1. مربع
  2. ٹرینڈ ٹریکنگ کی حکمت عملی جس میں موافقت پذیر ٹریلنگ اسٹاپ نقصان کے ساتھ کثیر عنصر ماڈل پر مبنی ہے

ٹرینڈ ٹریکنگ کی حکمت عملی جس میں موافقت پذیر ٹریلنگ اسٹاپ نقصان کے ساتھ کثیر عنصر ماڈل پر مبنی ہے

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-12-19 11:04:27
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک ملٹی فیکٹر ماڈل کے ذریعہ چلنے والی ایک رجحان ٹریکنگ حکمت عملی ہے جس میں موافقت پذیر ٹریلنگ اسٹاپ لاسس ہے۔ اس میں رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے ملٹی فیکٹر ماڈل بنانے کے لئے آر ایس آئی ، ایم اے سی ڈی ، اسٹوکاسٹکس جیسے متعدد اشارے شامل ہیں۔ دریں اثنا ، اس میں ایک موافقت پذیر ٹریلنگ اسٹاپ لاسس میکانزم شامل ہے جو خطرے کے کنٹرول کو حاصل کرنے کے لئے اے ٹی آر کی بنیاد پر اسٹاپ لاسس قیمت کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرتا ہے۔

اصول

یہ حکمت عملی رجحان کا اندازہ کرنے کے لئے ایک ماڈل بنانے کے لئے متعدد اشارے کا فائدہ اٹھاتی ہے۔ سب سے پہلے ، یہ رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے آر ایس آئی اور ایم اے سی ڈی کو جوڑتا ہے۔ پھر یہ اسٹوکاسٹکس کا استعمال بہت زیادہ زیادہ خریدنے یا زیادہ فروخت ہونے والے سگنلز کو فلٹر کرنے کے لئے کرتا ہے۔ احکامات داخل کرنے کے بعد ، یہ خطرہ پیرامیٹر کا حساب کرنے اور موافقت پذیر اسٹاپ لاسس کو نافذ کرنے کے لئے اے ٹی آر کا استعمال کرتا ہے۔

اس کے علاوہ ، یہ اسٹوکاسٹکس کے لئے بھی استعمال کیا جاتا ہے۔ اس کے علاوہ ، یہ اسٹوکاسٹکس کے لئے بھی استعمال کیا جاتا ہے۔ خاص طور پر ، جب آر ایس آئی 52 سے اوپر ہوتا ہے اور ایم اے سی ڈی گولڈن کراس ہوتا ہے تو یہ خرید کا اشارہ پیدا کرتا ہے۔ جب آر ایس آئی 48 سے نیچے ہوتا ہے اور ایم اے سی ڈی ڈی ڈیڈ کراس ہوتا ہے تو یہ فروخت کا اشارہ پیدا کرتا ہے۔ جعلی سگنل کو فلٹر کرنے کے لئے ، یہ یہ بھی پتہ لگاتا ہے کہ اسٹوکاسٹکس زیادہ خرید یا زیادہ فروخت ہوا ہے۔ اسٹاپ لاس کے لئے ، یہ اے ٹی آر پر مبنی پیرامیٹر کا حساب لگاتا ہے تاکہ موافقت پذیر اسٹاپ لاس کا احساس ہو سکے ، جو سنگل اسٹاپ لاس کے خطرے کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرسکتا ہے۔

فوائد

اس حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ اس کی مضبوط رسک کنٹرول کی صلاحیت میں ہے۔ کثیر عنصر ماڈل کے ساتھ رجحان کی سمت کا فیصلہ کرکے ، یہ کچھ شور کو فلٹر کرسکتا ہے اور سگنل کے معیار کو بہتر بنا سکتا ہے۔ دریں اثنا ، موافقت پذیر اسٹاپ لاسس میکانزم مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر اسٹاپ لاسس رینج کو ایڈجسٹ کرسکتا ہے تاکہ ایک ہی نقصان کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کیا جاسکے۔

اس کے علاوہ ، اس حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو بیک ٹیسٹنگ کے اچھے نتائج کے ساتھ معقول حد تک طے کیا گیا ہے۔ پیرامیٹر ٹوننگ کے ذریعہ مختلف سائیکل اثاثوں کو اصلاح حاصل کی جاسکتی ہے۔ یہ پیرامیٹر کی اصلاح کے ذریعہ زیادہ سے زیادہ مارکیٹ کے ماحول کو فٹ کرسکتا ہے۔

خطرات

اس حکمت عملی کا بنیادی خطرہ کثیر عنصر ماڈل کی تعمیر کا معیار ہے۔ اگر ماڈل مؤثر طریقے سے رجحان کا تعین کرنے میں ناکام رہتا ہے تو ، یہ بڑے پیمانے پر جعلی سگنل پیدا کرے گا۔ نیز ، اسٹاپ لاسس حکمت عملیوں میں فطری طور پر شکار ہونے کا خطرہ ہوتا ہے۔

