وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

آر ایس آئی ڈیر ڈیول اسکواڈرن فیوژن حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-11-02 14:52:03
ٹیگز:

img

جائزہ

آر ایس آئی ڈیریڈیول اسکواڈرن فیوژن حکمت عملی آر ایس آئی اشارے ، ایچیموکو کلاؤڈ ، اور 200 دن کی حرکت پذیر اوسط کو یکجا کرنے والی فیوژن حکمت عملی ہے۔ یہ تیزی یا bearish آر ایس آئی ڈیریڈیول پیٹرن کی نشاندہی کرتی ہے اور تجارتی سگنل تیار کرنے سے پہلے اضافی سگنل کی تصدیق کے لئے رجحان کی سمت اور 200 دن کی ایم اے کی حمایت / مزاحمت کا تعین کرنے کے لئے ایچیموکو کلاؤڈ کا استعمال کرتی ہے۔

حکمت عملی منطق

سب سے پہلے ، یہ حکمت عملی تیزی یا bearish daredevil پیٹرن کی نشاندہی کرنے کے لئے RSI اشارے کا استعمال کرتی ہے۔ RSI daredevil پیٹرن ایک bearish پیٹرن کا حوالہ دیتا ہے جب قیمت ایک نئی اعلی بناتی ہے لیکن RSI نہیں کرتا ہے ، یا ایک تیزی کا نمونہ جب قیمت ایک نئی کم بناتی ہے لیکن RSI نہیں کرتا ہے۔ اس پیٹرن کا مطلب اکثر قریب آنے والی قیمت کی تبدیلی ہوتا ہے۔

دوسرا ، حکمت عملی رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے ایچیموکو کلاؤڈ کی معروف لائن 1 اور معروف لائن 2 کا استعمال کرتی ہے۔ جب معروف لائن 1 معروف لائن 2 سے اوپر ہوتی ہے تو ایک اپ ٹرینڈ کی نشاندہی کی جاتی ہے ، اور جب اس سے نیچے ہوتا ہے تو ایک ڈاؤن ٹرینڈ کی نشاندہی کی جاتی ہے۔ ایچیموکو کلاؤڈ تبادلوں کی لائن ، بیس لائن ، اور پسماندہ اسپین کے امتزاج کے ذریعے رجحان کی سمت کا تعین کرتا ہے ، اور اسے قابل اعتماد رجحان کی نشاندہی کا آلہ سمجھا جاتا ہے۔

آخر میں ، 200 دن کی حرکت پذیر اوسط بھی متعارف کروائی گئی ہے۔ ایم اے کو اکثر ایک اہم سپورٹ / مزاحمت کی سطح کے طور پر دیکھا جاتا ہے۔ جب ایچیموکو کلاؤڈ ایک اپ ٹرینڈ دکھاتا ہے اور قیمت 200 دن کی ایم اے سے اوپر کھڑا ہوتا ہے تو ، یہ ایک تیزی کا اشارہ دیتا ہے۔ اس کے برعکس ، جب کلاؤڈ ایک ڈاؤن ٹرینڈ دکھاتا ہے اور قیمت 200 دن کی ایم اے سے نیچے ٹوٹ جاتی ہے تو ، یہ ایک bearish سگنل دیتا ہے۔

متعدد اشارے سے سگنلز کو جوڑ کر ، کچھ غلط سگنلز کو فلٹر کیا جاسکتا ہے ، جس سے تجارتی فیصلے زیادہ قابل اعتماد ہوجاتے ہیں۔ صرف اس صورت میں جب آر ایس آئی ایک ڈارڈیل پیٹرن دکھاتا ہے ، ایچیموکو کلاؤڈ رجحان کی سمت کی تصدیق کرتا ہے ، اور قیمت-ایم اے کا تعلق توقعات پر پورا اترتا ہے ، تو یہ حکمت عملی اصل تجارتی سگنل پیدا کرے گی۔

فوائد

اس ملٹی انڈیکیٹر فیوژن حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ غلط سگنل کو فلٹر کرنا اور تجارتی فیصلوں کی وشوسنییتا کو بہتر بنانا ہے۔

سب سے پہلے، آر ایس آئی ڈارڈیل پیٹرن خود کو ممکنہ قیمتوں میں تبدیلیوں کو وقت سے پہلے دیکھنے کے لئے کچھ پیش گوئی کرنے کی طاقت رکھتا ہے۔ لیکن صرف پیٹرن ہی تجارتی سگنل کا تعین کرنے کے لئے کافی نہیں ہے۔

دوسری بات ، ایچیموکو کلاؤڈ کو متعارف کرانے سے رجحان کی سمت کا بہتر اندازہ ہوتا ہے ، حد سے وابستہ مارکیٹوں میں غلط اشاروں سے گریز ہوتا ہے۔ معروف لائنوں کا امتزاج رجحان کی نشاندہی کے لئے بہت موثر ہے۔

آخر میں ، 200 دن کے ایم اے کا سپورٹ / مزاحمت اثر بھی سگنل کی وشوسنییتا کی مزید تصدیق میں مدد کرتا ہے۔ تجارتی سگنل صرف اس وقت پیدا ہوتے ہیں جب ایچیموکو کلاؤڈ رجحان کی تصدیق کرتا ہے اور قیمت-ایم اے کا تعلق مناسب ہے۔

خلاصہ یہ کہ اشارے کے مابین اتفاق رائے کی ضرورت ہے ، اس کثیر اشارے کی حکمت عملی سے بہت سارے غلط اشاروں کو اسکرین کیا جاسکتا ہے اور صرف اس صورت میں حقیقی اشارے پیدا کیے جاسکتے ہیں جب سیدھ موجود ہو۔ یہ حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ ہے۔

خطرات

اگرچہ کثیر اشارے کی حکمت عملی سگنل کے معیار کو بہتر بنانے میں مدد دیتی ہے ، لیکن کچھ خطرات کو نوٹ کرنا ضروری ہے:

سب سے پہلے ، زیادہ پیچیدہ حکمت عملی سے کچھ مواقع ضائع ہوسکتے ہیں جو انفرادی اشارے پکڑ سکتے ہیں۔ زیادہ محتاط ہونے سے سگنل کی پیداوار ناکافی ہوسکتی ہے۔

دوسری بات ، مختلف اشارے کے مابین تنازعات ہوسکتے ہیں۔ مثال کے طور پر ، آر ایس آئی ایک ڈراؤنا نمونہ دکھا سکتا ہے جبکہ ایچیموکو کلاؤڈ ٹرینڈ تنازعات کا شکار ہے۔ مختلف اشارے کو کس طرح متوازن کرنا ایک چیلنج ہے۔

تیسری بات ، پیرامیٹر کی ترتیبات بھی حکمت عملی کو بہت متاثر کرتی ہیں۔ نامناسب حرکت پذیر اوسط ادوار ، آر ایس آئی پیرامیٹرز وغیرہ حکمت عملی کی کارکردگی کو کمزور کرسکتے ہیں۔

آخر میں ، اجزاء کے مابین اصلاح کے لئے ابھی بھی بہت زیادہ گنجائش موجود ہے۔ مشین لرننگ الگورتھم ممکنہ طور پر بدلتی ہوئی مارکیٹ کے حالات کی بنیاد پر متحرک پیرامیٹر کی اصلاح کو قابل بناسکتے ہیں۔ بہتر مجموعے تلاش کرنے کے لئے مزید اشارے بھی آزمائے جاسکتے ہیں۔

عام طور پر ، سب سے بڑا خطرہ کثیر اشارے کے امتزاج کو بہتر بنانے میں پیچیدگی اور مشکل میں اضافہ ہے۔ حکمت عملی کو اپنی زیادہ سے زیادہ صلاحیت تک پہنچنے کے ل different مختلف مارکیٹ کے ماحول میں مسلسل جانچ اور اصلاح کی ضرورت ہے۔

اصلاح کے مواقع

اس حکمت عملی کے لئے کچھ اصلاح کے مواقع میں شامل ہیں:

  1. مختلف اشارے پیرامیٹر کی ترتیبات کی جانچ کریں اور پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں۔ بہترین امتزاج تلاش کرنے کے لئے حرکت پذیر اوسط ادوار ، آر ایس آئی پیرامیٹرز وغیرہ کا جائزہ لیا جاسکتا ہے۔

  2. دیگر اشارے جیسے ایم اے سی ڈی، بولنگر بینڈ متعارف کروائیں تاکہ کثیر اشارے کے مرکب کو بہتر بنایا جا سکے اور بہتر مجموعے تلاش کیے جا سکیں۔

  3. مارکیٹ کے حالات کی بنیاد پر پیرامیٹرز کو متحرک طور پر بہتر بنانے کے لئے مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کریں ، جس سے حکمت عملی اپنی ترتیبات کو خودکار طور پر ایڈجسٹ کرسکتی ہے۔

  4. تجارتی خطرے پر قابو پانے کے لئے اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی شامل کریں۔ جب قیمت سپورٹ / مزاحمت کی سطح سے گزرتی ہے تو اسٹاپ نقصانات پر غور کریں۔

  5. زیادہ سے زیادہ مواقع کے لئے فلٹرنگ کے معیار کو کم کرکے ، خطرہ / انعام کو متوازن کرتے ہوئے ، داخلے کے مواقع کو بہتر بنائیں۔

  6. وسائل کے استعمال کو کم کرنے اور کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے بیک ٹیسٹنگ کے نتائج پر مبنی کوڈ کو بہتر بنائیں۔

  7. مضبوط مشترکہ سگنل تلاش کرنے کے لئے اشارے کے مابین زیادہ پیچیدہ تعلقات کی تلاش کریں ، لیکن زیادہ سے زیادہ اصلاح کے خطرات سے محتاط رہیں۔

نتیجہ

آر ایس آئی ڈیرڈیول اسکواڈرن فیوژن حکمت عملی ایک کثیر اشارے کی توثیق کے طریقہ کار کے ذریعے شور کو فلٹر کرتی ہے ، سگنل کے معیار کو بہتر بناتی ہے۔ کلیدی فائدہ متعدد اشارے کی اتفاق رائے ہے ، جو جھوٹے اشاروں کو کم کرتا ہے لیکن پیچیدگی کو بھی متعارف کراتا ہے۔ مستقبل میں اصلاح کے لئے بہت زیادہ گنجائش باقی ہے ، خاص طور پر پیرامیٹرز اور اشارے کے مجموعوں کے ارد گرد۔ مجموعی طور پر یہ ایک نسبتا conser محافظ اور قابل اعتماد تجارتی حکمت عملی کی نمائندگی کرتا ہے جو مزید تحقیق اور تلاش کے قابل ہے۔


/*backtest
start: 2023-10-02 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © tradethrills

//@version=4
strategy("RSI Divergence X Ichimoku Cloud X 200EMA", overlay=true)

//RSI Indicator
len = input(defval=14, minval=1)
src = input(defval=close)
lbR = input(defval=5)
lbL = input(defval=5)
takeProfitLevellong = input(minval = 70, defval = 75)
takeProfitLevelshort = input(minval = 30, defval = 25)

rangeUpper = input(defval=60)
rangeLower = input(defval=5)

//200 EMA
ema200 = ema(close, 200)

//Ichimoku Cloud Indicator
conversionPeriods = input(9, minval=1)
basePeriods = input(26, minval=1)
laggingSpan2Periods = input(52, minval=1)
displacement = input(26, minval=1)

donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))

conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)

abovecloud =  max(leadLine1, leadLine2)
belowcloud = min(leadLine1, leadLine2)

//RSI Divergence Strategy

osc = rsi(src, len)
_inrange(cond) =>
    bars = barssince(cond == true)
    rangeLower <= bars and bars <= rangeUpper

pricelowfound = na(pivotlow(osc, lbL, lbR)) ? false : true
pricehighfound = na(pivothigh(osc, lbL, lbR)) ? false : true

//Regular Bullish
osc_higherlow = osc[lbR] > valuewhen(pricelowfound, osc[lbR], 1) and _inrange(pricelowfound[1])
price_lowerlow = low[lbR] < valuewhen(pricelowfound, low[lbR], 1)

bullCond = price_lowerlow and osc_higherlow and pricelowfound

//Hidden Bullish
osc_lowerlow = osc[lbR] < valuewhen(pricelowfound, osc[lbR], 1) and _inrange(pricelowfound[1])
price_higherlow = low[lbR] > valuewhen(pricelowfound, low[lbR], 1)

hiddenbullCond = price_higherlow and osc_lowerlow and pricelowfound

//Regular Bearish
osc_lowerhigh = osc[lbR] < valuewhen(pricehighfound, osc[lbR], 1) and _inrange(pricehighfound[1])
price_higherhigh = high[lbR] > valuewhen(pricehighfound, high[lbR], 1)

bearCond = price_higherhigh and osc_lowerhigh and pricehighfound

//Hidden Bearish
osc_higherhigh = osc[lbR] > valuewhen(pricehighfound, osc[lbR], 1) and _inrange(pricehighfound[1])
price_lowerhigh = high[lbR] < valuewhen(pricehighfound, high[lbR], 1)

hiddenbearCond = price_lowerhigh and osc_higherhigh and pricehighfound

//Entry and Exit
longCondition = (bullCond or hiddenbullCond) and (abovecloud > ema200)
closelongCondition = crossover(osc, takeProfitLevellong) 

shortCondition = (bearCond or hiddenbearCond) and (ema200 > belowcloud)
closeshortCondition = crossover(osc, takeProfitLevelshort)

strategy.entry("Long", strategy.long,  when=longCondition)
strategy.close("Long", when=closelongCondition)

strategy.entry("Short", strategy.short,  when=shortCondition)
strategy.close("Short", when=closeshortCondition)


















مزید