متحرک کثیر مدت مرکزی محور رجحان پیش رفت کی حکمت عملی

RSI PP R1 S1 EMA TF
تخلیق کی تاریخ: 2025-03-31 17:27:39 آخر میں ترمیم کریں: 2025-03-31 17:27:39
کاپی: 4 کلکس کی تعداد: 332
2
پر توجہ دیں
319
پیروکار

متحرک کثیر مدت مرکزی محور رجحان پیش رفت کی حکمت عملی متحرک کثیر مدت مرکزی محور رجحان پیش رفت کی حکمت عملی

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک متحرک رجحان توڑنے والی تجارتی حکمت عملی ہے جو ایک کثیر دورانیہ میٹرکس اور نسبتا weak مضبوط اشارے ((RSI) پر مبنی ہے۔ اس حکمت عملی کا مقصد مالیاتی منڈیوں میں رجحان سازی کے مواقع کو پکڑنا ہے جبکہ باریک پوزیشن مینجمنٹ اور رسک کنٹرول میکانزم فراہم کرنا ہے۔

حکمت عملی کا اصول

اس حکمت عملی کے بنیادی اصولوں میں درج ذیل اہم اقدامات شامل ہیں:

  1. کثیر دورانیہ کی قیمتوں کا مرکزی حساب:
  • اہم سپورٹ دباؤ کی قیمتوں کا حساب لگانے کے لئے پہلے K لائن کے اختتامی قیمتوں ، اعلی ترین قیمتوں اور کم از کم قیمتوں کا استعمال کرتے ہوئے
  • نمایاں حمایت کی پوزیشنوں کا حساب لگائیں (S1، S2، S3) اور دباؤ کی پوزیشنیں (R1، R2، R3)
  • متحرک عوامل کے ذریعے حمایت دباؤ کی سطح کی حساسیت کو ایڈجسٹ کریں
  1. RSI اشارے کی رفتار کو بہتر بنائیں:
  • 21 سائیکل RSI کا استعمال کرتے ہوئے
  • انڈیکس منتقل اوسط (EMA) ہموار RSI متعارف کرانے
  • آر ایس آئی کے ابتدائی اور ای ایم اے کے ہموار ہونے کے ساتھ مل کر ایک جامع اشارے کی تعمیر
  1. ٹریڈنگ سگنل پیدا:
  • ملٹی ہیڈ داخلہ: کمپاؤنڈ اشارے پر 0 پہننا
  • R3 دباؤ کی سطح کو توڑنے کے لئے سب سے زیادہ قیمت
  • خالی سر داخلہ: S3 سپورٹ بیس سے کم قیمت
  • خالی سر کا آغاز: جامع اشارے کے تحت 0 پہننا

اسٹریٹجک فوائد

  1. کثیر دورانیہ نقطہ نظر: مختصر مدت کے بازار کے شور کو مؤثر طریقے سے فلٹر کرنے کے لئے پیرامیٹر کی سطح کے اعداد و شمار کو متعارف کرانے کے ذریعہ
  2. لچکدار پوزیشن مینجمنٹ: مرحلہ وار روکنے کا طریقہ کار ، ایک ہی تجارت کا خطرہ کم کریں
  3. متحرک اشارے کی تعمیر: آر ایس آئی اور ای ایم اے کے ساتھ مل کر ، سگنل کی درستگی کو بہتر بنانا
  4. ہم آہنگ کثیر جہتی تجارتی منطق: مختلف مارکیٹ کے حالات کے لئے لچکدار حکمت عملی فراہم کرنا
  5. خطرے کو کنٹرول کریں: بلٹ ان سٹاپ نقصان اور مرحلہ وار روکنے کا طریقہ کار

اسٹریٹجک رسک

  1. اشارے کی پسماندگی: آر ایس آئی اور قیمت کے مرکز میں ممکنہ پسماندگی کا مسئلہ
  2. پیرامیٹر حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی انتہائی پیرامیٹرز کے انتخاب پر منحصر ہے
  3. ٹرانزیکشن لاگت کا اثر: بار بار ٹرانزیکشنز اعلی فیسوں کا باعث بن سکتی ہیں
  4. مارکیٹ کے انتہائی حالات: رجحانات میں ردوبدل اور شدید اتار چڑھاؤ سے حکمت عملی ناکام ہوسکتی ہے

حکمت عملی کی اصلاح کی سمت

  1. پیرامیٹر کے انتخاب کو بہتر بنانے کے لیے مشین لرننگ الگورتھم کا تعارف
  2. ٹرانزیکشن حجم اور اتار چڑھاؤ کی شرح کو بڑھانے کے لئے فلٹرنگ میکانزم
  3. مزید تکنیکی اشارے کے ساتھ سگنل کی تصدیق
  4. متحرک سٹاپ نقصان اور اسٹاپ اسٹاپ الگورتھم تیار کریں
  5. زیادہ پیچیدہ پوزیشن اسکیل مینجمنٹ ماڈل متعارف کرایا

خلاصہ کریں۔

یہ حکمت عملی ایک نسبتا مضبوط رجحان توڑنے والے تجارتی طریقہ کار کی تعمیر کرتی ہے جس میں کثیر دورانیہ ، کثیر اشارے کا جامع تجزیہ کیا جاتا ہے۔ اس کی بنیادی طاقت مارکیٹ کے رجحانات کی متحرک گرفت اور نفیس خطرے کے انتظام میں ہے۔ مستقبل میں اصلاح کی جگہ میں الگورتھم کی ذہانت اور خطرے سے متعلق کنٹرول ماڈل کی تکرار شامل ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2024-03-31 00:00:00
end: 2025-03-29 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © yuxishejiang

//@version=6
//@version=5
strategy(title="BTC中轴策略优化-V2", overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=5000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)

// 核心参数
strat_dir_input = input.string(title="Strategy Direction", defval="long", options=["long", "short"])
strat_dir_value = strat_dir_input == "long" ? strategy.direction.long : strat_dir_input == "short" ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)

// 指标计算
higherTF = input.timeframe("W", "Higher Timeframe")
pc = request.security(syminfo.tickerid, higherTF, close[1], barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)
ph = request.security(syminfo.tickerid, higherTF, high[1], barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)
pl = request.security(syminfo.tickerid, higherTF, low[1], barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)

PP = (ph + pl + pc) / 3
R1 = PP + (PP - pl)
S1 = PP - (ph - PP)
R2 = PP + (ph - pl)
S2 = PP - (ph - pl)
factor = input.int(2, "Factor")
R3 = ph + factor * (PP - pl)
S3 = pl - 2 * (ph - PP)

length = input.int(21, "RSI Length")
p = close
vrsi = ta.rsi(p, length)
pp_ema = ta.ema(vrsi, length)
d = (vrsi - pp_ema) * 5
cc = (vrsi + d + pp_ema) / 2

// 仓位管理变量
var float entry_qty = na

// 交易执行逻辑
longEntry = ta.crossover(cc, 0)
longExit = ta.crossover(high, R3)  // 使用实时最高价判断

shortEntry = ta.crossunder(low, S3)  // 改为使用S3支撑位
shortExit = ta.crossunder(cc, 0)     // 同步修改为下穿

if (longEntry)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    entry_qty := strategy.position_size

if (strategy.position_size > 0 and longExit)
    strategy.close("Long", comment="5M背离离场")

if (shortEntry)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    entry_qty := strategy.position_size

if (strategy.position_size < 0 and shortExit)
    strategy.close("Short", comment="空头离场")

// 止盈止损模块
per(pcnt) =>
    strategy.position_size != 0 ? math.round(math.abs(pcnt/100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick)) : na

stoploss = input.float(15, "Stop Loss (%)", minval=0.01)
tp1 = input.float(3, "Take Profit 1 (%)", minval=0.01)
tp2 = input.float(5, "Take Profit 2 (%)", minval=0.01)
tp3 = input.float(7, "Take Profit 3 (%)", minval=0.01)
tp4 = input.float(10, "Take Profit 4 (%)", minval=0.01)

// 分阶段平仓逻辑
if strategy.position_size != 0
    qty_total = math.abs(entry_qty)
    qty1 = math.floor(qty_total * 0.25)
    qty2 = math.floor(qty_total * 0.25)
    qty3 = math.floor(qty_total * 0.25)
    qty4 = qty_total - (qty1 + qty2 + qty3)
    
    if strategy.position_size > 0
        strategy.exit("x1", qty=qty1, profit=per(tp1), loss=per(stoploss))
        strategy.exit("x2", qty=qty2, profit=per(tp2), loss=per(stoploss))
        strategy.exit("x3", qty=qty3, profit=per(tp3), loss=per(stoploss))
        strategy.exit("x4", qty=qty4, profit=per(tp4), loss=per(stoploss))
    else
        strategy.exit("x1", qty=qty1, profit=per(tp1), loss=per(stoploss))
        strategy.exit("x2", qty=qty2, profit=per(tp2), loss=per(stoploss))
        strategy.exit("x3", qty=qty3, profit=per(tp3), loss=per(stoploss))
        strategy.exit("x4", qty=qty4, profit=per(tp4), loss=per(stoploss))

// 可视化部分保持不变
// 多头入场可视化
if (longEntry)
    label.new(bar_index, low, "多头入场", color=color.green, textcolor=color.white, style=label.style_label_up, size=size.small)

// 多头离场可视化
if (strategy.position_size > 0 and longExit)
    label.new(bar_index, high, "多头离场", color=color.red, textcolor=color.white, style=label.style_label_down, size=size.small)

// 空头入场可视化
if (shortEntry)
    label.new(bar_index, high, "空头入场", color=color.red, textcolor=color.white, style=label.style_label_down, size=size.small)

// 空头离场可视化
if (strategy.position_size < 0 and shortExit)
    label.new(bar_index, low, "空头离场", color=color.green, textcolor=color.white, style=label.style_label_up, size=size.small)