لکیری ریگریشن انٹرسیپٹ پوائنٹ پر مبنی مقداری حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
اس حکمت عملی میں لکیری رجعت کی تکنیک کا استعمال کیا گیا ہے جس میں لکیری رجعت کی روک تھام کے نکات کا حساب لگایا گیا ہے اور اس کو خرید و فروخت کے اشارے کے طور پر استعمال کیا گیا ہے۔ اس حکمت عملی میں اسٹاک کی قیمتوں کے ٹائم سیریز کا تجزیہ کرکے ایک لکیری رجعت کی رجحان لائن تیار کی گئی ہے۔ لکیری رجعت کی روک تھام کا استعمال کرتے ہوئے فیصلہ کیا گیا ہے کہ آیا قیمت زیادہ قیمت والی ہے یا کم قیمت والی ہے۔
حکمت عملی کا اصول
لکیری واپسی کا روک تھام اس وقت کی پیش گوئی کی گئی قیمت کو ظاہر کرتا ہے جب ٹائم سیریز X کی قیمت 0 ہے ، Y کی قیمت ((عام طور پر قیمت) ۔ اس حکمت عملی میں لمبائی کے پیرامیٹرز کو پہلے سے طے کیا گیا ہے ، جس میں اختتامی قیمت کو ماخذ کی ترتیب کے طور پر استعمال کیا گیا ہے ، جس میں حالیہ لمبائی کے دن کے لکیری واپسی کا روک تھام کا حساب لگایا گیا ہے۔ (xLRI) ۔ جب اختتامی قیمت xLRI سے زیادہ ہو تو ، زیادہ بنائیں۔ جب اختتامی قیمت xLRI سے کم ہو تو ، خالی کریں۔
اس کا حساب کتاب مندرجہ ذیل ہے:
xX = Length *(Length - 1)* 0.5
xDivisor = xX *xX - Length* Length *(Length - 1) *(2 * Length - 1) / 6
xXY = Σ(i *收盘价[i]),i从0到Length-1
xSlope = (Length *xXY - xX* Σ(收盘价, Length))/ xDivisor
xLRI = (Σ(收盘价, Length) - xSlope * xX) / Length
اس طرح کے حساب سے ، لینگت دن کے لئے حالیہ لکیری واپسی کی روک تھام کا نقطہ xLRI حاصل کیا جاسکتا ہے۔ حکمت عملی اس کی قیمتوں میں اضافے اور کمی کا فیصلہ کرتی ہے ، جس سے تجارتی سگنل پیدا ہوتا ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
اس حکمت عملی کے درج ذیل فوائد ہیں:
- لکیری رجعت کی تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے ، قیمتوں کی کچھ پیش گوئی کرنے کی صلاحیت اور رجحانات کا فیصلہ کرنے کی صلاحیت ہے۔
- کم پیرامیٹرز ، ماڈل سادہ ، سمجھنے اور لاگو کرنے میں آسان ہے۔
- اپنی مرضی کے مطابق پیرامیٹرز Length adaptive پالیسی کی لچک کو ایڈجسٹ کریں
خطرات اور حل
اس حکمت عملی کے کچھ خطرات بھی ہیں:
- لکیری رجعت فکسنگ صرف تاریخی اعداد و شمار کی بنیاد پر کی جانے والی شماریاتی فکسنگ ہے اور مستقبل کی قیمتوں کے رجحانات کی پیش گوئی کرنے کی محدود صلاحیت رکھتی ہے۔
- اگر کمپنی کے بنیادی ڈھانچے میں کوئی بڑی تبدیلی واقع ہو تو ، لکیری رجعت سے مماثلت کے نتائج کو مسترد کیا جاسکتا ہے۔
- لمبائی پیرامیٹر کی غلط ترتیب سے زیادہ مماثلت پیدا ہوسکتی ہے۔
ردعمل:
- لمبائی کو مناسب طریقے سے مختصر کریں تاکہ زیادہ سے زیادہ فٹ ہونے سے بچ سکے۔
- کمپنی کی بنیادی تبدیلیوں پر توجہ دیں ، اور اگر ضروری ہو تو انسانی مداخلت سے پوزیشن بند کریں۔
- لچکدار طول و عرض کا استعمال کرتے ہوئے ، مارکیٹ کی صورتحال کے مطابق متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی کو بہتر بنانے کے لیے مندرجہ ذیل اقدامات کیے جا سکتے ہیں:
- انفرادی نقصانات کو کنٹرول کرنے کے لئے نقصانات کو روکنے کا طریقہ کار شامل کریں.
- دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر ، مجموعی حکمت عملی تشکیل دیں ، استحکام میں اضافہ کریں۔
- لمبائی پیرامیٹرز کو متحرک طور پر تبدیل کرنے کے لئے ماڈیول کو بہتر بنانے کے لئے پیرامیٹرز شامل کریں.
- اضافی پوزیشن کنٹرول ماڈیولز، زیادہ تجارت کو روکنے کے لئے.
خلاصہ کریں۔
اس حکمت عملی میں ایک سادہ مقدار کی تجارت کی حکمت عملی کی بنیاد پر ایک لکیری رجعت رکاوٹ ہے۔ مجموعی طور پر ، اس حکمت عملی میں کچھ معاشی قدر ہے ، لیکن اس میں کچھ خطرات بھی ہیں جن پر دھیان دینے کی ضرورت ہے۔ مسلسل اصلاح کے ذریعہ ، حکمت عملی کی استحکام اور منافع کو مزید بڑھانے کی امید ہے۔
/*backtest
start: 2023-11-28 00:00:00
end: 2023-12-28 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 21/03/2018
// Linear Regression Intercept is one of the indicators calculated by using the
// Linear Regression technique. Linear regression indicates the value of the Y
// (generally the price) when the value of X (the time series) is 0. Linear
// Regression Intercept is used along with the Linear Regression Slope to create
// the Linear Regression Line. The Linear Regression Intercept along with the Slope
// creates the Regression line.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Line Regression Intercept Backtest", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
xSeria = input(title="Source", defval=close)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xX = Length * (Length - 1) * 0.5
xDivisor = xX * xX - Length * Length * (Length - 1) * (2 * Length - 1) / 6
xXY = 0
for i = 0 to Length-1
xXY := xXY + (i * xSeria[i])
xSlope = (Length * xXY - xX * sum(xSeria, Length)) / xDivisor
xLRI = (sum(xSeria, Length) - xSlope * xX) / Length
pos = iff(close > xLRI, 1,
iff(close < xLRI, -1, nz(pos[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)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(xLRI, color=blue, title="LRI")