سخت بریک آؤٹ حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
سختی توڑنے کی حکمت عملی ایک ایسی حکمت عملی ہے جو قیمت کی سختی کے اشارے پر مبنی ہے۔ یہ قیمت کی سختی کا اندازہ لگانے کے لئے ایک خاص دورانیے کے دوران بندش کی قیمت کے ٹریک کو توڑنے کی تعداد کا حساب لگاتا ہے۔ جب سختی کا اشارہ مقررہ حد سے تجاوز کرتا ہے تو ، اس بات کا اندازہ لگایا جاتا ہے کہ تجارت توڑنے والی ہے ، خریدنے کا آپریشن؛ جب سختی کا اشارہ حد سے نیچے ہے تو ، اس بات کا اندازہ لگایا جاتا ہے کہ تجارت پیچھے ہٹنے والی ہے ، فروخت کا آپریشن۔
حکمت عملی کا اصول
اوسط اور معیاری فرق کا حساب لگانا: سب سے پہلے ، n ادوار کی سادہ حرکت پذیری اوسط کو بطور بیس اپ ٹریک اور پھر قیمت کے معیاری فرق کے 0.2 گنا کو بطور نیچے ٹریک کا تحفظ سمجھا جائے گا۔
سختی کے اشارے کا حساب لگائیں: اعداد و شمار m سائیکل کے اندر بند ہونے والی قیمت ٹریک سے زیادہ دن کی تعداد ، تقسیم کریں تاکہ m کو 0-100 کی قیمت مل جائے ، پھر n سائیکل ای ایم اے کو ہموار کریں ، اور حتمی سختی کی قیمت حاصل کریں ، جس سے قیمت کے ٹریک کو توڑنے کا امکان ظاہر ہوتا ہے۔
سختی اور حد کی موازنہ کریں: جب سختی کے اشارے پر مقررہ حد سے تجاوز کیا جاتا ہے تو ، اس کا اشارہ ہوتا ہے کہ خرابی کا امکان بڑھ جاتا ہے ، جس سے خریدنے کا اشارہ ملتا ہے۔ جب سختی کے اشارے کے نیچے حد سے تجاوز کیا جاتا ہے تو ، اس کا اشارہ ہوتا ہے کہ خرابی کا امکان کم ہوتا ہے ، جس سے فروخت کا اشارہ ملتا ہے۔
انٹری اور آؤٹ پٹ: جب قیمت ٹریک پر پہنچ جاتی ہے تو خریدیں ، جب توڑنے میں ناکامی ہوتی ہے تو بیچ دیں۔
طاقت کا تجزیہ
توڑنے کا وقت پکڑنا: relativel زیادہ قابل اعتماد اندازہ لگاتا ہے کہ آیا رجحان توڑنے یا ریورس کا وقت قریب ہے ، اور اس طرح پہلے سے میدان میں داخل ہوتا ہے۔
اسٹریٹجی میں ایک ہی وقت میں ٹرانسمیشن اور ریٹرننگ کا استعمال کیا گیا ہے۔ اسٹریٹجی میں ایک ہی وقت میں ٹرانسمیشن اور ریٹرننگ کا استعمال کیا گیا ہے۔
پیرامیٹرز میں لچک: صارف مارکیٹ کے مطابق اوسط لائن کی لمبائی ، سختی کا دورانیہ ، قیمتوں میں کمی جیسے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرسکتا ہے ، جو مختلف ادوار اور مارکیٹ کی خصوصیات کے مطابق ہے۔
لاگو کرنے کے لئے آسان: صرف سختی کے اشارے اور thresholds کے مقابلے کا استعمال کرتے ہوئے، کوئی پیچیدہ منطق نہیں، کوڈ لاگو کرنے کے لئے آسان ہے.
خطرے کا تجزیہ
توڑنے کی ناکامی کا خطرہ: جب سختی کم سے زیادہ ہوتی ہے تو ، اس بات کی پوری ضمانت نہیں دی جاتی ہے کہ قیمت ٹریک سے ٹکرا جائے گی ، اور اس میں کچھ خطرہ موجود ہے کہ جھوٹی توڑ پڑسکتی ہے۔
واپسی کی حد کا خطرہ: خالی ہونے پر واپسی کی حد اور مقام کی پیش گوئی نہیں کی جاسکتی ہے ، جس سے زیادہ نقصان کا خطرہ ہوتا ہے۔
پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کا خطرہ: حوالہ پیرامیٹرز کو مارکیٹ میں ہونے والی تبدیلیوں کے مطابق مکمل طور پر اپنانے کی ضرورت نہیں ہے ، جس کی ضرورت ہے کہ وہ عملی حالات کے مطابق مسلسل جانچ اور اصلاح کی جائے۔
بار بار تجارت کا خطرہ: یہ حکمت عملی زیادہ بار بار تجارت کرتی ہے ، جس سے لین دین کی لاگت میں اضافہ ہوتا ہے اور پوائنٹس کا نقصان ہوتا ہے۔
اصلاح کی سمت
پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں: مختلف مارکیٹوں میں پیرامیٹرز کی ترتیبات کی جانچ کی جاسکتی ہے ، بہترین پیرامیٹرز کا مجموعہ تلاش کریں۔ جیسے کہ اوسط لائن کی لمبائی میں اضافہ کرکے تجارت کی کثرت کو کم کرنا وغیرہ۔
اسٹاپ کو شامل کریں: ایک واحد نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے معقول اسٹاپ منطق ترتیب دیں۔ آپ اسٹاپ کی جگہ کوatr کے مطابق ترتیب دے سکتے ہیں۔
دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر: MACD ، KD ، وغیرہ جیسے اشارے شامل کیے جاسکتے ہیں تاکہ داخلہ کے مخصوص مقامات کا تعین کیا جاسکے ، جس سے جعلی توڑنے کا امکان کم ہوجائے۔
آؤٹ پٹ کے حالات کو بہتر بنائیں: رجحان کے اشارے جیسے رجحان کی تبدیلی کی خصوصیات کی نشاندہی کرنے کے لئے ، زیادہ درست آؤٹ پٹ کے حالات طے کریں۔
خلاصہ کریں۔
سخت توڑنے کی حکمت عملی مجموعی طور پر آسان اور عملی ہے۔ اس سے ممکنہ قیمتوں کے ٹوٹنے اور پیچھے ہٹنے کے وقت کا اندازہ لگایا جاسکتا ہے ، جس کی کچھ عملی قدر ہے۔ لیکن ہمیں اس مسئلے پر بھی دھیان دینے کی ضرورت ہے کہ جھوٹے توڑنے اور واپسی کے دائرہ کار کے بارے میں ، پیرامیٹرز کو بہتر بنانے اور دوسرے تکنیکی اشارے شامل کرنے کے ذریعہ زیادہ درست تجارتی مواقع کو مقفل کریں۔
/*backtest
start: 2023-12-26 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// Copyright (c) 2020-present, JMOZ (1337.ltd)
// Copyright (c) 2018-present, Alex Orekhov (everget)
// Stiffness Indicator script may be freely distributed under the MIT license.
strategy("Stiffness Strategy", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_value=0.075)
maLength = input(title="Moving Average Length", minval=1, defval=100)
stiffLength = input(title="Stiffness Length", minval=1, defval=60)
stiffSmooth = input(title="Stiffness Smoothing Length", minval=1, defval=3)
threshold = input(title="Threshold", minval=1, defval=90)
highlightThresholdCrossovers = input(title="Highlight Threshold Crossovers ?", type=input.bool, defval=false)
bound = sma(close, maLength) - 0.2 * stdev(close, maLength)
sumAbove = sum(close > bound ? 1 : 0, stiffLength)
stiffness = ema(sumAbove * 100 / stiffLength, stiffSmooth)
long_cond = crossover(stiffness, threshold)
long_close = stiffness > threshold and falling(stiffness, 1)
short_cond = crossunder(stiffness, threshold) or stiffness < threshold and falling(stiffness, 1)
short_close = stiffness < threshold and rising(stiffness, 1)
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_cond)
strategy.close("Long", when=long_close)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_cond)
strategy.close("Short", when=short_close)
transparent = color.new(color.white, 100)
bgColor = highlightThresholdCrossovers ? stiffness > threshold ? #0ebb23 : color.red : transparent
bgcolor(bgColor, transp=90)
plot(stiffness, title="Stiffness", style=plot.style_histogram, color=#f5c75e, transp=0)
plot(threshold, title="Threshold", color=color.red, transp=0)