1. مربع
  2. حکمت عملی کے بعد رفتار کا رجحان

حکمت عملی کے بعد رفتار کا رجحان

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-10-30 11:36:26
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی رجحان کی بنیاد پر کریپٹوکرنسی مارکیٹوں اور تجارت میں رجحان کی سمت کی نشاندہی کرنے کے لئے VIDYA (متغیر انڈیکس متحرک اوسط) اشارے کا استعمال کرتی ہے۔ یہ ایک مقداری تکنیکی تجارتی حکمت عملی ہے۔

حکمت عملی منطق

حکمت عملی سب سے پہلے VIDYA اشارے کا حساب لگاتی ہے۔ VIDYA اشارے قیمت کی رفتار پر مبنی ہے اور رجحان کی تبدیلیوں کا تیزی سے جواب دے سکتا ہے۔ خاص طور پر ، اس میں چانڈے مومنٹم آسکیلیٹر (سی ایم او) اور سادہ حرکت پذیر اوسط (ایس ایم اے) کا امتزاج ہے۔ CMO رجحان کی طاقت کا اندازہ کرنے کے لئے اوپر اور نیچے کی رفتار کے درمیان فرق کی پیمائش کرتا ہے۔ ایس ایم اے قیمت کے اعداد و شمار کو ہموار کرتا ہے۔ VIDYA متحرک طور پر سی ایم او اقدار کی بنیاد پر ایس ایم اے کے وزن کو ایڈجسٹ کرتا ہے ، جس سے رجحان کی تبدیلیوں میں ابتدائی طور پر سی ایم او کو زیادہ وزن ملتا ہے اور رجحان قائم ہونے کے بعد ایس ایم اے کو زیادہ وزن ملتا ہے۔ اس طرح ، VIDYA تیزی سے رجحان کی تبدیلیوں کا جواب دے سکتا ہے جبکہ رجحان کی ہموار نگرانی کو بھی برقرار رکھتا ہے۔

ویڈیا کا حساب کتاب کرنے کے بعد ، حکمت عملی ویڈیا کے منحنی خطوط کی بنیاد پر رجحان کی سمت کا فیصلہ کرتی ہے۔ جب ویڈیا بڑھتا ہے تو یہ لمبا ہوجاتا ہے اور جب ویڈیا گرتا ہے تو پوزیشن بند ہوجاتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

  • ویڈیا تیزی سے جواب دیتا ہے اور ایس ایم اے جیسے روایتی اشارے کے مقابلے میں رجحان کی تبدیلیوں کو جلد پکڑ سکتا ہے۔

  • رجحان کی طاقت اور سمت کو یکجا کرتے ہوئے، یہ مؤثر طریقے سے مضبوط اور کمزور رجحانات کو الگ کر سکتا ہے اور مختلف مارکیٹوں میں غلط رجحانات سے بچ سکتا ہے.

  • صرف ویڈیا پر انحصار کرنا حکمت عملی کو آسان بنا دیتا ہے۔ متعدد اشارے سے کوئی متضاد یا گمراہ کن سگنل نہیں۔

  • طویل عرصے سے VIDYA کی ترتیبات طویل مدتی رجحانات کو ٹریک کرنے اور اہم رجحان کی سمت پر قبضہ کرنے کی اجازت دیتا ہے.

  • مثبت متوقع واپسی کے ساتھ اچھے بیک ٹیسٹ کے نتائج.

خطرے کا تجزیہ

  • VIDYA اچانک مارکیٹ کے واقعات کے جواب میں تاخیر کر سکتا ہے اور قلیل مدتی تجارتی مواقع کو کھو سکتا ہے۔

  • لمبی VIDYA کی ترتیبات اسے قلیل مدتی رجحان کی تبدیلیوں کے لئے کم حساس بناتی ہیں اور اس کے نتیجے میں بڑے پیمانے پر کھینچ سکتے ہیں.

  • خالص رجحان کی پیروی کرنے والے بازاروں میں خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ اضافی فلٹر کارکردگی کو بہتر بنا سکتے ہیں۔

  • محدود بیک ٹیسٹ کے اعداد و شمار استحکام کی مکمل تصدیق نہیں کرسکتے ہیں۔ پیرامیٹرز کو براہ راست تجارت میں تکرار اصلاح اور جانچ کی ضرورت ہے۔

  • کریپٹو مارکیٹوں میں اعلی اتار چڑھاؤ۔ سخت رسک مینجمنٹ کے لئے پوزیشن سائزنگ اور اسٹاپ نقصان کو احتیاط سے کنٹرول کیا جانا چاہئے۔

اصلاح کی ہدایات

  • رجحان کی تبدیلیوں کے لئے حساسیت کو بہتر بنانے کے لئے حجم یا اتار چڑھاؤ کے اشارے شامل کرنے کا ٹیسٹ کریں.

  • مجموعی اثر کے لئے VIDYA کو دیگر رجحان اشارے کے ساتھ مل کر کوشش کریں.

  • سٹاپ نقصان کی حکمت عملی کو بہتر بنائیں تاکہ جب رجحان الٹ جائے تو جلدی سے باہر نکلیں۔

  • مارکیٹ کے حالات کی بنیاد پر پوزیشن سائزنگ کو متحرک طور پر بہتر بنائیں۔

  • مختلف کرپٹو کرنسیوں اور ٹائم فریموں میں استحکام کی جانچ کریں۔

نتیجہ

مجموعی طور پر یہ ایک مقداری رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔ یہ رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے VIDYA اشارے کا استعمال کرتا ہے ، کرپٹو رجحانات کو آسانی سے اور مؤثر طریقے سے پکڑتا ہے۔ لیکن اس میں کچھ حدود بھی ہیں جن کی وجہ سے حکمت عملی کو زیادہ مضبوط اور عملی طور پر قابل عمل بنانے کے لئے اسٹاپ نقصان ، پوزیشن سائزنگ وغیرہ میں مزید اصلاحات کی ضرورت ہوتی ہے۔ عام طور پر ، یہ کرپٹو ٹرینڈ کی حکمت عملی بنانے کے لئے ایک بنیادی فریم ورک اور نقطہ نظر فراہم کرتا ہے ، لیکن حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز کے لئے اب بھی 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()
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں