اوسط اعلی کم اتار چڑھاؤ تجارتی حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی ایک مکمل قیمت کی حکمت عملی ہے جو خاص طور پر رجحان کی خصوصیات والی منڈیوں جیسے کریپٹوکرنسی اور اسٹاک کے لئے ڈیزائن کی گئی ہے۔ یہ خالص طور پر دو مختلف لمبائی کے ادوار کی اعلی ترین قیمتوں اور کم ترین قیمتوں کے حساب سے تیار کی گئی ہے۔ ان اعلی ترین قیمتوں کے متعدد اوسط کو داخلہ اور باہر نکلنے کے اشارے کے طور پر گننے کے ذریعے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی میں داخلے اور باہر نکلنے کے بارے میں فیصلہ کرنے کے لئے دو مختلف لمبائی کے ادوار کی کم سے کم قیمت اور زیادہ سے زیادہ قیمت اور ان کے اوسط استعمال کیے جاتے ہیں۔ خاص طور پر ، یہ 9 ادوار اور 26 ادوار کی کم سے کم قیمت کی اوسط ، زیادہ سے زیادہ قیمت کی اوسط ، اور ان دونوں کے اوسط کا حساب لگاتا ہے۔ جب بند ہونے والی قیمت دو مختلف ادوار کی اوسط قیمت سے زیادہ ہو تو زیادہ کریں ، اور جب بند ہونے والی قیمت دو مختلف ادوار کی اوسط قیمت سے کم ہو تو صفر کریں۔
زیادہ کرنے کی مخصوص منطق یہ ہے: اختتامی قیمت 9 دوروں کی اعلی ترین کم از کم قیمت کی اوسط سے زیادہ ، 26 دوروں کی اعلی ترین کم از کم قیمت کی اوسط سے زیادہ ، دو اوسط سے زیادہ اوسط سے زیادہ ، ان تینوں شرائط کو پورا کرتے ہوئے زیادہ کریں۔
خالی کرنے کی مخصوص منطق یہ ہے کہ: بندش کی قیمت 9 دوروں کی اعلی ترین کم سے کم قیمت کی اوسط سے کم ہے ، 26 دوروں کی اعلی ترین کم سے کم قیمت کی اوسط سے کم ہے ، دو اوسط سے کم ہے ، ان تینوں شرائط کو پورا کرتے ہوئے خالی کریں۔
زیادہ سے زیادہ خالی کرنے کے باوجود ، جب ریورس سگنل ظاہر ہوتا ہے تو اسٹاپ نقصان کا انتخاب کریں۔
طاقت کا تجزیہ
اس حکمت عملی کے کچھ اہم فوائد یہ ہیں:
ڈبل ٹائم فریم تجزیہ کا استعمال کرتے ہوئے، رجحانات کو واضح طور پر سمجھا جا سکتا ہے، زیادہ درستگی کے ساتھ.
اعلی ترین اور کم ترین قیمتوں پر مبنی حساب کتاب ، کامیابی کو مؤثر طریقے سے پکڑ سکتا ہے۔
ایک سے زیادہ اوسط فلٹرز کا استعمال کرتے ہوئے سگنل کی وشوسنییتا میں اضافہ اور شور کی مداخلت سے بچنے کے لئے.
خالص قیمتوں کی حکمت عملی جو زیادہ تر رجحان کی خصوصیات والے بازاروں پر لاگو ہوتی ہے۔
مکمل طور پر خود کار طریقے سے ٹریڈنگ، کوئی انسانی مداخلت کی ضرورت ہے، انسانی غلطیوں کے امکانات کو کم.
خطرے کا تجزیہ
اس حکمت عملی کے کچھ خطرات بھی ہیں جن کے بارے میں آگاہ ہونا ضروری ہے:
انٹیگریٹڈ اسٹاپ ماڈیول کے بغیر ، نقصانات میں توسیع کا خطرہ ہے۔ ایک ہی نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے موبائل اسٹاپ یا فیصد اسٹاپ شامل کیا جاسکتا ہے۔
زلزلے کے حالات میں غلط سگنل اور زیادہ تجارت پیدا کرنے کا خطرہ ہے۔ آپ مناسب طریقے سے سائیکل پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرسکتے ہیں یا فلٹرنگ کی شرائط شامل کرسکتے ہیں۔
انفرادی اسٹاک اور مارکیٹ کے مابین تعلقات کے اثرات کو مدنظر نہ رکھتے ہوئے ، سسٹم کے خطرات موجود ہیں۔ اس طرح کے خطرات کو کنٹرول کرنے کے لئے ایک کثیر عنصر ماڈل پر غور کیا جاسکتا ہے۔
ناقص ریٹرننگ ڈیٹا سے زیادہ فٹ ہونے کا خدشہ ہے۔ اسٹیبلٹی ٹیسٹ کو طویل وقت کے پیمانے پر اور زیادہ مارکیٹوں میں کیا جانا چاہئے۔
اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی کو بہتر بنانے کے لئے کچھ جگہ موجود ہے:
سائیکل پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے ٹیسٹ جاری رکھا جاسکتا ہے تاکہ بہترین پیرامیٹرز کا مجموعہ تلاش کیا جاسکے۔
آپ کو ایک نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے ایک موبائل سٹاپ اور ٹریکنگ سٹاپ شامل کرنے پر غور کر سکتے ہیں.
مختلف مارکیٹوں اور یہاں تک کہ مختلف اقسام کی جانچ پڑتال کی جا سکتی ہے تاکہ ان کی اہلیت کا پتہ لگایا جا سکے۔
کچھ الگورتھم ٹریڈنگ ماڈیولز ، جیسے مشین لرننگ ، فیصلے میں معاونت کے لئے شامل کیے جاسکتے ہیں۔
ایک کثیر عنصر ماڈل پر غور کریں، مزید متغیر فیصلوں کو شامل کریں، اور استحکام کو بہتر بنائیں.
خلاصہ کریں۔
مجموعی طور پر ، یہ دوہری ٹائم فریم اعلی ترین کم سے کم قیمت کی اوسط حکمت عملی ہے ، جس میں رجحانات کی مضبوط صلاحیت ہے ، جو کریپٹوکرنسی جیسی اعلی اتار چڑھاؤ والی منڈیوں کے لئے موزوں ہے۔ اس میں داخل ہونے کے وقت کا اندازہ لگانے کے لئے توڑ کا موثر استعمال کیا جاتا ہے ، جبکہ متعدد فلٹرنگ کا استعمال کرتے ہوئے سگنل کی کوالٹی کو بہتر بنایا جاتا ہے۔ اس حکمت عملی کو پیرامیٹرز کی اصلاح ، اسٹاپ لوڈ ماڈیول میں اضافے اور معاون الگورتھم وغیرہ کے ذریعہ مزید تقویت دی جاسکتی ہے ، جس سے یہ ایک موثر استحکام کی حکمت عملی بن جاتی ہے جو طویل مدتی استعمال کے قابل ہے۔
/*backtest
start: 2023-11-27 00:00:00
end: 2023-12-04 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © exlux99
//@version=4
strategy(title = "Avg HH/LL Crypto Swinger", overlay = true )
varLo = input(title="Fast Line", type=input.integer, defval=9, minval=1)
varHi = input(title="Slow Line", type=input.integer, defval=26, minval=1)
a = lowest(varLo)
b = highest(varLo)
c = (a + b ) / 2
d = lowest(varHi)
e = highest(varHi)
f = (d + e) / 2
g = ((c + f) / 2)[varHi]
h = ((highest(varHi * 2) + lowest(varHi * 2)) / 2)[varHi]
long=close > c and close > f and close >g and close > h
short=close < c and close < f and close<g and close < h
strategy.entry("long",1,when=long)
strategy.entry('short',0,when=short)