1. مربع
  2. ریگریشن ٹریڈنگ کی حکمت عملی کے بعد رجحان لائنر ریگریشن اور چلتی اوسط پر مبنی ہے

ریگریشن ٹریڈنگ کی حکمت عملی کے بعد رجحان لائنر ریگریشن اور چلتی اوسط پر مبنی ہے

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-12-18 17:34:29
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی لکیری رجعت لائن اور چلتی اوسط لائن کی بنیاد پر ٹریڈنگ سسٹم کے بعد ایک سادہ رجحان ڈیزائن کرتی ہے۔ جب لکیری رجعت لائن چلتی اوسط سے اوپر عبور کرتی ہے تو یہ طویل ہوجاتی ہے اور جب لکیری رجعت لائن نیچے عبور کرتی ہے تو مختصر ہوجاتی ہے۔ دریں اثنا ، یہ کچھ تجارتی سگنلز کو فلٹر کرنے کے لئے رجعت لائن کے ڈھلنے کا استعمال کرتی ہے اور صرف اس وقت داخل ہوتی ہے جب رجحان کی سمت مماثل ہوتی ہے۔

حکمت عملی کا نام

رجعت ٹریڈنگ کی حکمت عملی کے بعد رجحان

حکمت عملی کا اصول

اس حکمت عملی کے اہم اجزاء میں شامل ہیں:

  1. N دن کی سادہ چلتی اوسط (SMA) کا حساب لگائیں
  2. حالیہ N دنوں کی لکیری رجسٹریشن لائن کا حساب لگائیں
  3. جب بند قیمت ایس ایم اے کے اوپر عبور کرتی ہے اور رجسٹریشن لائن سے زیادہ ہوتی ہے تو طویل ہوجائیں
  4. جب بند قیمت ایس ایم اے سے نیچے گزرتی ہے اور رجسٹریشن لائن سے کم ہوتی ہے تو مختصر ہوجائیں
  5. سٹاپ نقصان کی قیمت مقرر کریں اور منافع کی قیمت لیں

لکیری رجعت کی لکیر حالیہ ادوار میں رجحان کی سمت کو اچھی طرح سے فٹ کر سکتی ہے۔ یہ مجموعی رجحان کی سمت کا فیصلہ کرنے میں مدد دے سکتی ہے۔ جب قیمت ایس ایم اے لائن سے ٹوٹ جاتی ہے تو ، ہمیں مزید اس بات کا تعین کرنے کی ضرورت ہوتی ہے کہ کیا لکیری رجعت کی لکیر کی سمت اس بریک آؤٹ کے مطابق ہے۔ صرف جب دونوں سمتیں مستقل ہوتی ہیں تو ، تجارتی سگنل تیار ہوتا ہے۔ اس سے کچھ جھوٹے بریک آؤٹ فلٹر ہوسکتے ہیں۔

اس کے علاوہ ، حکمت عملی میں اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار بھی طے ہوتا ہے۔ جب قیمت اسٹاپ نقصان کی لائن کو پہنچ جاتی ہے تو ، نقصان کو روکنے کے لئے پوزیشنیں بند کردیں۔ یہ کچھ منافع میں مقفل کرنے کے لئے منافع لینے کی لائن بھی طے کرتا ہے۔

حکمت عملی کے فوائد

اس حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. جھوٹے بریک آؤٹ سے بچنے اور سگنل کے معیار کو بہتر بنانے کے لئے رجحان اشارے اور بریک آؤٹ اشارے کو یکجا کریں
  2. رجحان فلٹرنگ کے لئے رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے لکیری رجعت کا استعمال کریں ، صرف اپ ٹرینڈ میں طویل اور ڈاؤن ٹرینڈ میں مختصر جائیں
  3. خطرہ کو کنٹرول کرنے کے لئے سٹاپ نقصان اور منافع لے لو
  4. واضح اور سمجھنے میں آسان قوانین
  5. بہت زیادہ پیچیدگی کے بغیر صرف چند پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی ہیں:

  1. رینج سے منسلک مارکیٹ میں زیادہ غلط ٹریڈنگ سگنل پیدا ہوسکتے ہیں
  2. چلتی اوسط اور رجعت کے ادوار کی ترتیبات کو وسیع پیمانے پر جانچ اور اصلاح کی ضرورت ہے ، غلط ترتیبات حکمت عملی کی کارکردگی کو متاثر کرسکتی ہیں
  3. انتہائی مارکیٹ کے حالات میں اسٹاپ نقصان کو توڑ دیا جا سکتا ہے جس کے نتیجے میں بڑے نقصانات ہوتے ہیں۔
  4. صرف تکنیکی اشارے پر مبنی بنیادی عوامل کو یکجا کیے بغیر

ان خطرات کے بارے میں، ہم مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنا سکتے ہیں:

  1. حکمت عملی کو معطل کرنے یا رینج سے منسلک مارکیٹ میں فلٹرنگ کے لئے دیگر اشارے استعمال کرنے پر غور کریں
  2. زیادہ سے زیادہ پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے وسیع پیمانے پر بیک ٹیسٹ
  3. سٹاپ نقصان کی پوزیشن کو بہتر بنائیں اور متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں
  4. معاشی اعداد و شمار اور دیگر بنیادی عوامل کو یکجا کریں

اصلاح کی ہدایات

اسٹریٹیجی کو مزید بہتر بنانے کے لئے اہم پہلوؤں میں شامل ہیں:

  1. مارکیٹ کے حالات کا اندازہ کرنے اور رینج سے منسلک ادوار میں تجارت سے بچنے کے لئے دیگر معاون اشارے شامل کریں
  2. دوہری حرکت پذیر اوسط، ٹرپل حرکت پذیر اوسط وغیرہ کی طرح چلتی اوسط قسم کو بہتر بنائیں.
  3. مزید رجعت لائن کے ڈھلوان کا تجزیہ اور ڈھلوان فیصلے کے قوانین شامل کریں
  4. متحرک سٹاپ نقصان اور منافع لینے کی سطح مقرر کرنے کے لئے اتار چڑھاؤ کے اشارے شامل کریں
  5. پیرامیٹرز کو خودکار طور پر بہتر بنانے کے لئے مشین لرننگ کے طریقوں کا استعمال کریں

نتیجہ

اس حکمت عملی میں چلتی اوسط کی رجحان کے بعد فنکشن اور لکیری رجعت کی رجحان کا فیصلہ کرنے کی صلاحیت کو مربوط کیا گیا ہے ، جس سے تجارتی نظام کے بعد نسبتا simple آسان رجحان پیدا ہوتا ہے۔ یہ مضبوط رجحاناتی منڈیوں میں اچھے نتائج حاصل کرسکتا ہے۔ ہمیں ابھی بھی پیرامیٹرز اور قواعد پر وسیع پیمانے پر بیک ٹیسٹنگ اور اصلاح کی ضرورت ہے ، اور مناسب رسک کنٹرول۔ پھر اس حکمت عملی کو مستحکم سرمایہ کاری کی واپسی حاصل کرنے کے قابل ہونا چاہئے۔

/*backtest
start: 2023-11-17 00:00:00
end: 2023-12-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="Regression Trading Strategy", shorttitle="RTS", overlay=true)

// Input parameters
n = input(14, title="SMA Period")
stop_loss_percentage = input(2, title="Stop Loss Percentage")
take_profit_percentage = input(2, title="Take Profit Percentage")

// Calculate the SMA
sma = sma(close, n)

// Linear regression function
linear_regression(src, length) =>
    sumX = 0.0
    sumY = 0.0
    sumXY = 0.0
    sumX2 = 0.0
    for i = 0 to length - 1
        sumX := sumX + i
        sumY := sumY + src[i]
        sumXY := sumXY + i * src[i]
        sumX2 := sumX2 + i * i
    slope = (length * sumXY - sumX * sumY) / (length * sumX2 - sumX * sumX)
    intercept = (sumY - slope * sumX) / length
    line = slope * length + intercept
    line

// Calculate the linear regression
regression_line = linear_regression(close, n)

// Plot the SMA and regression line
plot(sma, title="SMA", color=color.blue)
plot(regression_line, title="Regression Line", color=color.red)

// Trading strategy conditions
long_condition = crossover(close, sma) and close > regression_line
short_condition = crossunder(close, sma) and close < regression_line

// Exit conditions
stop_loss_price = close * (1 - stop_loss_percentage / 100)
take_profit_price = close * (1 + take_profit_percentage / 100)

// Plot entry and exit points on the chart
plotshape(series=long_condition, title="Long Entry", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=short_condition, title="Short Entry", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)
plotshape(series=crossunder(close, stop_loss_price), title="Stop Loss", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SL")
plotshape(series=crossover(close, take_profit_price), title="Take Profit", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="TP")

// Strategy orders
strategy.entry("Long", strategy.long, when = long_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when = short_condition)
strategy.exit("Exit", from_entry = "Long", when = crossover(close, stop_loss_price) or crossover(close, take_profit_price))
strategy.exit("Exit", from_entry = "Short", when = crossunder(close, stop_loss_price) or crossunder(close, take_profit_price))
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں