ڈبل ٹرینڈ ریورسل حرکت پذیر اوسط امتزاج کی حکمت عملی


تخلیق کی تاریخ: 2023-11-28 13:47:05 آخر میں ترمیم کریں: 2023-11-28 13:47:05
کاپی: 0 کلکس کی تعداد: 578
1
پر توجہ دیں
1617
پیروکار

ڈبل ٹرینڈ ریورسل حرکت پذیر اوسط امتزاج کی حکمت عملی

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک ڈبل رجحان الٹ موونگ اوسط مجموعہ حکمت عملی ہے۔ یہ 123 الٹ اور بل ولیمز اوسط حکمت عملی کو جوڑتا ہے ، اور زیادہ درست تجارتی سگنل حاصل کرنے کے لئے دونوں حکمت عملیوں کے اشاروں کو جوڑتا ہے۔

حکمت عملی کا اصول

اس حکمت عملی کے دو حصے ہیں:

  1. 123 الٹ حکمت عملی: جب اختتامی قیمت دو دن مسلسل پچھلے دن کی اختتامی قیمت سے زیادہ ہو اور 9 ویں دن سست K لائن 50 سے کم ہو تو زیادہ بنائیں۔ جب اختتامی قیمت دو دن مسلسل پچھلے دن کی اختتامی قیمت سے کم ہو اور 9 ویں دن تیز K لائن 50 سے زیادہ ہو تو خالی کریں۔

  2. بل ولیمز اوسط حکمت عملی: 13 ، 8 اور 5 دن کی درمیانی قیمت کی اوسط اوسط کی گنتی کریں ، جب قلیل مدتی اوسط اوسط سے زیادہ طویل مدتی اوسط سے تجاوز کریں اور جب قلیل مدتی اوسط سے نیچے طویل مدتی اوسط سے تجاوز کریں تو اس سے زیادہ کام کریں۔

آخر میں ، اگر دونوں حکمت عملیوں کے سگنل کی سمت ایک جیسی ہے تو اصل تجارتی سگنل پیدا ہوتا ہے ، اور اگر یہ متضاد ہے تو تجارت نہیں ہوتی ہے۔

طاقت کا تجزیہ

یہ حکمت عملی دوہری رجحانات کے فیصلے کے ساتھ مل کر غلط سگنل کو کم کرنے اور سگنل کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے استعمال کی جاتی ہے۔ اس کے علاوہ، ایک حرکت پذیر اوسط شامل کرنے سے کچھ شور کو بھی فلٹر کیا جاسکتا ہے۔

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی میں مندرجہ ذیل خطرات ہیں:

  1. ڈبل سکریننگ سگنل سے بہتر تجارتی مواقع ضائع ہوسکتے ہیں
  2. غلط طور پر ترتیب دی گئی منتقل اوسط کا مجموعہ مارکیٹ کے رجحانات کو غلط اندازہ لگا سکتا ہے
  3. ریورس اسٹریٹجی خود میں نقصان کا خطرہ ہے

اس خطرے کو کم کرنے کے لئے، آپ کو منتقل اوسط پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کر سکتے ہیں یا لاگ آؤٹ اور باہر نکلنے کے منطق کو بہتر بنا سکتے ہیں.

اصلاح کی سمت

اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. مختلف پیرامیٹرز کے ساتھ منتقل اوسط مجموعہ کی جانچ پڑتال اور بہترین پیرامیٹرز تلاش کریں
  2. بڑے نقصانات سے بچنے کے لئے نقصانات کی روک تھام کی حکمت عملی میں اضافہ
  3. مشترکہ ٹرانسمیشن اشارے کی شناخت سگنل معیار
  4. مشین سیکھنے کے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے پیرامیٹرز کو خود کار طریقے سے بہتر بنائیں

خلاصہ کریں۔

اس حکمت عملی میں دوہری رجحان کا فیصلہ اور منتقل اوسط اشارے کو مربوط کیا گیا ہے ، جو تجارتی فیصلے کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے شور سگنل کو مؤثر طریقے سے فلٹر کرسکتا ہے۔ تاہم ، اس میں کچھ خطرہ بھی موجود ہے ، جس میں داخلے اور باہر نکلنے کے منطق کو مستقل جانچنے اور بہتر بنانے کی ضرورت ہے ، تاکہ حقیقی وقت میں مستحکم منافع ہو۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2023-10-28 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 18/06/2019
// This is combo strategies for get 
// a cumulative signal. Result signal will return 1 if two strategies 
// is long, -1 if all strategies is short and 0 if signals of strategies is not equal.
//
// 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 calculates 3 Moving Averages for default values of
// 13, 8 and 5 days, with displacement 8, 5 and 3 days: Median Price (High+Low/2).
// The most popular method of interpreting a moving average is to compare 
// the relationship between a moving average of the security's price with 
// the security's price itself (or between several moving averages).
//
// 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

BillWilliamsAverages(LLength, MLength,SLength, LOffset,MOffset, SOffset ) =>
    xLSma = sma(hl2, LLength)[LOffset]
    xMSma = sma(hl2, MLength)[MOffset]
    xSSma = sma(hl2, SLength)[SOffset]
    pos = 0
    pos := iff(close < xSSma and xSSma < xMSma and xMSma < xLSma, -1,
    	   iff(close > xSSma and xSSma > xMSma and xMSma > xLSma, 1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Bill Williams Averages. 3Lines", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LLength = input(13, minval=1)
MLength = input(8,minval=1)
SLength = input(5,minval=1)
LOffset = input(8,minval=1)
MOffset = input(5,minval=1)
SOffset = input(3,minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posBillWilliamsAverages = BillWilliamsAverages(LLength, MLength,SLength, LOffset, MOffset, SOffset)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posBillWilliamsAverages == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posBillWilliamsAverages == -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 ? red: possig == 1 ? green : blue )