1. مربع
  2. اے آئی میں بہتری کے ساتھ KRK aDa اسٹوکاسٹک سست اوسط ریورسشن حکمت عملی

اے آئی میں بہتری کے ساتھ KRK aDa اسٹوکاسٹک سست اوسط ریورسشن حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-04-26 15:41:18
ٹیگز:KRKADAای ایم اےاے ایلآر ایس آئی

img

جائزہ

اس حکمت عملی میں اسٹوکاسٹک سست اشارے کو بنیادی تجارتی سگنل کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے ، جس میں 200 پیریڈ سادہ حرکت پذیر اوسط (ایس ایم اے) کو رجحان فلٹر کے طور پر ملایا جاتا ہے۔ اس کے علاوہ ، حکمت عملی میں اضافی انٹری سگنل فراہم کرنے کے لئے ایک ڈمی مصنوعی ذہانت (اے آئی) اشارے کا تعارف کرایا گیا ہے۔ بنیادی خیال یہ ہے کہ زیادہ فروخت والے علاقوں میں خریدنا اور زیادہ خریدنے والے علاقوں میں فروخت کرنا ہے ، جبکہ اس بات کو یقینی بنانا ہے کہ قیمت موجودہ رجحان کے مطابق ، طویل اندراجات کے لئے 200 ایس ایم اے سے اوپر اور مختصر اندراجات کے لئے 200 ایس ایم اے سے نیچے ہو۔ اے آئی اشارے کو شامل کرنے سے زیادہ انٹری کے مواقع ملتے ہیں۔

حکمت عملی کے اصول

  1. اسٹوکاسٹک سست اشارے کے K اور D اقدار کا حساب لگائیں، جس میں K مدت 26 پر مقرر کی گئی ہے اور D قدر K قدر کی 3 مدت SMA ہے۔

  2. زیادہ سے زیادہ خریدی ہوئی سطح (OverBought) کو 81، زیادہ سے زیادہ فروخت کی سطح (OverSold) کو 20 اور کم سے کم K ویلیو (minKValue) کو 11 پر مقرر کریں۔

  3. جب K لائن D لائن کے اوپر سے گزرتی ہے تو خریدنے کا سگنل پیدا ہوتا ہے، اور K قیمت oversold سطح سے نیچے اور کم سے کم K قیمت سے اوپر ہے.

  4. جب K لائن D لائن سے نیچے گزرتی ہے تو فروخت کا اشارہ پیدا ہوتا ہے ، اور K قیمت overbought سطح اور کم سے کم K قیمت سے اوپر ہوتی ہے۔

  5. 200 پیریڈ ایس ایم اے کو رجحان فلٹر کے طور پر استعمال کریں، جب قیمت 200 ایس ایم اے سے اوپر ہو تو صرف طویل اندراجات کی اجازت دیں اور جب قیمت 200 ایس ایم اے سے نیچے ہو تو مختصر اندراجات کریں۔

  6. ایک ڈمی اے آئی اشارے کا تعارف کروانا (بلس کے لئے آر ایس آئی> 50 اور bearish کے لئے آر ایس آئی < 50 کا استعمال کرتے ہوئے) ، جب اے آئی سگنل bullish ہے تو طویل اور bearish ہے تو مختصر داخل کرنا۔

  7. اسٹوکاسٹک اشارے، ٹرینڈ فلٹر، اور اے آئی اشارے سے سگنل کو یکجا کریں تاکہ حتمی تجارتی سگنل تیار کیے جائیں۔

  8. طویل اندراجات کے لئے 10٪ سٹاپ نقصان اور مختصر اندراجات کے لئے 10٪ سٹاپ نقصان مقرر کریں.

حکمت عملی کے فوائد

  1. اسٹوکاسٹک سست اشارے کو مؤثر طریقے سے مارکیٹ میں overbought اور oversold علاقوں کی نشاندہی کرتا ہے، تجارت کے لئے اچھے انٹری پوائنٹس فراہم کرتا ہے.

  2. 200 ایس ایم اے ٹرینڈ فلٹر اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ تجارت موجودہ رجحان کے مطابق ہو، کامیابی کی شرح میں اضافہ.

  3. اے آئی اشارے کو شامل کرنے سے زیادہ اندراج کے مواقع پیدا ہوتے ہیں، جو ممکنہ طور پر حکمت عملی کی منافع کو بڑھا سکتے ہیں۔

  4. سٹاپ نقصان کے احکامات کا استعمال مؤثر طریقے سے خطرے کا انتظام کرتا ہے۔

حکمت عملی کے خطرات

  1. اسٹوکاسٹک اشارے سے غیر مستحکم مارکیٹوں میں غلط سگنل پیدا ہوسکتے ہیں۔

  2. اے آئی اشارے فی الحال ایک ڈمی اشارے ہے، اور اس کی اصل تاثیر کی تصدیق کی ضرورت ہے.

  3. سٹاپ نقصان کی ترتیبات سے کچھ منافع جلد ہی ختم ہو سکتے ہیں۔

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

  1. اسٹوکاسٹک اشارے کے پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں تاکہ بہترین مدت اور زیادہ خریدنے / زیادہ فروخت کی حد کی ترتیبات کو تلاش کیا جاسکے۔

  2. اے آئی سگنلز کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے زیادہ پیچیدہ اور موثر اے آئی ماڈل متعارف کروائیں۔

  3. بہتر رسک کنٹرول اور منافع کی گرفتاری کے لیے سٹاپ نقصان اور منافع لینے کی ترتیبات کو ٹھیک کریں۔

  4. حکمت عملی کی مضبوطی کو بڑھانے کے لئے دیگر موثر تکنیکی اشارے یا بنیادی اعداد و شمار کو شامل کرنے پر غور کریں۔

خلاصہ

یہ حکمت عملی اسٹوکاسٹک سلو اشارے ، ٹرینڈ فلٹر ، اور اے آئی سگنلز کو مل کر ملٹی فیکٹر ٹریڈنگ کے نقطہ نظر کو تشکیل دیتی ہے۔ اسٹوکاسٹک اشارے موثر اوور بکٹ اور اوور سیل سگنل فراہم کرتا ہے ، ٹرینڈ فلٹر اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ تجارت مجموعی رجحان کے ساتھ ہم آہنگ ہو ، اور اے آئی سگنل اضافی اندراج کے مواقع پیش کرتے ہیں۔ اگرچہ اس حکمت عملی میں کچھ ممکنہ خطرات اور بہتری کی گنجائش ہے ، لیکن اس کا مجموعی منطق واضح اور معقول ہے ، جس کی وجہ سے اس کی مزید تلاش اور اصلاح کے قابل ہے۔

/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Stochastic Slow Strategy with More Entries and AI", overlay=true)

length = input.int(26, minval=1)
OverBought = input(81)
OverSold = input(20)
smoothK = input.int(3, minval=1)
smoothD = input.int(3, minval=1)
minKValue = input(11, title="Minimum K Value")

// Stochastic calculations
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, length), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)
co = ta.crossover(k, d)
cu = ta.crossunder(k, d)

// Trend filter (200-period simple moving average)
ema200 = ta.sma(close, 200)

// Artificial Intelligence indicator (dummy example)
// Aquí puedes colocar la lógica de tu red neuronal artificial
// Por ahora, simplemente usaremos una señal aleatoria
ai_signal = ta.rsi(close, 14) > 50 ? 1 : -1

// Entry conditions
longCondition = ta.crossover(close, ema200) and k < OverSold and k > minKValue and ai_signal == 1
shortCondition = ta.crossunder(close, ema200) and k > OverBought and k > minKValue and ai_signal == -1

if (not na(k) and not na(d))
    if (co and k < OverSold and k > minKValue)
        strategy.entry("StochLE", strategy.long, comment="StochLE")
    if (cu and k > OverBought and k > minKValue)
        strategy.entry("StochSE", strategy.short, comment="StochSE")
    if (longCondition)
        strategy.entry("LongEntry", strategy.long, comment="LongEntry")
        strategy.exit("StopLoss", "LongEntry", loss = close * 0.9) // Stop loss del 10%
    if (shortCondition)
        strategy.entry("ShortEntry", strategy.short, comment="ShortEntry")
        strategy.exit("StopLoss", "ShortEntry", loss = close * 1.1) // Stop loss del 10%

// Plotting
plot(ema200, color=color.blue, title="200 SMA")
متعلقہ
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں