شیف ٹرینڈ سائیکل موٹیمنٹ حکمت عملی کے بعد

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-11-01 16:08:35
ٹیگز:

جائزہ

یہ حکمت عملی اسٹاک آر ایس آئی کے زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت کرنے کے اصولوں کے ساتھ مل کر شیف ٹرینڈ سائیکل اشارے پر مبنی ہے ، تاکہ رفتار کی پیمائش کا استعمال کرتے ہوئے رجحانات کا تعین اور پیروی کی جاسکے۔ جب قیمت زیادہ فروخت والے علاقے سے باہر نکل کر زیادہ خریدنے والے علاقے میں جاتی ہے تو یہ طویل ہوجاتی ہے ، اور جب قیمت زیادہ خریدنے والے علاقے سے نیچے اتر کر زیادہ فروخت والے علاقے میں جاتی ہے تو مختصر ہوجاتی ہے۔ حکمت عملی قیمت کے رجحانات میں تبدیلیوں کو پکڑ کر پوزیشنوں کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرتی ہے۔

حکمت عملی منطق

1. MACD کا حساب لگائیں ، جہاں ڈیفالٹ فاسٹ لمبائی 23 ہے اور سست لمبائی 50 ہے۔ قیمت کی رفتار کا فیصلہ کرنے کے لئے MACD مختصر اور طویل مدتی حرکت پذیر اوسط کے درمیان فرق کی عکاسی کرتا ہے۔
1. اسٹاک آر ایس آئی کو ایم اے سی ڈی پر لاگو کریں تاکہ K ویلیو تشکیل دیا جاسکے ، جہاں ڈیفالٹ سائیکل کی لمبائی 10 ہے ، جو ایم اے سی ڈی رفتار میٹرک کی زیادہ خرید / زیادہ فروخت کی سطح کو ظاہر کرتی ہے۔
1. K کا وزن شدہ چلتا ہوا اوسط D شکل میں لے لو ، جہاں پہلے ڈیفالٹ 1٪ D لمبائی 3 ہے ، تاکہ K سے شور کو ختم کیا جاسکے۔
1. اسٹاک آر ایس آئی کو دوبارہ ڈی پر لاگو کریں تاکہ ابتدائی ایس ٹی سی کی قیمت تشکیل دی جاسکے ، جہاں ڈیفالٹ 2nd٪ ڈی لمبائی 3 ہے ، تاکہ زیادہ خرید / زیادہ فروخت کے عین مطابق سگنل بنائے جائیں۔
1. ابتدائی ایس ٹی سی کا وزن شدہ چلتا ہوا اوسط لیں تاکہ حتمی ایس ٹی سی قدر حاصل ہو ، جو 0 سے 100 تک ہے۔ 75 سے زیادہ ایس ٹی سی زیادہ خریدا جاتا ہے ، 25 سے کم زیادہ فروخت ہوتا ہے۔
1. جب ایس ٹی سی 25 سے اوپر سے گزرتا ہے تو طویل اور جب ایس ٹی سی 75 سے نیچے سے گزرتا ہے تو مختصر ہوجاتا ہے۔

فوائد

1. اسٹاک آر ایس آئی کو جوڑنے والے ایس ٹی سی کے ڈیزائن میں واضح طور پر زیادہ خریدے گئے / زیادہ فروخت شدہ علاقوں کی نشاندہی کی گئی ہے ، جس سے مضبوط رجحان سگنل بنتے ہیں۔
1. ڈبل اسٹوک آر ایس آئی فلٹرنگ مؤثر طریقے سے جھوٹے بریک آؤٹ کو ختم کرتی ہے۔
1. ایس ٹی سی کی معیاری 0-100 رینج براہ راست میکانائزڈ تجارتی سگنل کی اجازت دیتی ہے۔
1. بیک ٹسٹ واضح اور بدیہی سگنل کی گرفتاری کے لئے بصری بریک آؤٹ مارکنگ اور ٹیکسٹ پاپ اپ انتباہات کو نافذ کرتا ہے۔
1. بہتر ڈیفالٹ پیرامیٹرز انتہائی حساس سگنل اور غیر ضروری تجارت سے بچتے ہیں۔

خطرات

1. ایس ٹی سی پیرامیٹر حساس ہے۔ مختلف سککوں اور ٹائم فریموں کو مارکیٹ کی خصوصیات کے مطابق پیرامیٹر ٹیوننگ کی ضرورت ہوتی ہے۔
1. بریک آؤٹ کی حکمت عملیوں میں پھندے پڑتے ہیں، جس میں خطرہ کو کنٹرول کرنے کے لئے رکنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
1. کم لیکویڈیٹی جھوٹے بریک آؤٹ خراب سگنل پیدا کرسکتے ہیں، حجم فلٹر کی ضرورت ہوتی ہے.
1. اکیلے ایس ٹی سی میں تبدیلی کا خطرہ ہے۔ دوسرے عوامل کا استعمال کرتے ہوئے تصدیق کی ضرورت ہے۔
1. خراب سگنل سے بچنے کے لئے اہم سپورٹ / مزاحمت کی سطحوں پر نظر رکھی جانی چاہئے۔

بہتر مواقع

1. مختلف ادوار اور سککوں کے لئے MACD پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں.
1. سٹوک RSI K اور D اقدار کو ہموار STC وکر کے لئے بہتر بنائیں.
1. کم لیکویڈیٹی جھوٹے breakouts سے بچنے کے لئے حجم فلٹر شامل کریں.
1. سگنل کی تصدیق کے لئے اضافی اشارے شامل کریں، مثال کے طور پر بولنگر بینڈ.
1. روکنے کے طریقہ کار شامل کریں جیسے حرکت / اے ٹی آر روکتا ہے.
1. رجحان کی تصدیق کے لئے انٹری کو ایڈجسٹ کریں، مثلا breakout کے بعد pullback پر انٹری کریں۔

نتیجہ

شیف ٹرینڈ سائیکل کی حکمت عملی قلیل مدتی قیمت کے رجحان کی تبدیلیوں کا تعین کرنے کے لئے رفتار کی پیمائش کے ذریعہ زیادہ خرید / زیادہ فروخت کی نشاندہی کرتی ہے۔ اگرچہ یہ آسان اور ایڈجسٹ ہے ، لیکن اس میں قیدیوں کا خطرہ ہے۔ مضبوط رجحانات کے لئے تصدیق اور مدد کو بہتر بنانے میں مدد ملتی ہے۔

/*backtest
start: 2023-10-01 00:00:00
end: 2023-10-31 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
// Copyright (c) 2018-present, Alex Orekhov (everget)
// Schaff Trend Cycle script may be freely distributed under the MIT license.
strategy("Schaff Trend Cycle", shorttitle="STC Backtest", overlay=true)

fastLength = input(title="MACD Fast Length",  defval=23)
slowLength = input(title="MACD Slow Length",  defval=50)
cycleLength = input(title="Cycle Length",  defval=10)
d1Length = input(title="1st %D Length",  defval=3)
d2Length = input(title="2nd %D Length",  defval=3)
src = input(title="Source",  defval=close)
highlightBreakouts = input(title="Highlight Breakouts ?", type=bool, defval=true)

macd = ema(src, fastLength) - ema(src, slowLength)

k = nz(fixnan(stoch(macd, macd, macd, cycleLength)))

d = ema(k, d1Length)

kd = nz(fixnan(stoch(d, d, d, cycleLength)))

stc = ema(kd, d2Length)
stc := 	stc > 100 ? 100 : stc < 0 ? 0 : stc

//stcColor = not highlightBreakouts ? (stc > stc[1] ? green : red) : #ff3013
//stcPlot = plot(stc, title="STC", color=stcColor, transp=0)

upper = input(75, defval=75)
lower = input(25, defval=25)

transparent = color(white, 100)

upperLevel = plot(upper, title="Upper", color=gray)
// hline(50, title="Middle", linestyle=dotted)
lowerLevel = plot(lower, title="Lower", color=gray)

fill(upperLevel, lowerLevel, color=#f9cb9c, transp=90)

upperFillColor = stc > upper and highlightBreakouts ? green : transparent
lowerFillColor = stc < lower and highlightBreakouts ? red : transparent

//fill(upperLevel, stcPlot, color=upperFillColor, transp=80)
//fill(lowerLevel, stcPlot, color=lowerFillColor, transp=80)

long =  crossover(stc, lower) ? lower : na
short = crossunder(stc, upper) ? upper : na

long_filt = long and not short
short_filt = short and not long

prev = 0
prev := long_filt ? 1 : short_filt ? -1 : prev[1]

long_final = long_filt and prev[1] == -1
short_final = short_filt and prev[1] == 1

strategy.entry("long", strategy.long, when = long )
strategy.entry("short", strategy.short, when = short)

plotshape(crossover(stc, lower) ? lower : na, title="Crossover", location=location.absolute, style=shape.circle, size=size.tiny, color=green, transp=0)
plotshape(crossunder(stc, upper) ? upper : na, title="Crossunder", location=location.absolute, style=shape.circle, size=size.tiny, color=red, transp=0)

alertcondition(long_final, "Long", message="Long")
alertcondition(short_final,"Short", message="Short")

plotshape(long_final, style=shape.arrowup, text="Long", color=green, location=location.belowbar)
plotshape(short_final, style=shape.arrowdown, text="Short", color=red, location=location.abovebar)

مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں