ڈبل ریورسل بیلنس کی حکمت عملی


تخلیق کی تاریخ: 2023-12-15 16:56:20 آخر میں ترمیم کریں: 2023-12-15 16:56:20
کاپی: 1 کلکس کی تعداد: 673
1
پر توجہ دیں
1621
پیروکار

ڈبل ریورسل بیلنس کی حکمت عملی

جائزہ

ڈبل ریورس توازن حکمت عملی ایک مجموعی حکمت عملی ہے جو ریورس حکمت عملی اور فلو وے کو توڑنے کی حکمت عملی کا استعمال کرتی ہے۔ یہ حکمت عملی پہلے 123 ریورس سسٹم کو ٹریڈنگ سگنل پیدا کرنے کے لئے استعمال کرتی ہے ، پھر تجرباتی نمونہ کو توڑنے ((EMD) کے ساتھ مل کر فلو وے پروسیسنگ کرتی ہے ، جس میں دونوں ٹریڈنگ سگنل کو مربوط کیا جاتا ہے ، جس سے زیادہ جیت کی شرح حاصل ہوتی ہے۔

حکمت عملی کا اصول

123 ریورس نظام

123 ریورسنگ سسٹم Ulf Jensen کی کتاب سے ماخوذ ہے۔ یہ حکمت عملی ریورسنگ ٹائپ کی حکمت عملی ہے۔ جب اختتامی قیمت پچھلے دن کی اختتامی قیمت سے 2 دن کے لئے زیادہ ہو اور 9 دن سست K لائن 50 سے کم ہو تو زیادہ کام کریں۔ جب اختتامی قیمت پچھلے دن کی اختتامی قیمت سے 2 دن کے لئے کم ہو اور 9 دن تیز K لائن 50 سے زیادہ ہو تو خالی کریں۔

تجربے کے ماڈل کی خرابی (EMD)

تجرباتی ماڈل ڈس انفیکشن ((EMD) ایک خود کو اپنانے والا ڈیٹا تجزیہ طریقہ ہے۔ یہ اعداد و شمار میں مختلف تعدد اجزاء کو مؤثر طریقے سے الگ کرتا ہے ، اعداد و شمار کے طویل مدتی رجحانات کو نکالتا ہے۔ یہاں ہم لمبائی 20 ، ڈیلٹا 0.5 ، فریکشن 0.1 ، اور قیمت میں مختلف تعدد اجزاء کے مطابق تجارتی سگنل تیار کرتے ہیں۔

سگنل مجموعہ

ڈبل ریورس توازن حکمت عملی 123 ریورس سسٹم اور تجرباتی طرز کی خرابی سے پیدا ہونے والے تجارتی سگنل کو مربوط کرتی ہے ، جب دونوں سگنل ایک جیسے ہوتے ہیں تو انٹراڈا کی تصدیق کرتی ہے۔ اس طرح حکمت عملی کی جیت کی شرح میں اضافہ ہوتا ہے۔

طاقت کا تجزیہ

دوہری الٹ توازن کی حکمت عملی الٹ حکمت عملی اور ڈیجیٹل سگنل پروسیسنگ ٹکنالوجی کو جوڑتی ہے ، مختلف ماڈلز کے فوائد کو جامع طور پر استعمال کرتی ہے۔ الٹ سسٹم قلیل مدتی الٹ کے مواقع کو پکڑتا ہے ، اور تجربہ کار ماڈل طویل مدتی رجحانات کو توڑ دیتا ہے ، دونوں کے ساتھ مل کر استعمال سے حکمت عملی کی استحکام میں اضافہ ہوتا ہے۔

اس حکمت عملی میں 123 شکلیں بھی متعارف کروائی گئی ہیں، جو غیر مثالی الٹ کو بیعانہ سے بچانے کے لئے استعمال کی جاتی ہیں۔ تجرباتی نمونوں کی خرابی میں معقول پیرامیٹرز کو ترتیب دیں ، جو کچھ شور کو فلٹر کرنے میں مدد کرتا ہے اور غلط سگنل کو کم کرتا ہے۔

خطرے کا تجزیہ

ڈبل الٹ توازن کی حکمت عملی کا سب سے بڑا خطرہ الٹ کی ناکامی ہے۔ اگرچہ 123 کی شکل متعارف کرانے سے اس امکان کو کم کیا جاسکتا ہے ، لیکن یہ بات ذہن میں رکھیں کہ الٹ کی تجارت میں بڑی غیر یقینی صورتحال موجود ہے۔ اس کے علاوہ ، تجرباتی نمونوں کو توڑنے کے ل a ایک خود کار طریقے سے لہر کا طریقہ ، انتہائی حالات میں ناکام ہوسکتا ہے۔

ان خطرات کو کنٹرول کرنے کے ل we ، ہم الٹ کے پیرامیٹرز کو مناسب طریقے سے ایڈجسٹ کرسکتے ہیں تاکہ اس بات کو یقینی بنایا جاسکے کہ الٹ کا اشارہ زیادہ قابل اعتماد ہے۔ مختلف فلشنگ طریقوں کو آزمائشی طور پر تجربہ کار نمونوں کی علیحدگی کے ساتھ بھی آزمائشی کیا جاسکتا ہے تاکہ یہ معلوم کیا جاسکے کہ آیا بہتر فلشنگ کا اثر حاصل کیا جاسکتا ہے۔ اس کے علاوہ ، یہ ضروری ہے کہ چھوٹی مقدار میں تجارت کی جائے تاکہ ایک ہی نقصان سے بچ سکے۔

اصلاح کی سمت

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

  1. مختلف پیرامیٹرز کے ساتھ الٹ نظام کی جانچ اور بہترین پیرامیٹرز کا مجموعہ کا تعین

  2. مختلف ڈیجیٹل فلٹرنگ کے طریقوں کو آزمائیں، جیسے چھوٹے لہر کی تبدیلی، ہلبرٹ کی تبدیلی وغیرہ

  3. نقصانات کو کنٹرول کرنے کے لئے اضافی اسٹاپ نقصانات کی حکمت عملی

  4. دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر ، تجارت کی سمت کو زیادہ درست اور قابل اعتماد بنانے کے لئے

  5. رقم کے انتظام کو بہتر بنانا اور بہترین ٹرانزیکشن سائز کا تناسب تلاش کرنا

خلاصہ کریں۔

ڈبل ریورس بیلنس اسٹریٹجی میں ریورس اسٹریٹجی اور ڈیجیٹل سگنل پروسیسنگ ٹکنالوجی کا جامع استعمال ہے۔ اس میں معقول پیرامیٹرز کی ترتیب ، خطرے پر قابو پانا ، مستحکم تجارت ہے۔ اس حکمت عملی میں زبردست عالمگیریت اور توسیع ہے ، یہ ایک سفارش کی تجارت کی حکمت عملی ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2023-11-14 00:00:00
end: 2023-12-14 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 30/06/2020
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// 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
// The related article is copyrighted material from Stocks & Commodities Mar 2010
//
// 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

Empirical(Length,Delta,Fraction) =>
    pos = 0
    xBandpassFilter = 0.0
    xPeak = 0.0
    xValley =0.0
    xPrice = hl2
    beta = cos(3.1415 * (360 / Length) / 180)
    gamma = 1 / cos(3.1415 * (720 * Delta / Length) / 180)
    alpha = gamma - sqrt(gamma * gamma - 1)
    xBandpassFilter := 0.5 * (1 - alpha) * (xPrice - xPrice[2]) + beta * (1 + alpha) * nz(xBandpassFilter[1]) - alpha * nz(xBandpassFilter[2])
    xMean = sma(xBandpassFilter, 2 * Length)
    xPeak :=  iff (xBandpassFilter[1] > xBandpassFilter and xBandpassFilter[1] > xBandpassFilter[2], xBandpassFilter[1], nz(xPeak[1])) 
    xValley :=  iff (xBandpassFilter[1] < xBandpassFilter and xBandpassFilter[1] < xBandpassFilter[2], xBandpassFilter[1], nz(xValley[1])) 
    xAvrPeak = sma(xPeak, 50)
    xAvrValley = sma(xValley, 50)
    nAvrPeak = Fraction * xAvrPeak
    nAvrValley = Fraction * xAvrValley
    pos := iff(xMean > nAvrPeak and xMean > nAvrValley, 1,
    	   iff(xMean < nAvrPeak and xMean < nAvrValley, -1, nz(pos[1], 0)))
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Empirical Mode Decomposition", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LengthEMD = input(20, minval=1)
Delta = input(0.5)
Fraction = input(0.1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posEmpirical = Empirical(LengthEMD,Delta,Fraction)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posEmpirical == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posEmpirical == -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 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )