1. مربع
  2. گینڈالف مائن ریورس کمیت ٹریڈنگ کی حکمت عملی

گینڈالف مائن ریورس کمیت ٹریڈنگ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-10-30 10:27:40
ٹیگز:

img

جائزہ

گینڈالف مقداری تجارتی حکمت عملی ایک اوسط ریورسشن حکمت عملی ہے جو درمیانی قیمت کی لائنوں پر مبنی ہے۔ یہ مثالی انٹری پوائنٹس تلاش کرنے کے لئے وزن شدہ اوسط قیمت ، درمیانی قیمت لائن اور جسمانی درمیانی قیمت کا حساب لگاکر موجودہ رجحان کی سمت کا تعین کرتی ہے۔ جب رجحان کی تبدیلی کا پتہ چلتا ہے تو ، یہ تیزی سے نقصانات کو کم کرے گا اور باہر نکل جائے گا۔ یہ حکمت عملی رجحان کی پیروی اور رجحان کی تبدیلی کی حکمت عملی کے خیالات کو یکجا کرتی ہے۔

حکمت عملی منطق

گینڈالف حکمت عملی کا بنیادی منطق موجودہ رجحان کی سمت اور طاقت کا فیصلہ کرنے کے لئے وزن شدہ اوسط قیمت ، درمیانی قیمت لائن اور جسمانی درمیانی قیمت کے مابین شدت کے تعلقات کا موازنہ کرنا ہے۔

خاص طور پر، یہ مندرجہ ذیل قیمتوں کا حساب کرتا ہے:

  • وزن شدہ اوسط قیمت: (سب سے زیادہ قیمت + سب سے کم قیمت + بندش کی قیمت + بندش کی قیمت) / 4
  • درمیانی قیمت لائن: (سب سے زیادہ قیمت + سب سے کم قیمت) / 2
  • جسم کی درمیانی قیمت: (اوپن قیمت + بند قیمت) / 2

پوزیشن میں داخل ہوتے وقت ، یہ وزن شدہ اوسط قیمت ، درمیانی قیمت لائن اور آخری دو سلاخوں کی جسمانی درمیانی قیمت کے مابین شدت کے تعلقات کا موازنہ کرتا ہے ، تاکہ یہ طے کیا جاسکے کہ آیا یہ ابتدائی رجحان کی خصوصیات کے مطابق ہے۔

مثال کے طور پر ، اگر وزن شدہ اوسط قیمت درمیانی قیمت کی لائن سے نیچے ہے ، اور جسمانی درمیانی قیمت بھی وزن شدہ اوسط قیمت سے نیچے ہے ، تو اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ قیمت گر رہی ہے ، جس سے شارٹ شیٹ کا موقع ملتا ہے۔

نقصان کو روکتے وقت ، یہ ان قیمتوں کے مابین شدت کے تعلقات کا موازنہ کرتا رہتا ہے ، تاکہ یہ فیصلہ کیا جاسکے کہ آیا رجحان کی تبدیلی کے اشارے ہیں۔ اگر وزن شدہ اوسط قیمت جسمانی درمیانی قیمت سے زیادہ ہے ، اور درمیانی قیمت کی لائن وزن شدہ اوسط قیمت سے نیچے ہے تو ، اس سے رجحان کی تبدیلی کی نشاندہی ہوتی ہے ، اور اسے فوری طور پر نقصان کاٹنا چاہئے۔

قیمتوں کی مقدار کے تعلقات کا موازنہ کرکے ، گینڈالف حکمت عملی رجحانات کا فیصلہ اور سراغ لگانے کا احساس کرتی ہے۔ یہ بہترین انٹری ٹائمنگ تلاش کرسکتا ہے ، اور نقصان کو روکنے کے لئے تیزی سے رجحانات کے الٹ کا پتہ لگاسکتا ہے۔

فوائد

گینڈالف حکمت عملی مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے درمیانی قیمت لائن کا استعمال مؤثر طریقے سے مارکیٹ شور کو فلٹر کر سکتا ہے اور اہم رجحان میں تالا لگا سکتا ہے.

  2. متعدد قیمتوں کے موازنہ کو جوڑنے والی انٹری شرط ایک رجحان کے آغاز کو زیادہ قابل اعتماد انداز میں طے کرسکتی ہے۔

  3. سٹاپ نقصان کی شرط بھی رجحان کی تبدیلی کا فیصلہ کرنے کے لئے قیمت کا موازنہ استعمال کرتا ہے، جو تیزی سے سٹاپ نقصان اور خطرے کے کنٹرول کی اجازت دیتا ہے.

  4. داخلے کے لیے مشروط احکامات کو اپنانے سے مثالی قیمتوں پر داخل ہو سکتے ہیں۔

  5. پیش سیٹ زیادہ سے زیادہ منافع لینے کے اوقات اور انعقاد کی مدت کی اوپری حد منافع میں مقفل اور واحد تجارتی خطرات کو کنٹرول کر سکتے ہیں.

  6. کوڈ کا ڈھانچہ واضح اور سادہ ہے، سمجھنے اور تبدیل کرنے میں آسان ہے.

  7. پیرامیٹرز ذاتی خطرے کی ترجیحات کی بنیاد پر ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے، بہتر بنانے کے لئے آسان.

  8. رجحان سازی کی مصنوعات پر لاگو، رجحان سازی کے منافع کو پکڑنے کے قابل.

خلاصہ یہ کہ گینڈالف حکمت عملی رجحان کا تعین کرنے کے لئے میڈین لائن کا استعمال کرتی ہے ، منافع لینے اور نقصان کو روکنے کی شرائط طے کرتی ہے ، اور رجحانات کی پیروی کرتے ہوئے خطرات کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرسکتی ہے ، جس سے یہ ایک قابل اعتماد رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی بن جاتی ہے۔

خطرات

گینڈالف کی حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی ہیں:

  1. رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی کے طور پر، جب رجحان غیر واضح یا اکثر الٹ جاتا ہے تو یہ زیادہ چھوٹے نقصانات پیدا کرے گا.

  2. مؤثر طریقے سے رجحان کی تبدیلی کے نکات کا تعین کرنے میں ناکام، نقصانات میں توسیع کا باعث بن سکتا ہے.

  3. حد سے زیادہ مارکیٹوں میں پھنس جانے کا امکان

  4. پیرامیٹر کی ترتیبات پر انحصار کرتا ہے، مختلف مصنوعات کے لئے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہے.

  5. ایک طرفہ ہولڈنگ، مخالف رجحانات سے منافع حاصل کرنے کے قابل نہیں.

  6. مشروط احکامات کی ناکامی کی اعلی شرح، داخلہ کے لئے طویل انتظار کر سکتے ہیں.

خطرے کے انتظام کے اقدامات:

  1. چھوٹی پوزیشن سائزنگ، جزوی اندراج کو اپنائیں، ایک ہی نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے.

  2. سٹاپ نقصان لائن مقرر کریں، تیز سٹاپ نقصان. یا منتقل سٹاپ نقصان یا پیچھے سٹاپ نقصان کو اپنانے.

  3. موجودہ مصنوعات کے مطابق پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں۔ رجحان کی تشخیص میں مدد کے ل other دوسرے اشارے استعمال کریں۔

  4. کم لاگت کی بنیاد پر مارٹینگیل پر غور کریں.

  5. واضح رجحانات کے ساتھ مصنوعات کی تجارت، زیادہ منافع کا اعتماد.

  6. داخلے کے امکانات کو بہتر بنانے کے لئے داخلے کے معیار کو مناسب طریقے سے نرم کریں۔

بہتری کی ہدایات

گینڈالف حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں بھی بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. رجحانات کی تبدیلیوں کے وقت کا تعین کرنے میں مدد کے لئے رجحانات کے فیصلے کے اشارے بنائیں ، جیسے ایم اے سی ڈی ، بولنگر بینڈ وغیرہ شامل کرنا۔

  2. پیرامیٹرز کو خودکار طور پر بہتر بنانے اور زیادہ مصنوعات کو اپنانے کے لئے الگ الگ اصلاح کے افعال شامل کریں۔

  3. مشین لرننگ الگورتھم کو بڑھانا، رجحانات کا فیصلہ کرنے کے لئے تاریخی اعداد و شمار پر نیورل نیٹ ورکس یا ایس وی ایم ماڈلز کو تربیت دینا۔

  4. مزید منافع لینے کے طریقوں کو شامل کریں، جیسے منافع لینے کی حرکت، پیرابولک منافع لینے.

  5. پھیلاؤ ٹریڈنگ یا اعداد و شمار کی حکمت عملی کے لئے متعلقہ مصنوعات کو یکجا کریں.

  6. مارکیٹ کے نظام کا فیصلہ کرنے کے لئے خفیہ مارکوف ماڈل پر مبنی ریاست کی پیشن گوئی شامل کریں.

  7. ملٹی حکمت عملی مینجمنٹ کے لئے چلتی اوسط حکمت عملیوں کے ساتھ مل کر مشترکہ حکمت عملیوں کی تعمیر کریں.

  8. بہترین پورٹ فولیو وزن تلاش کرنے کے لئے تجارتی حکمت عملی کے مجموعوں کی اصلاح کی تلاش کریں.

خلاصہ یہ کہ گینڈالف حکمت عملی کو متعدد جہتوں میں توسیع اور اصلاح کی جاسکتی ہے جیسے رجحان کا فیصلہ ، خودکار اصلاح ، رسک مینجمنٹ ، تاکہ حکمت عملی کو زیادہ مضبوط اور قابل اعتماد بنایا جاسکے۔

نتیجہ

گینڈالف مقداری حکمت عملی قیمتوں کے مقابلے پر مبنی ایک آسان لیکن موثر حکمت عملی ہے تاکہ رجحانات کا تعین کیا جاسکے۔ اس میں رجحان کی پیروی اور فوری اسٹاپ نقصان کے نظریات کو یکجا کیا گیا ہے ، اور یہ خطرات کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرسکتا ہے۔ حکمت عملی کا منطق واضح اور سمجھنے میں آسان ہے ، پیرامیٹرز کو ذاتی رسک کی ترجیحات کی بنیاد پر ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔ لیکن اس میں کچھ منافع کی اتار چڑھاؤ اور خطرہ بھی ہے ، جس کے لئے مناسب اصلاح اور انتظام کی ضرورت ہے۔ مجموعی طور پر ، گینڈالف حکمت عملی ایک قابل اعتماد ، سمجھنے میں آسان اور رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے ، جو مستحکم 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)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں