ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی ایک انکولی ٹریڈنگ سسٹم ہے جس میں مصنوعی ذہانت کی اصلاح اور متعدد تکنیکی اشارے شامل ہیں۔ یہ بنیادی طور پر برن بینڈ ، نسبتا strong مضبوط انڈیکس ((RSI) اور سپر ٹرینڈ ((Supertrend) اشارے کا استعمال کرتے ہوئے تجارتی سگنل تیار کرتا ہے اور تجارتی پیرامیٹرز کو مصنوعی ذہانت کی اصلاح کے ذریعہ ایڈجسٹ کرتا ہے۔ اس نظام میں اے ٹی آر پر مبنی انکولی اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار بھی شامل ہے ، جس سے حکمت عملی مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے مطابق خود بخود رسک مینجمنٹ پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرسکتی ہے۔
حکمت عملی کا اصول
حکمت عملی ٹریڈنگ سگنل کا تعین کرنے کے لئے ایک کثیر پرت فلٹرنگ میکانزم کا استعمال کرتی ہے۔ سب سے پہلے ، مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کی حد کا تعین کرنے کے لئے بولین کے ذریعہ لایا جاتا ہے۔ جب قیمت بولین ٹریک سے ٹوٹ جاتی ہے اور RSI اوور سیل زون میں ہوتا ہے تو ، نظام ایک سے زیادہ سگنل کرنے پر غور کرتا ہے۔ اس کے برعکس ، جب قیمت بولین ٹریک سے ٹوٹ جاتی ہے اور RSI اوور سیل زون میں ہوتا ہے تو ، نظام ایک صفر سگنل کرنے پر غور کرتا ہے۔ سپر ٹرینڈ اشارے ، ایک رجحان کی تصدیق کے آلے کے طور پر ، سسٹم صرف اس وقت تجارت کرتا ہے جب قیمت اور سپر ٹرینڈ کا مقام کا رشتہ تجارت کی سمت کے مطابق ہو۔ مصنوعی ذہانت ماڈیول مختلف پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے حکمت عملی کی موافقت کو بہتر بناتا ہے۔ اسٹاپ نقصان اور منافع کے اہداف ATR متحرک حساب کتاب پر مبنی ہوتے ہیں ، جس سے یہ یقینی بنتا ہے کہ خطرے سے متعلق انتظامات مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کی تبدیلیوں کے مطابق ہوسکتے ہیں۔
اسٹریٹجک فوائد
- متعدد تکنیکی اشارے کے مجموعی استعمال سے جعلی سگنل کے اثرات میں کمی آئی
- اے آئی آپٹیمائزیشن ماڈیول نے حکمت عملی کی موافقت اور استحکام میں اضافہ کیا
- اے ٹی آر پر مبنی متحرک اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار خطرے کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرتا ہے
- حکمت عملی پیرامیٹرز اصل ضروریات کے مطابق لچکدار ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے
- مکمل رسک مینجمنٹ سسٹم بشمول سٹاپ لاس اور اسٹاپ سیٹنگ
- اچھی طرح سے بصری اثرات کے ساتھ، نگرانی اور تجزیہ کے لئے آسان
اسٹریٹجک رسک
- ضرورت سے زیادہ پیرامیٹر کی اصلاح اوور فٹنگ کا باعث بن سکتی ہے۔
- متعدد اشارے شدید اتار چڑھاو کے دوران الجھن کا اشارہ کرسکتے ہیں
- مصنوعی ذہانت کے ماڈیولز کو تربیت دینے کے لئے کافی تاریخی ڈیٹا کی ضرورت ہے
- ہائی فریکوئینسی ٹرانزیکشنز اعلی ٹرانزیکشن اخراجات کا سبب بن سکتی ہیں
- مارکیٹ میں تیزی سے تبدیلیوں کی صورت میں اسٹاپ نقصانات میں کمی واقع ہوسکتی ہے
- اعلی نظام کی پیچیدگی، باقاعدگی سے دیکھ بھال اور ایڈجسٹمنٹ کی ضرورت ہے
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
- سگنل کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے مارکیٹ کے جذبات کے مزید اشارے متعارف کروائے گئے
- اے آئی ماڈیول کو بہتر بنانے کے لئے تربیت کے طریقوں اور پیرامیٹرز کا انتخاب
- فیصلہ سازی کے لئے حجم تجزیہ میں اضافہ
- مزید خطرے سے نمٹنے کے اقدامات
- خود کار طریقے سے پیرامیٹرز ایڈجسٹمنٹ میکانیزم تیار کریں
- کمپیوٹنگ کی کارکردگی کو بہتر بنانا اور وسائل کی کھپت کو کم کرنا
خلاصہ کریں۔
یہ ایک جامع تجارتی حکمت عملی ہے جو روایتی تکنیکی تجزیہ کو جدید مصنوعی ذہانت کی ٹیکنالوجی کے ساتھ جوڑتی ہے۔ متعدد تکنیکی اشارے کے ساتھ مل کر ، حکمت عملی مارکیٹ کے مواقع کی مؤثر طریقے سے نشاندہی کرنے کے قابل ہے ، جبکہ مصنوعی ذہانت کے اصلاحاتی ماڈیول مضبوط موافقت فراہم کرتے ہیں۔ متحرک اسٹاپ لاسر میکانزم حکمت عملی کو اچھی طرح سے خطرے پر قابو پانے کی صلاحیت فراہم کرتا ہے۔ اگرچہ حکمت عملی میں ابھی بھی کچھ اصلاحات کی ضرورت ہے ، لیکن مجموعی طور پر ڈیزائن کا نظریہ معقول ہے ، جس میں اچھی عملی قدر اور ترقی کی صلاحیت ہے۔
/*backtest
start: 2024-10-01 00:00:00
end: 2024-10-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("AI-Optimized Crypto Trading with Trailing Stop", overlay=true, precision=4)
// Input settings for AI optimization
risk_per_trade = input.float(1.0, title="Risk per Trade (%)", minval=0.1, maxval=100) / 100
atr_period = input.int(14, title="ATR Period") // ATR период должен быть целым числом
atr_multiplier = input.float(2.0, title="ATR Multiplier for Stop Loss")
take_profit_multiplier = input.float(2.0, title="Take Profit Multiplier")
ai_optimization = input.bool(true, title="Enable AI Optimization")
// Indicators: Bollinger Bands, RSI, Supertrend
rsi_period = input.int(14, title="RSI Period")
upper_rsi = input.float(70, title="RSI Overbought Level")
lower_rsi = input.float(30, title="RSI Oversold Level")
bb_length = input.int(20, title="Bollinger Bands Length")
bb_mult = input.float(2.0, title="Bollinger Bands Multiplier")
supertrend_factor = input.int(3, title="Supertrend Factor") // Изменено на целое число
// Bollinger Bands
basis = ta.sma(close, bb_length)
dev = bb_mult * ta.stdev(close, bb_length)
upper_band = basis + dev
lower_band = basis - dev
// RSI
rsi = ta.rsi(close, rsi_period)
// Supertrend calculation
atr = ta.atr(atr_period)
[supertrend, _] = ta.supertrend(atr_multiplier, supertrend_factor)
// AI-based entry/exit signals (dynamic optimization)
long_signal = (rsi < lower_rsi and close < lower_band) or (supertrend[1] < close and ai_optimization)
short_signal = (rsi > upper_rsi and close > upper_band) or (supertrend[1] > close and ai_optimization)
// Trade execution with trailing stop-loss
if (long_signal)
strategy.entry("Long", strategy.long, stop=close - atr * atr_multiplier, limit=close + atr * take_profit_multiplier)
if (short_signal)
strategy.entry("Short", strategy.short, stop=close + atr * atr_multiplier, limit=close - atr * take_profit_multiplier)
// Plotting the MAs and Ichimoku Cloud for visualization
plot(upper_band, color=color.red, title="Upper Bollinger Band")
plot(lower_band, color=color.green, title="Lower Bollinger Band")
plot(supertrend, color=color.blue, title="Supertrend")