Faytterro Estimator پر مبنی تجارتی حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی فائیٹرو تخمینہ لگانے والے کے تجارتی اشارے پر مبنی تجارت کرنے کی حکمت عملی ہے۔ فائیٹرو تخمینہ لگانے والا ایک اشارے ہے جس کی قیمتوں کے متضاد متغیر کی حساب سے رجحان کا فیصلہ کیا جاتا ہے۔ یہ حکمت عملی فائیٹرو تخمینہ لگانے والے کے تجارتی اشارے ، اور کچھ اضافی شرائط کے ساتھ مل کر ، مختلف سائز کے خرید و فروخت کے اشارے کو مثالی مقامات پر بھیجتی ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی کا مرکز Faytterro Estimator ہے۔ اس کے حساب کتاب کا طریقہ یہ ہے کہ: پہلے قیمتوں کے متضاد متضاد شرح CR کا حساب لگائیں ، اور پھر ایک ثانوی فنکشن بنائیں جو مختلف عوامل کو ترتیب دے کر CR کی منحنی خصوصیات کی عکاسی کرسکے۔ قیمتوں کے رجحان میں تبدیلی کا اندازہ لگانے کے لئے ثانوی فنکشن منحنی خطوط کے موڑ کو دیکھ کر۔
خاص طور پر، حکمت عملی سب سے پہلے قیمتوں کے convergence کی dispersion کی شرح کا حساب لگاتا ہے. پھر 2 کی لمبائی کی تعمیر*len کی صف dizi ، دوہری فنکشن کی قدر کو بھرنے کے لئے۔ اس کے بعد ، دوہری فنکشن کے دو اقدار کا مشاہدہ کرکے فیصلہ کریں کہ آیا لین + 1 + 5 اور لین + 1 + 4 کے طور پر نشان زد کیا گیا ہے یا نہیں ، اور اگر یہ ہوتا ہے تو ، خریدنے یا فروخت کرنے کا اشارہ کریں۔
اس کی بنیاد پر ، حکمت عملی میں کچھ اضافی شرائط بھی رکھی گئی ہیں ، جیسے کہ قیمتوں میں توڑنے کے لئے کم سے کم وقفہ طے کرنا ، بار بار تجارت سے بچنے کے لئے؛ مختلف سائز کے انٹری سگنل وغیرہ۔ یہ شرائط کچھ ناپسندیدہ تجارتی مقامات کو فلٹر کرنے کے لئے ہیں۔
طاقت کا تجزیہ
اس حکمت عملی کے درج ذیل فوائد ہیں:
فیٹرو تخمینہ لگانے والے اشارے کا استعمال کرتے ہوئے رجحانات کا اندازہ لگائیں ، جو قیمتوں میں اتار چڑھاو کے لئے حساس ہے ، جس سے رجحانات کی تبدیلیوں کو جلد پکڑ لیا جاسکتا ہے۔
سی آر منحنی خطوط کی خصوصیات کی عکاسی کرنے والے ثانوی افعال کی تعمیر ، موڑ کے اشارے کی تلاش ، اور اس کا اندازہ لگانے کا طریقہ بصری طور پر موثر ہے۔
مختلف سائز کے انٹری سگنلز کو ترتیب دیں تاکہ آپ کو زیادہ منافع بخش بنانے کے لئے مثالی مقامات پر پیرامیڈ ٹریڈنگ کی اجازت دی جاسکے۔
کم سے کم فاصلے کی ترتیب میں اضافہ ، سگنل کو مؤثر طریقے سے فلٹر کریں ، اور بار بار غلط تجارت سے بچیں۔
زیادہ سے زیادہ ایڈجسٹمنٹ پیرامیٹرز، مختلف قسم کے لئے بہتر بنانے کے لئے، مضبوط موافقت.
حکمت عملی واضح اور سمجھنے کے لئے آسان ہے، کوڈ پڑھنے کے لئے آسان ہے، سیکھنے کے لئے آسان ہے.
خطرے کا تجزیہ
اس حکمت عملی کے کچھ خطرات بھی ہیں جن کے بارے میں آگاہ ہونا ضروری ہے:
Faytterro Estimator میں منحنی فٹنگ کا خطرہ ہے اور کچھ اقسام میں اس کا اثر خراب ہوسکتا ہے۔
صرف ثانوی فنکشن کے موڑ پر انحصار کرنے والے سگنل بہت زیادہ ہوسکتے ہیں ، جس سے غلط فہمی پیدا ہوسکتی ہے۔
بار بار پیراڈائزڈ ٹرانزیکشنز فیسوں کا بوجھ بڑھاتی ہیں۔
بہت سے ایڈجسٹ پیرامیٹرز ایڈجسٹمنٹ کی دشواری میں اضافہ کرتے ہیں.
قیمتوں کے اتار چڑھاؤ کے دوران غلط فہمیوں کو مؤثر طریقے سے حل کرنے میں ناکامی۔
اس کے علاوہ ، اس میں کوئی اسٹاپ نقصان نہیں ہے ، جس سے نقصان میں اضافہ ہوسکتا ہے۔
خطرے سے نمٹنے کے لئے مندرجہ ذیل حل ہیں:
مختلف نسلوں کے لئے اصلاحی پیرامیٹرز ، مضبوطی کو بہتر بنائیں۔
اس کے علاوہ، دیگر اشارے پر فلٹرنگ شامل کریں تاکہ صرف موڑ پر غلط فہمیوں سے بچنے کے لۓ.
معقول حد تک اسٹاپ نقصان کا تعین کریں اور انفرادی نقصان کو کنٹرول کریں۔
بڑے اعداد و شمار کے طریقہ کار کے ذریعے پیرامیٹرز کو خود بخود ایڈجسٹ کریں۔
زلزلے کی شناخت کے طریقہ کار کو بڑھانا اور زلزلے کے مرحلے سے بچنا۔
معقول سٹاپ نقصان کی منطق کا تعین کریں۔
اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی میں مندرجہ ذیل اصلاحات شامل ہیں:
اضافی سٹاپ نقصان کی منطق، واحد نقصان کو کنٹرول کریں۔ آپ کو ایک متحرک سٹاپ نقصان یا وقت سٹاپ نقصان مقرر کر سکتے ہیں ۔
دوسرے اشارے کے مجموعے کو شامل کریں تاکہ فائیٹرو تخمینہ کار کے ذریعہ کسی ایک اشارے کے فیصلے میں غلط فہمی کا خطرہ ہو۔ مثال کے طور پر MACD ، KDJ اور دیگر اشارے کے ساتھ مل کر فلٹر کریں۔
تصدیق کے طریقہ کار کو بڑھانا تاکہ قیمتوں میں قلیل مدتی واپسی کی وجہ سے اسٹاپ نقصان سے بچنے کے لئے۔
ایڈجسٹبل پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں ، مختلف نسلوں کے لئے معقول پیرامیٹرز مرتب کریں۔ جینیاتی الگورتھم ، بیزس آپٹیمائزیشن وغیرہ جیسے طریقے استعمال کیے جاسکتے ہیں۔
زلزلے کے حالات کی شناخت میں اضافہ ، زلزلے کے وقت تجارت سے گریز کریں۔ یہ ATR ، DMI اور دیگر اشارے سے پہچانا جاسکتا ہے۔
پیراڈائم منطق کو بہتر بنانا ، پیچھا کرنے سے بچنے کے لئے۔ جیسے رجحان کی طاقت کے مطابق متحرک طور پر اضافہ کی شرح کو ایڈجسٹ کرنا۔
مختلف وقت کے دورانیے کے پیرامیٹرز کی ترتیبات کی جانچ کرنا ، بہترین دورانیے کی تلاش کرنا
خلاصہ کریں۔
اس حکمت عملی میں فیصلے کرنے کے لئے فائیٹرو تخمینہ کار کے تجارتی سگنل پر مبنی ہے ، جس کی بنیاد پر منطقی فیصلہ شامل کیا گیا ہے ، اور مختلف سائز کے انٹری سگنل ترتیب دیئے گئے ہیں ، جس سے ایک پہاڑی کی خاصیت والی رجحان سے باخبر رہنے کی حکمت عملی تشکیل دی گئی ہے۔ یہ حکمت عملی آسان ہے اور اس میں مضبوط رجحان کی گرفت کی صلاحیت ہے۔ تاہم ، اس میں اشارے کی غلطی ، کوئی نقصان نہیں ، پیرامیٹرز کو بہتر بنانے میں دشواری وغیرہ بھی ہے۔ مستقبل میں اصلاح کی سمت میں فلٹرنگ میکانزم ، نقصان کو روکنے کا منطق ، پیرامیٹرز کو بہتر بنانے وغیرہ کو شامل کرنا شامل ہے تاکہ حکمت عملی کی استحکام اور موافقت کو بہتر بنایا جاسکے۔ مجموعی طور پر ، اس حکمت عملی میں اشارے کے رجحانات کی تبدیلیوں کا استعمال کرتے ہوئے سوچنے ، سیکھنے اور سیکھنے کا ایک طریقہ فراہم کیا گیا ہے۔
/*backtest
start: 2022-09-21 00:00:00
end: 2023-08-10 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © faytterro
//@version=5
// strategy("Faytterro Estimator Strategy", overlay=true, pyramiding=100)
src=input(hlc3,title="source")
len=input.int(10,title="faytterro estimator lenght", maxval=500)
len2=100
len3=input.float(500,title="minumum enrty-close gap (different direction)")
len4=input.float(500,title="minumum entry-entry gap (same direction)")
cr(x, y) =>
z = 0.0
weight = 0.0
for i = 0 to y-1
z:=z + x[i]*((y-1)/2+1-math.abs(i-(y-1)/2))
z/(((y+1)/2)*(y+1)/2)
cr= cr(src,2*len-1)
width=input.int(10, title="strong entry size", minval=1)
dizi = array.new_float(500)
// var line=array.new_line()
//if barstate.islast
for i=0 to len*2
array.set(dizi,i,(i*(i-1)*(cr-2*cr[1]+cr[2])/2+i*(cr[1]-cr[2])+cr[2]))
buy = array.get(dizi,len+1+5)>array.get(dizi,len+1+4) and array.get(dizi,len+1+5)<cr[len]
sell = array.get(dizi,len+1+5)<array.get(dizi,len+1+4) and array.get(dizi,len+1+5)>cr[len]
bb=buy? hlc3 : na
ss=sell? hlc3 : na
sbuy= buy and close<(close[ta.barssince(buy or sell)])[1]-len4 and close<ta.highest(fixnan(ss),len2)-len3*3
ssell= sell and close>(close[ta.barssince(buy or sell)])[1]+len4 and close>ta.lowest(fixnan(bb),len2)+len3*3
buy:= buy and close<(close[ta.barssince(buy or sell)])[1]-len4 and close<ta.highest(fixnan(ss),len2)-len3 //and close>ta.highest(fixnan(ss),len2)-len3*3
sell:= sell and close>(close[ta.barssince(buy or sell)])[1]+len4 and close>ta.lowest(fixnan(bb),len2)+len3 //and close<ta.lowest(fixnan(bb),len2)+len3*3
alertcondition(buy or sell)
if (sbuy)
strategy.entry("strong buy", strategy.long,width)
if (ssell)
strategy.entry("strong sell", strategy.short,width)
if (buy)
strategy.entry("buy", strategy.long)
if (sell)
strategy.entry("sell", strategy.short)