یہ حکمت عملی K لائن کی نشاندہی کرکے ہامی لیمپ لیمپ کی شکل بناتی ہے ، اور ایس ایم اے کی اوسط لائن کے فیصلے کے ساتھ مل کر واپسی کی تجارت کرتی ہے۔ جب ہامی لیمپ لیمپ کی شکل ہوتی ہے تو ، اگر کھلنے والی قیمت اوسط لائن سے باہر ہو تو ، اس سے ایک تجارتی سگنل پیدا ہوتا ہے۔ زیادہ سگنل کو اوپر کی لیمپ لائن کے طور پر ، اور خالی سگنل کو نیچے کی لیمپ لائن کے طور پر کریں۔
یہ حکمت عملی بنیادی طور پر مندرجہ ذیل اصولوں پر مبنی ہے۔
ہمی لیمپ لیمپ کی شکل کی نشاندہی کرنے کے لئے اوپن اور بند قیمت کی حد اور مجموعی طور پر اتار چڑھاؤ کی حد کا حساب لگائیں
غلط سگنل سے بچنے کے لئے پچھلے K لائن کی اختتامی قیمت کو موجودہ K لائن کی اعلی ترین اور کم سے کم قیمت سے زیادہ یا اس سے کم کرنے کا فیصلہ کرنا
ایس ایم اے کی اوسط لائن کے ساتھ اوپن اور بند قیمت کے تعلقات کا فیصلہ ، ایک الٹ سگنل بناتا ہے
جب ہامی لائٹ لیمپ کی شکل کو پہچان لیا جائے اور شرائط کو پورا کیا جائے تو ، زیادہ سے زیادہ کرنے یا خالی کرنے کا اشارہ پیدا کیا جائے
کوڈ کے اہم اقدامات یہ ہیں:
SMA اوسط کا حساب لگائیں
حلقہ فیصلہ کیا کہ آیا ہامی لیمپ ہینگ لائٹ شکل بنتی ہے
پچھلے K لائن کے اختتامی قیمت اور موجودہ K لائن کی کم سے کم قیمت کے درمیان تعلق کا فیصلہ کرنا
کھلنے اور بند ہونے والی قیمتوں کے درمیان تعلق کا اندازہ لگائیں اور الٹ سگنل کی تصدیق کریں
سگنل کی نشاندہی کریں ، زیادہ خالی سگنل آؤٹ پٹ کریں
یہ حکمت عملی مندرجہ ذیل فوائد رکھتی ہے:
ہامی لائٹ لٹکن کی شکل واضح ہے اور اسے آسانی سے پہچانا جاسکتا ہے۔
ہم آہنگی فلٹرنگ کے ساتھ، جعلی سگنل کو کم کرنے کے لئے.
زیادہ سے زیادہ خالی سگنل واضح، آپریشن واضح کریں.
Capture Shortline رجحان کو الٹا تجارت کریں۔
مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق پیرامیٹرز کو لچکدار طریقے سے ایڈجسٹ کریں۔
یہ آسان سمجھنے اور لاگو کرنے کے لئے آسان ہے، اور نئے آنے والوں کے لئے دوستانہ ہے.
اس حکمت عملی کے کچھ خطرات بھی ہیں:
ایک ہی شکل پر انحصار ، مارکیٹ میں جھوٹی کامیابیوں سے متاثر ہونے کا خطرہ ہے۔
نقصان کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرنے کے لئے کوئی روکنے کا طریقہ کار نہیں ہے.
پیرامیٹرز کی غلط ترتیب کے نتیجے میں زیادہ بار بار تجارت ہوسکتی ہے۔
رجحانات کے ساتھ منسلک ہونے کی ضرورت ہے، رجحانات کے بازار میں خراب کارکردگی کا مظاہرہ کریں.
اثر پیرامیٹرز کی اصلاح پر منحصر ہے اور مسلسل اصلاحی جانچ کی ضرورت ہے۔
اس کا حل کیا ہے؟
دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر فلٹر سگنل
نقصانات کو روکنے کے لئے مزید اقدامات اور خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے سخت اقدامات
پیرامیٹرز کو بہتر بنانے اور ٹریڈنگ کی تعدد کو کنٹرول کرنے کے لئے
اس کے علاوہ، یہ بھی کہا گیا ہے کہ اس کے نتیجے میں، اس کے نتیجے میں، اس کے نتیجے میں، اس کے نتیجے میں.
مسلسل ریٹرننگ کی اصلاح، باقاعدگی سے جانچ پڑتال.
اس حکمت عملی کو مزید بہتر بنانے کے لیے مندرجہ ذیل اقدامات کیے جاسکتے ہیں۔
ٹرانزیکشن فلٹرنگ کو بڑھانے کے لئے، جعلی توڑنے سے بچنے کے لئے.
نقصان کی روک تھام کا طریقہ کار شامل کریں ، جیسے تعاقب نقصان ، ڈائی فورک نقصان وغیرہ۔
مارکیٹ کے ڈھانچے کے ساتھ مل کر ، اصلاح کے پیرامیٹرز ، جیسے رجحانات ، ماحولیاتی پیرامیٹرز کی تقسیم کو مرتب کریں۔
دیگر اشارے کے ساتھ مل کر تصدیق سگنل جیسے MACD، KDJ وغیرہ
رجحانات کا اندازہ لگانے اور منفی تجارت سے بچنے کے لئے.
FREQ اور سگنل کے معیار کو متوازن کرنے کے لئے سائیکل سائیکل پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں۔
اس حکمت عملی کو ہینگ لائٹ لائن کی شکل کے ساتھ مل کر ایس ایم اے اوسط لائن فیصلے کے ذریعے موثر ریورس ٹریڈنگ کی اجازت دی گئی ہے۔ اس میں سگنل کی سادگی ، آسانی سے کام کرنے جیسے فوائد ہیں۔ اس کے ساتھ ہی کچھ خطرہ اور اصلاح کی گنجائش بھی ہے۔ مسلسل اصلاح کے ٹیسٹ کے ذریعے ، یہ حکمت عملی ایک موثر اور مستحکم شارٹ لائن ٹریڈنگ حکمت عملی بن سکتی ہے۔
||
This strategy identifies doji candlestick patterns and combines SMA to determine reversals for trading. It generates trading signals when doji patterns form and the open/close prices are outside the SMA lines. Bullish signals are generated on hanging man lines and bearish signals on shooting star lines.
The main principles of this strategy are:
Identifying doji patterns by calculating the range of open/close prices vs the overall price movement.
Checking if previous close is above/below current high/low to avoid false signals.
Judging open/close prices in relation to SMA lines to generate reversal signals.
Generating long/short signals when qualified doji patterns are identified.
The main steps in the code are:
Calculating SMA lines
Looping through candles to identify doji patterns
Checking previous close vs current high/low relationship
Confirming reversal signals based on open/close and SMA relationship
Plotting signal markers and outputting long/short signals
The advantages of this strategy include:
Doji patterns are clear and easy to identify/implement.
SMA filters help reduce false signals.
Clear long/short signals make trading operations straightforward.
Reversal trading captures short-term trends.
Flexible parameters can adapt to different market conditions.
Easy to understand and implement, beginner friendly.
Some potential risks:
Reliance on single pattern, prone to false breakouts.
No stop loss mechanism to control losses.
Bad parameter tuning can lead to over-trading.
Trend-reliant, underperforms in trending markets.
Performance relies on parameter optimization.
Solutions:
Add other filters to confirm signals.
Implement stop loss to manage risks.
Optimize parameters and limit trade frequency.
Use mainly during range-bound markets.
Continual backtesting and optimization.
Some ways to improve the strategy:
Add volume filter to avoid false breakouts.
Implement stop loss mechanisms like trailing stop loss.
Optimize parameters based on market conditions like trends.
Add other indicators to confirm signals, like MACD, KDJ etc.
Add trend determination to avoid counter-trend trading.
Optimize lookback period to balance frequency and quality.
This strategy uses doji patterns with SMA for efficient reversal trading. It has advantages like simple rules and easy trading. But also has risks and areas for improvement. With continual optimization it can become a solid short-term trading system.
[/trans]
/*backtest
start: 2022-09-20 00:00:00
end: 2023-09-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Doji Reversal", overlay=true)
smaPeriod = input(title="SMA Period", defval=10, minval=0)
tolerance = input(title="Tolerance", defval=0.1, minval=0)
lookbackEnd = input(title="End", defval=2, minval=0)
avg = sma(close, smaPeriod)
signal_long = bool(false)
signal_short = bool(false)
for i = 1 to lookbackEnd
is_doji = (abs(close[i] - open[i]) / (high[i] - low[i])) < tolerance
signal_long := signal_long or ( is_doji and (close[i-1] <= high[i] or i == 1) and close[i-1] > high[i] and high[i] < avg and close > open )
signal_short := signal_short or ( is_doji and (close[i-1] >= low[i] or i == 1) and close[i-1] < low[i] and low[i] > avg and close < open )
plotshape(signal_long, "LONG", style=shape.triangleup, size=size.normal)
plotshape(signal_short, "SHORT", style=shape.triangledown, size=size.normal)
strategy.entry("LONG", strategy.long, when=signal_long)
strategy.entry("SHORT", strategy.short, when=signal_short)