رفتار فلٹرنگ حرکت پذیر اوسط حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-12-12 12:35:05
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ ایک متحرک اوسط تجارتی حکمت عملی ہے جو رفتار فلٹرنگ کی تکنیکوں کے ساتھ بنائی گئی ہے۔ یہ قیمتوں میں ہونے والی چھوٹی تبدیلیوں کو فلٹر کرنے کے لئے قیمتوں میں ہونے والی تبدیلیوں کی حد مقرر کرتی ہے ، حساب کتاب کے لئے صرف بڑی قیمتوں کی نقل و حرکت کا انتخاب کرتی ہے ، اس طرح حکمت عملی کے استحکام کو بہتر بناتی ہے۔

حکمت عملی منطق

اس حکمت عملی کا بنیادی اشارے چانڈے مومنٹم آسکیلیٹر (سی ایم او) ہے جسے رفتار سے فلٹر کیا جاتا ہے۔ چانڈے مومنٹم آسکیلیٹر ایک قسم کا رفتار اشارے ہے جو قیمتوں میں اضافے اور گرنے کے دنوں کی مطلق اقدار کے مجموعے کے تناسب کا حساب لگاتے ہوئے رجحانات کی رفتار کا فیصلہ کرتا ہے۔ اس حکمت عملی میں فلٹر نامی قیمتوں میں تبدیلیوں کی کم سے کم حد مقرر کرکے اس میں بہتری آتی ہے۔ جب قیمت کی تبدیلی اس حد سے تجاوز کرتی ہے تو ہی یہ سی ایم او حساب کتاب میں حصہ لے گی۔ اس سے مارکیٹ میں بہت سارے چھوٹے اتار چڑھاؤ کو فلٹر کیا جاتا ہے اور اشارے کو زیادہ مستحکم اور قابل اعتماد بنا دیتا ہے۔

اشارے کے حساب کتاب کی بنیاد پر ، یہ اوپری لائن ٹاپ بینڈ اور نچلی لائن لو بینڈ مرتب کرتا ہے۔ جب اشارے ان دو لائنوں سے تجاوز کرتے ہیں تو ، تجارتی سگنل تیار ہوتے ہیں۔ آخر میں ، ریورس ان پٹ پیرامیٹر ریورس آپریشن کا احساس کرنے کے لئے اصل سگنل کو الٹ کرسکتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

یہ ایک بہت ہی مستحکم اور قابل اعتماد رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔ رفتار فلٹرنگ کی تکنیکوں کو اپنانے سے ، یہ مؤثر طریقے سے مارکیٹ کے شور کو فلٹر کرسکتا ہے اور پھنس جانے سے بچ سکتا ہے۔ حکمت عملی میں پیرامیٹر کی اصلاح کی بڑی جگہ ہے ، پیرامیٹرز جیسے فلٹر ، ٹاپ بینڈ ، لو بینڈ وغیرہ کو حکمت عملی کے اشارے کو بہتر بنانے کے لئے ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔ اس میں ریورس ٹریڈنگ کی فعالیت بھی ہے جو مختلف مارکیٹ کے ماحول میں لچکدار طور پر موافقت پذیر ہے۔

خطرے کا تجزیہ

یہ حکمت عملی بنیادی طور پر رجحان کی پیروی پر انحصار کرتی ہے ، لہذا یہ رینج سے منسلک مارکیٹوں میں غلط سگنل اور نقصانات پیدا کرنے کا شکار ہے۔ اس کے علاوہ ، پیرامیٹر کی غلط اصلاح سے زیادہ تجارتی تعدد یا غیر مستحکم سگنل بھی پیدا ہوسکتے ہیں۔ آخر میں ، ریورس ٹریڈنگ پیرامیٹر کا غلط استعمال غیر ضروری نقصانات کا باعث بن سکتا ہے۔

ان خطرات کو کم کرنے کے لئے ، پیرامیٹرز کو معقول حد تک بہتر بنایا جانا چاہئے تاکہ سگنل کو زیادہ مستحکم اور قابل اعتماد بنایا جاسکے۔ اس حکمت عملی کو رینج سے منسلک مارکیٹوں میں استعمال کرنے سے گریز کریں ، زیادہ مناسب حکمت عملی کے اوزار منتخب کریں؛ احتیاط کے ساتھ ریورس ٹریڈنگ افعال کا استعمال کریں ، جب پیرامیٹر کی اصلاح مثالی نہ ہو تو اس کو چالو کرنے سے گریز کریں۔

اصلاح کی ہدایات

حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. فلٹر پیرامیٹر کی قدر کو بہتر بنائیں، مارکیٹ شور کو فلٹر کرنے کو یقینی بنائیں جبکہ تجارتی تعدد کو بہت کم نہ رکھیں.

