دو طرفہ الٹ اور رفتار چلتی اوسط حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-11-06 16:18:18
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی الٹ ٹریڈنگ کے قوانین کو رفتار کے اشارے کے ساتھ جوڑتی ہے۔ یہ زیادہ قابل اعتماد تجارتی سگنل پیدا کرنے کے لئے رفتار کے اشاروں کی تصدیق کرتے ہوئے الٹ کے مواقع کی نشاندہی کرنے کے لئے دو طرفہ الٹ اور چینڈ مومنٹم آسکیلیٹر کو مربوط کرتی ہے۔

حکمت عملی منطق

اسٹریٹیجی میں دو حصے ہیں:

پہلا حصہ دو طرفہ الٹ ٹریڈنگ کے قوانین ہیں۔ یہ پچھلے دو دنوں میں قریبی قیمت میں تبدیلیوں کا پتہ لگاکر الٹ جانے کے مواقع کی نشاندہی کرتا ہے۔ خاص طور پر ، اگر پچھلے دو دنوں میں قریبی قیمتوں میں کمی واقع ہوئی ہے ، اور موجودہ قریبی قیمت پچھلے قریبی سے زیادہ ہے ، اور اسٹوکاسٹک آسکیلیٹر ایک حد سے نیچے ہے ، تو یہ خرید سگنل کو متحرک کرتا ہے۔ اس کے برعکس ، اگر پچھلے دو دنوں میں قریبی قیمتوں میں اضافہ ہوا ہے ، اور موجودہ قریبی قیمت پچھلے قریبی سے کم ہے ، اور اسٹوکاسٹک آسکیلیٹر ایک حد سے اوپر ہے ، تو یہ فروخت سگنل کو متحرک کرتا ہے۔

دوسرا حصہ چانڈے مومنٹم آسکیلیٹر ہے۔ یہ رفتار کا تعین کرنے کے لئے ایک خاص مدت میں قیمت کی تبدیلی کی شدت کا اوسط شدت سے موازنہ کرتا ہے۔ اگر رفتار اشارے ایک اوپری حد سے اوپر ہے تو ، یہ خریدنے کا اشارہ پیدا کرتا ہے۔ اگر کم حد سے نیچے ہے تو ، یہ فروخت کا اشارہ پیدا کرتا ہے۔

اس حکمت عملی میں ممکنہ الٹ پوائنٹس کا پتہ لگانے کے لئے دو طرفہ الٹ ٹریڈنگ کے اصولوں اور الٹ سگنل کی صداقت کی تصدیق کے لئے رفتار اشارے کو جوڑ دیا گیا ہے۔ صرف اس وقت جب دونوں سگنل اتفاق کرتے ہیں تو ، اصل خرید یا فروخت سگنل تیار کیے جائیں گے۔

حکمت عملی کے فوائد

  • دوہری توثیق کا طریقہ کار غلط سگنلز سے بچنے سے سگنل کی وشوسنییتا کو بہتر بناتا ہے۔ ریورس ٹریڈنگ کے قوانین ممکنہ ریورس پوائنٹس کی نشاندہی کرتے ہیں ، اور رفتار کے اشارے ریورس سگنلز کی تاثیر کی تصدیق کرتے ہیں۔

  • رجحان کی حکمت عملی کو رجحان کی حکمت عملی کے ساتھ جوڑنے سے رجحان اور رجحان کی مارکیٹوں دونوں میں مواقع حاصل کرنے کے لئے لچک فراہم ہوتی ہے۔

  • رفتار متعارف کرانے سے صرف رفتار کی تصدیق کے بعد ہی تجارت کرکے الٹ پلٹ کے جال میں پڑنے سے بچتا ہے۔

  • متعدد سایڈست پیرامیٹرز کو مختلف مارکیٹ کے حالات کے لئے بہتر بنایا جاسکتا ہے۔

اسٹریٹجی کے خطرات

  • ریورس سگنلز کو بڑی واپسی کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے، جس میں معقول سٹاپ نقصان کی ضرورت ہوتی ہے.

  • تبدیلیوں کا عین مطابق وقت مشکل ہے، غلط فیصلے کا سبب بن سکتا ہے۔

  • رفتار کے اشارے میں تاخیر کا سبب بن سکتا ہے بہترین الٹ انٹری پوائنٹس کی کمی.

  • پیرامیٹر ٹیوننگ کو مخصوص مارکیٹوں کی بنیاد پر محتاط اصلاح کی ضرورت ہے ، غلط ترتیبات خطرات کو بڑھا سکتی ہیں۔

مناسب سٹاپ نقصان، مضبوط پیرامیٹر کی اصلاح، ریورس سگنل ٹرگر حالات میں کچھ جگہ رکھنے، وغیرہ کا استعمال کرتے ہوئے خطرات کو کم کیا جا سکتا ہے.

اصلاح کے لیے ہدایات

  • مارکیٹ کی تبدیلیوں کے لئے حساس پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے مختلف ریورس پیرامیٹرز کے مجموعے کی جانچ کریں.

  • مختلف رفتار کے اشارے آزمائیں، جیسے آر ایس آئی، حجم کی تبدیلی کی شرح، وغیرہ.

  • غیر اہم تبدیلی کے نکات سے بچنے کے لئے بریک آؤٹ جیسے فلٹرز شامل کریں۔

  • سٹاپ نقصان کی حکمت عملیوں کا جائزہ لیں تاکہ زیادہ سے زیادہ ڈراؤونگ کنٹرول شدہ طریقوں کو تلاش کیا جا سکے۔

  • مارکیٹ کے حالات کی بنیاد پر پوزیشن کے سائز کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے پوزیشن سائزنگ کی حکمت عملی کا اندازہ کریں.

نتیجہ

یہ حکمت عملی الٹ اور رفتار کی حکمت عملی کے فوائد کو قابل اعتماد سگنلز اور مواقع پر قبضہ کرنے کے لچک کے ساتھ جوڑتی ہے۔ پیرامیٹرز کو بہتر بنایا جاسکتا ہے ، استحکام اور منافع بخش کو بہتر بنانے کے لئے اسٹاپ نقصان اور پوزیشن سائزنگ کے ذریعے خطرات کا انتظام کیا جاسکتا ہے۔ مجموعی طور پر ، اس میں الٹ اور رجحان کی حکمت عملیوں کا موثر انضمام دریافت کیا گیا ہے ، اور مزید تحقیق اور درخواست کے قابل ہے۔


/*backtest
start: 2023-10-06 00:00:00
end: 2023-11-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 18/08/2019
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The 
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50. 
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
//    This indicator plots Chande Momentum Oscillator. This indicator was 
//    developed by Tushar Chande. A scientist, an inventor, and a respected 
//    trading system developer, Mr. Chande developed the CMO to capture what 
//    he calls "pure momentum". For more definitive information on the CMO and 
//    other indicators we recommend the book The New Technical Trader by Tushar 
//    Chande and Stanley Kroll.
//    The CMO is closely related to, yet unique from, other momentum oriented 
//    indicators such as Relative Strength Index, Stochastic, Rate-of-Change, 
//    etc. It is most closely related to Welles Wilder`s RSI, yet it differs 
//    in several ways:
//        - It uses data for both up days and down days in the numerator, thereby 
//          directly measuring momentum;
//        - The calculations are applied on unsmoothed data. Therefore, short-term 
//          extreme movements in price are not hidden. Once calculated, smoothing 
//          can be applied to the CMO, if desired;
//        - The scale is bounded between +100 and -100, thereby allowing you to 
//          clearly see changes in net momentum using the 0 level. The bounded scale 
//          also allows you to conveniently compare values across different securities.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
    vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing) 
    vSlow = sma(vFast, DLength)
    pos = 0.0
    pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
	         iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0))) 
	pos

CMO(Length, TopBand, LowBand) =>
    pos = 0
    xMom = abs(close - close[1])
    xSMA_mom = sma(xMom, Length)
    xMomLength = close - close[Length]
    nRes = 100 * (xMomLength / (xSMA_mom * Length))
    pos :=  iff(nRes > TopBand, 1,
	         iff(nRes <= LowBand, -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Chande Momentum Oscillator", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LengthCMO = input(9, minval=1)
TopBand = input(70, minval=1)
LowBand = input(-70, maxval=-1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posCMO = CMO(LengthCMO, TopBand, LowBand)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posCMO == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posCMO == -1, -1, 0)) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	 
if (possig == 0) 
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )

مزید