وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. لکیری رجسٹریشن آر ایس آئی پر مبنی مقداری تجارتی حکمت عملی

لکیری رجسٹریشن آر ایس آئی پر مبنی مقداری تجارتی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-01-24 11:35:19
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی لکیری رجعت آر ایس آئی اشارے کی بنیاد پر ڈیزائن کی گئی ہے۔ یہ لکیری رجعت آر ایس آئی اور ای ایم اے کے مابین کراس اوور کا حساب لگاتے ہوئے خرید اور فروخت کے سگنل تیار کرتا ہے۔ حکمت عملی خرید منطق کے لئے دو اختیارات بھی فراہم کرتی ہے جو ضرورت کے مطابق منتخب کی جاسکتی ہے۔

حکمت عملی منطق

حکمت عملی پہلے 200 پیریڈ لکیری رجسٹریشن کا حساب لگاتی ہے ، پھر لکیری رجسٹریشن کے نتائج کی بنیاد پر 21 پیریڈ آر ایس آئی کا حساب لگاتی ہے۔ اس کے بعد ، 50 پیریڈ ای ایم اے کا حساب لگایا جاتا ہے۔ جب آر ایس آئی ای ایم اے سے اوپر عبور کرتا ہے تو ، خرید کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔ جب آر ایس آئی ای ایم اے سے نیچے عبور کرتا ہے تو ، پوزیشن کو بند کرنے کے لئے فروخت کا اشارہ متحرک ہوجاتا ہے۔

حکمت عملی دو قسم کے خرید منطق پیش کرتا ہے:

  1. خریدیں جب RSI EMA سے اوپر کراس کرتا ہے
  2. خریدیں جب آر ایس آئی ای ایم اے سے اوپر ہو اور اوور بک لائن سے بھی اوپر ہو

مناسب خرید منطق مارکیٹ کے حالات کی بنیاد پر منتخب کیا جا سکتا ہے.

فوائد کا تجزیہ

یہ حکمت عملی لکیری رجعت RSI اور EMA دونوں کی طاقتوں کو یکجا کرتی ہے، جو مؤثر طریقے سے کچھ قیمت شور کو فلٹر کرتی ہے اور زیادہ قابل اعتماد ٹریڈنگ سگنل پیدا کرتی ہے۔

لکیری رجعت آر ایس آئی رجحان کو بہتر طور پر پکڑتا ہے ، اور ای ایم اے موڑ کے مقامات کی نشاندہی کرنے میں مدد کرتا ہے۔ دونوں کا امتزاج رجحانات کے اندر اوسط ردوبدل کے مواقع تلاش کرسکتا ہے۔

حکمت عملی میں مختلف مارکیٹ کے مراحل کے مطابق ڈھالنے کے لئے زیادہ لچک کے لئے دو اختیاری خریداری منطق فراہم کی گئی ہے۔ مثال کے طور پر ، پہلا منطق مضبوط رجحانات میں استعمال کیا جاسکتا ہے ، جبکہ دوسرا منطق مختلف مارکیٹوں کے لئے بہتر موزوں ہے۔

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی کا بنیادی خطرہ آر ایس آئی اور ای ایم اے کے مابین تعلقات میں ممکنہ تبدیلی میں ہے ، جس سے غلط تجارتی سگنل پیدا ہوسکتے ہیں۔

مزید برآں ، اشارے کے طور پر RSI اور EMA کی پسماندہ نوعیت بھی اندراجات اور باہر نکلنے میں کچھ تاخیر کا سبب بن سکتی ہے ، موڑ کے مقامات کو کامل طور پر پکڑنے میں ناکام رہتی ہے۔ اس سے عملی خطرات کی ایک حد تک تعارف ہوجاتا ہے۔

خطرات کو کم کرنے کے لئے ، دونوں کے مابین بہتر ہم آہنگی کے لئے آر ایس آئی اور ای ایم اے کی لمبائی جیسے پیرامیٹرز کو بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ نیز ، ایک ہی تجارت پر نقصانات کو محدود کرنے کے لئے پوزیشن کا مناسب سائز ضروری ہے۔

بہتری کی ہدایات

اسٹریٹیجی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. بہترین پیرامیٹر مجموعے تلاش کرنے کے لئے لکیری رجسٹریشن RSI اور EMA کی لمبائی کو بہتر بنائیں
  2. سگنل کے معیار کو بہتر بنانے کے لیے دیگر اشارے جیسے ایم اے سی ڈی، بولنگر بینڈ وغیرہ شامل کریں۔
  3. پوزیشن سائزنگ کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے اتار چڑھاؤ میٹرکس کو شامل کریں
  4. پیرامیٹرز کو خود بخود بہتر بنانے کے لئے مشین لرننگ کی تکنیک کا استعمال کریں

نتیجہ

یہ حکمت عملی لکیری رجعت آر ایس آئی اور ای ایم اے پر مبنی اوسط ریورسشن حکمت عملی ڈیزائن کرتی ہے ، جس میں آر ایس آئی-ای ایم اے کراسنگ کو دیکھ کر حدود کے اندر ریورسشن کے مواقع کی نشاندہی کی جاتی ہے۔ یہ مختلف مارکیٹوں میں موافقت کے ل flexibility لچک کے ل two دو اختیاری خرید منطق بھی فراہم کرتی ہے۔ مجموعی طور پر ، متعدد اشارے کو جوڑ کر ، حکمت عملی مؤثر طریقے سے ریورسشن کے امکانات کا پتہ لگاسکتی ہے۔ پیرامیٹر ٹیوننگ اور اضافی فلٹرز کے ساتھ ، اس میں بہتر کارکردگی کا امکان ہے۔

/*backtest
start: 2023-01-17 00:00:00
end: 2024-01-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Linear RSI")

startP = timestamp(input(2017, "Start Year"), input(12, "Month"), input(17, "Day"), 0, 0)
end   = timestamp(input(9999, "End Year"),   input(1, "Month"),   input(1, "Day"),   0, 0)
_testPeriod() => true

//inputs
length = input(defval=200, minval=1, title="LR length")
length2 = input(defval=21, minval=1, title="RSI length")
ema_fast = input(defval=50, minval=1, title="EMA")
lag = 0

overBought = input(50)
overSold = input(50)


//rsi
src = close
Lr = linreg(src, length, lag)
rsi = rsi(Lr, length2)
ema = ema(rsi, ema_fast)

plot(rsi, color = rsi > overBought ? color.green : rsi < overSold ? color.red : color.silver)
plot(overBought, color=color.purple)
plot(overSold, color=color.purple)
plot(ema, color=color.blue)

first_type = input(true, title="Use first logic?")
second_type =  input(false, title="Use second logic?")

long_condition = (first_type ? crossover(rsi, ema) and _testPeriod() : false) or (second_type ? rsi > ema and rsi > overBought and _testPeriod() : false)
strategy.entry('BUY', strategy.long, when=long_condition)  
 
short_condition = crossunder(rsi, ema)
strategy.close('BUY', when=short_condition)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں