1. مربع
  2. RSI اور EMA ڈبل فلٹر حکمت عملی

RSI اور EMA ڈبل فلٹر حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-03-22 15:37:08
ٹیگز:

img

جائزہ

آر ایس آئی اور ای ایم اے ڈبل فلٹر حکمت عملی رشتہ دار طاقت انڈیکس (آر ایس آئی) اور تیزی سے چلنے والی اوسط (ای ایم اے) پر مبنی ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے۔ یہ حکمت عملی مارکیٹ میں زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت ہونے والے حالات کا تعین کرنے کے لئے آر ایس آئی اشارے کا استعمال کرتی ہے ، جبکہ دو ای ایم اے لائنوں کے رجحان فیصلے کو بھی شامل کرتی ہے ، تیز اور سست ، داخلہ اور باہر نکلنے کی بنیاد کے طور پر۔ آر ایس آئی اور ای ایم اے کے دوہری فلٹرنگ کے ذریعہ ، حکمت عملی غلط سگنلز کو مؤثر طریقے سے کم کرسکتی ہے اور استحکام اور منافع کو بہتر بناسکتی ہے۔

حکمت عملی کا اصول

اس حکمت عملی کے بنیادی اصولوں کو مندرجہ ذیل حصوں میں تقسیم کیا جاسکتا ہے:

  1. آر ایس آئی اشارے کا حساب کتاب اور اطلاق: حکمت عملی سب سے پہلے اپنی مرضی کے مطابق مدت کے ساتھ آر ایس آئی اشارے کا حساب لگاتی ہے (ڈیفالٹ 2 ہے۔) جب آر ایس آئی کی قیمت oversold threshold (ڈیفالٹ 10) سے کم ہے تو ، اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ مارکیٹ oversold ہے ، اور ایک طویل پوزیشن پر غور کیا جاسکتا ہے۔ جب آر ایس آئی کی قیمت overbought threshold (ڈیفالٹ 90) سے زیادہ ہے تو ، اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ مارکیٹ overbought ہے ، اور ایک مختصر پوزیشن پر غور کیا جاسکتا ہے۔

  2. تیز اور سست ای ایم اے لائنوں کا رجحان فیصلہ: حکمت عملی میں دو ای ایم اے لائنوں کا حساب لگایا جاتا ہے ، ایک سست لائن (ڈیفالٹ مدت 200 ہے) اور ایک تیز لائن (ڈیفالٹ مدت 50 ہے) ۔ جب تیز لائن سست لائن سے اوپر ہے اور قیمت سست لائن سے اوپر ہے تو ، مارکیٹ کو اپ ٹرینڈ میں سمجھا جاتا ہے۔ اس کے برعکس ، جب تیز لائن سست لائن سے نیچے ہے اور قیمت سست لائن سے نیچے ہے تو ، مارکیٹ کو ڈاؤن ٹرینڈ میں سمجھا جاتا ہے۔

  3. رجحان فلٹر: حکمت عملی رجحان فلٹرنگ کا اختیار فراہم کرتی ہے۔ اگر اس آپشن کو فعال کیا جاتا ہے تو ، جب آر ایس آئی اپ ٹرینڈ میں زیادہ فروخت ہوتا ہے تو صرف ایک لمبی پوزیشن کھولی جائے گی ، اور جب آر ایس آئی ڈاؤن ٹرینڈ میں زیادہ فروخت ہوتا ہے تو ہی مختصر پوزیشن کھولی جائے گی۔ اس سے انسداد رجحان کی تجارت کے خطرے کو مزید کم کیا جاسکتا ہے۔

  4. تجارتی سگنلز کی تصدیق: حکمت عملی میں حتمی تجارتی سگنل پیدا کرنے کے لئے آر ایس آئی اشارے اور ای ایم اے ٹرینڈ فیصلے کے نتائج پر جامع طور پر غور کیا جاتا ہے۔ جب آر ایس آئی oversold کی حد سے نیچے ہوتا ہے تو ، ایک طویل پوزیشن کھولی جاتی ہے۔ جب آر ایس آئی oversold کی حد سے اوپر ہوتا ہے تو ، ایک مختصر پوزیشن کھولی جاتی ہے۔

  5. پوزیشن مینجمنٹ: یہ حکمت عملی تجارتی تعدد کو کنٹرول کرنے اور زیادہ سے زیادہ تجارت سے بچنے کے لئے کم سے کم تجارتی وقفہ (ڈیفالٹ 5 منٹ) استعمال کرتی ہے۔ اسی وقت ، یہ حکمت عملی رسک مینجمنٹ کے لئے ٹریلنگ اسٹاپ نقصان اور فکسڈ اسٹاپ نقصان کا ایک مجموعہ استعمال کرتی ہے ، جس سے نقصانات کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرتے ہوئے منافع کو مکمل طور پر بڑھانے کی اجازت ملتی ہے۔

فوائد کا تجزیہ

RSI اور EMA ڈبل فلٹر حکمت عملی مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. مضبوط رجحان ٹریکنگ کی صلاحیت: تیز رفتار اور سست ای ایم اے لائنوں کے رجحان فیصلے کے ذریعے، حکمت عملی مؤثر طریقے سے مارکیٹ کے اہم رجحان کو پکڑ سکتا ہے اور ایک رینج محدود مارکیٹ میں کثرت سے تجارت سے بچ سکتا ہے.

  2. جھوٹے اشاروں کا موثر فلٹرنگ: آر ایس آئی اشارے میں بہت سارے جھوٹے سگنل پیدا ہوتے ہیں ، خاص طور پر غیر واضح رجحانات والی منڈیوں میں۔ تاہم ، ای ایم اے ٹرینڈ فلٹرنگ بنیادی رجحان کی مؤثر طریقے سے نشاندہی کرسکتی ہے اور آر ایس آئی کے ذریعہ پیدا ہونے والے جھوٹے اشاروں کو کم کرسکتی ہے۔

  3. جامع رسک مینجمنٹ: حکمت عملی میں ٹریلنگ اسٹاپ نقصان اور فکسڈ اسٹاپ نقصان کا امتزاج استعمال کیا جاتا ہے ، جو نقصانات پر موثر کنٹرول کرتے ہوئے منافع کو مکمل طور پر بڑھانے کی اجازت دیتا ہے۔ اس رسک مینجمنٹ کے نقطہ نظر سے حکمت عملی کی استحکام اور ڈراؤنڈ کنٹرول کی صلاحیت میں بہتری آسکتی ہے۔

  4. لچکدار اور سایڈست پیرامیٹرز: حکمت عملی صارفین کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے متعدد پیرامیٹرز فراہم کرتی ہے ، جیسے آر ایس آئی کی مدت ، زیادہ خرید / زیادہ فروخت کی حد ، ای ایم اے کی مدت ، اسٹاپ نقصان کا تناسب وغیرہ۔ اس سے حکمت عملی کو مختلف مارکیٹ کے ماحول اور تجارتی عادات کے مطابق بنایا جاسکتا ہے۔

خطرے کا تجزیہ

RSI اور EMA ڈبل فلٹر حکمت عملی کے فوائد کے باوجود ، ابھی بھی کچھ ممکنہ خطرات موجود ہیں:

  1. رجحان الٹ جانے کا خطرہ: جب مارکیٹ کا رجحان الٹ جاتا ہے تو ، ای ایم اے لائنیں تاخیر کا شکار ہوسکتی ہیں ، جس کی وجہ سے حکمت عملی بہترین انٹری پوائنٹ سے محروم ہوجاتی ہے یا باہر نکلنے میں تاخیر ہوتی ہے۔

  2. پیرامیٹر کی اصلاح کا خطرہ: اس حکمت عملی کی کارکردگی پیرامیٹر کی ترتیبات پر حساس ہے ، اور پیرامیٹر کے مختلف مجموعے مکمل طور پر مختلف نتائج برآمد کرسکتے ہیں۔ اگر پیرامیٹرز کو زیادہ سے زیادہ بہتر بنایا جاتا ہے تو ، حکمت عملی مستقبل کی منڈیوں میں خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرسکتی ہے۔

  3. بلیک سوان ایونٹ کا خطرہ: حکمت عملی بیک ٹسٹنگ اور اصلاح کے لئے تاریخی اعداد و شمار پر مبنی ہے ، لیکن تاریخی اعداد و شمار مستقبل میں پیش آنے والے انتہائی واقعات کو مکمل طور پر ظاہر نہیں کرسکتے ہیں۔ ایک بار جب بلیک سوان ایونٹ واقع ہوتا ہے تو ، حکمت عملی کو اہم نقصانات کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔

ان خطرات سے نمٹنے کے لئے، مندرجہ ذیل حل پر غور کیا جا سکتا ہے:

  1. دیگر تکنیکی اشارے یا قیمتوں کے رویے کے نمونوں کو یکجا کریں تاکہ رجحان کی تبدیلیوں کا اندازہ لگایا جاسکے اور ابتدائی طور پر ایڈجسٹمنٹ کی جاسکے۔

  2. تاریخی اعداد و شمار کو زیادہ سے زیادہ فٹ ہونے سے بچنے کے لئے پیرامیٹرز کی اعتدال پسند اصلاح کریں۔ اسی وقت ، مارکیٹ کی تازہ ترین خصوصیات کو اپنانے کے لئے پیرامیٹرز کو باقاعدگی سے جائزہ لیں اور ان کو ایڈجسٹ کریں۔

  3. ایک ہی تجارت کے زیادہ سے زیادہ نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے معقول اسٹاپ نقصان کی سطح مقرر کریں۔ اس کے علاوہ ، پورٹ فولیو کی سطح پر رسک کنٹرول کا نفاذ کریں ، جیسے تنوع اور پوزیشن سائزنگ۔

اصلاح کی سمت

  1. مزید تکنیکی اشارے متعارف کروائیں: موجودہ آر ایس آئی اور ای ایم اے اشارے کے علاوہ ، زیادہ موثر تکنیکی اشارے متعارف کروائے جاسکتے ہیں ، جیسے ایم اے سی ڈی ، بولنگر بینڈ وغیرہ ، تاکہ حکمت عملی کی سگنل کی درستگی اور استحکام کو بہتر بنایا جاسکے۔

  2. رجحانات کا اندازہ لگانے کے طریقوں کو بہتر بنائیں: رجحانات کا اندازہ کرنے کے لئے ای ایم اے لائنوں کا استعمال کرنے کے علاوہ ، رجحانات کا اندازہ لگانے کے دیگر طریقوں کی بھی کھوج کی جاسکتی ہے ، جیسے اعلی اونچائی اور اعلی نچلی سطح ، حرکت پذیر اوسط کے نظام وغیرہ۔ متعدد رجحانات کا اندازہ لگانے کے طریقوں کو جوڑ کر ، حکمت عملی کی موافقت کو بہتر بنایا جاسکتا ہے۔

  3. خطرے کے انتظام کے طریقوں کو بہتر بنائیں: موجودہ ٹریلنگ اسٹاپ نقصان اور فکسڈ اسٹاپ نقصان کی بنیاد پر ، خطرے کے انتظام کے زیادہ جدید طریقے متعارف کروائے جاسکتے ہیں ، جیسے اتار چڑھاؤ اسٹاپ نقصان ، متحرک اسٹاپ نقصان وغیرہ۔ یہ طریقے مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ میں ہونے والی تبدیلیوں کو بہتر طور پر اپناتے ہیں اور اس طرح خطرات کو بہتر طور پر کنٹرول کرسکتے ہیں۔

  4. پوزیشن مینجمنٹ ماڈیول شامل کریں: فی الحال ، حکمت عملی میں پوزیشن کے فکسڈ سائز کا نقطہ نظر اپنایا گیا ہے۔ متحرک پوزیشن مینجمنٹ ماڈیول کو مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ اور اکاؤنٹ ایکویٹی جیسے عوامل کی بنیاد پر پوزیشنوں کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے ، اس طرح سرمایہ کے استعمال کی کارکردگی کو بہتر بنایا جاسکتا ہے۔

  5. متعدد منڈیوں اور اقسام کے مطابق ڈھالیں: حکمت عملی کو زیادہ تجارتی منڈیوں اور اقسام میں وسعت دیں ، اور تنوع کے ذریعہ مجموعی خطرہ کو کم کریں۔ اسی وقت ، مختلف منڈیوں اور اقسام کے مابین ارتباط کا مطالعہ کریں ، اور اس معلومات کو حکمت عملی کی اثاثہ جات کی تقسیم کو بہتر بنانے کے لئے استعمال کریں۔

