ChaoZhang
جائزہ
یہ تجارتی حکمت عملی ایک مقداری تجارتی نظام ہے جس میں ایک متحرک اوسط اور ایک نسبتا strong کمزور اشارے ((RSI) کا امتزاج کیا گیا ہے۔ یہ حکمت عملی ممکنہ رجحان میں تبدیلی کی نشاندہی کرنے کے لئے تیز رفتار اور سست رفتار متحرک اوسط کی کراسنگ کا استعمال کرتی ہے ، اور اس کے ساتھ ساتھ مارکیٹ میں زیادہ خرید و فروخت کی حیثیت کی تصدیق کرنے کے لئے RSI کا استعمال کرتی ہے۔ اس طریقہ کار کا مقصد مارکیٹ کی حرکیات کو پکڑنا ہے ، جبکہ RSI فلٹرنگ کے ذریعہ جعلی سگنل کو کم کرنا ہے۔ حکمت عملی کا ڈیزائن مشین لرننگ میں خصوصیت کے مجموعے اور سگنل فلٹرنگ کے تصورات سے متاثر ہوا ہے ، حالانکہ یہ خود پیچیدہ مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال نہیں کرتا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی کے بنیادی اصول مندرجہ ذیل اہم اجزاء پر مبنی ہیں:
ڈبل مساوی لائن سسٹم: رجحانات کی شناخت کے لئے تیز ((10 سیکنڈ) اور سست ((50 سیکنڈ) سادہ حرکت پذیری اوسط ((SMA)) کا استعمال کریں۔ جب تیز لائن پر سست لائن کو عبور کیا جاتا ہے تو ، اس کو ایک ممکنہ کثیر سگنل سمجھا جاتا ہے۔ جب تیز لائن کے نیچے سست لائن کو عبور کیا جاتا ہے تو ، اس کو ایک ممکنہ خلا سگنل سمجھا جاتا ہے۔
آر ایس آئی فلٹر: 14 سائیکلوں کا آر ایس آئی مارکیٹ کی حالت کی تصدیق کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔ آر ایس آئی 70 سے کم ہونے پر زیادہ کرنے کی اجازت دیتا ہے ، اور 30 سے زیادہ ہونے پر کم کرنے کی اجازت دیتا ہے ، جس سے مارکیٹ میں زیادہ توسیع سے بچنے میں مدد ملتی ہے۔
انٹری منطق: حکمت عملی صرف تب ہی تجارتی سگنل جاری کرتی ہے جب اوسط لائن کراس اور آر ایس آئی کی شرط ایک ساتھ مل جاتی ہے۔ اس دوہری تصدیق کا طریقہ کار سگنل کی وشوسنییتا کو بڑھانے کے لئے بنایا گیا ہے۔
باہر نکلنے کی منطق: جب RSI حد سے تجاوز کر جاتا ہے (70 سے زیادہ یا 30 سے کم) ، حکمت عملی اس کے مطابق کثیر یا خالی پوزیشنوں کو ختم کردیتی ہے ، جس سے مارکیٹ میں ممکنہ الٹ کے وقت بروقت منافع میں مدد ملتی ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
رجحانات کو ٹریک کریں اور ان کو متحرک کریں: حرکت پذیر اوسط اور آر ایس آئی کے ساتھ مل کر ، حکمت عملی طویل مدتی رجحانات کو پکڑنے کے ساتھ ساتھ قلیل مدتی اوورلوڈ اور اوور سیل مواقع کی نشاندہی کرنے میں مدد کرتی ہے۔
سگنل فلٹرنگ: آر ایس آئی کو سیکنڈری تصدیق کے طور پر استعمال کرنے سے غلط فیصلوں کو کم کرنے میں مدد ملتی ہے اور تجارت کے معیار کو بہتر بناتا ہے۔
لچکدار: حکمت عملی کے پیرامیٹرز (جیسے اوسط لکیری مدت ، RSI کی حد) کو مختلف مارکیٹوں اور وقت کے فریموں کے مطابق بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
رسک مینجمنٹ: آر ایس آئی کی حد تک پہنچنے پر خود بخود پوزیشنوں کو صاف کرکے حکمت عملی میں ایک مخصوص رسک کنٹرول میکانزم شامل ہے۔
بصری: حکمت عملی خرید و فروخت کے اشارے کو چارٹ پر نشان زد کرتی ہے تاکہ تاجروں کو بصری طور پر سمجھنے اور تجزیہ کرنے میں مدد ملے۔
اسٹریٹجک رسک
پسماندہ: حرکت پذیر اوسط بنیادی طور پر پسماندہ اشارے ہیں ، جس کی وجہ سے رجحانات کے نقطہ نظر کے قریب داخلے اور باہر نکلنے میں ناکافی وقت ہوسکتا ہے۔
ہلچل والی مارکیٹ کی کارکردگی: کراس ڈسک یا ہلچل والی مارکیٹوں میں ، بار بار مساوی لائن کراسنگ سے بہت زیادہ غلط سگنل اور تجارت کی لاگت آسکتی ہے۔
پیرامیٹرز کی حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی منتخب اوسط مدت اور RSI کی حد سے حساس ہوسکتی ہے ، مختلف پیرامیٹرز مختلف مارکیٹ کے ماحول میں مختلف کارکردگی کا مظاہرہ کرسکتے ہیں۔
نقصان کی روک تھام کا فقدان: موجودہ حکمت عملی میں واضح نقصان کی روک تھام کے قواعد نہیں ہیں ، جو مارکیٹ کے انتہائی حالات میں زیادہ نقصان برداشت کرسکتے ہیں۔
تکنیکی اشارے پر بہت زیادہ انحصار: حکمت عملی مکمل طور پر تکنیکی اشارے پر مبنی ہے ، بنیادی اصولوں اور مارکیٹ کے جذبات جیسے دیگر اہم عوامل کو نظرانداز کرتی ہے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
موافقت کے پیرامیٹرز: مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کی متحرک حالت کے مطابق اوسط لکیری مدت اور RSI کی کمی کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے موافقت کا طریقہ کار متعارف کرایا گیا ہے۔
رجحان کی طاقت فلٹر شامل کریں: رجحان کی طاقت کی پیمائش کرنے کے لئے ADX ((اوسط سمت انڈیکس) شامل کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے ، صرف مضبوط رجحان کی منڈیوں میں تجارت کرنے کے لئے ، تاکہ مارکیٹ میں ہلچل کے جھوٹے اشارے کو کم کیا جاسکے۔
اسٹاپ میکانیزم متعارف کروائیں: اے ٹی آر ((اوسط حقیقی طول و عرض) پر مبنی متحرک اسٹاپ سیٹ کریں ، یا خطرے کو بہتر طور پر کنٹرول کرنے کے لئے مقررہ فیصد اسٹاپ کا استعمال کریں۔
آؤٹ پٹ کی حکمت عملی کو بہتر بنائیں: آر ایس آئی کے انتہائی آؤٹ پٹ کے علاوہ ، منافع کو بہتر طور پر لاک کرنے کے لئے ایک متحرک اسٹاپ یا رجحان پر مبنی الٹ آؤٹ پٹ سگنل شامل کرنے پر غور کریں۔
حجم فلٹرنگ میں اضافہ: سگنل کی وشوسنییتا کو بہتر بنانے کے لئے ، حجم کی تصدیق کو شامل کریں ، اور صرف اس صورت میں تجارت کریں جب حجم بڑھ جائے۔
کثیر ٹائم فریم تجزیہ: طویل مدتی رجحانات کے تجزیہ کے ساتھ مل کر ، جیت کی شرح کو بہتر بنانے کے لئے صرف اہم رجحانات کی سمت میں تجارت کریں۔
مشین لرننگ آپٹیمائزیشن: حکمت عملی کی استحکام اور موافقت کو بڑھانے کے لئے موزوں ترین پیرامیٹرز کا مجموعہ تلاش کرنے کے لئے جینیاتی الگورتھم یا بییسس آپٹیمائزیشن جیسے مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کریں۔
خلاصہ کریں۔
یہ مشین لرننگ سے متاثرہ بائنری مساوی لائن آر ایس آئی ٹریڈنگ حکمت عملی رجحانات کی پیروی اور متحرک تجارت کو جوڑنے کے لئے ایک فریم ورک فراہم کرتی ہے۔ اس حکمت عملی کا مقصد مارکیٹ کی اہم نقل و حرکت کو پکڑنے کے لئے رجحانات کی نشاندہی کرنے اور آر ایس آئی کے ساتھ سگنل فلٹرنگ اور اصلاح کرنے کے لئے حرکت پذیر اوسط کے ذریعہ ہے۔ اگرچہ حکمت عملی کا ڈیزائن نسبتا simple آسان ہے ، لیکن یہ مزید اصلاح اور توسیع کے لئے ایک اچھی بنیاد فراہم کرتا ہے۔ تاجر حکمت عملی کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے اپنے خطرے کی ترجیحات اور مارکیٹ کے نقطہ نظر کے مطابق ، پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرسکتے ہیں ، یا اضافی فلٹرنگ شرائط شامل کرسکتے ہیں۔ تاہم ، عملی استعمال میں ، پھر بھی کافی بیک اپ اور فارورڈ ٹیسٹنگ کی ضرورت ہے ، اور مناسب فنڈ مینجمنٹ حکمت عملی کے ساتھ مل کر ، تاکہ حقیقی مارکیٹ میں مستحکم کارکردگی کو یقینی بنایا جاسکے۔
/*backtest
start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("ML Inspired Strategy for Nifty50", overlay=true)
// Define the input parameters for the strategy
length_fast = input.int(10, minval=1, title="Fast MA Length")
length_slow = input.int(50, minval=1, title="Slow MA Length")
rsi_length = input.int(14, minval=1, title="RSI Length")
rsi_overbought = input.int(70, minval=1, title="RSI Overbought Level")
rsi_oversold = input.int(30, minval=1, title="RSI Oversold Level")
// Calculate the moving averages
ma_fast = ta.sma(close, length_fast)
ma_slow = ta.sma(close, length_slow)
// Calculate the RSI
rsi = ta.rsi(close, rsi_length)
// Define the conditions for long and short entries
long_condition = ta.crossover(ma_fast, ma_slow) and rsi < rsi_overbought
short_condition = ta.crossunder(ma_fast, ma_slow) and rsi > rsi_oversold
// Plot the moving averages
plot(ma_fast, title="Fast MA", color=color.blue)
plot(ma_slow, title="Slow MA", color=color.red)
// Add strategy logic for entering and exiting trades
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Plot buy/sell signals on the chart
plotshape(series=long_condition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=short_condition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")
// Add exit conditions
if (rsi > rsi_overbought)
strategy.close("Long")
if (rsi < rsi_oversold)
strategy.close("Short")