اتار چڑھاؤ بینڈ آسکیلیٹر پر مبنی ٹریکنگ کی حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی اسٹیو کارنیش کے ذریعہ تیار کردہ سی سی ٹی بولنگر بینڈ آسکیلیٹر اشارے پر مبنی ہے ، جس میں قیمتوں کی نشاندہی کی جاتی ہے جس کی نشاندہی کی جاتی ہے اور واپسی کے طریقہ کار کے ساتھ مل کر واپسی کی تجارت کی جاتی ہے۔
حکمت عملی کا اصول
یہ حکمت عملی اعلی قیمت کو بطور ماخذ ڈیٹا استعمال کرتی ہے اور پھر سی سی ٹی کی لہر والے کمپریسر کی قدر کا حساب لگاتی ہے۔ کمپریسر کی قدر 200 سے 200 کے درمیان ہوتی ہے ، 0 اوسط قیمت کو 2 گنا معیاری فرق سے کم کرتا ہے ، اور 100 اوسط قیمت کو 2 گنا معیاری فرق کے ساتھ جمع کرتا ہے۔ جب کمپریسر اپنی EMA اوسط کو عبور کرتا ہے یا اس کے نیچے سے گزرتا ہے تو یہ ایک تجارتی سگنل پیدا کرتا ہے۔ خاص طور پر ، اگر کمپریسر اپنی EMA اوسط کو عبور کرتا ہے اور ان دونوں کے درمیان کا فاصلہ ایک مقررہ مارجن سے زیادہ ہے تو ، زیادہ کام کریں۔ اگر کمپریسر اپنی EMA اوسط کو عبور کرتا ہے اور ان دونوں کے درمیان کا فاصلہ منفی سے کم ہے تو ، اس کے مقررہ مارجن سے خالی ہوجاتا ہے۔
طاقت کا تجزیہ
- جعلی سگنل کو کم کرنے کے لئے سی سی ٹی کی لہر کے بینڈ کے اشارے کے اشارے کا استعمال کیا گیا ہے جس میں مارکیٹ کا کچھ اثر و رسوخ ہے
- ای ایم اے اوسط اور مارجن شرط فلٹرنگ سگنل کے ساتھ مل کر ، زلزلے کے دوران بہت زیادہ غیر موثر تجارت سے بچنے کے لئے
- واپسی کا نقصان روکنے کا طریقہ کار استعمال کریں ، جب نقصان بہت زیادہ ہو تو نقصان کو بروقت روک دیں
خطرے کا تجزیہ
- سی سی ٹی آسکیلیٹرز خود ہی کچھ تاخیر پیدا کرتے ہیں ، جس سے قیمتوں میں الٹ جانے کا بہترین وقت ضائع ہوجاتا ہے
- حد سے زیادہ حد مقرر کرنا اور ای ایم اے کی مدت کو بہت کم کرنا تجارت کی فریکوئنسی اور خطرے میں اضافہ کرتا ہے
- نقصانات کو روکنے کے لئے بہت زیادہ نرمی سے نقصانات کا خطرہ بڑھتا ہے
خطرے کو کنٹرول کرنے کے طریقے:
- ای ایم اے اوسط لکیری دورانیے کو ایڈجسٹ کریں ، طویل دورانیے کے فلٹر کا استعمال کریں
- خطرے اور فوائد کو متوازن کرنے کے لئے مناسب حد تک ایڈجسٹ کریں
- واحد نقصانات کو کنٹرول کرنے کے لئے پوزیشن کا تناسب کم کریں
- مناسب طریقے سے روکنے کی حد کو کم کریں اور روکنے کی رفتار کو تیز کریں
اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:
- دوسرے اتار چڑھاؤ کے اشارے کی جگہ لے لے ، جیسے برن بینڈ اشارے ، Keltner چینل وغیرہ ، خرید و فروخت کے مقامات کا تعین کرنے کے لئے
- ٹریڈنگ سگنل کی وشوسنییتا کو یقینی بنانے کے لئے دیگر فلٹرنگ اشارے جیسے MACD، RSI وغیرہ شامل کریں
- مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے پیرامیٹرز کو خودکار طور پر بہتر بنانا ، جیسے ای ایم اے کی مدت ، مارجن ، وغیرہ۔
- فکسڈ تناسب پوزیشنوں، مارٹینگلز وغیرہ جیسے پوزیشن مینجمنٹ کے طریقہ کار میں اضافہ، جو ٹریڈنگ کے خطرے کو کنٹرول کرتا ہے
- واپسی کے نقصانات کو روکنے کے لئے اصلاحی طریقہ کار ، جیسے اتار چڑھاؤ کی روک تھام یا اے ٹی آر اسٹاپ کا استعمال کرنا
خلاصہ کریں۔
یہ حکمت عملی مجموعی طور پر ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے جس کی بنیاد پر سی سی ٹی اتار چڑھاؤ کے اشارے کی بنیاد پر قیمت کی تبدیلی کا فیصلہ کیا جاتا ہے۔ اس میں کچھ فوائد ہیں ، لیکن اس میں بہتری کی گنجائش بھی ہے۔ پیرامیٹرز کی اصلاح ، فلٹرنگ کے اشارے میں اضافہ ، خصوصیت انجینئرنگ کا استعمال ، مشین لرننگ متعارف کرانے وغیرہ کے ذریعہ اس حکمت عملی کی استحکام اور منافع کو مزید بڑھاوا دیا جاسکتا ہے۔
/*backtest
start: 2023-11-15 00:00:00
end: 2023-11-17 11:00:00
period: 45m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
// This strategy is based on the CCT Bollinger Band Oscillator (CCTBO)
// developed by Steve Karnish of Cedar Creek Trading and coded by LazyBear.
// Indicator is available here https://www.tradingview.com/v/iA4XGCJW/
strategy("Strategy CCTBBO v2 | Fadior", shorttitle="Strategy CCTBBO v2", pyramiding=0, precision=2, calc_on_order_fills=false, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, currency="USD", default_qty_value=100, overlay=false)
length_stddev=input(title="Stddev loopback period",defval=20)
length_ema=input(title="EMA period", defval=2)
margin=input(title="Margin", defval=0, type=float, step=0.1)
price = input(title="Source", defval=high)
digits= input(title="Number of digits",defval=2,step=1,minval=2,maxval=6)
offset = input(title="Trailing offset (0.01 = 1%) :", defval=0.013, type=float, step=0.01)
pips= input(title="Offset in ticks ?",defval=false,type=bool)
src=request.security(syminfo.tickerid, "1440", price)
cctbbo=100 * ( src + 2*stdev( src, length_stddev) - sma( src, length_stddev ) ) / ( 4 * stdev( src, length_stddev ) )
ul=hline(150, color=gray, editable=true)
ll=hline(-50, color=gray)
hline(50, color=gray)
fill(ul,ll, color=green, transp=90)
plot(style=line, series=cctbbo, color=blue, linewidth=2)
plot(ema(cctbbo, length_ema), color=red)
d = digits == 2 ? 100 : digits == 3 ? 1000 : digits == 4 ? 10000 : digits == 5 ? 100000 : digits == 6 ? 1000000 : na
TS = 1
TO = pips ? offset : close*offset*d
CQ = 100
TSP = TS
TOP = (TO > 0) ? TO : na
longCondition = crossover(cctbbo, ema(cctbbo, length_ema)) and cctbbo - ema(cctbbo, length_ema) > margin
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Close Long", "Long", qty_percent=CQ, trail_points=TSP, trail_offset=TOP)
shortCondition = crossunder(cctbbo, ema(cctbbo, length_ema)) and cctbbo - ema(cctbbo, length_ema) < -margin
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Close Short", "Short", qty_percent=CQ, trail_points=TSP, trail_offset=TOP)