  2. غلط سگنلز کو روکنے کے لئے مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کی حد سے ملنے کے لئے ٹاپ بینڈ اور لو بینڈ کی پیرامیٹر رینج کو بہتر بنائیں۔

  3. پیرامیٹرز کو متحرک طور پر بہتر بنانے کے لئے واک فارورڈ تجزیہ اور دیگر طریقوں کا استعمال کریں تاکہ حکمت عملی کے پیرامیٹرز مارکیٹ کی تبدیلیوں کو اپنائیں۔

  4. سٹاپ نقصان منطق شامل کریں اور نقصانات کو کنٹرول کرنے کے لئے معقول سٹاپ نقصان پوائنٹس مقرر کریں.

  5. دیگر تکنیکی اشارے جیسے MACD، KD کے ساتھ فلٹر کریں تاکہ غیر رجحان سازی مارکیٹوں میں غلط تجارت سے بچنے کے لئے.

خلاصہ

یہ ایک بہت ہی عملی رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔ یہ مارکیٹ کے شور کو مؤثر طریقے سے روکنے اور واضح اور زیادہ قابل اعتماد سگنل بنانے کے لئے رفتار فلٹرنگ کی تکنیکوں کو اپناتا ہے۔ پیرامیٹر کی اصلاح اور منطق کی اصلاح کے ذریعے ، اسے قابل اعتماد اور مستحکم مقداری تجارتی آلے میں تبدیل کیا جاسکتا ہے۔ پھر بھی ، رینج سے وابستہ مارکیٹوں میں اس کے استعمال اور پیرامیٹر کی غلط اصلاح کے خطرات کو نوٹ کرنے کی ضرورت ہے۔ عام طور پر ، یہ ایک حکمت عملی ٹیمپلیٹ ہے جس میں درخواست کے بہت بڑے امکانات ہیں۔


/*backtest
start: 2023-11-11 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 02/03/2017
// This indicator plots a CMO which ignores price changes which are less 
// than a threshold value. CMO was developed by Tushar Chande. A scientist, 
// an inventor, and a respected trading system developer, Mr. Chande developed 
// the CMO to capture what he calls "pure momentum". For more definitive 
// information on the CMO and other indicators we recommend the book The New 
// Technical Trader by Tushar Chande and Stanley Kroll.
// The CMO is closely related to, yet unique from, other momentum oriented 
// indicators such as Relative Strength Index, Stochastic, Rate-of-Change, etc. 
// It is most closely related to Welles Wilder`s RSI, yet it differs in several ways:
// - It uses data for both up days and down days in the numerator, thereby directly 
// measuring momentum;
// - The calculations are applied on unsmoothed data. Therefore, short-term extreme 
// movements in price are not hidden. Once calculated, smoothing can be applied to the 
// CMO, if desired;
// - The scale is bounded between +100 and -100, thereby allowing you to clearly see 
// changes in net momentum using the 0 level. The bounded scale also allows you to 
// conveniently compare values across different securities.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
fFilter(xSeriesSum, xSeriesV, Filter) =>
    iff(xSeriesV > Filter, xSeriesSum, 0)

strategy(title="CMOfilt", shorttitle="CMOfilt")
Length = input(9, minval=1)
Filter = input(3, minval=1)
TopBand = input(70, minval=1)
LowBand = input(-70, maxval=-1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(0, color=gray, linestyle=line)
hline(TopBand, color=red, linestyle=line)
hline(LowBand, color=green, linestyle=line)
xMom = close - close[1]
xMomAbs = abs(close - close[1])
xMomFilter = fFilter(xMom, xMomAbs, Filter)
xMomAbsFilter = fFilter(xMomAbs,xMomAbs, Filter)
nSum = sum(xMomFilter, Length)
nAbsSum = sum(xMomAbsFilter, Length)
nRes =   100 * nSum / nAbsSum
pos = iff(nRes > TopBand, 1,
	     iff(nRes < LowBand, -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="CMOfilt")


مزید