وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. متحرک رسک مینجمنٹ سسٹم کے ساتھ RSI دو دورانیہ چلتی اوسط ریورسنگ کی حکمت عملی

متحرک رسک مینجمنٹ سسٹم کے ساتھ RSI دو دورانیہ چلتی اوسط ریورسنگ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-06-21 14:01:11
ٹیگز:آر ایس آئیای ایم اےSLاے پی

img

جائزہ

آر ایس آئی ڈبل پیریڈ موونگ ایوریج ریورسنگ اسٹریٹیجی ایک درمیانی مدتی تجارتی نظام ہے جو رشتہ دار طاقت انڈیکس (آر ایس آئی) کو ایکسپونینشل موونگ ایوریجز (ای ایم اے) کے ساتھ جوڑتا ہے۔ اس حکمت عملی کا مقصد مجموعی رجحانات کی تصدیق کے لئے ڈبل موونگ ایوریج فلٹر کا استعمال کرتے ہوئے قلیل مدتی اوور بُک اور اوور سیل مارکیٹ کے حالات کو حاصل کرنا ہے۔ حکمت عملی کا بنیادی مقصد ممکنہ الٹ پوائنٹس کی نشاندہی کرنے کے لئے آر ایس آئی کی تیز ردعمل کی خصوصیات کا استعمال کرنا ہے ، جس کے بعد تجارتی سگنلز کی تصدیق کے لئے اوسط کراس اوورز ہوتے ہیں۔ اس کے علاوہ ، حکمت عملی میں متحرک اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار شامل ہے تاکہ مختلف مارکیٹ ماحول میں رسک مینجمنٹ کی ضروریات کو پورا کیا جاسکے۔

حکمت عملی کے اصول

  1. قیمت کی رفتار میں تیزی سے تبدیلیوں کو پکڑنے کے لئے بنیادی اشارے کے طور پر 2 مدت کے آر ایس آئی کا استعمال کرتا ہے.
  2. دو ای ایم اے قائم کرتا ہے: ایک تیز ای ایم اے (مختصر مدت) اور ایک سست ای ایم اے (طویل مدت) مجموعی رجحانات اور ممکنہ تجارتی زونوں کا تعین کرنے کے لئے۔
  3. طویل اندراج کے حالات:
    • سست ای ایم اے سے اوپر کی قیمت (اعلی رجحان کی تصدیق)
    • تیز رفتار ای ایم اے سے نیچے کی قیمت (قلیل مدتی پل بیک کی نشاندہی)
    • RSI oversold zone سے اوپر کی طرف بڑھ رہا ہے (جس سے رفتار کی تبدیلی کا اشارہ ملتا ہے)
  4. مختصر داخلے کے شرائط:
    • سست ای ایم اے سے نیچے کی قیمت (بڑھتی ہوئی رجحان کی تصدیق)
    • تیز رفتار EMA سے اوپر کی قیمت (قلیل مدتی اچھال کی نشاندہی)
    • RSI اوور بک زون سے نیچے کی طرف بڑھ رہا ہے (جس سے رفتار کی تبدیلی ظاہر ہوتی ہے)
  5. باہر نکلنے کی حکمت عملی:
    • جب قیمت تیزی سے EMA کو عبور کرتی ہے تو پوزیشنیں بند کریں ، منافع حاصل کریں یا نقصانات کو محدود کریں
    • خطرہ کنٹرول کے لئے داخلہ قیمت سے فیصد پر مبنی سٹاپ نقصان مقرر کریں

حکمت عملی کے فوائد

  1. متعدد تصدیق کا طریقہ کار: آر ایس آئی اور دوہری ای ایم اے کو یکجا کرکے، حکمت عملی مؤثر طریقے سے غلط سگنل کو فلٹر کرتی ہے، جس سے ٹریڈنگ کی درستگی میں اضافہ ہوتا ہے۔
  2. اعلی موافقت: حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو مختلف مارکیٹوں اور ٹائم فریموں کے لئے بہتر بنایا جاسکتا ہے ، جس سے اچھی لچک ظاہر ہوتی ہے۔
  3. انٹیگریٹڈ رسک مینجمنٹ: بلٹ ان متحرک سٹاپ نقصان میکانزم ہر تجارت کے لئے رسک کنٹرول کرنے میں مدد کرتا ہے۔
  4. رجحان کی پیروی اور الٹ کے امتزاج: حکمت عملی بڑے رجحانات کے اندر واپسی کے مواقع پر قبضہ کرسکتی ہے اور رجحان کے آغاز کے مراحل میں ابتدائی طور پر داخل ہوسکتی ہے۔
  5. واضح تجارتی منطق: حکمت عملی کے قواعد واضح، سمجھنے اور عمل میں لانا آسان ہیں، جو تجارتی نظم و ضبط کو برقرار رکھنے کے لئے موزوں ہیں۔
  6. بصری معاونت: چارٹ پر نشان زد انٹری پوائنٹس تاجروں کو تجارتی فیصلوں کو بدیہی طور پر سمجھنے اور جائزہ لینے میں مدد کرتے ہیں۔

حکمت عملی کے خطرات

  1. پیرامیٹرز کی حساسیت: حکمت عملی کی افادیت RSI اور EMA پیرامیٹرز کی ترتیبات پر بہت زیادہ منحصر ہے۔ غلط پیرامیٹرز سے زیادہ تجارت یا کھوئے ہوئے مواقع پیدا ہوسکتے ہیں۔
  2. ضمنی مارکیٹ کا خطرہ: رینج سے منسلک مارکیٹوں میں، اکثر جھوٹے بریک آؤٹ کے نتیجے میں مسلسل سٹاپ نقصانات ہوسکتے ہیں.
  3. تاخیر: EMAs، تاخیر والے اشارے ہونے کے ناطے، تیزی سے الٹ جانے والی منڈیوں میں بروقت ردعمل ظاہر نہیں کر سکتے ہیں۔
  4. تکنیکی اشارے پر زیادہ انحصار: بنیادیات اور مارکیٹ کے جذبات کو نظر انداز کرنے سے اہم واقعات یا نیوز ریلیز کے دوران نقصانات ہوسکتے ہیں۔
  5. استعمال کا خطرہ: سٹاپ نقصانات کے باوجود ، انتہائی مارکیٹ کے حالات میں اب بھی اہم استعمال ہوسکتے ہیں۔

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

  1. متحرک پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ: مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر آر ایس آئی اور ای ایم اے پیرامیٹرز کو خود بخود ایڈجسٹ کرنے کے لئے موافقت پذیر الگورتھم متعارف کروائیں۔
  2. کثیر ٹائم فریم تجزیہ: انٹری پوائنٹ کوالٹی کو بہتر بنانے کے لئے طویل مدتی رجحانات کے فیصلوں کو ضم کریں۔
  3. مقداری خطرہ کا اندازہ: مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر اسٹاپ نقصان کی سطح اور پوزیشن کے سائز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں۔
  4. حجم کے اشارے شامل کریں: رجحان کی تشخیص اور الٹ سگنل کی وشوسنییتا کو بہتر بنانے کے لئے حجم تجزیہ کو یکجا کریں۔
  5. مشین لرننگ کی اصلاح: پیرامیٹر کے انتخاب اور سگنل جنریشن کے عمل کو بہتر بنانے کے لئے مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کریں۔
  6. جذبات کے اشارے کا انضمام: مارکیٹ کی بصیرت کو بڑھانے کے لئے مارکیٹ کے جذبات کے اشارے ، جیسے VIX یا سوشل میڈیا جذبات کا تجزیہ متعارف کروائیں۔
  7. بنیادی فلٹرز: میکرو اقتصادی اشارے یا ایونٹ پر مبنی ٹریڈنگ فلٹرز شامل کریں۔

خلاصہ

آر ایس آئی ڈبل پیریڈ موونگ ایوریج ریورس سٹریٹیجی ایک جامع تجارتی نظام ہے جو رفتار اور رجحان تجزیہ کو جوڑتا ہے۔ مختصر مدت کے آر ایس آئی کی حساسیت کو طویل اور قلیل مدتی ای ایم اے کے رجحان کی تصدیق کے فنکشن کے ساتھ ہوشیار انداز میں جوڑ کر ، یہ حکمت عملی غلط تجارت کے خطرے کو مؤثر طریقے سے کم کرتے ہوئے مارکیٹ کی تبدیلیوں کا جواب برقرار رکھ سکتی ہے۔ بلٹ ان متحرک رسک مینجمنٹ میکانزم حکمت عملی کی استحکام کو مزید بڑھا دیتا ہے ، جس سے اسے مختلف مارکیٹ ماحول کے مطابق ڈھالنے کی اجازت ملتی ہے۔

تاہم ، تمام تجارتی حکمت عملیوں کی طرح ، اس نظام کو پیرامیٹرز کی اصلاح اور مارکیٹ میں موافقت کی صلاحیت میں بھی چیلنجوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ حکمت عملی کی طویل مدتی پائیداری کو بہتر بنانے کے ل traders ، یہ تجویز کی جاتی ہے کہ تاجر مستقل طور پر حکمت عملی کی کارکردگی کی نگرانی کریں ، پیرامیٹرز کو باقاعدگی سے بہتر بنائیں ، اور اضافی تجزیاتی جہتوں جیسے ملٹی ٹائم فریم تجزیہ اور مقداری رسک تشخیص کو متعارف کرانے پر غور کریں۔

آخر میں ، اگرچہ اس حکمت عملی میں حوصلہ افزا صلاحیت دکھائی دیتی ہے ، لیکن یہ تسلیم کرنا ضروری ہے کہ کوئی بھی تجارتی حکمت عملی کامل نہیں ہے۔ کامیاب تجارت نہ صرف حکمت عملی پر ہی منحصر ہے بلکہ تاجر کے نظم و ضبط ، رسک مینجمنٹ کی مہارت اور مارکیٹ کی گہری تفہیم پر بھی منحصر ہے۔ لہذا ، عملی درخواست میں ، اس کو ایک صحت مند منی مینجمنٹ حکمت عملی اور مسلسل سیکھنے اور مارکیٹ کی تبدیلیوں کے مطابق ڈھالنے کے عزم کے ساتھ جوڑا جانا چاہئے۔

/*backtest
start: 2023-06-15 00:00:00
end: 2024-06-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Estrategia de reversión a la media elaborada por Javier Sanjuán basada en la estrategia del RSI de dos periodos creada por Larry Connors.
//Los parámetros de la misma deben ajustarse a cada activo y temporalidad previo estudio de backtesting.
//A continuación muestro algunas configuraciones con las que se ha aplicado con éxito:
//De izquierda a derecha: temporalidad, periodos de las correspondientes medias móviles, zonas de sobrecompra y sobreventa del RSI de 2 periodos, stop loss recomendado y apalancamiento máximo permitido para cada activo.
//US100/USDT: 4h. EMAs (15, 350), RSI2 (25, 80), SL 7%, APx10.
//DAX/USDT: 4h, EMAs (45, 400), RSI2 (25, 70), SL 10%, AP x8.
//BTCUSDT: 1h, EMAs (10,400), RSI2 (10, 90), SL 10%, AP x7.
//XRPUSDT: 1h, EMAs (17, 400), RSI2 (20, 80), SL 14%, AP x5.
//XMRUSDT: 1h, EMAs (50, 400), RSI2 (30, 70), SL 13%, AP X5.
//ZECUSDT: 1h, EMAs (77, 400), RSI2 (30, 70), SL 13%, AP x5.
//Los parámetros deben modificarse cada pocos años para ajustarse a las condiciones cambiantes del mercado.
//Actualmente, vengo aplicándola sólo al mercado de las criptomonedas arriba indicadas desde enero 2023 hasta mayo 2024 con solo un mes en negativo y una rentabilidad media mensual del 26.24%.

//@version=5
strategy("Estrategia JSV", overlay=true)

// Parámetros de la estrategia
rsiPeriod = input.int(2, title="Periodo del RSI")
rsiOverbought = input.int(90, title="Zona de Sobrecompra del RSI", minval=50, maxval=100)
rsiOversold = input.int(10, title="Zona de Sobreventa del RSI", minval=0, maxval=50)
fastLength = input.int(10, title="Periodo de la Media Móvil Exponencial Rápida")
slowLength = input.int(400, title="Periodo de la Media Móvil Exponencial Lenta")
stopLossPerc = input.float(1.0, title="Stop Loss (%)")

// Indicadores
rsi = ta.rsi(close, rsiPeriod)
emaFast = ta.ema(close, fastLength)
emaSlow = ta.ema(close, slowLength)

// Señales de entrada y salida
longCondition = (close > emaSlow) and (close < emaFast) and (ta.crossover(rsi, rsiOversold))
shortCondition = (close < emaSlow) and (close > emaFast) and (ta.crossunder(rsi, rsiOverbought))
exitLongCondition = ta.crossover(close, emaFast)
exitShortCondition = ta.crossunder(close, emaFast)

// Estrategia Long
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    // Cálculo del Stop Loss
    strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=close * (1 - stopLossPerc / 100))

// Estrategia Short
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    // Cálculo del Stop Loss
    strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=close * (1 + stopLossPerc / 100))

// Salida de la posición cuando se cruza la media rápida
if (exitLongCondition)
    strategy.close("Long")

if (exitShortCondition)
    strategy.close("Short")

// Marcas de entrada en el gráfico
plotshape(series=longCondition, title="Long Entry", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup)
plotshape(series=shortCondition, title="Short Entry", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown)

// Plot de las medias móviles
plot(emaFast, title="EMA Rápida", color=color.rgb(228, 177, 102))
plot(emaSlow, title="EMA Lenta", color=color.rgb(193, 122, 0))
متعلقہ
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں