یہ حکمت عملی رشتہ دار طاقت انڈیکس (آر ایس آئی) اور تیزی سے چلنے والی اوسط (ای ایم اے) پر مبنی ایک ملٹی ٹائم فریم ٹریڈنگ سسٹم ہے۔ یہ بنیادی طور پر اوور سیلڈ حالات کی نشاندہی کرنے کے لئے آر ایس آئی اشارے کا استعمال کرتا ہے اور اسے طویل مدتی ای ایم اے کے ساتھ ایک رجحان فلٹر کے طور پر جوڑتا ہے تاکہ جب مارکیٹ میں اوور سیلڈ الٹ سگنل دکھائے تو خرید آرڈر شروع کیا جاسکے۔ اس حکمت عملی میں اسٹاپ نقصان اور منافع لینے کے طریقہ کار بھی شامل ہیں ، نیز قیمتوں میں کمی کے دوران پوزیشن کے سائز کو بڑھانے کی خصوصیت بھی ہے ، جس کا مقصد خطرہ پر قابو پانے کے دوران مارکیٹ کی بازیابی کو حاصل کرنا ہے۔
اس حکمت عملی کا بنیادی اصول یہ ہے کہ RSI اشارے کو زیادہ فروخت کی حالتوں کی نشاندہی کرنے اور جب RSI کی قیمت مقررہ حد سے نیچے آجاتی ہے تو خریدنے کے سگنل کو متحرک کرنے کے لئے استعمال کیا جائے۔ خاص طور پر:
اس کثیر سطح کے تجارتی منطق کا مقصد حکمت عملی کے استحکام اور منافع کو بڑھانا ہے۔
کثیر اشارے کا امتزاج: آر ایس آئی اور ای ایم اے کو یکجا کرکے ، حکمت عملی طویل مدتی رجحانات پر غور کرتے ہوئے ممکنہ الٹ کے مواقع کو زیادہ درست طریقے سے شناخت کرسکتی ہے۔
خطرے کا انتظام: اسٹاپ نقصان اور منافع لینے کے داخلی طریقہ کار سے ہر تجارت کے خطرے کو کنٹرول کرنے میں مدد ملتی ہے ، جس سے سرمایہ کی حفاظت ہوتی ہے۔
متحرک پوزیشن مینجمنٹ: قیمتوں میں کمی کے دوران پوزیشنوں کو بڑھانے کا طریقہ اوسط اخراجات کو کم کرسکتا ہے اور ممکنہ منافع کو بہتر بنا سکتا ہے۔
لچک: حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو مختلف مارکیٹ کے ماحول اور تجارتی آلات کے مطابق کرنے کے لئے ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔
آٹومیشن: حکمت عملی کو تجارتی پلیٹ فارمز پر خود بخود انجام دیا جاسکتا ہے ، جس سے جذباتی مداخلت کم ہوتی ہے۔
جھوٹے بریک آؤٹ کا خطرہ: آر ایس آئی جھوٹے بریک آؤٹ پیدا کرسکتا ہے ، جس سے غلط تجارتی سگنل پیدا ہوتے ہیں۔
رجحان کی تبدیلی: مضبوط رجحانات میں، حکمت عملی اکثر سگنل کو متحرک کر سکتی ہے، جس سے تجارتی اخراجات میں اضافہ ہوتا ہے.
پیرامیٹر حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی پیرامیٹر کی ترتیبات کے لئے انتہائی حساس ہوسکتی ہے ، جس میں محتاط اصلاح اور بیک ٹسٹنگ کی ضرورت ہوتی ہے۔
سلائیپ اور ٹریڈنگ کے اخراجات: کثرت سے ٹریڈنگ کے نتیجے میں ٹرانزیکشن کے اعلی اخراجات پیدا ہوسکتے ہیں ، جو مجموعی منافع کو متاثر کرتے ہیں۔
مارکیٹ کے ماحول پر انحصار: حکمت عملی کچھ مارکیٹ کے ماحول میں خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرسکتی ہے ، جس کی مسلسل نگرانی اور موافقت کی ضرورت ہوتی ہے۔
ملٹی ٹائم فریم تجزیہ: سگنل کی وشوسنییتا کو بہتر بنانے کے لئے متعدد ٹائم فریم پر آر ایس آئی تجزیہ متعارف کرانے پر غور کریں۔
متحرک پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ: مختلف مارکیٹ کے ماحول کو اپنانے کے لئے مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر متحرک طور پر RSI کی حد اور EMA کی مدت کو ایڈجسٹ کریں.
حجم کے اشارے شامل کریں: حجم تجزیہ کو یکجا کرنے سے قیمتوں کی نقل و حرکت کی صداقت کی تصدیق میں مدد مل سکتی ہے۔
پوزیشن سائزنگ منطق کو بہتر بنائیں: پوزیشن سائزنگ کے زیادہ پیچیدہ الگورتھم استعمال کرنے پر غور کریں ، جیسے اے ٹی آر پر مبنی متحرک سائزنگ۔
مشین لرننگ متعارف کروانا: پیرامیٹر انتخاب اور سگنل جنریشن کے عمل کو بہتر بنانے کے لئے مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کریں۔
ملٹی ٹائم فریم آر ایس آئی اوور سیلڈ ریورسنگ حکمت عملی ایک مقداری تجارتی نظام ہے جو تکنیکی اشارے کو رسک مینجمنٹ کے ساتھ جوڑتا ہے۔ آر ایس آئی اوور سیلڈ سگنلز اور ای ایم اے ٹرینڈ فلٹرنگ کا فائدہ اٹھاتے ہوئے ، اس حکمت عملی کا مقصد مارکیٹ کی واپسی کے مواقع کو حاصل کرنا ہے۔ متحرک پوزیشن سائزنگ منطق کے ساتھ مل کر اسٹاپ نقصان اور منافع لینے کے میکانزم ، حکمت عملی کی رسک کنٹرول کی صلاحیتوں کو مزید بڑھا دیتے ہیں۔ تاہم ، صارفین کو ممکنہ خطرات جیسے غلط بریک آؤٹ اور پیرامیٹر حساسیت سے آگاہ رہنے کی ضرورت ہے۔ مسلسل اصلاحات اور ایڈجسٹمنٹ کے ذریعے ، جیسے ملٹی ٹائم فریم تجزیہ اور مشین لرننگ تکنیک متعارف کرانا ، اس حکمت عملی میں مختلف مارکیٹ ماحول میں استحکام اور منافع کو برقرار رکھنے کی صلاحیت ہے۔
/*backtest start: 2024-08-26 00:00:00 end: 2024-09-24 08:00:00 period: 1h basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy(" 15min oversold gold", overlay=true) // Parameters rsiPeriod = input.int(11, title="RSI Period") rsiSource = close rsiEntryValue = input.float(20, title="RSI Value for Entry", step=0.1) rsiExitValue = input.float(79, title="RSI Value for Exit", step=0.1) emaPeriod = input.int(290, title="EMA Period") stopLossPercent = input.float(1.4, title="Stop Loss (%)") / 100 // Convert percentage to a decimal. takeProfitPercent = input.float(3.5, title="Take Profit (%)") / 100 // Convert percentage to a decimal. // Calculate RSI and EMA rsiValue = ta.rsi(rsiSource, rsiPeriod) longEma = ta.ema(rsiSource, emaPeriod) // Plot the EMA plot(longEma, title="EMA", color=color.blue, linewidth=1) // Entry conditions for long trades longCondition = rsiValue < rsiEntryValue // Exit conditions for long trades rsiExitCondition = rsiValue > rsiExitValue // Tracking the entry price, setting stop loss, and take profit var float entryPrice = na if (longCondition) entryPrice := close stopLossPrice = entryPrice * (1 - stopLossPercent) takeProfitPrice = entryPrice * (1 + takeProfitPercent) stopLossHit = close < stopLossPrice takeProfitHit = close > takeProfitPrice // Execute trades using the if statement if (longCondition) strategy.entry("Long", strategy.long) // Distinct exit conditions if (rsiExitCondition) strategy.close("Long", comment="RSI Exit") if (takeProfitHit) strategy.close("Long", comment="Take Profit Hit") ///add a more limit buy morebuy=entryPrice*(0.98) buymore=close<morebuy if buymore strategy.entry('add more', strategy.long, qty = 3, comment = 'letgo bitch')