وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. QQE اور RSI پر مبنی لانگ شارٹ سگنل حکمت عملی

QQE اور RSI پر مبنی لانگ شارٹ سگنل حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-05-27 15:17:45
ٹیگز:آر ایس آئیQQE

img

جائزہ

یہ حکمت عملی QQE اشارے اور RSI اشارے پر مبنی ہے۔ یہ طویل مختصر سگنل وقفوں کی تعمیر کے لئے RSI اشارے کے ہموار حرکت پذیر اوسط اور متحرک نوسانات کی حد کا حساب لگاتا ہے۔ جب RSI اشارے اوپری ریل کو توڑتا ہے تو ، یہ ایک لمبا سگنل تیار کرتا ہے ، اور جب یہ نچلے ریل کو توڑتا ہے تو ، یہ ایک مختصر سگنل تیار کرتا ہے۔ حکمت عملی کا بنیادی خیال یہ ہے کہ مارکیٹ کے رجحانات اور اتار چڑھاؤ کے مواقع میں تبدیلیوں کو پکڑنے کے لئے RSI اشارے کی رجحان کی خصوصیات اور QQE اشارے کی اتار چڑھاؤ کی خصوصیات کا استعمال کریں۔

حکمت عملی کا اصول

  1. رجحان کا اندازہ لگانے کی بنیاد کے طور پر RSI اشارے کے ہموار حرکت پذیر اوسط RsiMa کا حساب لگائیں۔
  2. RSI اشارے کی مطلق انحراف کی قدر AtrRsi اور اس کے ہموار حرکت پذیر اوسط MaAtrRsi کو اتار چڑھاؤ کا اندازہ کرنے کی بنیاد کے طور پر حساب لگائیں۔
  3. QQE فیکٹر کے مطابق متحرک آسکیلیشن رینج کا حساب لگائیں ، اور اسے RsiMa کے ساتھ مل کر لانگ بینڈ اور شارٹ بینڈ کے طویل مختصر سگنل وقفوں کی تعمیر کریں۔
  4. آر ایس آئی اشارے اور طویل مختصر سگنل وقفوں کے مابین تعلقات کا فیصلہ کریں۔ جب آر ایس آئی اشارے لمبی بینڈ کے اوپر عبور کرتے ہیں تو ، یہ ایک لمبا سگنل پیدا کرتا ہے ، اور جب یہ مختصر بینڈ سے نیچے عبور کرتا ہے تو ، یہ ایک مختصر سگنل پیدا کرتا ہے۔
  5. لانگ شارٹ سگنلز کے مطابق تجارت کریں۔ جب لانگ سگنل ٹرگر ہو تو لانگ پوزیشن کھولیں ، اور جب شارٹ سگنل ٹرگر ہو تو پوزیشن بند کریں۔

حکمت عملی کے فوائد

  1. یہ RSI اشارے اور QQE اشارے کی خصوصیات کو یکجا کرتا ہے، جو مارکیٹ کے رجحانات اور اتار چڑھاؤ کے مواقع کو بہتر طور پر پکڑ سکتا ہے.
  2. یہ سگنل وقفوں کی تعمیر کے لئے متحرک اتار چڑھاؤ کی حد کا استعمال کرتا ہے، جو مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ میں تبدیلیوں کو اپنانے کے قابل ہے.
  3. یہ آر ایس آئی اشارے اور اتار چڑھاؤ کی حد کو ہموار کرتا ہے، مؤثر طریقے سے شور مداخلت اور کثرت سے تجارت کو کم کرتا ہے.
  4. منطق واضح ہے، کم پیرامیٹرز کے ساتھ، اور مزید اصلاح اور بہتری کے لئے موزوں ہے.

حکمت عملی کے خطرات

  1. اتار چڑھاؤ والے بازاروں اور کم اتار چڑھاؤ والے بازاروں کے لئے ، اس حکمت عملی کی کارکردگی مثالی نہیں ہوسکتی ہے۔
  2. اس میں واضح سٹاپ نقصان کا طریقہ کار نہیں ہے اور جب مارکیٹ اچانک الٹ جاتی ہے تو اسے زیادہ ڈراؤونگ رسک کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔
  3. پیرامیٹرز کی ترتیبات کا حکمت عملی کی کارکردگی پر زیادہ اثر پڑتا ہے اور اسے مختلف مارکیٹوں اور اقسام کے مطابق ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہے۔

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

  1. واضح سٹاپ نقصان کے طریقہ کار کو متعارف کروانا، جیسے مقررہ فیصد سٹاپ نقصان، اے ٹی آر سٹاپ نقصان وغیرہ، ڈراؤنڈ رسک کو کنٹرول کرنے کے لیے۔
  2. پیرامیٹرز کی ترتیبات کو بہتر بنائیں۔ پیرامیٹرز کا بہترین مجموعہ جینیاتی الگورتھم ، گرڈ سرچ اور دیگر طریقوں سے پایا جاسکتا ہے۔
  3. تجارتی سگنلز کو افزودہ کرنے اور حکمت عملی کے استحکام کو بہتر بنانے کے لیے دیگر اشارے جیسے تجارتی حجم اور پوزیشن کا حجم متعارف کرانے پر غور کریں۔
  4. غیر مستحکم مارکیٹوں کے لئے، حکمت عملی کی موافقت کو بڑھانے کے لئے رینج ٹریڈنگ یا سوئنگ ٹریڈنگ منطق متعارف کرانے پر غور کریں.

خلاصہ

یہ حکمت عملی آر ایس آئی اشارے اور کیو کیو ای اشارے کی بنیاد پر طویل قلیل سگنل تیار کرتی ہے ، اور اس میں رجحان کی گرفتاری اور اتار چڑھاؤ کی گرفت کی خصوصیات ہیں۔ حکمت عملی کا منطق واضح ہے ، جس میں کم پیرامیٹرز ہیں ، اور مزید اصلاح اور بہتری کے لئے موزوں ہے۔ تاہم ، اس حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی ہیں ، جیسے ڈراؤڈاؤن کنٹرول اور پیرامیٹر سیٹنگ ، جن میں مزید بہتری کی ضرورت ہے۔ مستقبل میں ، حکمت عملی کو اسٹاپ نقصان کے طریقہ کار ، پیرامیٹر کی اصلاح ، سگنل کی افزودگی ، اور مختلف مارکیٹوں میں موافقت کے پہلوؤں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے ، تاکہ حکمت عملی کی استحکام اور منافع کو بہتر بنایا جاسکے۔

/*backtest
start: 2023-05-21 00:00:00
end: 2024-05-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
// modified by swigle
// thanks colinmck

strategy("QQE signals bot", overlay=true)


RSI_Period = input(14, title='RSI Length')
SF = input(5, title='RSI Smoothing')
QQE = input(4.236, title='Fast QQE Factor')
ThreshHold = input(10, title="Thresh-hold")

src = close
Wilders_Period = RSI_Period * 2 - 1

Rsi = rsi(src, RSI_Period)
RsiMa = ema(Rsi, SF)
AtrRsi = abs(RsiMa[1] - RsiMa)
MaAtrRsi = ema(AtrRsi, Wilders_Period)
dar = ema(MaAtrRsi, Wilders_Period) * QQE

longband = 0.0
shortband = 0.0
trend = 0

DeltaFastAtrRsi = dar
RSIndex = RsiMa
newshortband = RSIndex + DeltaFastAtrRsi
newlongband = RSIndex - DeltaFastAtrRsi
longband := RSIndex[1] > longband[1] and RSIndex > longband[1] ? max(longband[1], newlongband) : newlongband
shortband := RSIndex[1] < shortband[1] and RSIndex < shortband[1] ? min(shortband[1], newshortband) : newshortband
cross_1 = cross(longband[1], RSIndex)
trend := cross(RSIndex, shortband[1]) ? 1 : cross_1 ? -1 : nz(trend[1], 1)
FastAtrRsiTL = trend == 1 ? longband : shortband

// Find all the QQE Crosses

QQExlong = 0
QQExlong := nz(QQExlong[1])
QQExshort = 0
QQExshort := nz(QQExshort[1])
QQExlong := FastAtrRsiTL < RSIndex ? QQExlong + 1 : 0
QQExshort := FastAtrRsiTL > RSIndex ? QQExshort + 1 : 0

//Conditions

qqeLong = QQExlong == 1 ? FastAtrRsiTL[1] - 50 : na
qqeShort = QQExshort == 1 ? FastAtrRsiTL[1] - 50 : na

// Plotting

plotshape(qqeLong, title="QQE long", text="Long", textcolor=color.white, style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.tiny)
plotshape(qqeShort, title="QQE short", text="Short", textcolor=color.white, style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.tiny)

// trade

//if qqeLong > 0
strategy.entry("buy long", strategy.long, 100, when=qqeLong)
    
if qqeShort > 0
    strategy.close("buy long")
    // strategy.exit("close_position", "buy long", loss=1000)
    // strategy.entry("sell", strategy.short, 1, when=strategy.position_size > 0)
متعلقہ
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں