_length)
// Trend Identification
bullish_trend = ta.crossover(ma_fast, ma_slow)
bearish_trend = ta.crossunder(ma_fast, ma_slow)
// Entry Conditions
long_entry = bullish_trend and close > ma_fast and rsi < rsi_overbought
short_entry = bearish_trend and close < ma_fast and rsi > rsi_oversold
// Stop Loss and Take Profit Calculations
long_sl = close * (1 - stop_loss_percent / 100)
short_sl = close * (1 + stop_loss_percent / 100)
long_tp = close * (1 + (stop_loss_percent / 100) * risk_reward_ratio)
short_tp = close * (1 - (stop_loss_percent / 100) * risk_reward_ratio)
// Strategy Execution
if (long_entry)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=long_sl, limit=long_tp)
if (short_entry)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=short_sl, limit=short_tp)
// Plotting
plot(ma_fast, "50-Day MA", color=color.blue)
plot(ma_slow, "200-Day MA", color=color.red)
hline(rsi_overbought, "Overbought", color=color.red)
hline(rsi_oversold, "Oversold", color=color.green)