متحرک رینج بریک آؤٹ حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
اس حکمت عملی میں ایک متحرک بریک ٹریڈنگ حکمت عملی ڈیزائن کی گئی ہے جو برین بینڈ اشارے پر مبنی ہے۔ یہ برین بینڈ کے نیچے کے راستے کے قریب بریک انٹری کے مواقع تلاش کرنے کے لئے K لائن انٹیک فلٹرنگ اور رنگین فلٹرنگ کی شرائط کو جوڑتا ہے۔ ایکسٹٹ انٹیک فلٹرنگ پر مبنی ہے۔ یہ حکمت عملی پوزیشنوں کی تعداد اور خطرے کا خود بخود انتظام کرتی ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اشارے کا حساب کتاب
سب سے پہلے ، برین بینڈ کی بیس لائن اور اس کے نیچے کی ریلیں کم سے کم کے حساب سے:
src = low
basis = sma(src, length)
dev = mult * stdev(src, length)
lower = basis - dev
جہاں src کم نقطہ ہے ، لمبائی حساب کتاب کی مدت ہے ، بنیاد اوسط ہے ، ڈیو معیاری انحراف ہے ، اور کم کم ہے۔
عام طور پر mult 2 کے طور پر مقرر کیا جاتا ہے، جس کا مطلب یہ ہے کہ نیچے کی ٹریک ایک معیاری فرق ہے.
فلٹرنگ کے حالات
پالیسی میں دو فلٹرنگ شرائط شامل ہیں:
K لائن انٹرفیس فلٹر nbody اور اس کی اوسط قیمت abody کا استعمال کرتے ہوئے ، صرف تب ہی تجارتی سگنل پیدا ہوتا ہے جب nbody آدھے سے زیادہ ہو۔
رنگین فلٹر جب K لائن بند ہوجاتی ہے ((close > open) ، تو اس کے بعد کوئی اضافی کارروائی نہیں کی جاتی ہے۔ یہ hbox کے سر میں جعلی توڑ سے بچنے کے لئے ہے۔
ٹریڈنگ سگنل
مندرجہ ذیل شرائط پوری ہونے پر کثیر سگنل پیدا ہوتا ہے:
low < lower // 价格突破下轨
close < open or usecol == false // 色彩过滤
nbody > abody / 2 or usebod == false // 实体过滤
جب ادارے کا سائز ایک بار پھر نصف اوسط سے بڑا ہو تو ، فلیٹ پوزیشن پیدا ہوتی ہے:
close > open and nbody > abody / 2
پوزیشن مینجمنٹ
حکمت عملی جو خود کار طریقے سے تجارت کی تعداد کا حساب لگاتی ہے اور اشاریہ میں اضافہ کرتی ہے:
lot = strategy.position_size == 0 ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]
رسک کنٹرول
سال، مہینہ اور دن کی شرائط شامل کریں، صرف مخصوص تاریخوں کے اندر تجارت محدود کریں:
when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59))
اسٹریٹجک فوائد
متحرک ٹریڈنگ زون
برن نیچے کی طرف ایک متحرک معاون علاقہ ہے جو مارکیٹ کے رجحانات کے بعد واپسی کے مواقع کو پکڑنے کے قابل ہے۔
ڈبل فلٹرنگ میکانزم
K لائن ہستیوں اور رنگ کے فیصلے کے ساتھ مل کر ، جعلی توڑنے کو مؤثر طریقے سے فلٹر کریں۔
خودکار پوزیشن مینجمنٹ
انڈیکس کے ذریعہ پوزیشن 100٪ تک بڑھ جاتی ہے ، خود کار طریقے سے خطرے کا انتظام کرتی ہے۔
ٹرانزیکشن ٹائم فریم کی وضاحت کریں
تاریخوں کی حد مقرر کریں تاکہ مخصوص اوقات میں مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے خطرات کو کم کیا جاسکے۔
اسٹریٹجک رسک
بہت زیادہ خالی وقت
جب مارکیٹ میں طویل عرصے سے بیل کا بازار ہوتا ہے تو ، برن بینڈ کے وسط اور اوپری ریل تیزی سے اوپر جاتے ہیں ، جس سے انوینٹری میں زیادہ وقت لگ سکتا ہے۔
حل
رجحان کے اشارے کے ساتھ مل کر ، حکمت عملی کو معطل کریں جب وسط اور لمبی لائن کو بیل کا بازار سمجھا جائے ، اور خالی پوزیشنوں کو زیادہ لمبا ہونے سے بچیں۔
کامیابی کی ناکامی
نیچے کی ٹریک کی خرابی کے بعد ممکنہ طور پر ریورس اور ریل کی جانچ پڑتال کی جا سکتی ہے.
حل
اسٹاپ لائن شامل کریں ، معاونت کے نیچے ایک خاص تناسب سے اسٹاپ کریں۔ یا دوبارہ کوشش کرنے میں ناکامی کے فیصلے کی منطق شامل کریں ، تیزی سے اسٹاپ کریں۔
حکمت عملی کی اصلاح
سٹاپ نقصان کی منطق شامل کریں
ریٹرننگ کے اعداد و شمار کی بنیاد پر ، معقول معاونت کے نیچے اسٹاپ نقصان کی پوزیشن طے کریں۔
فلٹرنگ کی شرائط کو بہتر بنائیں
ادارے کے فلٹر کے لئے آبدی کی مدت کو ایڈجسٹ کریں ، COLOR فلٹر کا استعمال کریں ، وغیرہ بہترین پیرامیٹرز کا مجموعہ تلاش کریں
رجحانات کے ساتھ مل کر
طویل اور درمیانی لکیری رجحانات کا اندازہ لگانا ، حکمت عملی کو روکنے کے لئے جب یہ سمجھا جاتا ہے کہ یہ ایک بیل مارکیٹ ہے۔ خالی پوزیشن کا وقت کم کریں۔
خلاصہ کریں۔
اس حکمت عملی میں برین بینڈ کی حمایت شامل ہے ، جس میں ہستی فلٹرنگ ، رنگین فلٹرنگ اور بریک ٹریڈنگ کی حکمت عملی کی منطق تیار کی گئی ہے تاکہ اعلی امکانات کے ساتھ واپسی کے مواقع تلاش کیے جاسکیں۔ عملی استعمال میں ، پیرامیٹرز کو مسلسل جانچ کے نتائج کے مطابق بہتر بنایا جاسکتا ہے ، اور خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے اسٹاپ نقصان اور رجحان کا فیصلہ کرنے والے ماڈیول کو شامل کیا جاسکتا ہے ، تاکہ بہتر کارکردگی حاصل کی جاسکے۔
/*backtest
start: 2022-11-14 00:00:00
end: 2023-11-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2018
//@version=2
strategy(title = "Noro's Wizard Strategy v1.0", shorttitle = "Wizard str 1.0", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 10)
//Settings
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Capital, %")
length = input(25, defval = 25, minval = 1, maxval = 200, title = "BB Period")
usebod = input(false, defval = false, title = "Use Body-Filter")
usecol = input(false, defval = false, title = "Use Color-Filter")
showar = input(false, defval = false, title = "Show Arrows")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
//Bollinger
src = low
mult = 2
basis = sma(src, length)
dev = mult * stdev(src, length)
lower = basis - dev
plot(lower, color = lime, linewidth = 3, title="Bottom Line")
//Body Filter
nbody = abs(close - open)
abody = sma(nbody, 10)
body = nbody > abody / 2 or usebod == false
//Signals
up1 = low < lower and (close < open or usecol == false) and body
exit = close > open and nbody > abody / 2
//Arrows
needar = up1 and showar
plotarrow(needar ? 1 : na)
//Trading
lot = strategy.position_size == 0 ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]
if up1
if strategy.position_size < 0
strategy.close_all()
strategy.entry("Long", strategy.long, lot, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59) or exit
strategy.close_all()