ایم اے اور آر ایس آئی پر مبنی رجحان سوئنگ ٹریڈنگ کی حکمت عملی کے بعد

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-03-22 14:31:57
ٹیگز:

img

حکمت عملی کا جائزہ

ایم اے اور آر ایس آئی پر مبنی رجحان کے بعد سوئنگ ٹریڈنگ کی حکمت عملی ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے جو چلتی اوسط اور رشتہ دار طاقت انڈیکس (آر ایس آئی) اشارے کو یکجا کرتی ہے۔ اس حکمت عملی کا مقصد وسط سے طویل مدتی مارکیٹ کے رجحانات کو پکڑنا ہے جبکہ آر ایس آئی اشارے کا استعمال کرتے ہوئے مارکیٹ کے حالات کو زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت کرنے کا تعین کرنا ، اندراج اور باہر نکلنے کے مقامات کو بہتر بنانا ہے۔

حکمت عملی کے اصول

حکمت عملی کے بنیادی اصول مندرجہ ذیل ہیں:

  1. مختلف ادوار کے ساتھ دو چلتے ہوئے اوسط (MA) کا حساب لگائیں ، یعنی تیز رفتار MA اور سست MA۔ جب تیز رفتار MA سست رفتار MA سے اوپر جاتا ہے تو ، یہ مارکیٹ میں بڑھتے ہوئے رجحان کی نشاندہی کرتا ہے۔ جب تیز رفتار MA سست رفتار MA سے نیچے جاتا ہے تو ، یہ نیچے کی طرف رجحان کی نشاندہی کرتا ہے۔

  2. زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت ہونے والی مارکیٹ کے حالات کا تعین کرنے کے لئے آر ایس آئی اشارے کا حساب لگائیں۔ جب آر ایس آئی زیادہ خریدنے کی حد سے اوپر ہے تو ، مارکیٹ کو زیادہ خریدا ہوا سمجھا جاتا ہے۔ جب آر ایس آئی زیادہ فروخت کی حد سے نیچے ہے تو ، مارکیٹ کو زیادہ فروخت سمجھا جاتا ہے۔

  3. ایم اے اور آر ایس آئی کے سگنلز کو یکجا کریں۔ جب مارکیٹ ایک اپ ٹرینڈ میں ہو اور آر ایس آئی زیادہ نہیں خریدی گئی ہو تو ، ایک لمبی پوزیشن کھولیں۔ جب مارکیٹ ایک ڈاؤن ٹرینڈ میں ہو اور آر ایس آئی زیادہ فروخت نہیں ہوئی ہو تو ، ایک مختصر پوزیشن کھولیں۔

  4. خطرہ پر قابو پانے اور منافع کو مقفل کرنے کے لئے اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنے کی سطح مقرر کریں۔ اسٹاپ نقصان کی سطح کا حساب تازہ ترین اختتامی قیمت اور اسٹاپ نقصان کا فیصد کی بنیاد پر کیا جاتا ہے ، جبکہ منافع حاصل کرنے کی سطح کا حساب تازہ ترین اختتامی قیمت ، اسٹاپ نقصان کا فیصد ، اور رسک - انعام تناسب کی بنیاد پر کیا جاتا ہے۔

  5. جب قیمت سٹاپ نقصان یا منافع لینے کی سطح تک پہنچ جائے تو پوزیشن بند کریں۔

حکمت عملی کے فوائد

  1. رجحان کی پیروی: حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات کی نشاندہی کرنے کے لئے ایم اے کراسورز کا استعمال کرتی ہے ، درمیانی اور طویل مدتی قیمتوں کے رجحانات کو مؤثر طریقے سے پکڑتی ہے۔

  2. زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت کا پتہ لگانا: آر ایس آئی اشارے کو شامل کرکے ، حکمت عملی رجحان کی نشاندہی کی بنیاد پر انٹری ٹائمنگ کو مزید بہتر بناتی ہے ، زیادہ خریدنے یا زیادہ فروخت والے علاقوں میں پوزیشنوں میں داخل ہونے سے گریز کرتی ہے۔

  3. خطرے کا کنٹرول: حکمت عملی میں واضح طور پر اسٹاپ نقصان اور منافع کی سطح مقرر کی جاتی ہے، ہر تجارت کے خطرے سے متعلق نمائش کو سختی سے کنٹرول کیا جاتا ہے.

  4. پیرامیٹر لچک: حکمت عملی کے اہم پیرامیٹرز، جیسے ایم اے کی مدت، آر ایس آئی کی مدت، زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت کی حد، سٹاپ نقصان کا فیصد، اور خطرے کے منافع کا تناسب، ان پٹ پیرامیٹرز کے طور پر فراہم کیے جاتے ہیں، جو صارفین کو اپنی ضروریات کے مطابق ان کو ایڈجسٹ کرنے کی اجازت دیتا ہے.

حکمت عملی کے خطرات

  1. پیرامیٹر رسک: حکمت عملی کی کارکردگی پیرامیٹر کے انتخاب سے حساس ہے۔ پیرامیٹر کی مختلف ترتیبات حکمت عملی کی کارکردگی میں نمایاں اختلافات کا باعث بن سکتی ہیں۔ لہذا ، عملی درخواست میں ، پیرامیٹرز کی مکمل بیک ٹیسٹنگ اور اصلاح کی ضرورت ہے۔

  2. رجحان کی نشاندہی کا خطرہ: یہ حکمت عملی بنیادی طور پر رجحانات کی نشاندہی کے لئے ایم اے کراس اوورز پر انحصار کرتی ہے۔ تاہم ، مارکیٹ کے کچھ حالات میں (جیسے مارکیٹوں کی حد یا رجحان کے موڑ کے مقامات) ، ایم اے کراس اوورز غلط سگنل پیدا کرسکتے ہیں یا پیچھے رہ سکتے ہیں۔

  3. بلیک سوان ایونٹس: یہ حکمت عملی بنیادی طور پر تاریخی اعداد و شمار پر مبنی ہے اور اچانک اور انتہائی مارکیٹ کے واقعات (جیسے بڑے سیاسی واقعات یا قدرتی آفات) پر فوری طور پر جواب دینے کے قابل نہیں ہوسکتی ہے۔

اصلاح کی ہدایات

  1. رجحان کی نشاندہی کی درستگی اور استحکام کو بہتر بنانے کے لئے اضافی تکنیکی اشارے ، جیسے بولنگر بینڈ اور ایم اے سی ڈی متعارف کروائیں۔

  2. مارکیٹ کے جذبات کا تجزیہ شامل کرنے پر غور کریں ، جیسے مارکیٹ کے جذبات کے بڑے ڈیٹا تجزیہ کا استعمال رجحان کے فیصلے اور پوزیشن ایڈجسٹمنٹ میں مدد کے ل.

  3. زیادہ جامع اور تفصیلی پیرامیٹر کی اصلاح انجام دیں۔ زیادہ سے زیادہ پیرامیٹر مجموعہ تلاش کرنے کے لئے جینیاتی الگورتھم جیسے ذہین اصلاح کے طریقوں کا استعمال کیا جاسکتا ہے۔

  4. حکمت عملی میں پوزیشن مینجمنٹ اور منی مینجمنٹ ماڈیولز شامل کریں۔ مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ اور اکاؤنٹ کے منافع اور نقصان کی بنیاد پر پوزیشنوں کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں تاکہ خطرے کو مزید کنٹرول کیا جاسکے۔

خلاصہ

ایم اے اور آر ایس آئی پر مبنی رجحان کے بعد سوئنگ ٹریڈنگ کی حکمت عملی ایک کلاسک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے جو مارکیٹ کے رجحانات کی نشاندہی کرنے کے لئے ایم اے کراس اوورز اور انٹری اور ایگزٹ پوائنٹس کو بہتر بنانے کے لئے آر ایس آئی اشارے کا استعمال کرتی ہے۔ حکمت عملی میں ایک واضح منطق ہے ، اس پر عمل درآمد اور اصلاح کرنا آسان ہے ، اور ایک خاص سطح کے خطرے کو کنٹرول کرتے ہوئے درمیانے اور طویل مدتی مارکیٹ کے رجحانات کو مؤثر طریقے سے پکڑ سکتا ہے۔ تاہم ، حکمت عملی پیرامیٹر کے انتخاب کے لئے حساس ہے اور عملی درخواست میں مکمل حمایت اور اصلاح کی ضرورت ہے۔ مزید برآں ، حکمت عملی بنیادی طور پر تکنیکی اشارے پر مبنی ہے اور یہ مارکیٹ کے انتہائی واقعات کا جواب دینے کے لئے کافی نہیں ہوسکتی ہے۔ مستقبل میں ، زیادہ تکنیکی اشارے اور مارکیٹ کے جذبات کا تجزیہ کرنے کے ساتھ ساتھ پوزیشن مینجمنٹ اور منی مینجمنٹ ماڈیول شامل کرنے پر بھی غور کیا جاسکتا ہے تاکہ حکمت عملی کی استحکام اور منافع کو مزید بڑھا سکے۔ مجموعی طور پر ، حکمت عملی ایک بنیادی مقداری فریم ورک فراہم کرتی ہے جو تجارتی اصلاحات


/*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)

مزید