مومنٹم بریک آؤٹ دو طرفہ ٹریکنگ کی حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
اس حکمت عملی میں متحرک اشارے اور دو طرفہ ٹریکنگ اشارے کا استعمال کیا گیا ہے تاکہ مضبوط رجحان کے دوران بریک سگنل کو پکڑنے اور رجحان کی پیروی کی جاسکے۔ جب قیمت اوپر کی طرف بڑھتی ہے تو زیادہ کام کریں ، جب قیمت نیچے کی طرف بڑھتی ہے تو خالی ہوجائیں ، رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی میں شامل ہوں۔
حکمت عملی کا اصول
ہائی لو ایکٹیویٹر اشارے کا استعمال کرتے ہوئے درمیانی قیمت کا حساب لگائیں۔ یہ اشارے اعلی ترین اور کم ترین قیمتوں کے درمیان کے نقطہ کو درمیانی قیمت کے طور پر استعمال کرتا ہے۔ جب قیمت بڑھتی ہے تو درمیانی قیمت کو توڑنے پر خرید کا اشارہ ہوتا ہے ، اور جب قیمت گرتی ہے تو درمیانی قیمت کو توڑنے پر فروخت کا اشارہ ہوتا ہے۔
اوسط رجحان اشاریہ ADX کا استعمال رجحان کی طاقت کا اندازہ کرنے کے لئے کیا جاتا ہے۔ ADX کی قدر جتنی زیادہ ہوگی ، رجحان کی طاقت اتنی ہی زیادہ ہوگی۔ یہ حکمت عملی اشارے کو فلٹر کرنے کے لئے ایک خاص حد تک ADX کا استعمال کرتی ہے ، اور صرف اس وقت اشارہ کرتی ہے جب رجحان کافی مضبوط ہو۔
کثیر جہتی اشارے DI+ اور DI- بالترتیب کثیر سر طاقت اور خالی سر طاقت کو ظاہر کرتی ہے۔ یہ حکمت عملی ایک ہی وقت میں کثیر سر اور خالی سر کی طاقت کی تصدیق کرنے کے لئے غلط سگنل کو روکنے کے لئے DI+ اور DI- کے ساتھ کام کرتی ہے۔
جب قیمت اوپر کی طرف وسط مدت کی قیمت کو توڑتی ہے تو ، ADX قیمت سے زیادہ ہوتی ہے اور DI + قیمت سے زیادہ ہوتی ہے۔ جب قیمت نیچے کی طرف وسط مدت کی قیمت کو توڑتی ہے تو ، ADX قیمت سے زیادہ ہوتی ہے اور DI - قیمت سے زیادہ ہوتی ہے۔
طاقت کا تجزیہ
اس حکمت عملی میں متحرک اشارے اور رجحان اشارے کے فوائد شامل ہیں ، جو رجحان کی ترقی کے اوائل میں قیمتوں میں ہونے والے ٹوٹ پھوٹ کو پکڑنے کے قابل ہیں ، تاکہ رجحان کو قریب سے چلایا جاسکے۔ اس کے علاوہ ، رجحان فلٹرنگ کی شرائط سخت ہیں ، جس سے استحکام اور جھٹکے والے بازاروں کے غلط سگنل سے بچنے میں مدد ملتی ہے۔
صرف طاقت کے اشارے کا استعمال کرنے کے مقابلے میں ، اس حکمت عملی میں سگنل کی پیداوار کے وقت رجحان کی طاقت کا فیصلہ شامل کیا جاسکتا ہے ، جس سے غلط سگنل کو کم کیا جاسکتا ہے ، اور منافع کی امکانات میں اضافہ ہوتا ہے۔ صرف رجحان سے باخبر رہنے والے اشارے کا استعمال کرنے کے مقابلے میں ، اس حکمت عملی میں ٹرانسمیشن کے ذریعے سگنل پیدا کیا جاسکتا ہے ، جس سے پہلے رجحان میں داخل ہوسکتا ہے۔
مجموعی طور پر ، حکمت عملی رجحانات کو آسانی سے ٹریک کرسکتی ہے ، بروقت داخل اور باہر نکل سکتی ہے ، اور اس سے بچنے سے بچ سکتی ہے۔ اس کے ساتھ ہی ، رجحانات کے الٹ جانے سے ہونے والے نقصان کو بھی کم کیا جاسکتا ہے۔
خطرے کا تجزیہ
اس حکمت عملی میں ایک خاص قسم کا whipsaw خطرہ ہے ، جس میں قیمتوں میں کچھ حد تک واپسی ہوسکتی ہے جس سے الٹا سگنل پیدا ہوتا ہے۔ اس کے علاوہ ، ADX اور DI فلٹرنگ شرائط کا استعمال کرتے ہوئے ، آپ کو ابتدائی دور میں کچھ مواقع سے محروم رہنا پڑ سکتا ہے۔
whipsaw کے خطرے کو کم کرنے کے لئے، HiLo ایکٹیویٹر کے پیرامیٹرز کو مناسب طریقے سے ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے، جس میں زیادہ سے زیادہ توڑنے کی گنجائش ہوتی ہے. زیادہ مواقع حاصل کرنے کے لئے، ADX اور DI کی حد کی ضروریات کو کم کیا جاسکتا ہے، لیکن سگنل کی معیار کو متوازن کرنا ضروری ہے.
اس کے علاوہ ، صارفین کو مختلف اقسام اور مارکیٹ کے ماحول میں پیرامیٹرز کی ترتیب میں فرق پر توجہ دینے کی ضرورت ہے۔ عام طور پر ، اجناس کو زیادہ حد مقرر کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ اسٹاک اور فاریکس کم حد مقرر کرسکتے ہیں۔
اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی کو پیرامیٹرز کی ترتیبات کو ایڈجسٹ کرکے بہتر بنایا جاسکتا ہے ، جس میں اہم اصلاحات شامل ہیں:
ہائی لو ایکٹیویٹر سائیکل اور ٹرگر کی شدت کو ایڈجسٹ کریں ، جس سے وہپساؤ کے خطرے اور ٹائم آؤٹ کو متوازن کیا جاسکے۔
ADX سائیکل اور thresholds کے تقاضوں کو ایڈجسٹ کریں ، سگنل کے معیار اور رسائی کی تعدد کو متوازن کریں۔
بالترتیب کثیر سر اور خالی سر ڈی آئی کی حد کو ایڈجسٹ کریں ، کثیر سر اور خالی سر ماحول کے فرق کو الگ کریں۔
اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی شامل کریں اور انفرادی نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے اسٹاپ نقصان کا مقام مرتب کریں۔
دیگر معاون اشارے کے ساتھ مل کر بہتر بنانے اور حکمت عملی کی مجموعی استحکام کو بہتر بنانے کے لئے۔
خلاصہ کریں۔
اس حکمت عملی میں متحرک اشارے اور رجحان اشارے کو جامع طور پر مدنظر رکھا گیا ہے ، جس سے مضبوط رجحانات میں خرید و فروخت کے اشارے پیدا ہوتے ہیں۔ اس میں رجحانات کی تیزی سے پیروی کرنے کی خصوصیات ہیں ، جو رجحانات کے ابتدائی مواقع کو پکڑنے کے لئے موزوں ہیں۔ اس کے ساتھ ہی ، اس میں کچھ خطرہ کنٹرول کرنے کی صلاحیت بھی موجود ہے ، جو غلط سگنل اور whipsaw سے ہونے والے نقصان کو کم کرتی ہے۔ پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے اور اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی کے اضافے کے ذریعہ ، اس حکمت عملی کو مستقل مستحکم کارکردگی حاصل کی جاسکتی ہے۔ یہ ایک کثیر مقصدی رجحانات سے باخبر رہنے کی حکمت عملی ہے ، جو مختلف اقسام اور مارکیٹ کے ماحول کے لئے موزوں ہے۔
/*backtest
start: 2022-12-11 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("HiLo Activator with ADX", shorttitle="HASB_ADX", overlay=true)
// Parameters for the HiLo Activator
length_ha = input(14, title="HiLo Activator Period")
offset_ha = input(0, title="Offset")
trigger_ha = input(1, title="Trigger for Buy/Sell")
// Parameters for ADX
adx_length = input(14, title="ADX Period", minval=1)
adx_threshold = input(25, title="ADX Threshold")
di_threshold = input(50, title="DI Threshold")
// Parameter for choosing the number of candles for backtest
backtest_candles = input(1000, title="Number of Candles for Backtest", minval=1)
// Function to get backtest data
getBacktestData() =>
var float data = na
if bar_index >= backtest_candles
data := security(syminfo.tickerid, "D", close[backtest_candles])
data
// HiLo Activator calculations
ha = (highest(high, length_ha) + lowest(low, length_ha)) / 2
// ADX calculations
trh = high - high[1]
trl = low[1] - low
tr = max(trh, trl)
atr = sma(tr, adx_length)
plus_dm = high - high[1] > low[1] - low ? max(high - high[1], 0) : 0
minus_dm = low[1] - low > high - high[1] ? max(low[1] - low, 0) : 0
smoothed_plus_dm = sma(plus_dm, adx_length)
smoothed_minus_dm = sma(minus_dm, adx_length)
di_plus = 100 * (smoothed_plus_dm / atr)
di_minus = 100 * (smoothed_minus_dm / atr)
dx = 100 * abs(di_plus - di_minus) / (di_plus + di_minus)
adx = sma(dx, adx_length)
// Buy and Sell signals based on HiLo Activator and ADX
signalLong = crossover(close, ha) and adx > adx_threshold and di_plus > di_threshold
signalShort = crossunder(close, ha) and adx > adx_threshold and di_minus > di_threshold
// Plot HiLo Activator and ADX
plot(ha, color=color.blue, title="HiLo Activator")
plot(offset_ha, color=color.red, style=plot.style_histogram, title="Offset")
plot(adx, color=color.purple, title="ADX")
// Backtest strategy
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = signalLong)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = signalShort)
strategy.close("Buy", when = signalShort)
strategy.close("Sell", when = signalLong)
// Accuracy percentage
var accuracy = 0.0
var totalTrades = 0
var winningTrades = 0
if (signalLong or signalShort)
totalTrades := totalTrades + 1
if (signalLong and (not na(signalLong[1]) and (not signalLong[1])))
winningTrades := winningTrades + 1
if (signalShort and (not na(signalShort[1]) and (not signalShort[1])))
winningTrades := winningTrades + 1
accuracy := totalTrades > 0 ? (winningTrades / totalTrades) * 100 : 0
// Plot accuracy percentage on the chart
plot(accuracy, title="Accuracy Percentage", color=color.purple, style=plot.style_histogram)