1. مربع
  2. 123 ریورسنگ موونگ ایوریج لفافے کی حکمت عملی

123 ریورسنگ موونگ ایوریج لفافے کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-10-20 16:05:43
ٹیگز:

img

جائزہ

123 ریورسنگ موونگ ایوریج لفافہ حکمت عملی ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے جو 123 ریورسنگ ٹریڈنگ تکنیک اور موونگ ایوریج لفافہ اشارے کو یکجا کرتی ہے۔ اس میں ریورسنگ کا استعمال کرتے ہوئے مارکیٹ کے الٹ جانے کے مواقع کو پکڑنے اور موونگ ایوریج لفافوں کے ساتھ رجحان کی سمت کا تعین کرنے ، مستحکم منافع حاصل کرنے کی طاقتوں کو مربوط کیا گیا ہے۔

حکمت عملی منطق

اسٹریٹیجی میں دو حصے ہیں:

پہلا حصہ 123 الٹ پلٹ کی حکمت عملی ہے۔ اس کے تجارتی سگنل KDJ آسکیلیٹر سے آتے ہیں۔ خاص طور پر ، اگر بندش کی قیمت دو لگاتار تجارتی دنوں کے لئے پچھلے بندش سے کم ہے ، اور 9 دن کی سست K لائن 50 سے نیچے ہے تو ، خرید کا سگنل تیار کیا جاتا ہے۔ اگر بندش کی قیمت دو لگاتار تجارتی دنوں کے لئے پچھلے بندش سے زیادہ ہے ، اور 9 دن کی تیز K لائن 50 سے اوپر ہے تو ، فروخت کا سگنل تیار کیا جاتا ہے۔

دوسرا حصہ حرکت پذیر اوسط لفافہ حکمت عملی ہے۔ یہ رجحانات کا تعین کرنے کے لئے حرکت پذیر اوسط اور لفافے کی لائنوں کا استعمال کرتا ہے۔ خاص طور پر ، اگر اختتامی قیمت اوپری بینڈ سے زیادہ ہے تو ، خریدنے کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔ اگر اختتامی قیمت نچلی بینڈ سے کم ہے تو ، فروخت کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔

یہ حکمت عملی مذکورہ بالا دو قسم کے تجارتی اشاروں کو جوڑتی ہے۔ یہ صرف اس وقت طویل پوزیشنیں کھولے گی جب 123 الٹ اور حرکت پذیر اوسط لفافے دونوں خریدنے کے سگنل دیتے ہیں۔ یہ صرف اس وقت مختصر پوزیشنیں کھولے گا جب دونوں فروخت سگنل دیتے ہیں۔ اس سے کچھ غلط سگنل فلٹر ہوجاتے ہیں اور منافع بخش ہونے کے ساتھ ساتھ تجارتی تعدد کو بھی کم کردیا جاتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

  • منافع میں اضافہ کرنے کے لئے الٹ اور رجحان کو یکجا کرتا ہے

    123 الٹ پلٹ کی حکمت عملی کلیدی معاونت اور مزاحمت کی سطح کے قریب الٹ پلٹ کے مواقع کو پکڑنے میں نمایاں ہے۔ حرکت پذیر اوسط لفافہ کی حکمت عملی رجحان کی سمت کو درست طریقے سے طے کرتی ہے۔ دونوں کا استعمال اعلی امکان کی قیمت کی سطح پر الٹ پلٹ کو پکڑنے کے امکان کو بہتر بناتا ہے۔

  • ڈبل فلٹر تجارت کی تعدد کو کم کرتا ہے

    تجارت صرف اس وقت کی جاتی ہے جب دونوں اشارے سگنل دیتے ہیں۔ اس سے ایک ہی اشارے سے بہت زیادہ غلط اشاروں کی مداخلت سے گریز ہوتا ہے اور اس طرح تجارت کی تعدد اور لاگت کو کم کیا جاتا ہے۔

  • مرضی کے مطابق پیرامیٹرز لچک فراہم کرتے ہیں

    ایڈجسٹ کرنے والے پیرامیٹرز صارفین کو بہتر موافقت کے ل the مارکیٹ کے حالات اور ذاتی ترجیحات کے مطابق حکمت عملی کو ایڈجسٹ کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔

  • یکطرفہ تجارت سے کارروائیوں کو آسان بنایا جاتا ہے

    یہ حکمت عملی صرف لمبی یا مختصر ہوتی ہے، بغیر کسی ریورس پوزیشن کے۔ یہ منطق کو آسان بناتا ہے اور پھسلنے کے خطرات کو کم کرتا ہے۔

خطرے کا تجزیہ

  • مسلسل رجحانات میں واپسی کا مقابلہ

    یہ حکمت عملی بنیادی طور پر منافع کے لئے الٹ پھیر پر انحصار کرتی ہے۔ طویل رجحان کے ادوار کے دوران ، یہ مسلسل نقصانات پیدا کرسکتا ہے۔

  • پیرامیٹر کی اصلاح مشکل ہے

    متعدد سایڈست پیرامیٹرز اصلاحاتی چیلنجوں کا باعث بنتے ہیں۔ پیرامیٹر کے غلط مجموعے کارکردگی کو خراب کرسکتے ہیں۔

  • اعلی کاروبار تجارتی خطرات میں اضافہ کرتا ہے

    پوزیشن میں کثرت سے تبدیلیاں چھوٹے منافع میں مقفل کرنے کی اجازت دیتی ہیں لیکن زیادہ تجارت سے اخراجات اور خطرات میں بھی اضافہ ہوتا ہے۔

  • کوئی ڈرائنگ حد نہیں

    سٹاپ نقصان کی عدم موجودگی کا مطلب ہے کہ زیادہ سے زیادہ ڈراؤونگ کی کوئی حد نہیں ہے۔ بلیک سوان واقعات شدید نقصانات کا سبب بن سکتے ہیں۔

اصلاح کی ہدایات

  • سٹاپ نقصان شامل کریں

    ڈراؤونگ کو محدود کرنے کے لئے حرکت پذیر یا پیچھے رہ جانے والے اسٹاپ نقصان کو نافذ کریں۔ غیر معمولی مارکیٹ کی نقل و حرکت کے دوران ابتدائی طور پر روکنا سرمایہ کی حفاظت کرتا ہے۔

  • پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں

    اعلی استحکام کے لئے زیادہ سے زیادہ پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے بیک ٹسٹ اور فارورڈ ٹیسٹ۔ بہتر موافقت کے ل dynamic متحرک اصلاح پر غور کریں۔

  • سگنل فلٹرز شامل کریں

    MACD اور بولنگر بینڈ جیسے فلٹرز کو شامل کرنے سے سگنل کی توثیق ہوسکتی ہے اور غیر مطلوبہ تجارت کو کم کرتے ہوئے معیار کو مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے۔

  • تجارت کی کثرت کو کم کریں

    معتدل نرمی سے الٹ جانے کے حالات اور چلتی اوسط کی ترتیبات کو کم کاروبار کے مطابق ایڈجسٹ کرنے سے اخراجات اور خطرات کم ہوسکتے ہیں۔

نتیجہ

123 ریورس موونگ ایوریج لفافہ حکمت عملی مستحکم رسک ایڈجسٹڈ آؤٹ پرفارمنس کے لئے ریورس ٹریڈنگ اور ٹرینڈ فالو کرنے کی طاقتوں کو یکجا کرتی ہے۔ مزید اصلاحات بہتر نتائج کے ل param پیرامیٹر کی مضبوطی کو بہتر بنا سکتی ہیں۔ متعدد سگنل کی اقسام کی اس کی موثر ترکیب اسے رجحانات اور حدود کے ل suitable موزوں بناتی ہے ، اور کوانٹ ٹریڈرز کے لئے مطالعہ اور نفاذ کے قابل ہے۔

/*backtest
start: 2023-09-19 00:00:00
end: 2023-10-19 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 22/03/2021
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The 
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50. 
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// Moving Average Envelopes are percentage-based envelopes set above and 
// below a moving average. The moving average, which forms the base for 
// this indicator, can be a simple or exponential moving average. Each 
// envelope is then set the same percentage above or below the moving average. 
// This creates parallel bands that follow price action. With a moving average 
// as the base, Moving Average Envelopes can be used as a trend following indicator. 
// However, this indicator is not limited to just trend following. The envelopes 
// can also be used to identify overbought and oversold levels when the trend is 
// relatively flat. 
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
    vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing) 
    vSlow = sma(vFast, DLength)
    pos = 0.0
    pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
	         iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0))) 
	pos


MAE(Length,PercentShift) =>
    pos = 0.0
    xSMA = sma(close, Length)
    xHighBand = xSMA + (xSMA * PercentShift / 100)
    xLowBand = xSMA - (xSMA * PercentShift / 100)
    pos := iff(close > xHighBand, 1,
             iff(close <xLowBand, -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Moving Average Envelopes", shorttitle="Combo", overlay = true)
line1 = input(true, "---- 123 Reversal ----")
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
line2 = input(true, "---- MA Envelope ----")
LengthMA = input(18, minval=1)
PercentShift = input(0.2, minval = 0.01, step = 0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posMAE = MAE(LengthMA,PercentShift)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posMAE == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posMAE == -1, -1, 0)) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))	   
if (possig == 1 ) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1 )
    strategy.entry("Short", strategy.short)	 
if (possig == 0) 
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں