Gaussian چینل اور stochastic رشتہ دار طاقت انڈیکس فلٹرنگ پر مبنی رجحان کے فیصلے کی حکمت عملی

GC RSI SMA K D
تخلیق کی تاریخ: 2025-02-21 11:42:36 آخر میں ترمیم کریں: 2025-02-21 11:42:36
کاپی: 0 کلکس کی تعداد: 425
2
پر توجہ دیں
319
پیروکار

Gaussian چینل اور stochastic رشتہ دار طاقت انڈیکس فلٹرنگ پر مبنی رجحان کے فیصلے کی حکمت عملی Gaussian چینل اور stochastic رشتہ دار طاقت انڈیکس فلٹرنگ پر مبنی رجحان کے فیصلے کی حکمت عملی

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک ٹریڈنگ سسٹم ہے جس میں گوسٹ چینل اور بے ترتیب نسبتا weak مضبوط اشاریہ (اسٹوکاسٹک آر ایس آئی) کا امتزاج کیا گیا ہے۔ گوسٹ چینل کو قیمت کے رجحانات اور اتار چڑھاؤ کی حد کی شناخت کے لئے استعمال کیا جاتا ہے ، جبکہ اسٹوکاسٹک آر ایس آئی فلٹر کے طور پر کام کرتا ہے جس میں اوورلوڈ اور اوورلوڈ شرائط کی تصدیق کی جاتی ہے ، جس سے ٹریڈنگ سگنل کی درستگی میں اضافہ ہوتا ہے۔ حکمت عملی کو گوسٹ چینل کی سرحد کے ساتھ قیمت کے کراسنگ اور اسٹوکاسٹک آر ایس آئی کی پوزیشن کو دیکھ کر ٹریڈنگ سگنل تیار کیے جاتے ہیں۔

حکمت عملی کا اصول

حکمت عملی کی بنیادی منطق درج ذیل کلیدی اجزاء پر مبنی ہے:

  1. گوسٹ چینل حساب کتاب: گوسٹ فلٹر کا استعمال کرتے ہوئے درمیانی لائن کا حساب لگائیں ، اور ضرب کی ترتیب پر مبنی اوپر اور نیچے چینل بینڈ۔ گوسٹ فلٹر ایک اشاریہ ہموار طریقہ اپناتا ہے ، جس سے قیمت کے شور کو مؤثر طریقے سے کم کیا جاسکتا ہے۔
  2. Stochastic RSI اشارے: بے ترتیب اشارے اور RSI کے فوائد کو ملا کر ، دو ہموار لائنوں ،٪ K اور٪ D کے ذریعہ اوورلوڈ اور اوورلوڈ کی شناخت کریں۔
  3. داخلے کی شرائط:
    • متعدد سر: قیمتوں نے گاس چینل کو ٹریک کیا اور اسٹوکاسٹک آر ایس آئی اوور سیل زون میں ہے
    • اوور ہیڈ: قیمتوں میں گوسٹ چینل کے اوپر سے گر گیا اور اسٹوکاسٹک آر ایس آئی اوور بائڈ زون میں ہے
  4. شرائط:
    • جب قیمت Gaussian چینل کے وسط لائن کو پار کرتا ہے
    • یا Stochastic RSI کے برعکس اوورلوڈ اوورلوڈ سطح تک پہنچ جاتا ہے

اسٹریٹجک فوائد

  1. اعلی سگنل کی وشوسنییتا: رجحان اور حرکیات کے اشارے کے ساتھ مل کر ، جعلی سگنل کو مؤثر طریقے سے فلٹر کرنے کے قابل
  2. بہتر خطرے پر قابو پانا: گوسٹ چینل کو متحرک حمایت کے دباؤ کے طور پر استعمال کرنا ، جو خطرے کے انتظام کے لئے ایک اچھا فریم ورک فراہم کرتا ہے
  3. پیرامیٹرز کی لچک: مختلف مارکیٹ کی خصوصیات کے مطابق چینل کی چوڑائی اور آر ایس آئی پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے
  4. اعلی کمپیوٹنگ کی کارکردگی: گوسٹ فلٹر چھوٹے حسابات کے لئے موزوں ہے ، جو حقیقی وقت کی تجارت کے لئے موزوں ہے
  5. لچکدار: مختلف ٹائم سائیکل اور مارکیٹ کے حالات میں استعمال کیا جا سکتا ہے

اسٹریٹجک رسک

  1. مارکیٹ میں ہلچل کا خطرہ: اکثر غلط بریک سگنل کا امکان
  2. تاخیر کا خطرہ: اشارے کو ہموار کرنے سے سگنل میں کچھ تاخیر ہوسکتی ہے
  3. پیرامیٹرز کی حساسیت: مختلف پیرامیٹرز کا مجموعہ نمایاں طور پر مختلف تجارتی نتائج کا سبب بن سکتا ہے
  4. مارکیٹ کے ماحول پر انحصار: مضبوط رجحانات میں بہتر کارکردگی کا مظاہرہ ، لیکن تیزی سے الٹتے ہوئے بازاروں میں زیادہ واپسی کا امکان

حکمت عملی کی اصلاح کی سمت

  1. متحرک پیرامیٹر کی اصلاح:
    • مارکیٹ کے اتار چڑھاو کے مطابق چینل کی چوڑائی کو ایڈجسٹ کریں
    • اسٹوکاسٹک آر ایس آئی پیرامیٹرز کو مارکیٹ کے دورانیہ کی خصوصیات کی بنیاد پر متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں
  2. سگنل کی تصدیق کا طریقہ کار:
    • ٹرانزیکشن کی تصدیق کے اشارے شامل کریں
    • رجحان کی طاقت فلٹر متعارف کرایا
  3. خطرے کے انتظام میں بہتری:
    • متحرک سٹاپ نقصان کو روکنے
    • پوزیشن مینجمنٹ ماڈیول میں شامل ہوں
  4. مارکیٹ کے حالات کی شناخت:
    • مارکیٹ کی حیثیت کے درجہ بندی تیار کریں
    • مارکیٹ کی مختلف حالتوں کے مطابق حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں

خلاصہ کریں۔

اس حکمت عملی نے گاسس چینل اور اسٹوکاسٹک آر ایس آئی کے ساتھ مل کر ایک ٹریڈنگ سسٹم تشکیل دیا ہے جس میں رجحانات کی پیروی اور متحرک خصوصیات ہیں۔ حکمت عملی کا ڈیزائن معقول ہے ، جس میں بہتر توسیع اور موافقت ہے۔ تجویز کردہ اصلاح کی سمت سے حکمت عملی کی استحکام اور منافع کو مزید فروغ دیا جاسکتا ہے۔ عملی اطلاق میں ، مختلف پیرامیٹرز کے مجموعے کی اچھی طرح سے جانچ کرنے اور مارکیٹ کی مخصوص خصوصیات کے مطابق ہدف کے مطابق اصلاح کرنے کی تجویز کی گئی ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2025-01-21 00:00:00
end: 2025-02-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/

//@version=6
strategy("Gaussian Channel + Stochastic RSI Filter", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)

// === INPUTS ===
input_length = input.int(100, title="Gaussian Channel Length", minval=1)
input_mult = input.float(2.0, title="Gaussian Channel Multiplier", minval=0.1, step=0.1)
stoch_rsi_period = input.int(14, title="Stochastic RSI Period", minval=1)
stoch_rsi_smoothK = input.int(3, title="Stochastic RSI Smooth K", minval=1)
stoch_rsi_smoothD = input.int(3, title="Stochastic RSI Smooth D", minval=1)
stoch_rsi_overbought = input.float(80.0, title="Stochastic RSI Overbought Level", minval=0, maxval=100)
stoch_rsi_oversold = input.float(20.0, title="Stochastic RSI Oversold Level", minval=0, maxval=100)

// === GAUSSIAN CHANNEL ===
// Gaussian filter calculation with proper initialization
gauss(src, len) =>
    b = math.exp(-1.414 * 3.14159 / len)
    a0 = 1 - b
    var float f = na
    f := na(f[1]) ? src : a0 * src + b * f[1]

// Calculate Gaussian channel
gaussian_channel_mid = gauss(close, input_length)
gaussian_channel_high = gaussian_channel_mid + gaussian_channel_mid * input_mult / 100
gaussian_channel_low = gaussian_channel_mid - gaussian_channel_mid * input_mult / 100

// Plot Gaussian Channel
plot(gaussian_channel_mid, color=color.blue, linewidth=2, title="Gaussian Channel Midline")
plot(gaussian_channel_high, color=color.green, linewidth=1, title="Gaussian Channel Upper Band")
plot(gaussian_channel_low, color=color.red, linewidth=1, title="Gaussian Channel Lower Band")

// === STOCHASTIC RSI ===
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, stoch_rsi_period), stoch_rsi_smoothK)
d = ta.sma(k, stoch_rsi_smoothD)
is_oversold = k < stoch_rsi_oversold and d < stoch_rsi_oversold
is_overbought = k > stoch_rsi_overbought and d > stoch_rsi_overbought

// Plot Stochastic RSI
hline(stoch_rsi_overbought, "Overbought", color=color.red, linestyle=hline.style_dotted)
hline(stoch_rsi_oversold, "Oversold", color=color.green, linestyle=hline.style_dotted)
plot(k, color=color.blue, title="Stochastic RSI %K")
plot(d, color=color.orange, title="Stochastic RSI %D")

// === ENTRY AND EXIT LOGIC ===
// Long entry: Price crosses above Gaussian Channel lower band and Stochastic RSI is oversold
long_condition = ta.crossover(close, gaussian_channel_low) and is_oversold

// Short entry: Price crosses below Gaussian Channel upper band and Stochastic RSI is overbought
short_condition = ta.crossunder(close, gaussian_channel_high) and is_overbought

// Exit logic
long_exit = ta.crossunder(close, gaussian_channel_mid) or is_overbought
short_exit = ta.crossover(close, gaussian_channel_mid) or is_oversold

// Execute trades
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

if (long_exit)
    strategy.close("Long")

if (short_exit)
    strategy.close("Short")

// === SETTINGS ===
// Backtest date range
start_date = timestamp(2023, 1, 1, 0, 0)
end_date = timestamp(2069, 1, 1, 0, 0)
if (time < start_date or time > end_date)
    strategy.close_all()