میڈین لائن پر مبنی گینڈالف مقداری تجارتی حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
گنڈالف کی مقدار میں تجارت کرنے والی حکمت عملی ایک وسط لائن پر مبنی رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔ یہ وزن کی اوسط ، وسط لائن اور جسمانی درمیانی قیمتوں کا حساب کتاب کرکے موجودہ رجحان کی سمت کا اندازہ لگاتا ہے ، تاکہ داخلہ کے لئے ایک بہتر نقطہ تلاش کیا جاسکے۔ جب رجحان کی تبدیلی کا پتہ چلتا ہے تو ، یہ تیزی سے معاوضے سے باہر نکل جاتا ہے۔ یہ حکمت عملی رجحان کی پیروی اور رجحان کی تبدیلی کی حکمت عملی کے خیالات کو جوڑتی ہے۔
حکمت عملی کا اصول
گینڈلف حکمت عملی کا بنیادی منطق موجودہ رجحانات کی سمت اور طاقت کا فیصلہ کرنے کے لئے وزن کی اوسط قیمت ، درمیانی لائن اور جسمانی درمیانی قیمت کے درمیان بڑے تعلقات کا موازنہ کرنا ہے۔
اس کے علاوہ، یہ مندرجہ ذیل قیمتوں کا حساب لگاتا ہے:
- وزن کی اوسط قیمت: ((سب سے زیادہ قیمت + کم از کم قیمت + اختتامی قیمت + اختتامی قیمت) / 4
- درمیانی قیمت لائن: ((سب سے زیادہ قیمت + سب سے کم قیمت) / 2
- انٹرمیڈیٹ قیمت: (کھولنے کی قیمت + بندش کی قیمت) / 2
جب یہ داخل ہوتا ہے تو ، یہ پہلے دو K لائنوں کی وزن کی اوسط قیمت ، درمیانی لائن اور اصل درمیانی قیمت کے درمیان بڑے پیمانے پر تعلقات کا موازنہ کرتا ہے تاکہ یہ معلوم کیا جاسکے کہ آیا یہ رجحان شروع کرنے کی خصوصیت کے مطابق ہے۔
مثال کے طور پر ، اگر وزن کی اوسط قیمت درمیانی قیمت سے کم ہے ، اور جسمانی درمیانی قیمت بھی وزن کی اوسط قیمت سے کم ہے ، تو یہ اشارہ ہے کہ قیمتیں گر رہی ہیں ، یہ ایک غیر منافع بخش موقع ہے۔
جب اسٹاپ نقصان سے باہر نکلتا ہے تو ، یہ ان قیمتوں کے بڑے پیمانے پر تعلقات کا موازنہ کرتا رہتا ہے تاکہ یہ معلوم کیا جاسکے کہ آیا رجحان میں ردوبدل کی کوئی علامت موجود ہے۔ اگر وزن کی اوسط قیمت جسمانی درمیانی قیمت سے زیادہ ہے ، اور درمیانی لائن بھی وزن کی اوسط قیمت سے کم ہے ، تو یہ رجحان میں ردوبدل کی نشاندہی کرتی ہے ، تو اسے فوری طور پر بند کردیا جانا چاہئے۔
قیمت کے سائز کے اس موازنہ کے طریقہ کار کے ذریعہ ، گندلف حکمت عملی رجحانات کا فیصلہ اور اس کی پیروی کرتی ہے۔ یہ نہ صرف داخل ہونے کا بہترین وقت تلاش کرسکتا ہے ، بلکہ تیزی سے رجحانات کے الٹ ہونے کا پتہ لگاسکتا ہے اور اس طرح نقصان کو روک سکتا ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
گینڈلف کی حکمت عملی کے کچھ فوائد ہیں:
وسط لائن کا استعمال کرتے ہوئے رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے ، مارکیٹ کے شور کو مؤثر طریقے سے فلٹر کیا جاسکتا ہے ، اور اہم رجحانات کو مقفل کیا جاسکتا ہے۔
داخلہ کی شرائط اور قیمتوں کا موازنہ کرنے کے مختلف طریقوں سے ، رجحانات کے آغاز کا زیادہ قابل اعتماد اندازہ لگایا جاسکتا ہے۔
اسٹاپ نقصان کی شرائط بھی قیمت کے موازنہ کا استعمال کرتے ہوئے رجحان کی تبدیلی کا تعین کرتی ہیں ، جو خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے تیزی سے نقصان کو روک سکتی ہیں۔
شرائط کے تحت ایک سے ایک طریقے سے ، آپ کو مثالی قیمت کے قریب داخلہ مل سکتا ہے۔
آپ کو منافع کو لاک کرنے اور ایک ہی تجارت کے خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے پہلے سے مقرر کردہ اسٹاپ اور ہولڈنگ کی حد مقرر کی جاسکتی ہے۔
کوڈ کی ساخت صاف اور سادہ ہے، اسے سمجھنے اور تبدیل کرنے میں آسانی ہے۔
ذاتی خطرے کی ترجیحات کے مطابق پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے آسان ہے.
رجحانات پر مبنی نسلوں کے لئے موزوں ، رجحانات سے متعلق منافع حاصل کریں۔
مجموعی طور پر ، گنڈالف حکمت عملی ایک قابل اعتماد رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے جس میں وسط لائن کا استعمال کرتے ہوئے رجحانات کا اندازہ لگایا جاتا ہے ، اسٹاپ اسٹاپ نقصان کی شرائط طے کی جاتی ہیں ، اور اس سے رسک ٹریکنگ کے رجحانات کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کیا جاسکتا ہے۔
اسٹریٹجک رسک
گاندھالف کی حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی ہیں جن کے بارے میں آگاہ ہونا ضروری ہے:
رجحانات کی پیروی کرنے کی حکمت عملی کے طور پر ، جب رجحانات واضح نہیں ہوتے ہیں یا بار بار الٹ جاتے ہیں تو ، کم نقصان ہوتا ہے۔
اس کے نتیجے میں، اس کے نتیجے میں، اس کے نتیجے میں، اس کے نتیجے میں، اس کے نتیجے میں، اس کے نتیجے میں.
اس کے علاوہ، اس نے کہا کہ اس نے اس کے بارے میں سوچا تھا کہ وہ اس کے بارے میں سوچ رہے تھے.
پیرامیٹرز کی ترتیب پر منحصر ہے، مختلف اقسام کو پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے.
ایک طرفہ پوزیشن رکھنے کے لئے، آپ کو منافع بخش بنانے کے لئے نہیں کر سکتے ہیں.
زیادہ سے زیادہ ناکامی کی شرح کے ساتھ، آپ کو طویل عرصے تک انتظار کرنا پڑتا ہے.
متعلقہ خطرے کے انتظام کے اقدامات:
چھوٹی پوزیشنوں کا استعمال کرتے ہوئے ، ایک ہی نقصان پر قابو پانے کے لئے گروپوں میں داخل ہوں۔
اسٹاپ لائن ، فوری اسٹاپ ، یا موبائل اسٹاپ ٹریکنگ اسٹاپ کا استعمال کریں۔
اصلاحی پیرامیٹرز کو موجودہ نسل کے مطابق ڈھالنا۔ دیگر اشارے کے ذریعہ رجحانات کا اندازہ لگانے میں معاون ہے۔
مارٹینگل ریپوزٹمنٹ کا استعمال کرکے لاگت کو کم کیا جاسکتا ہے۔
اس کے علاوہ، یہ ایک رجحان سازی قسم ہے، جس میں غیر منافع بخش ہے.
داخلے کے شرائط میں مناسب نرمی ، داخلے کے امکانات کو مدنظر رکھتے ہوئے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
گینڈلف کی حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:
رجحان کا فیصلہ کرنے والے اشارے کی تعمیر ، رجحان کی تبدیلی کا فیصلہ کرنے میں معاون ہے۔ مثال کے طور پر MACD ، برن بینڈ وغیرہ میں شامل ہونے کا فیصلہ۔
اس کے علاوہ، اسکرپٹ کو بہتر بنانے کے لئے، خود کار طریقے سے پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے، زیادہ سے زیادہ اقسام کو اپنانے کے لئے.
مشین لرننگ الگورتھم شامل کریں ، نیورل نیٹ ورکس یا ایس وی ایم ماڈل کو رجحانات کا تعین کرنے کے لئے تاریخی اعداد و شمار کی تربیت کریں۔
اسٹاپس کو بڑھانے کے طریقے، جیسے موشن اسٹاپس، انڈیکس موشن اسٹاپس۔
متعلقہ مصنوعات کے ساتھ مل کر ، قیمتوں میں فرق اراریٹ یا شماریاتی اراریٹ۔
اسٹیٹس کی پیشن گوئی میں شامل کریں جو انڈین مارکوف ماڈل پر مبنی ہے ، اور صورتحال کا فیصلہ کریں۔
ایک سے زیادہ حکمت عملی کے انتظام کے لئے جامع حکمت عملی کی تعمیر، جیسے کہ یکساں حکمت عملی کے ساتھ مجموعہ.
آپ کی حکمت عملی کے پورٹ فولیو کو بہتر بنانے کے لئے تلاش کریں اور پورٹ فولیو وزن تلاش کریں.
مجموعی طور پر ، گندلف حکمت عملی کو کئی سطحوں پر توسیع اور اصلاح کی جاسکتی ہے ، جیسے رجحانات کا اندازہ لگانا ، خود کار طریقے سے اصلاح ، اور خطرے کا انتظام ، تاکہ حکمت عملی کو زیادہ مستحکم اور قابل اعتماد بنایا جاسکے۔
خلاصہ کریں۔
گینڈالف کی مقدار کی حکمت عملی ایک سادہ اور موثر حکمت عملی ہے جس میں قیمتوں کے مقابلے میں رجحانات کا فیصلہ کیا جاتا ہے۔ یہ رجحانات کی پیروی اور تیزی سے روکنے کے خیالات کو جوڑتا ہے ، جو خطرے کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرسکتا ہے۔ اس حکمت عملی کی منطق واضح اور آسان ہے ، اور اس کے پیرامیٹرز کو انفرادی خطرے کی ترجیحات کے مطابق ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔ لیکن اس میں منافع میں اتار چڑھاؤ اور پوزیشن رکھنے کا خطرہ بھی موجود ہے ، جس میں مناسب اصلاح کا انتظام کرنے کی ضرورت ہے۔ مجموعی طور پر ، گینڈالف حکمت عملی ایک قابل اعتماد ، آسان اور بہتر رجحانات کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے ، جو مستحکم رجحانات کے منافع کے حصول کے لئے موزوں ہے۔
/*backtest
start: 2023-10-22 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
// The GandalfProjectResearchSystem strategy, as discussed in
// “System Development Using Artificial Intelligence”
// by Domenico D’Errico and Giovanni Trombetta
strategy("Gandalf Project Research System", overlay=true)
// Inputs
Quantity = input(0, title="Quantity (0 to auto calc)")
Single_Trade_Money = input(10000, minval=1, title="Money to spend on single trade")
MaxProfitCloses = input(6, minval=1, title="Max Profit Close")
MaxBars = input(8, minval=1, title="Max Total Bars")
Enter_Gap = input(-0.08, title="Distance from low price to place entry limit")
AltExit = input(true, title="Use Alt Exit")
// Calculate Order Quantity
Ncon = Single_Trade_Money / close
// Misc Variables
src = close
BarsSinceEntry = 0
MaxProfitCount = 0
MedBodyPrice = (open + close) / 2.0
Weighted = (high + low + close + close) / 4.0
Median = (high + low) / 2.0
// Enter Conditions
Cond00 = strategy.position_size == 0
Cond01 = ((Weighted[1] < Median[1] and Median[2] <= Weighted[1] and MedBodyPrice[2] <= Weighted[3]) or (Weighted[1] < Median[3] and MedBodyPrice[0] < Median[2] and MedBodyPrice[1] < MedBodyPrice[2]))
Entry01 = Cond00 and Cond01
// Update Exit Variables
BarsSinceEntry := Cond00 ? 0 : nz(BarsSinceEntry[1]) + 1
MaxProfitCount := Cond00 ? 0 : (close > strategy.position_avg_price and BarsSinceEntry > 1) ? nz(MaxProfitCount[1]) + 1 : nz(MaxProfitCount[1])
// Exit Conditions
eCond01 = BarsSinceEntry - 1 >= MaxBars
eCond02 = MaxProfitCount >= MaxProfitCloses
eCond03 = ((Weighted[1] < MedBodyPrice[1] and Median[2] == MedBodyPrice[3] and MedBodyPrice[1] <= MedBodyPrice[4]) or (Weighted[2] < MedBodyPrice[0] and Median[4] <= Weighted[3] and MedBodyPrice[1] <= Weighted[1]) or (Weighted[2] < MedBodyPrice[0] and Median[4] <= Weighted[3] and MedBodyPrice[1] <= Weighted[1]))
eCond04 = AltExit ? true : close - strategy.position_avg_price < 0
Exit01 = not Cond00 and (eCond01 or eCond02 or (eCond03 and eCond04))
// Entries
strategy.entry(id="L1", long=true, limit=low + Enter_Gap, qty=(Quantity > 0 ? Quantity : Ncon), when=Entry01)
// Exits
strategy.close("L1", Exit01)