دوغلی ریورسل موونگ ایوریج سسٹم کی حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
اس حکمت عملی کا مقصد رجحانات کی سمت کا تعین کرنے کے لئے ایک مساوی نظام کا استعمال کرنا ہے ، اور کم اتار چڑھاؤ والے بازاروں سے بچنے کے لئے اتار چڑھاؤ کے اشارے کے ساتھ مل کر ، ہنگامہ خیز نقصانات کا استعمال کرتے ہوئے تجارت کا انتظام کرنا ہے۔
اصول
یہ حکمت عملی تیزی سے اوسط اور سست اوسط کی پوزیشن کے تعلقات کا موازنہ کرکے رجحان کی سمت کا تعین کرتی ہے۔ تیز اوسط پر سست اوسط کو عبور کرتے وقت زیادہ دیکھیں ، اور نیچے کی طرف دیکھیں۔ مارکیٹ میں ہلچل سے بچنے کے ل the ، حکمت عملی میں برلن بینڈ کا اشارے بھی متعارف کرایا گیا ہے۔ برلن بینڈ کی چوڑائی میں تبدیلی کی شرح کا حساب کتاب کرکے ، جب تبدیلی کی شرح مقررہ حد سے تجاوز کر جاتی ہے تو تجارت پیدا ہوتی ہے۔ آخری سگنل ، حکمت عملی نے چانڈلی کی فضائی حکمت عملی کا استعمال کیا ہے راستے کے طور پر ہلچل سے بچنے کے لئے ، ہلچل مارکیٹ میں پھنسنے سے بچنے کے لئے۔
اس حکمت عملی کے تحت تجارت کی حکمت عملی مندرجہ ذیل ہے:
ایک تیز رفتار اوسط ((ڈیفالٹ 20 دن) اور ایک سست رفتار اوسط ((ڈیفالٹ 50 دن) کا حساب لگائیں۔
برن بینڈ کی چوڑائی میں تبدیلی کی شرح کا حساب لگائیں (ڈیفالٹ 40 دن ، دوگنا معیاری فرق)
جب فاسٹ میڈین لائن پر سست میڈین لائن گزرے اور برن کی بینڈوتھ میں تبدیلی کی شرح مقررہ حد سے زیادہ ہو (ڈیفالٹ 9٪) ، ایک کثیر سر سگنل پیدا ہوتا ہے۔
جب فاسٹ میڈین لائن کے نیچے سست میڈین لائن کو پار کرتا ہے ، اور بلین بینڈوتھ میں تبدیلی کی شرح سیٹ کی حد سے زیادہ ہے ((ڈیفالٹ 9٪) ، ایک خالی سر سگنل پیدا کرتا ہے۔
چانڈیلی خلائی راستے کو اسٹاپ نقصان کے طور پر شمار کریں۔
زیادہ سے زیادہ سٹاپ نقصان کی قیمت - اے ٹی آر*ضرب، خالی سر سٹاپ نقصان کم از کم قیمت + اے ٹی آر*دوگنا۔
فوائد
اوسط لکیری نظام کا استعمال کرتے ہوئے رجحانات کی سمت کا تعین کرنے کے لئے، آپ کو مؤثر طریقے سے رجحانات کی پیروی کر سکتے ہیں.
بلین بینڈوڈتھ میں تبدیلی کی شرح کو متعارف کرانے سے مارکیٹ میں ہلچل سے بچا جاسکتا ہے اور غیر ضروری تجارت کو کم کیا جاسکتا ہے۔
زلزلے کے نقصان کو روکنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے ، جو زلزلے میں پھنس جانے سے بچنے کے لئے وقت پر نقصان کو روک سکتا ہے۔
مختلف مارکیٹوں کے لئے بہتر بنانے کے لئے مختلف پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے.
حکمت عملی کی منطق واضح اور سمجھنے کے لئے آسان ہے اور اس کا استعمال سیکھنے کے لئے آسان ہے۔
خطرات
سکیورٹی نظام میں تاخیر ہے اور اس کی وجہ سے تیزی سے الٹ جانے کا موقع ضائع ہوسکتا ہے۔
برین بینڈ پیرامیٹرز کی غلط ترتیب سے ٹریڈنگ سگنل کو فلٹر کیا جاسکتا ہے۔
ہنگامہ آرائی کے نقصانات کے بارے میں زیادہ حساس ہونے کی وجہ سے زیادہ بار بار تجارت کی جا سکتی ہے۔
پیرامیٹرز کو بہتر بنانے میں ناکامی کی وجہ سے پوزیشنوں کو خطرہ لاحق ہوسکتا ہے۔
مارکیٹ میں اچانک ہونے والے بڑے واقعات کی وجہ سے ہونے والی شدید تبدیلیوں کے ساتھ مطابقت نہیں رکھتی۔
اصلاح کی سمت
مختلف پیرامیٹرز کے اوسط لکیری مجموعے کی جانچ کر سکتے ہیں، بہترین پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے.
مختلف دورانیوں کے لئے برن بینڈ پیرامیٹرز کی جانچ کی جاسکتی ہے تاکہ فلٹرنگ کے بہترین اثر کو تلاش کیا جاسکے۔
دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر داخلہ کی تصدیق ، سگنل کے معیار کو بہتر بنانے کے لئے۔
متحرک اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی متعارف کروائی جاسکتی ہے تاکہ اسٹاپ نقصان بہتر طور پر مارکیٹ کو ٹریک کرسکے۔
مارکیٹ میں تبدیلیوں کو اپنانے کے لئے خود کار طریقے سے بہتر بنانے کے پیرامیٹرز کو مشین لرننگ ٹیکنالوجی کے ساتھ مل کر استعمال کیا جاسکتا ہے۔
خلاصہ کریں۔
اس حکمت عملی میں یکساں لائن سسٹم ، برن بینڈ اشارے اور جھٹکا روکنے والی ٹکنالوجی کو مربوط کیا گیا ہے ، جس سے ایک نسبتا stable مستحکم رجحان کا سراغ لگانے والا نظام تشکیل دیا گیا ہے۔ پیرامیٹرز کی اصلاح سے حکمت عملی کے اچھے اثرات حاصل کیے جاسکتے ہیں۔ تاہم ، رجحان کی تبدیلی اور مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے خطرے سے محتاط رہنے کی ضرورت ہے۔ اس کے علاوہ ، مشین لرننگ جیسی ٹیکنالوجیز حکمت عملی کی استحکام کو مزید بڑھا سکتی ہیں۔ مجموعی طور پر ، یہ حکمت عملی سیکھنے والے پریکٹیشنر کی حکمت عملی کے لئے بہت موزوں ہے۔
/*backtest
start: 2022-10-11 00:00:00
end: 2023-10-17 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/
// © juanchez
//@version=4
strategy("CHI", overlay = true, close_entries_rule = "ANY")
n = input(title= "highest high o lowest low period", defval= 22)
f= input(title= "multiplicador", defval= 4)
long = highest(high, n) - atr(n)*f
short= lowest(low, n) + atr(n)*f
plot(long, color= color.red)
plot(short, color= color.green)
//moving averages
period= input(title= "moving averages period", defval= 50)
period2= input(title= "moving averages period2", defval= 20)
type= input(title= "moving averages type", options= ["sma", "ema"], defval= "ema")
//moving average function
mo(p, t) =>
if t == "sma"
sma(close[barstate.islast ? 1: 0], p)
else if t== "ema"
ema(close[barstate.islast ? 1: 0], p)
m= mo(period, type)
m2= mo(period2, type)
trend= m2 > m
plot(m, color = color.maroon, linewidth = 3)
plot(m2, linewidth= 3)
//BOLLINGER BANDS ENTRIES
bb1_period= input(title= "Bollinger bands 1 period", defval=40, minval=1)
bb1_source=input(title="Bollinger band 1 source", defval=close)
bb1_multi=input(title="Bollinger Bands 1 factor", defval=2, minval=1, step=0.1)
show_bb1= input(title="Show Bollinger bands 1", defval=false)
//BOLLINGER BANDS
_bb(src, lenght, multi)=>
float moving_avg= sma(src[barstate.islast? 1: 0], lenght)
float deviation= stdev(src[barstate.islast? 1: 0], lenght)
float lowerband = moving_avg - deviation*multi
float upperband = moving_avg + deviation*multi
[moving_avg, lowerband, upperband]
[bb1, lowerband1, upperband1]= _bb(bb1_source, bb1_period, bb1_multi)
//FIRST BAND
plot(show_bb1? bb1 : na, title="BB1 Moving average", linewidth= 3, color= color.fuchsia)
plot(show_bb1? upperband1 : na, title="BB1 Upper Band", linewidth= 3, color= color.green)
plot(show_bb1? lowerband1 : na, title="BB1 Lower Band", linewidth= 3, color= color.red)
//BB's Width threshold
thresh= input(title= "widen %", defval= 9, minval = 0, step = 1, maxval= 100)
widht= (upperband1 - lowerband1)/bb1
roc= change(widht)/widht[1]*100
cross=crossover(roc, thresh)
// entry
//long
elong= input(true, title= "enable long")
longcondition= m2 > m and cross and elong
//short
eshort= input(true, title= "enable short")
shortcondition= m2 < m and cross and eshort
plotshape(longcondition? true: false , location= location.belowbar, style= shape.labelup, size= size.small, color= color.green, text= "Buy", textcolor= color.white)
plotshape(shortcondition? true: false , location= location.abovebar, style= shape.labeldown, size= size.small, color= color.red, text= "Sell", textcolor= color.white)
out= crossunder(close, long)
outt= crossover(close, short)
strategy.entry("long", strategy.long, when = longcondition)
strategy.close("long", when = out)
strategy.entry("short", strategy.short, when = shortcondition)
strategy.close("short", when = outt)