
معیاری اسکور قیمت توڑنے کی حکمت عملی (Z-Score Price Breakout Strategy) قیمت کا معیاری اسکور اشارے کا استعمال کرتے ہوئے فیصلہ کرتا ہے کہ کیا موجودہ قیمت غیر معمولی حالت میں ہے ، اس طرح تجارت کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔ جب قیمت کا معیاری اسکور کسی حد سے زیادہ یا اس سے کم ہوتا ہے تو ، اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ قیمت غیر معمولی حالت میں داخل ہوچکی ہے ، اس وقت اضافی یا خالی آپریشن کیا جاسکتا ہے۔
اس حکمت عملی کا بنیادی اشارے قیمتوں کا معیاری اسکور (Z-Score) ہے ، جس کا حساب کتاب اس طرح ہے:
Z_score = (C - SMA(n)) / StdDev(C,n)
جہاں C اختتامی قیمت ہے ، SMA ((n) n دوروں کی سادہ حرکت پذیر اوسط ہے ، اور StdDev ((C ، n) n دوروں کی اختتامی قیمت کے لئے معیاری فرق ہے۔
معیاری اسکور موجودہ قیمت اور اوسط قیمت کے انحراف کی حد کی عکاسی کرتا ہے۔ جب قیمت کا معیاری اسکور کسی مثبت حد سے زیادہ ہوتا ہے (جیسے + 2) ، تو یہ ظاہر کرتا ہے کہ موجودہ قیمت اوسط قیمت سے 2 معیاری فرق سے زیادہ ہے ، جو نسبتا high اعلی سطح پر ہے۔ جب کسی منفی حد سے کم ہوتا ہے (جیسے -2) ، تو یہ ظاہر کرتا ہے کہ موجودہ قیمت اوسط قیمت سے 2 معیاری فرق سے کم ہے ، جو نسبتا low کم سطح پر ہے۔
یہ حکمت عملی پہلے قیمت کے معیاری اسکور کا حساب لگاتی ہے اور پھر ایک مثبت منفی گھاٹ (جیسے 0 اور 0) طے کرتی ہے ، جس سے جب معیاری اسکور مثبت گھاٹ سے زیادہ ہوتا ہے تو خریدنے کا اشارہ ہوتا ہے اور منفی گھاٹ سے کم ہوتا ہے تو فروخت کا اشارہ ہوتا ہے۔
معیاری اسکور کی قیمتوں میں توڑنے کی حکمت عملی یہ فیصلہ کرتی ہے کہ آیا موجودہ قیمت غیر معمولی حالت میں ہے یا نہیں ، قیمت کے معیاری اسکور کے مثبت منفی کے مطابق تجارت کریں۔ یہ حکمت عملی آسان ہے ، دو طرفہ تجارت کی جاسکتی ہے ، لیکن اس میں کچھ خطرہ بھی موجود ہے۔ اس حکمت عملی کو پیرامیٹرز کی اصلاح اور روک تھام جیسے ذرائع سے تقویت دی جاسکتی ہے ، تاکہ دوسرے اشارے کے مجموعے کے ساتھ ایک مکمل مقداری تجارتی نظام تشکیل دیا جاسکے۔
/*backtest
start: 2023-11-29 00:00:00
end: 2023-12-04 19:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 18/01/2017
// The author of this indicator is Veronique Valcu. The z-score (z) for a data
// item x measures the distance (in standard deviations StdDev) and direction
// of the item from its mean (U):
// z = (x-StdDev) / U
// A value of zero indicates that the data item x is equal to the mean U, while
// positive or negative values show that the data item is above (x>U) or below
// (x Values of +2 and -2 show that the data item is two standard deviations
// above or below the chosen mean, respectively, and over 95.5% of all data
// items are contained within these two horizontal references (see Figure 1).
// We substitute x with the closing price C, the mean U with simple moving
// average (SMA) of n periods (n), and StdDev with the standard deviation of
// closing prices for n periods, the above formula becomes:
// Z_score = (C - SMA(n)) / StdDev(C,n)
// The z-score indicator is not new, but its use can be seen as a supplement to
// Bollinger bands. It offers a simple way to assess the position of the price
// vis-a-vis its resistance and support levels expressed by the Bollinger Bands.
// In addition, crossings of z-score averages may signal the start or the end of
// a tradable trend. Traders may take a step further and look for stronger signals
// by identifying common crossing points of z-score, its average, and average of average.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Z-Score Strategy", shorttitle="Z-Score Strategy")
Period = input(20, minval=1)
Trigger = input(0)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(Trigger, color=purple, linestyle=line)
xStdDev = stdev(close, Period)
xMA = sma(close, Period)
nRes = (close - xMA) / xStdDev
pos = iff(nRes > Trigger, 1,
iff(nRes < Trigger, -1, nz(pos[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)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(nRes, color=blue, title="Z-Score")