مقداری گولڈن کراس کی حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی ایک ٹریڈنگ حکمت عملی ہے جس میں سونے کی کراس خرید اور ڈیڈ فورک فروخت کی مقدار کو اپنی مرضی کے مطابق خالص مقدار کے اشارے کا حساب لگایا جاتا ہے۔ یہ حکمت عملی رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی کا بنیادی منطق یہ ہے کہ اپنی مرضی کے مطابق خالص مقدار ((NV) اشارے کی گنتی کی جائے۔ NV اشارے کی قیمت میں تبدیلی کی سمت کا فیصلہ کرکے ، اگر مثبت ہے تو ، دن کے کاروبار کی مقدار کو لے لو ، اگر منفی ہے تو ، دن کے کاروبار کی مقدار کو منفی لے لو ، اور اگر کوئی تبدیلی نہیں ہے تو ، 0 لے لو۔ اس طرح قیمت میں تبدیلی اور کاروبار کی مقدار کے مابین تعلقات کو زیادہ واضح طور پر ظاہر کیا جاسکتا ہے۔
اس کے بعد ، حکمت عملی نے NV اشارے کی 3 دن کی سادہ حرکت پذیری اوسط کا حساب لگایا ، بالترتیب گولڈ کراس لائن اور ڈائی فاک لائن کے طور پر۔ جب NV اشارے نیچے سے اوپر کی طرف سے گولڈ کراس لائن کو توڑتا ہے تو ، زیادہ کام کریں اور جب NV اوپر سے نیچے کی طرف سے ڈائی فاک لائن کو توڑتا ہے تو ، خالی کریں۔
اس کے علاوہ ، حکمت عملی نے پیرامیٹرڈ اسٹاپ ٹائم بھی ترتیب دیا ہے تاکہ تجارت کے وقت پر قابو پایا جاسکے۔
اسٹریٹجک فوائد
اس حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ یہ حکمت عملی سادہ اور واضح ہے ، سمجھنے میں آسان ہے ، پیرامیٹرز کی ترتیب لچکدار ہے ، تجارتی قسم ، تجارتی وقت وغیرہ کو اپنی مرضی کے مطابق کیا جاسکتا ہے۔ اس کے علاوہ ، یہ حکمت عملی رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے ، جس سے قیمت کے رجحانات کو مؤثر طریقے سے پکڑا جاسکتا ہے ، تجارت کی تعدد کو کم کیا جاسکتا ہے ، اور اعلی منافع کی شرح حاصل کی جاسکتی ہے۔
اسٹریٹجک رسک
اس حکمت عملی میں مندرجہ ذیل خطرات شامل ہیں:
حکمت عملی پر عمل پیرا ہونے کی وجہ سے ، قیمتوں میں تبدیلی کے رجحانات پر بروقت رد عمل ظاہر نہیں کیا جاسکتا ہے۔
کوانٹم گولڈ کراسنگ خود ہی کچھ تاخیر کا شکار ہے ، جس کی وجہ سے تاخیر سے داخلے میں تاخیر ہوسکتی ہے ، جس سے نقصان میں اضافہ ہوتا ہے۔
مارکیٹ کے شور کو مؤثر طریقے سے فلٹر کرنے میں ناکام ، آسانی سے پھنس جاتا ہے۔
متحرک حرکت پذیری اوسط کا استعمال کرتے ہوئے ، دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر فلٹرنگ سے خطرے کو کم کیا جاسکتا ہے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:
نقصانات کو روکنے کی حکمت عملی کو بڑھانا ، متحرک نقصانات ، راتوں رات نقصانات وغیرہ کا استعمال کرتے ہوئے انفرادی نقصانات کو کنٹرول کرنا۔
فلٹرنگ کے اشارے میں اضافہ کریں ، غلط سگنل کو فلٹر کرنے کے لئے MACD ، KDJ اور دیگر اشارے استعمال کریں ، اور حکمت عملی کی استحکام کو بہتر بنائیں۔
پیرامیٹرز کی اصلاح ، جینیاتی الگورتھم ، مارکوف چین اور دیگر طریقوں کے ذریعے بار بار بہترین پیرامیٹرز کا مجموعہ تلاش کریں۔
حکمت عملی کا ایک مجموعہ ، جو دوسرے غیر متعلقہ حکمت عملیوں کے ساتھ مل کر ، خطرے کو مزید منتشر کرنے اور مجموعی طور پر منافع کی شرح کو بہتر بنانے میں مدد کرتا ہے۔
خلاصہ کریں۔
اس حکمت عملی میں کوانٹم گولڈ کراسنگ کے ذریعے سادہ اور موثر رجحان کی پیروی کی جاتی ہے۔ اگرچہ کچھ حد تک پسماندگی موجود ہے ، لیکن پیرامیٹرز کی ترتیب لچکدار اور آسانی سے سمجھنے کے قابل ہے ، یہ ایک ایسی حکمت عملی ہے جو ابتدائیوں کے لئے موزوں ہے۔ مسلسل اصلاح کے ذریعہ ، حکمت عملی کی تاثیر کو آہستہ آہستہ بڑھایا جاسکتا ہے ، اور خطرات کو کم کیا جاسکتا ہے۔
/*backtest
start: 2023-11-14 00:00:00
end: 2023-11-15 03:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy(title="@DankCoins - Customized Net Volume")
src = input(defval = close, title = "VA Source")
nv = change(src) > 0 ? volume : change(src) < 0 ? -volume : 0*volume
// Inputs //
VHigh = input(defval = 50, title = "VHigh Amount")
VLow = input(defval = -50, title = "VLow Amount")
// === INPUT BACKTEST RANGE ===
FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear = input(defval = 2018, title = "From Year", minval = 2012)
ToMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2012)
MAV1 = sma(volume, 3)
MAV2 = -sma(volume, 3)
enterShort = crossunder(nv, MAV1)
exitShort = crossunder(nv, MAV2)
enterLong = crossover(nv, MAV2)
exitLong = crossover(nv, MAV1)
// Time Function
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => time >= start and time <= finish ? true : false // create function "within window of time"
strategy.entry(id="Long Entry", long=true, when=enterLong and window())
strategy.entry(id="Short Entry", long=false, when=enterShort and window())
strategy.exit("Exit Long", from_entry = "Long Entry", when=exitLong and window())
strategy.exit("Exit Short", from_entry = "Short Entry", when=exitShort and window())
// Plot
plot(nv, color=blue, title="NV")
plot(VHigh, color=red)
plot(VLow, color=red)
plot(MAV1, color=green)
plot(MAV2, color=green)