وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

RSI اوسط ردعمل RSI اوسط کراسنگ پر مبنی مقداری تجارتی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-12-01 16:59:26
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی RSI اشارے اور اس کی چلتی اوسط کے درمیان کراسنگ کی بنیاد پر خرید اور فروخت کے سگنل کا تعین کرتی ہے ، جو قلیل مدتی تجارتی حکمت عملیوں سے تعلق رکھتی ہے۔ جب RSI اس کے MA سے کم ہوتا ہے تو یہ خریدے گا اور جب RSI اس کے MA سے زیادہ ہوتا ہے تو فروخت کرے گا ، جو ایک عام کم خرید-اعلی فروخت کی حکمت عملی ہے۔

حکمت عملی کا اصول

  1. RSI اشارے کا حساب 40 بار کی مدت کے ساتھ
  2. RSI اشارے کے MA کا حساب لگائیں، جس کا دورانیہ 10 بار ہے۔
  3. خریدنے کا اشارہ پیدا کریں جب RSI اس کے MA سے کم ہے جس میں ایک ضارب سے ضرب ہے (1 ٹریڈنگ رینج٪)
  4. فروخت کا اشارہ پیدا کریں جب RSI اس کے MA سے زیادہ ہے جس میں ایک ضارب سے ضرب دیا گیا ہے (1+ٹریڈنگ رینج٪)
  5. ڈیفالٹ ٹریڈنگ رینج فاصلہ 5 ہے، جس کا مطلب ہے کہ سگنل کو متحرک کرنے کے لئے 5٪ اوپر یا نیچے MA
  6. باہر نکلنے کا تعین کریں جب آر ایس آئی اپنی ایم اے اور 50 کی سطح سے اوپر ہو

فوائد کا تجزیہ

یہ ایک عام اوسط ریورسشن حکمت عملی ہے ، جس میں تجارتی سگنل کا تعین کرنے کے لئے RSI اشارے کی زیادہ خرید / فروخت کی خصوصیات کا استعمال کیا جاتا ہے۔ فوائد یہ ہیں:

  1. مارکیٹ کی ساخت کا اندازہ کرنے کے لئے RSI اشارے کو اپنانا، جو کافی قابل اعتماد ہے
  2. ایم اے فلٹر غیر ضروری تجارت سے بچتا ہے اور استحکام کو بڑھا دیتا ہے
  3. ایڈجسٹ ٹریڈنگ رینج کنٹرولز فریکوئنسی
  4. سادہ منطق اور سمجھنے میں آسان

خلاصہ یہ ہے کہ یہ ایک سادہ اور عملی قلیل مدتی تجارتی حکمت عملی ہے۔

خطرے کا تجزیہ

کچھ خطرات ہیں جن کا نوٹ کرنا ضروری ہے:

  1. RSI جھوٹے سگنل دینے کا امکان، پیٹرن کو دیکھنے کی ضرورت ہے
  2. غلط ٹریڈنگ رینج کی ترتیب سے زیادہ ٹریڈنگ یا کھوئے ہوئے مواقع پیدا ہوسکتے ہیں
  3. اعلی تجارتی تعدد، لین دین کے اخراجات پر غور کرنے کی ضرورت ہے
  4. صرف ایک ہی اشارے پر انحصار کرنا، مارکیٹ کی خرابیوں کا شکار ہونا

یہ خطرات پیرامیٹر ٹوننگ، فلٹرز وغیرہ کے ذریعے کم کیے جا سکتے ہیں۔

اصلاح کی ہدایات

حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. صرف موڑ کے مقامات پر سگنل کو یقینی بنانے کے لئے حجم کی طرح مزید فلٹرز شامل کریں
  2. ایک ہی تجارت کے نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے سٹاپ نقصان شامل کریں
  3. تجارت کی حد کو بہتر بنائیں تاکہ تعدد اور منافع کی شرح کو متوازن کیا جاسکے
  4. بہترین پیرامیٹر سیٹ تلاش کرنے کے لئے مشین سیکھنے کا استعمال کریں
  5. ذیلی حکمت عملیوں کے نتائج کو ضم کرنے کے لئے مجموعی ماڈل شامل کریں

کثیر اشارے کے مجموعے، سٹاپ نقصان کے انتظام، پیرامیٹر کی اصلاح وغیرہ کے ذریعے کارکردگی میں نمایاں اضافہ حاصل کیا جا سکتا ہے.

خلاصہ

خلاصہ یہ ہے کہ یہ ایک بہت ہی عام اور عملی قلیل مدتی تجارتی حکمت عملی ہے۔ یہ اضافی ایم اے فلٹر کے ساتھ ، اندراجات اور باہر نکلنے کا تعین کرنے کے لئے آر ایس آئی کی زیادہ خرید / فروخت کی سطحوں پر سرمایہ کاری کرتا ہے۔ منطق آسان اور واضح ، پیرامیٹرز لچکدار ، لاگو کرنا آسان ہے۔ کچھ مارکیٹ کے خطرات ہیں ، لیکن ان کو بہتر اندراج / باہر نکلنے کے طریقہ کار ، پیرامیٹر ٹیوننگ وغیرہ کے ذریعے حل کیا جاسکتا ہے۔ جب زیادہ تکنیکی اشارے اور رسک مینجمنٹ تکنیک کے ساتھ مل کر ، یہ حکمت عملی نسبتا stable مستحکم قلیل مدتی حکمت عملی بن سکتی ہے۔


/*backtest
start: 2022-11-24 00:00:00
end: 2023-11-30 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © I11L

//@version=5
strategy("I11L - Meanreverter 4h", overlay=false, pyramiding=3, default_qty_value=10000, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.cash,process_orders_on_close=false, calc_on_every_tick=false)
 
frequency = input.int(10)
rsiFrequency = input.int(40)
buyZoneDistance = input.int(5)
avgDownATRSum = input.int(3)
useAbsoluteRSIBarrier = input.bool(true)
barrierLevel = 50//input.int(50)

momentumRSI = ta.rsi(close,rsiFrequency)
momentumRSI_slow = ta.sma(momentumRSI,frequency)
 
isBuy = momentumRSI < momentumRSI_slow*(1-buyZoneDistance/100) and (strategy.position_avg_price - math.sum(ta.atr(20),avgDownATRSum)*strategy.opentrades > close or strategy.opentrades == 0 ) //and (momentumRSI < barrierLevel or not(useAbsoluteRSIBarrier))
isShort = momentumRSI > momentumRSI_slow*(1+buyZoneDistance/100) and (strategy.position_avg_price - math.sum(ta.atr(20),avgDownATRSum)*strategy.opentrades > close or strategy.opentrades == 0 ) and (momentumRSI > barrierLevel or not(useAbsoluteRSIBarrier))
momentumRSISoftClose = (momentumRSI > momentumRSI_slow) and (momentumRSI > barrierLevel or not(useAbsoluteRSIBarrier))

isClose = momentumRSISoftClose

plot(momentumRSI,color=isClose ? color.red :  momentumRSI < momentumRSI_slow*(1-buyZoneDistance/100) ? color.green : color.white)
plot(momentumRSI_slow,color=color.gray)
plot(barrierLevel,color=useAbsoluteRSIBarrier ? color.white : color.rgb(0,0,0,0))
plot(momentumRSI_slow*(1-buyZoneDistance/100),color=color.gray)
plot(momentumRSI_slow*(1+buyZoneDistance/100),color=color.gray)
plot(momentumRSI_slow*(1+(buyZoneDistance*2)/100),color=color.gray)

// plot(strategy.wintrades - strategy.losstrades)

 
 
if(isBuy)
    strategy.entry("Buy",strategy.long, comment="#"+str.tostring(strategy.opentrades+1))

// if(isShort)
//     strategy.entry("Sell",strategy.short, comment="#"+str.tostring(strategy.opentrades+1))

if(isClose)
    strategy.exit("Close",limit=close)





مزید