
یہ صرف ایک کثیر سر کی مقدار میں تجارت کرنے والی حکمت عملی ہے ، جس میں محور کی واپسی کی حکمت عملی اور کم سے کم دو بار چلتی اوسط حکمت عملی کے فوائد شامل ہیں۔ یہ حکمت عملی بیل کے بازار میں اہم رجحانات کے ساتھ میدان میں داخل ہوتی ہے ، محور کے پٹریوں پر نظر آنے کے بعد الٹ پلٹ سگنل کا زیادہ فیصلہ کرتی ہے۔ اس کے ساتھ ہی ، اس نے محور کی کم سے کم دو بار چلتی اوسط سے زیادہ اختتامی قیمت کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ حکمت عملی کو زیادہ مستحکم بنایا جاسکے۔
اس حکمت عملی میں ایک محور کی واپسی کی حکمت عملی اور کم سے کم دو بار چلنے والی اوسط حکمت عملی کا امتزاج ہے۔ محور کی واپسی کی حکمت عملی پچھلے مخصوص تجارتی دن کی اعلی ترین اور کم ترین قیمتوں کا حساب لگاتی ہے ، اور اس سے اوپر اور نیچے کی طرف جاتا ہے۔ جب قیمت ٹریک کو توڑتی ہے تو ، اس کا فیصلہ ایک الٹ سگنل کے طور پر کیا جاتا ہے۔ کم سے کم دو بار چلنے والی اوسط ایک رجحان کا فیصلہ کرنے والا اشارے ہے ، جو قیمتوں کے قریب تر ہوتا ہے۔ جب یہ حکمت عملی محور پر ٹریک کی تشکیل کرتی ہے تو ، اگر قیمت کم سے کم دو بار کی لکیر سے زیادہ بند ہوجاتی ہے تو ، زیادہ کام کریں۔
خاص طور پر ، اس حکمت عملی نے پہلے پچھلے 3 K لائنوں کی اعلی ترین قیمت اور پچھلے 16 K لائنوں کی کم ترین قیمتوں کا حساب لگایا ، جس سے محور نقطہ اپر ریل اور ڈاون ریل ملتا ہے۔ جب اپر ریل بنتا ہے تو ، زیادہ پوزیشن کھولی جاتی ہے۔ جب اگلی ڈاون ریل بنتی ہے تو ، نچلی پوزیشن۔ اس کے ساتھ ہی ، اس نے 20 دن کی کم سے کم دوگنی حرکت پذیری اوسط سے زیادہ اختتامی قیمت کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ پوزیشن کھولی جاسکے۔
دونوں حکمت عملیوں کے فوائد کو ملا کر ، تجارت کے فیصلوں کو زیادہ مستحکم اور قابل اعتماد بنائیں
محور پوائنٹ حکمت عملی کا فیصلہ کرنے کے لئے موڑ کا نقطہ نظر، کم سے کم دو گنا منتقل اوسط فلٹر جھوٹے توڑ، کم سے کم ٹریڈنگ کے خطرے
صرف سر سے زیادہ کام کرنا، زیادہ تر لوگوں کی نفسیاتی توقعات کے مطابق
حکمت عملی سادہ اور واضح ہے، سمجھنے اور بہتر بنانے میں آسان ہے
ٹرانزیکشن فریکوئینسی درمیانے درجے کی، درمیانے اور لمبی لائن کے لئے موزوں
تیزی سے گرنے والے بازار کے مواقع سے فائدہ نہ اٹھانا
کچھ تاخیر کے ساتھ ، کچھ پیسے کمانے کے مواقع ضائع ہو سکتے ہیں۔
بیل اور ریچھ کی تبدیلی سے زیادہ نقصان ہوتا ہے
حل:
مناسب طریقے سے حساب کتاب کے دورانیے کو کم کریں اور تاخیر کو کم کریں
متحرک اوسط پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں اور شرکت کو بہتر بنائیں
نقصانات کو روکنے کے لئے حکمت عملی میں اضافہ کریں اور انفرادی نقصانات کو کم کریں
ٹرینڈ اشارے کے ایک سے زیادہ مجموعہ میں شامل ہونا ، بہتر فیصلہ سازی کی درستگی
مشین لرننگ ماڈل کی پیشن گوئی میں اضافہ اور فیصلوں کی رہنمائی
اتار چڑھاؤ کے اشارے کے ساتھ پوزیشن کے سائز کو کنٹرول کریں
آپٹمائزڈ پیرامیٹرز، حکمت عملی کی کامیابی کی شرح میں اضافہ
طویل مدتی سائیکل کے اعداد و شمار کی جانچ پڑتال اور استحکام کی تصدیق
اس حکمت عملی میں محور کی واپسی کی حکمت عملی اور کم سے کم دوگنا چلتی اوسط حکمت عملی کے فوائد کو مربوط کیا گیا ہے ، رجحان کی واپسی کا فیصلہ کرتے ہوئے خطرے پر قابو پانے کے لئے ، یہ ایک مستحکم حکمت عملی ہے۔ اس کی ساخت آسان ہے ، سمجھنے اور جانچنے میں آسان ہے ، اور یہ سیکھنے اور مشق کرنے کے لئے بہت موزوں ہے۔ تاہم ، اس حکمت عملی میں صرف اتنا کام کیا جاتا ہے ، اور اس میں کمی کی صورتحال سے فائدہ اٹھانا ناممکن ہے ، جو اس کی بنیادی حد ہے۔ مزید اشارے اور مشین لرننگ جیسے طریقوں کو متعارف کرانے کے ذریعہ اصلاح ، اس حکمت عملی کی استحکام اور ٹریک کی صلاحیت کو مزید بڑھا سکتی ہے ، جس سے بہتر کارکردگی حاصل ہوسکتی ہے۔
/*backtest
start: 2022-12-18 00:00:00
end: 2023-12-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
//@author exlux99
strategy(title = "Pivot Reversal Upgraded long only", overlay = true, pyramiding=1,initial_capital = 100, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.1)
/////////////
//time
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2010, title = "From Year", minval = 1970)
//monday and session
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2031, title = "To Year", minval = 1970)
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = true
//
length = input(title="Length MA", type=input.integer, defval=20)
offset = 0//input(title="Offset", type=input.integer, defval=0)
src = input(close, title="Source")
lsma = linreg(src, length, offset)
//LSMA
leftBars = input(3)
rightBars = input(16)
swh = pivothigh(leftBars, rightBars)
swl = pivotlow(leftBars, rightBars)
swh_cond = not na(swh)
hprice = 0.0
hprice := swh_cond ? swh : hprice[1]
le = false
le := swh_cond and time_cond? true : (le[1] and high > hprice ? false : le[1])
//leverage
multiplier=input(1.0, step=0.5)
g(v, p) => round(v * (pow(10, p))) / pow(10, p)
risk = input(100)
leverage = input(1.0, step = 0.5)
c = g((strategy.equity * leverage / open) * (risk / 100), 4)
//entry
strategy.entry("long", strategy.long,c, when=le and close > lsma, comment="long", stop=(hprice + syminfo.mintick) * multiplier)
swl_cond = not na(swl)
lprice = 0.0
lprice := swl_cond ? swl : lprice[1]
se = false
se := swl_cond ? true : (se[1] and low < lprice ? false : se[1])
strategy.close("long", when=se)