اس حکمت عملی کا نام
اس حکمت عملی کے بنیادی اجزاء آر ایس آئی اشارے اور ایم اے لائنز ہیں۔ آر ایس آئی کا استعمال زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت کی سطح کی نشاندہی کرنے کے لئے کیا جاتا ہے ، جبکہ ایم اے کا استعمال رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے کیا جاتا ہے۔ مخصوص منطق یہ ہے:
آر ایس آئی اشارے کی قیمت کا حساب لگائیں ، اور اوپری حد کو 90 اور نچلی حد کو 10 پر مقرر کریں۔ 90 سے زیادہ آر ایس آئی پڑھنے کا مطلب ہے کہ زیادہ خریدنے کا اشارہ ، جبکہ 10 سے کم پڑھنے کا مطلب ہے کہ زیادہ فروخت کا اشارہ۔
ایک خاص مدت (مثال کے طور پر 4 دن) کی ایم اے لائن کا حساب لگائیں۔ جب قیمتیں مستقل طور پر بڑھ رہی ہیں تو ، ایم اے لائن اوپر کی طرف جھک جاتی ہے۔ جب قیمتیں مستقل طور پر گر رہی ہیں تو ، ایم اے لائن نیچے کی طرف جھک جاتی ہے۔
جب آر ایس آئی 90 سے زیادہ ہو اور ایم اے لائن اوپر کی طرف جھک جائے تو ، مختصر ہوجائیں۔ جب آر ایس آئی 10 سے نیچے آجائے اور ایم اے لائن نیچے کی طرف جھک جائے تو ، طویل ہوجائیں۔
ہر معاہدے پر ایک مقررہ تعداد میں پوائنٹس پر سٹاپ نقصان مقرر کریں، اور ہر معاہدے پر ایک مقررہ فیصد پر منافع لیں.
یہ حکمت عملی آر ایس آئی اشارے اور ایم اے لائنوں کے دوہری فلٹرز کو جوڑتی ہے ، جو رینج سے منسلک قیمت کی نقل و حرکت کے تحت غلط سگنلز کو مؤثر طریقے سے فلٹر کرسکتی ہے۔ دریں اثنا ، آر ایس آئی کی ترتیبات تاخیر والے سگنلز سے بچتی ہیں اور منافع کی مناسب صلاحیت کو برقرار رکھتی ہیں۔ رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے ایم اے کا استعمال رجحان کے خلاف تجارت کو روکتا ہے۔ اس کے علاوہ ، اس حکمت عملی میں آسان پیرامیٹرز ہیں جو سمجھنے اور بہتر بنانے میں آسان ہیں۔
اس حکمت عملی کے اہم خطرات میں شامل ہیں:
اچانک واقعات جو قیمتوں میں تیزی سے اضافے کا سبب بنتے ہیں وہ آر ایس آئی اور ایم اے کی پڑھنے میں بروقت عکاسی نہیں ہوسکتے ہیں ، جس سے بڑے نقصانات ہوتے ہیں۔
رینج سے منسلک مارکیٹوں کے تحت، آر ایس آئی اور ایم اے اکثر سگنل جاری کرسکتے ہیں، جس کے نتیجے میں بہت زیادہ تجارت ہوتی ہے جس میں ٹرانزیکشن کی لاگت اور سلائڈنگ بڑھتی ہے.
پیرامیٹر کی غلط ترتیبات بھی حکمت عملی کی کارکردگی کو متاثر کرسکتی ہیں۔ مثال کے طور پر ، آر ایس آئی کی اوپری / نچلی حدیں بہت وسیع سیٹ کرنے سے سگنل میں تاخیر ہوتی ہے ، جبکہ حدیں بہت تنگ سیٹ کرنے سے سگنل بہت کثرت سے ہوتے ہیں۔
مزید اصلاحات کے لئے شامل ہیں:
بہترین پیرامیٹر مجموعے تلاش کرنے کے لئے مختلف مصنوعات اور ٹائم فریموں پر پیرامیٹرز کو بیک ٹیسٹ اور بہتر بنائیں۔
RSI/MA کے ساتھ ساتھ دیگر اشارے شامل کریں، جیسے KDJ، BOLL وغیرہ، تاکہ زیادہ سخت سگنل فلٹرز مقرر کریں اور جھوٹے سگنل کو کم کریں۔
قیمتوں کی سطح کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لئے اتار چڑھاؤ اور اے ٹی آر پر مبنی موافقت پذیر اسٹاپ نقصان / منافع لینے کے طریقہ کار تیار کریں۔
مشین لرننگ الگورتھم شامل کریں جو مارکیٹ کے بدلتے حالات کی بنیاد پر پیرامیٹرز کو خودکار طور پر ایڈجسٹ کرتے ہیں ، متحرک پیرامیٹر کی اصلاح کا احساس کرتے ہیں۔
مجموعی طور پر یہ آر ایس آئی-ایم اے حکمت عملی کافی آسان اور عملی ہے ، جس میں رجحان کی پیروی اور oversold / oversold تجزیہ کے عناصر کو جوڑ دیا گیا ہے۔ یہ مارکیٹ کے سازگار حالات کے پیش نظر مناسب منافع حاصل کرسکتا ہے ، لیکن غلط اشاروں کے خطرات بھی رکھتا ہے جن کو استحکام کو بہتر بنانے کے لئے مزید اصلاحات کے ذریعے کم کرنے کی ضرورت ہے۔
/*backtest start: 2023-11-10 00:00:00 end: 2023-12-10 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=2 //This strategy is best used with the Chrome Extension AutoView for automating TradingView alerts. //You can get the AutoView extension for FREE using the following link //https://chrome.google.com/webstore/detail/autoview/okdhadoplaoehmeldlpakhpekjcpljmb?utm_source=chrome-app-launcher-info-dialog strategy("4All", shorttitle="Strategy", overlay=false) src = close len = input(4, minval=1, title="Length") up = rma(max(change(src), 0), len) down = rma(-min(change(src), 0), len) rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down)) plot(rsi, color=purple) band1 = hline(90) band0 = hline(10) fill(band1, band0, color=purple, transp=90) rsin = input(5) sn = 100 - rsin ln = 0 + rsin short = crossover(rsi, sn) long = crossunder(rsi, ln) strategy.entry("long", strategy.long, when=long) strategy.entry("short", strategy.short, when=short) TP = input(15) * 10 SL = input(23) * 10 TS = input(0) * 10 CQ = 100 TPP = (TP > 0) ? TP : na SLP = (SL > 0) ? SL : na TSP = (TS > 0) ? TS : na strategy.exit("Close Long", "long", qty_percent=CQ, profit=TPP, loss=SLP, trail_points=TSP) strategy.exit("Close Short", "short", qty_percent=CQ, profit=TPP, loss=SLP, trail_points=TSP)