خلاصہ

آر ایس آئی اور ای ایم اے ڈبل فلٹر حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات کو مؤثر طریقے سے پکڑتی ہے جبکہ آر ایس آئی اشارے کے ذریعہ آسانی سے پیدا ہونے والے غلط اشاروں کے مسئلے کو کم کرتی ہے۔ رشتہ دار طاقت انڈیکس اور ایکسپونینشیل موونگ ایوریج کے نامیاتی امتزاج کے ذریعہ۔ حکمت عملی کا منطق واضح ہے اور اس میں جامع رسک مینجمنٹ اقدامات شامل ہیں ، جس میں اچھی استحکام اور منافع کی صلاحیت ہے۔ تاہم ، حکمت عملی میں کچھ ممکنہ خطرات بھی ہیں ، جیسے رجحان کی تبدیلی کا خطرہ ، پیرامیٹر کی اصلاح کا خطرہ ، اور بلیک سوان ایونٹ کا خطرہ۔ ان خطرات سے نمٹنے کے ل we ، ہم نے اسی طرح کے انسداد اقدامات اور اصلاح کی سمتوں کی تجویز پیش کی ہے ، جیسے زیادہ تکنیکی اشارے متعارف کرانا ، رجحان کے فیصلے کے طریقوں کو بہتر بنانا ، رسک مینجمنٹ کے طریقوں کو بہتر بنانا ، پوزیشن مینجمنٹ ماڈیول شامل کرنا ، اور متعدد مارکیٹوں اور اقسام میں توسیع کرنا۔ مسلسل اصلاح اور واپسی کے ذریعے ، ہم سمجھتے ہیں کہ مارکیٹ کی حکمت عملی سرمایہ کاروں

/*backtest
start: 2024-02-01 00:00:00
end: 2024-02-29 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("RSI2", overlay=true)

// RSILength input
len = input(2, minval=1, title="RSILength")

// Threshold RSI up input
RSIthreshUP = input(90, title="Threshold RSI up")

// Threshold RSI down input
RSIthreshDWN = input(10, title="Threshold RSI down")

// Slow MA length input
mmlen = input(200, title="Slow MA len")

// Fast MA length input
mmflen = input(50, title="Fast MA len")

// Moving Average type input
machoice = input("EMA", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])

// Ticker size input
tick=input(0.5,title="Ticker size",type=input.float)

// Trend Filter input
filter=input(true,title="Trend Filter",type=input.bool)

// Trailing Stop percentage input
ts_percent = input(1, title="TrailingStop%")

// Stop Loss percentage input
sl_percent = input(0.3, title="Stop Loss %")

// Calculate RSI
src = close
up = rma(max(change(src), 0), len)
down = rma(-min(change(src), 0), len)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + up / down)

// Calculate moving averages
mmslow = machoice == "SMA" ? sma(close, mmlen) : ema(close, mmlen)
mmfast = machoice == "SMA" ? sma(close, mmflen) : ema(close, mmflen)

// Plot moving averages
plot(mmslow, color=color.white)
plot(mmfast, color=color.yellow)

// Conditions for entry and exit
var lastLongEntryTime = 0
var lastShortEntryTime = 0

ConditionEntryL = if filter == true
    mmfast > mmslow and close > mmslow and rsi < RSIthreshDWN
else 
    mmfast > mmslow and rsi < RSIthreshDWN
    
ConditionEntryS = if filter == true
    mmfast < mmslow and close < mmslow and rsi > RSIthreshUP
else
    mmfast < mmslow and rsi > RSIthreshUP

// Calculate trailing stop and stop loss
ts_calc = close * (1/tick) * ts_percent * 0.01
sl_price = close * (1 - sl_percent / 100)

// Entry and exit management
if ConditionEntryL and time - lastLongEntryTime > 1000 * 60 * 5 // 5 minutes
    strategy.entry("RSILong", strategy.long)
    lastLongEntryTime := time

if ConditionEntryS and time - lastShortEntryTime > 1000 * 60 * 5 // 5 minutes
    strategy.entry("RSIShort", strategy.short)
    lastShortEntryTime := time

lastLongEntryTimeExpired = time - lastLongEntryTime >= 1000 * 60 * 5
lastShortEntryTimeExpired = time - lastShortEntryTime >= 1000 * 60 * 5

strategy.exit("ExitLong", "RSILong", when=lastLongEntryTimeExpired, trail_points=0, trail_offset=ts_calc, stop=sl_price)
strategy.exit("ExitShort", "RSIShort", when=lastShortEntryTimeExpired, trail_points=0, trail_offset=ts_calc, stop=sl_price)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں