حکمت عملی کے بعد رفتار کا رجحان
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی VIDA (متغیر انڈیکس منتقل اوسط) اشارے کا استعمال کرتی ہے تاکہ کریپٹوکرنسی مارکیٹ میں رجحان کی سمت کی نشاندہی کی جاسکے اور رجحان کی بنیاد پر تجارت کی جاسکے۔ یہ ایک مقداری تکنیکی تجارتی حکمت عملی ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی میں سب سے پہلے VIDYA اشارے کا حساب لگایا گیا ہے۔ VIDYA اشارے قیمت میں تبدیلی کی حرکیات پر مبنی ہے ، لہذا یہ رجحان میں تبدیلی کو زیادہ تیزی سے جواب دے سکتا ہے۔ خاص طور پر ، اس نے چینڈے مومینٹم آسکیلیٹر (CMO) اور سادہ حرکت پذیر اوسط (SMA) کو جوڑ دیا۔ CMO قیمتوں میں اضافے اور کمی کے فرق کی پیمائش کرتا ہے ، تاکہ اس رجحان کی طاقت کا اندازہ لگایا جاسکے۔ SMA قیمتوں پر ہموار کرنے کے لئے کام کرتا ہے۔ CMO کی قدر کے مطابق ، VIDYA نے SMA کی طاقت کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کیا ، اس رجحان میں تبدیلی کے اوائل میں CMO کو زیادہ طاقت دی ، اور اس رجحان کے بعد SMA کو زیادہ طاقت دی۔ اس طرح ، VIDYA تیزی سے رجحان میں تبدیلی کا جواب دے سکتا ہے ، جبکہ اس رجحان کی ہموار پر بھی نظر رکھتا ہے۔
جب ویڈیایا کا حساب لگایا جاتا ہے تو ، حکمت عملی اس کی منحنی خطوط کی سمت سے رجحان کی سمت کا تعین کرتی ہے۔ جب ویڈیایا بڑھتا ہے تو ، زیادہ کام کریں۔ جب ویڈیایا گرتا ہے تو ، اس کی جگہ۔
طاقت کا تجزیہ
VIDYA اشارے تیزی سے جواب دیتے ہیں اور رجحانات کی تبدیلیوں کو جلد پکڑ سکتے ہیں، اور ایس ایم اے جیسے روایتی اشارے کے مقابلے میں زیادہ فائدہ مند ہیں.
رجحان کی طاقت اور رجحان کی سمت کا فیصلہ کرنے کے ساتھ مل کر ، مضبوط اور کمزور رجحانات کو مؤثر طریقے سے الگ کیا جاسکتا ہے ، اور ہلکے بازاروں کے جھوٹے رجحانات سے گمراہ ہونے سے بچا جاسکتا ہے۔
صرف ایک وڈیا کی پیمائش کی بنیاد پر فیصلہ کرنے سے حکمت عملی کی سادگی کا احساس ہوتا ہے۔
طویل مدتی ویڈیا کی ترتیب طویل مدتی رجحانات کی پیروی کرنے میں مدد کرتی ہے ، جس سے اہم رجحانات کی سمت کو سمجھنے میں مدد ملتی ہے۔
حکمت عملی کی واپسی اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کررہی ہے اور اس سے مثبت توقع کی جارہی ہے۔
خطرے کا تجزیہ
VIDYA مارکیٹ میں ہونے والے غیر متوقع واقعات کا جواب دینے میں تاخیر کر سکتا ہے اور فوری طور پر قلیل مدتی تجارت کے مواقع پر قبضہ نہیں کرسکتا ہے۔
طویل مدتی ویڈیا کی ترتیب مختصر مدت کے رجحانات کی تبدیلیوں کے لئے غیر حساس ہے ، اور درمیانی مدت میں ایک بڑی واپسی کا امکان ہے۔
خالص رجحان ٹریکنگ حکمت عملی ، جو زلزلے کے حالات میں خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے۔ اضافی فلٹرنگ شرائط کے ساتھ مل کر کارکردگی کو بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
واپسی کے اعداد و شمار ناکافی ہیں ، حکمت عملی کی استحکام کی مکمل تصدیق نہیں کی جاسکتی ہے۔ عملی تجارت میں ، پیرامیٹرز کو بار بار اصلاحی جانچ کی ضرورت ہوتی ہے۔
کریپٹوکرنسی مارکیٹ میں بڑے پیمانے پر اتار چڑھاؤ ، پوزیشن کے سائز اور اسٹاپ نقصان کی شرائط پر محتاط کنٹرول ، سخت رسک مینجمنٹ۔
اصلاح کی سمت
رجحان کی تبدیلیوں کی شناخت کے لئے حساسیت کو بہتر بنانے کے لئے اضافی قیمت کے اشارے یا اتار چڑھاؤ کی شرح کے اشارے کی جانچ کریں۔
ٹرینڈ انڈیکیٹرز کے ساتھ ویڈیایا کے مجموعے کی جانچ پڑتال کریں تاکہ انڈیکیٹرز کو اکٹھا کیا جاسکے۔
ٹریڈ ٹرنس کی واپسی کے وقت جلد سے جلد اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی کو بہتر بنائیں۔
پوزیشن مینجمنٹ کی حکمت عملی کو بہتر بنانا ، مارکیٹ کی صورتحال کے مطابق پوزیشنوں کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنا۔
مختلف کرپٹو کرنسیوں اور سائیکل پیرامیٹرز کے تحت استحکام کی جانچ پڑتال کریں.
خلاصہ کریں۔
یہ حکمت عملی مجموعی طور پر ایک مقداری رجحانات کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔ یہ رجحان کی سمت کا فیصلہ کرنے کے لئے وڈیا کے اشارے کا استعمال کرتا ہے ، جس سے کریپٹوکرنسیوں کے طویل مدتی رجحانات کو آسانی سے اور مؤثر طریقے سے پکڑ لیا جاتا ہے۔ تاہم ، اس میں کچھ حدود بھی ہیں ، جس میں روک تھام ، پوزیشن مینجمنٹ وغیرہ کو مزید بہتر بنانے کی ضرورت ہے ، تاکہ حکمت عملی کو زیادہ مستحکم اور عملی طور پر قابل عمل بنایا جاسکے۔ مجموعی طور پر ، یہ کریپٹوکرنسی رجحانات کی حکمت عملی بنانے کے لئے ایک بنیادی فریم ورک اور نظریہ فراہم کرتا ہے ، لیکن عملی استعمال میں محتاط تشخیص کی ضرورت ہے۔
/*backtest
start: 2023-09-29 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// @version=5
// Author = TradeAutomation
strategy(title="VIDYA Trend Strategy", shorttitle="VIDYA Trend Strategy", process_orders_on_close=true, overlay=true, pyramiding=25, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=.075, slippage = 1, initial_capital = 1000000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=4)
// Backtest Date Range Inputs //
StartTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2000 08:00'), group="Date Range", title='Start Time')
EndTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2099 00:00'), group="Date Range", title='End Time')
InDateRange = true
// Strategy Inputs //
len = input.int(title="VIDYA Length", defval=50, step=5,group="Trend Settings")
src = input.source(title="VIDYA Price Source",defval=ohlc4, group="Trend Settings")
// VIDYA Calculations //
valpha=2/(len+1)
vud1=src>src[1] ? src-src[1] : 0
vdd1=src<src[1] ? src[1]-src : 0
vUD=math.sum(vud1,9)
vDD=math.sum(vdd1,9)
vCMO=nz((vUD-vDD)/(vUD+vDD))
var VIDYA = 0.0
VIDYA := na(VIDYA[1]) ? ta.sma(src, len) : nz(valpha*math.abs(vCMO)*src)+(1-valpha*math.abs(vCMO))*nz(VIDYA[1])
plot(VIDYA, title="VIDYA",color=(VIDYA > VIDYA[1]) ? color.green : (VIDYA<VIDYA[1]) ? color.red : (VIDYA==VIDYA[1]) ? color.gray : color.black, linewidth=2)
// Entry & Exit Signals //
if (InDateRange)
strategy.entry("Long", strategy.long, when = VIDYA>VIDYA[1])
strategy.close("Long", when = VIDYA<VIDYA[1])
if (not InDateRange)
strategy.close_all()