ianzeng123
حکمت عملی کا جائزہ
اس حکمت عملی نے ایک اعلی امکان ٹریڈنگ سسٹم بنانے کے لئے ٹرانزیکشن ویٹڈ مووینگ اوسط ((VWMA) اور مشین لرننگ میں اضافہ کرنے والے نسبتا weak کمزور اشارے ((ML RSI) کو ہوشیار طریقے سے جوڑا ہے۔ یہ سسٹم قیمت اور ٹرانزیکشن حجم کے تعلقات اور مشین لرننگ میں بہتر تکنیکی اشارے کا استعمال کرتا ہے ، جب مارکیٹ میں رجحان واضح ہوتا ہے تو زیادہ درست تجارت کرتا ہے۔ سگنل حکمت عملی کی بنیادی منطق میں شامل ہیں: جب قیمت کھولی جاتی ہے تو خریدنے کا اشارہ ہوتا ہے جب قیمت VWMA سے زیادہ ہے اور ML RSI 60 سے زیادہ ہے۔ جب قیمت کھولی جاتی ہے تو VWMA سے کم ہے اور RSIML 40 سے کم ہے۔ اس کے ساتھ ہی ، نظام میں 1.5٪ اسٹاپ اور اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار بنایا گیا ہے تاکہ خطرے کے انتظام کو مؤثر طریقے سے نافذ کیا جاسکے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی کا بنیادی اصول دو اہم تکنیکی اشارے کے تعاون پر مبنی ہے:
VWMA (وینٹڈ موونگ ایوریج): روایتی منتقل اوسط کے برعکس ، وی ڈبلیو ایم اے نے حجم کے عوامل کو مدنظر رکھتے ہوئے اعلی حجم کے اوقات کی قیمتوں کو زیادہ وزن دیا ، تاکہ مارکیٹ کے رجحان کو زیادہ درست طریقے سے ظاہر کیا جاسکے۔ اس حکمت عملی میں ، وی ڈبلیو ایم اے ایک اہم رجحان کی تصدیق کے آلے کے طور پر کام کرتا ہے ، جب قیمت وی ڈبلیو ایم اے کے اوپر ہوتی ہے تو اس کا مطلب ہے کہ اس کا مطلب ہے کہ اس کا مطلب ہے کہ اس کی قیمت نیچے ہے۔
مشین لرننگ بڑھا ہوا آر ایس آئی (ML RSI): روایتی RSI کو اعلی درجے کی ہموار ٹکنالوجیوں (جیسے ALMA ، EMA ، وغیرہ) کے ساتھ جوڑ کر ، روایتی RSI کے شور کو کم کیا گیا ہے ، جس سے قیمت کی حرکت پر ردعمل میں اضافہ ہوا ہے۔ یہ اشارے کمزور سگنل کو فلٹر کرنے اور رجحان کی تصدیق میں بہتری لانے میں مدد کرتا ہے۔ خاص طور پر ، حکمت عملی RSI کو ہموار کرنے کے لئے متعدد قسم کی حرکت پذیری اوسط کی قسموں کا انتخاب کرنے کی اجازت دیتی ہے ، بشمول SMA ، EMA ، DEMA ، TEMA ، WMA ، VWMA ، SMMA ، HMA ، LSMA اور ALMA وغیرہ۔
خریداری کے منطق نے ایک تاخیر سے تصدیق کا طریقہ کار ڈیزائن کیا ہے: اگر صرف ایک شرط (قیمت VWMA یا ML RSI سے زیادہ 60 سے زیادہ ہے) پوری ہوتی ہے تو ، نظام دوسری شرط کی تصدیق کے بعد ہی داخل ہونے کا انتظار کرے گا۔ اس ڈیزائن نے جعلی سگنل کو بہت کم کیا اور تجارت کی کامیابی کی شرح میں اضافہ کیا۔
بیچنے کی منطق نسبتا strict سخت ہے: قیمتوں کو VWMA سے نیچے بند کرنے کی ضرورت ہے اور ML RSI 40 سے نیچے ہے ، اس طرح سے ڈیزائن کیا گیا ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جاسکے کہ جب رجحان واقعی الٹ جاتا ہے تو باہر نکلیں ، اور جلد ہی باہر نکلنے سے بچیں۔
اسٹریٹجک فوائد
جامع سگنل کی تصدیق: قیمت ، حجم اور تکنیکی اشارے کے کثیر جہتی تجزیہ کے ساتھ مل کر ، ایک ہی اشارے کے ذریعہ ممکنہ طور پر غلط سگنل کو کم کیا گیا ہے۔
مشین سیکھنے میں اضافہ: متعدد ہموار ٹیکنالوجیز کے ذریعہ بہتر RSI ، زیادہ مستحکم اور کم شور سگنل فراہم کرتا ہے ، خاص طور پر اعلی درجے کے الگورتھم جیسے ALMA (آرنوڈ لیگوؤس مووینگ اوسط) کے استعمال سے ، سگنل کے معیار میں نمایاں اضافہ ہوا ہے۔
لچکدار پیرامیٹرز ترتیب: حکمت عملی VWMA کی لمبائی ، ML RSI ہموار کرنے کا طریقہ ، ALMA سگما کی قیمت اور داخلہ / باہر نکلنے والے RSI کی کم قیمت جیسے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کی اجازت دیتی ہے ، جس سے تاجر مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق حکمت عملی کی کارکردگی کو بہتر بناسکتے ہیں۔
واضح خطرے کا انتظاماس میں 1.5 فیصد کی روک تھام اور نقصان کو روکنے کا طریقہ کار شامل ہے۔ اس سے ہر تجارت کے خطرے کو کنٹرول کیا جاسکتا ہے اور اس سے زیادہ نقصانات کو روکا جاسکتا ہے۔
دوہری تصدیق: ٹریڈنگ سگنل پیدا کرنے کے لئے دونوں اشارے کو ایک ساتھ ملنے کی ضرورت ہوتی ہے ، جس سے غلط فہمی کی شرح میں نمایاں کمی واقع ہوتی ہے۔
ڈیزائن کی تاخیر کی تصدیق: کچھ شرائط پوری ہونے کے بعد ، حکمت عملی اس وقت تک تجارت پر عملدرآمد کرتی ہے جب تک کہ تمام شرائط پوری نہیں ہوجاتی ہیں ، جس سے غیر ضروری تجارت میں مزید کمی واقع ہوتی ہے ، اور اس سے تجارت کی لاگت میں کمی واقع ہوتی ہے۔
اسٹریٹجک رسک
تاخیر کا خطرہ: اگرچہ ایم ایل آر ایس آئی نے مشین لرننگ کے طریقوں سے شور کو کم کیا ہے ، لیکن وی ڈبلیو ایم اے ایک چلتی اوسط کی حیثیت سے کچھ پسماندہ ہے ، جس کی وجہ سے شدید اتار چڑھاؤ والی مارکیٹوں میں سگنل میں تاخیر ہوسکتی ہے۔ اس کا حل یہ ہے کہ مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے مطابق وی ڈبلیو ایم اے کی لمبائی کو ایڈجسٹ کیا جائے ، جب اتار چڑھاؤ زیادہ ہو تو مناسب طریقے سے مختصر کیا جاسکتا ہے۔
پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کا جال: حد سے زیادہ اصلاح شدہ پیرامیٹرز ممکنہ طور پر زیادہ فٹ ہونے کا سبب بن سکتے ہیں ، اور وہ اصل میں خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرسکتے ہیں۔ فارورڈ ٹیسٹنگ یا متنوع ٹیسٹ نمونے کے ذریعہ پیرامیٹرز کی استحکام کی تصدیق کرنے کی تجویز ہے۔
فکسڈ اسٹاپ نقصان کی حدود: ایک مقررہ اسٹاپ نقصان کی پوزیشن 1.5٪ تمام مارکیٹ کے حالات کے لئے موزوں نہیں ہوسکتی ہے ، خاص طور پر اعلی اتار چڑھاؤ والی مارکیٹوں میں۔ اے ٹی آر (حقیقی طول و عرض) کا استعمال کرتے ہوئے اسٹاپ نقصان کی سطح کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے۔
واحد ٹائم فریم کی حد: حکمت عملی صرف ایک ہی وقت کے فریم پر چلتی ہے ، اور اس سے بڑے رجحانات کا رخ موڑنے کا امکان کم ہوتا ہے۔
آر ایس آئی کی کم قیمت پر فکسڈ مسئلہ60 اور 40 کی فکسڈ آر ایس آئی کی حد مختلف مارکیٹ کے حالات میں لچکدار نہیں ہوسکتی ہے۔ متحرک حد استعمال کرنے یا تاریخی اتار چڑھاؤ کے مطابق حد کو ایڈجسٹ کرنے پر غور کریں۔
مارکیٹس کا افقی خطرہ: افقی مارکیٹوں میں ، قیمتوں میں کثرت سے VWMA کو عبور کرنا زیادہ تجارت کو متحرک کرسکتا ہے ، جس سے اخراجات میں اضافہ ہوتا ہے۔ اضافی فلٹرنگ شرائط شامل کی جاسکتی ہیں ، جیسے اتار چڑھاؤ کے اشارے یا رجحان کی طاقت کی تصدیق۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
ملٹی ٹائم فریم تجزیہ انٹیگریشن: اعلی ٹائم فریم کے رجحانات کی تصدیق متعارف کرانے سے ، صرف اس وقت تجارت کی جاسکتی ہے جب بڑے رجحانات کی سمت میں ہو۔ مثال کے طور پر ، سورج کی روشنی VWMA کو ایک رجحان فلٹر کے طور پر شامل کیا جاسکتا ہے ، صرف اس وقت جب سورج کی روشنی اوپر کی طرف بڑھتی ہو۔
متحرک سٹاپ نقصان میکانزماے ٹی آر (حقیقی طول و عرض) کے ساتھ مقررہ فیصد اسٹاپ نقصان کی جگہ لے لی گئی ، جس سے اسٹاپ نقصان کی پوزیشن مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے مطابق خود بخود ایڈجسٹ ہوسکتی ہے ، قیمتوں کو زیادہ اتار چڑھاؤ کے دوران زیادہ سانس لینے کی جگہ دی جاتی ہے ، اور اتار چڑھاؤ کے اوقات میں منافع کو زیادہ مضبوطی سے محفوظ کیا جاتا ہے۔
سگنل طاقت درجہ بندی: ایم ایل آر ایس آئی کے فاصلے اور قیمت کے وی ڈبلیو ایم اے سے تعلق کے مطابق سگنل کی طاقت کو درجہ بندی کریں اور پوزیشن کی سائز کو اس کے مطابق ایڈجسٹ کریں ، تاکہ فنڈ مینجمنٹ کو زیادہ بہتر بنایا جاسکے۔
مارکیٹ کے ماحول کی شناخت میں شامل ہونا: مارکیٹ کے حالات کی نشاندہی کرنے کے لئے اتار چڑھاؤ کی شرح کے اشارے (جیسے اے ٹی آر یا بولنگر بینڈوتھ) میں اضافہ کریں اور مختلف حالات میں مختلف پیرامیٹرز یا حکمت عملی کی مختلف حالتوں کا اطلاق کریں۔
مشین لرننگ کی اصلاح کے پیرامیٹرز متعارف کروائیں: مشین لرننگ ٹیکنالوجیز جیسے جینیاتی الگورتھم یا بییسس آپٹیمائزیشن کا استعمال کرتے ہوئے ، حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق خود بخود ایڈجسٹ کریں ، تاکہ انسانوں کو زیادہ سے زیادہ فٹ ہونے سے بچایا جاسکے۔
ایم ایل آر ایس آئی الگورتھم میں بہتریایم ایل آر ایس آئی کی پیشن گوئی کی صلاحیت کو مزید بہتر بنانے کے لئے ، زیادہ اعلی درجے کی ہموار الگورتھم کی کوشش کریں یا دیگر تکنیکی اشارے جیسے ٹرانزیکشن حجم ، قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کی شرح وغیرہ کو شامل کریں۔
مارکیٹ کے جذبات کا اضافہ: مارکیٹ کے جذبات کے اشارے جیسے VIX یا اختیارات کو شامل کریں جس میں اتار چڑھاؤ کی شرح شامل ہو ، مارکیٹ کے انتہائی جذبات کے وقت حکمت عملی کے عمل کو ایڈجسٹ کریں ، اور اعلی خطرہ والے ماحول میں زیادہ تجارت سے گریز کریں۔
خلاصہ کریں۔
مشین لرننگ کے ساتھ مل کر VWMA کے متحرک ٹریڈنگ سسٹم آر ایس آئی ایک اعلی درجے کی مقداری ٹریڈنگ حکمت عملی ہے جو روایتی تکنیکی تجزیہ کو جدید مشین لرننگ ٹکنالوجی کے ساتھ جوڑتی ہے۔ یہ حکمت عملی اعلی معیار کی تجارت پیدا کرنے کے قابل ہے جب رجحان واضح ہوجائے۔
اس حکمت عملی کا بنیادی فائدہ اس کی متعدد تصدیق کے طریقہ کار اور لچکدار پیرامیٹرز کی ترتیب میں ہے ، جس سے یہ مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق ڈھال سکتا ہے۔ اس کے ساتھ ہی ، خطرے کے انتظام کا بلٹ ان طریقہ کار ہر تجارت کے خطرے کو قابو میں رکھتا ہے۔ تاہم ، اس حکمت عملی کو تاخیر ، فکسڈ پیرامیٹرز کی حدود جیسے خطرات کا بھی سامنا کرنا پڑتا ہے ، جس میں کثیر ٹائم فریم تجزیہ ، متحرک اسٹاپ نقصان کے طریقہ کار اور اسی طرح کی سمتوں میں اصلاح کی ضرورت ہے۔
یہ حکمت عملی ایک طاقتور بنیادی فریم ورک فراہم کرتی ہے جس میں انفرادی تجارتی طرز اور مارکیٹ کی ترجیحات کے مطابق مزید تخصیص اور اصلاح کی جاسکتی ہے۔ اس حکمت عملی میں متعدد ٹائم فریم تجزیہ ، مشین لرننگ پیرامیٹرز کی اصلاح ، اور اسی طرح کی مزید جدید تکنیک اور طریقوں کو شامل کرکے ، مارکیٹ کے مختلف ماحول میں مستحکم کارکردگی کا امکان ہے۔
/*backtest
start: 2024-07-08 00:00:00
end: 2025-07-04 08:00:00
period: 4d
basePeriod: 4d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("VWMA + ML RSI Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// === VWMA INPUTS ===
length = input.int(200, minval=1, title="VWMA Length")
src = input.source(hlc3, title="Source")
mult = input.float(3.0, minval=0.001, maxval=50, title="Multiplier")
// === VWMA CALCULATION ===
basis = ta.vwma(src, length)
plot(basis, title="VWMA Basis", color=color.fuchsia, linewidth=2)
// === ML RSI Actual Integration ===
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length")
smoothingLength = input.int(3, "Smoothing Length")
mlMaType = input.string("ALMA", "MA Type", options=["SMA", "EMA", "DEMA", "TEMA", "WMA", "VWMA", "SMMA", "HMA", "LSMA", "ALMA"])
almaSigma = input.int(4, "ALMA Sigma")
// === Moving Average Function ===
calcMovingAverage(type, src, length, sigma) =>
float result = na
if type == "SMA"
result := ta.sma(src, length)
else if type == "EMA"
result := ta.ema(src, length)
else if type == "DEMA"
e1 = ta.ema(src, length)
e2 = ta.ema(e1, length)
result := 2 * e1 - e2
else if type == "TEMA"
e1 = ta.ema(src, length)
e2 = ta.ema(e1, length)
e3 = ta.ema(e2, length)
result := 3 * (e1 - e2) + e3
else if type == "WMA"
norm = 0.0
sum = 0.0
for i = 0 to length - 1
weight = (length - i)
norm := norm + weight
sum := sum + src[i] * weight
result := sum / norm
else if type == "VWMA"
result := ta.vwma(src, length)
else if type == "SMMA"
result := ta.rma(src, length)
else if type == "HMA"
result := ta.hma(src, length)
else if type == "LSMA"
result := ta.linreg(src, length, 0)
else if type == "ALMA"
result := ta.alma(src, length, 0.85, sigma)
result
// === Final ML RSI ===
baseRsi = ta.rsi(close, rsiLength)
smoothedRsi = calcMovingAverage(mlMaType, baseRsi, smoothingLength, almaSigma)
finalRsi = smoothedRsi
plot(finalRsi, title="ML RSI", color=color.orange)
// === Buy Condition Flags ===
buyReady = close > basis and finalRsi > 60
// Delayed condition trackers
var bool waitingForRsi = false
var bool waitingForClose = false
if close > basis and finalRsi <= 60
waitingForRsi := true
else if finalRsi > 60 and close <= basis
waitingForClose := true
// Reset flags when both conditions meet
if buyReady
waitingForRsi := false
waitingForClose := false
// Final Buy Condition
shouldBuy = buyReady or (waitingForRsi and finalRsi > 60 and close > basis) or (waitingForClose and close > basis and finalRsi > 60)
// === Strategy Entry ===
if shouldBuy and strategy.position_size == 0
strategy.entry("Long", strategy.long)
// === Take Profit and Stop Loss ===
takeLevel = strategy.position_avg_price * 1.015
stopLevel = strategy.position_avg_price * 0.985
// === Exit Conditions ===
sellCondition = close < basis and finalRsi < 40
if strategy.position_size > 0
strategy.exit("TP/SL", from_entry="Long", limit=takeLevel, stop=stopLevel)
if sellCondition
strategy.close("Long")
// === Buy Signal Plot ===
if shouldBuy and strategy.position_size == 0
label.new(bar_index, low, "BUY", style=label.style_label_up, color=color.green, textcolor=color.white)
// === Sell Signal Plot ===
if sellCondition and strategy.position_size > 0
label.new(bar_index, high, "SELL", style=label.style_label_down, color=color.red, textcolor=color.white)
// === Plotting Levels for Visuals ===
hline(60, "Buy ML RSI Threshold", color=color.green)
hline(40, "Sell ML RSI Threshold", color=color.red)