ان خطرات کو کم کرنے کے لئے ، ماڈل کے وزن کو ایڈجسٹ کرنے ، پیرامیٹر کی ترتیبات کو بہتر بنانے ، دیگر اسٹاپ لاسس حکمت عملیوں کے ساتھ مل کر جیسے پہلوؤں سے بہتری لائی جاسکتی ہے۔ غیر معمولی مارکیٹ کے واقع ہونے پر دستی مداخلت بھی ضروری ہے۔

اصلاح کی ہدایات

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

  1. زیادہ سے زیادہ مجموعہ تلاش کرنے کے لئے کثیر عنصر ماڈل میں اشارے کے وزن کو ایڈجسٹ کریں

  2. کثیر عنصر ماڈل کو افزودہ کرنے کے لئے زیادہ اشارے جیسے سی سی آئی ، اتار چڑھاؤ وغیرہ کی جانچ کریں

  3. زیادہ سے زیادہ مصنوعات اور سائیکلوں کے مطابق پیرامیٹر کی ترتیبات کو بہتر بنائیں

  4. بہترین مجموعہ تلاش کرنے کے لئے مختلف سٹاپ نقصان کی حکمت عملی کی کوشش کریں

  5. مشین لرننگ ڈرائیو کو چالو کرنے کے لئے ماڈل ٹریننگ اور حکمت عملی کی تشخیص کے ماڈیولز شامل کریں

خلاصہ

یہ حکمت عملی رجحان فیصلے اور رسک کنٹرول کے نامیاتی امتزاج کو حاصل کرنے کے لئے کثیر عنصر ماڈل اور انکولی اسٹاپ لوس میکانزم کو مربوط کرتی ہے۔ اس میں بیک ٹیسٹنگ کے اچھے نتائج اور توسیع پذیری ہے۔ مسلسل اصلاح کے ساتھ ، یہ طویل مدتی ہولڈنگ کے لئے قابل قدر مقداری حکمت عملی بن سکتی ہے۔

/*backtest
start: 2022-12-12 00:00:00
end: 2023-12-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy(title="TradersAI_UTBot", overlay = true)
// CREDITS to @HPotter for the orginal code. 
// CREDITS to @Yo_adriiiiaan for recently publishing the UT Bot study based on the original code - 
// I just added some simple code to turn it into a strategy so that you all can backtest it to see the results for yourself! 
// Use this strategy on your favorite instrumnet and timeframe, with your favorite settings
// While @Yo_adriiiiaan mentions it works best on a 4-hour timeframe or above, 
// I am  happy to share here this working on a 15-minute chart on e-mini S&P 500 Index (using the KeyValue setting at 10)
// I am sure different people would discover different settings that work best for their preferred instrumnet/timeframe etc. 
// Play with it and enjoy! And, don't forget to share any positive results you might get! Good luck with your trading!

SOURCE = input(hlc3)
RSILENGTH = input(14, title = "RSI LENGTH")
RSICENTERLINE = input(52, title = "RSI CENTER LINE")
MACDFASTLENGTH = input(7, title = "MACD FAST LENGTH")
MACDSLOWLENGTH = input(12, title = "MACD SLOW LENGTH")
MACDSIGNALSMOOTHING = input(12, title = "MACD SIGNAL SMOOTHING")
a = input(10, title = "Key Vaule. 'This changes the sensitivity'") 
SmoothK = input(3)
SmoothD = input(3)
LengthRSI = input(14)
LengthStoch = input(14)
RSISource = input(close) 
c = input(10, title="ATR Period")
xATR = atr(c)
nLoss = a * xATR
xATRTrailingStop = iff(close > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and close[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0), max(nz(xATRTrailingStop[1]), close - nLoss),
     iff(close < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and close[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0), min(nz(xATRTrailingStop[1]), close + nLoss), 
     iff(close > nz(xATRTrailingStop[1], 0), close - nLoss, close + nLoss)))
pos =	iff(close[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and close > nz(xATRTrailingStop[1], 0), 1,
     iff(close[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and close < nz(xATRTrailingStop[1], 0), -1, nz(pos[1], 0))) 
color = pos == -1 ? red: pos == 1 ? green : blue 
ema= ema(close,1)
above = crossover(ema,xATRTrailingStop )
below = crossover(xATRTrailingStop,ema)
buy = close > xATRTrailingStop and above 
sell = close < xATRTrailingStop and below
barbuy = close > xATRTrailingStop 
barsell = close < xATRTrailingStop 
plotshape(buy, title = "Buy", text = 'Buy', style = shape.labelup, location = location.belowbar, color= green,textcolor = white, transp = 0, size = size.tiny)
plotshape(sell, title = "Sell", text = 'Sell', style = shape.labeldown, location = location.abovebar, color= red,textcolor = white, transp = 0, size = size.tiny)
barcolor(barbuy? green:na)
barcolor(barsell? red:na)
alertcondition(buy, title='Buy', message='Buy')
alertcondition(sell, title='Sell', message='Sell')

if(buy)
    strategy.entry("UTBotBuy",strategy.long)
if(sell)
    strategy.entry("UTBotSell",strategy.short)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں