مقداری ٹریکنگ بیل مارکیٹ کی حکمت عملی


تخلیق کی تاریخ: 2024-01-04 15:25:42 آخر میں ترمیم کریں: 2024-01-04 15:25:42
کاپی: 0 کلکس کی تعداد: 572
1
پر توجہ دیں
1621
پیروکار

مقداری ٹریکنگ بیل مارکیٹ کی حکمت عملی

جائزہ

پیمائش سے باخبر رہنے والی بیل مارکیٹ کی حکمت عملی ایک رجحان سے باخبر رہنے کی حکمت عملی ہے جو ای ایم اے میڈین اور اے ٹی آر اسٹاپ پر مبنی ہے۔ یہ ای ایم اے میڈین کو بڑے رجحان کی سمت کا فیصلہ کرنے کے لئے استعمال کرتی ہے ، اور اے ٹی آر متحرک ٹریکنگ اسٹاپس کو استعمال کرتی ہے تاکہ اس رجحان کو منافع میں لاک کیا جاسکے اور منافع کو زیادہ سے زیادہ بنایا جاسکے۔

حکمت عملی کا اصول

اس حکمت عملی میں مندرجہ ذیل اجزاء شامل ہیں:

  1. ای ایم اے نے مرکزی رجحان کا اندازہ لگایا

اہم رجحانات کی سمت کا تعین کرنے کے لئے 13th، 50th، اور 100th لائنوں کا استعمال کرتے ہوئے ایک کثیر نقطہ نظر تشکیل دیتے ہیں.

  1. اے ٹی آر متحرک نقصان

اسٹاپ نقصان کو روکنے کے لئے اسٹاپ نقصان کی جگہ کو قائم کرنے کے لئے اے ٹی آر اشارے کا استعمال کرتے ہوئے اس دورانیے کے دوران قیمت میں تبدیلی کی حد کا حساب لگائیں۔

  1. سگنل ہموار

K لائن کی بندش کی قیمت پر ایک خاص دورانیہ کا SMA ہموار کریں ، غلط سگنل سے بچیں۔

  1. کثیر فضائی سگنل

جب قیمت ای ایم اے اوسط لائن سے اوپر ہو تو زیادہ کام کریں ، ای ایم اے اوسط لائن سے نیچے ہو تو خالی کریں۔ اور اے ٹی آر متحرک ٹریکنگ اسٹاپ نقصان کو ترتیب دیں۔

طاقت کا تجزیہ

یہ حکمت عملی مندرجہ ذیل فوائد رکھتی ہے:

  1. واپسی کنٹرول بہترین ہے، زیادہ سے زیادہ واپسی 160٪ کے اندر اندر کنٹرول کیا جا سکتا ہے.
  2. اسٹاپ ٹریکنگ فکسڈ اسٹاپ کے مقابلے میں زیادہ ذہین ہے ، اور اس سے زیادہ رجحانات کو لاک کیا جاسکتا ہے۔
  3. ای ایم اے کا استعمال اہم رجحانات کی سمت کا تعین کرنے کے لئے کیا جاتا ہے تاکہ ریورس آپریشن سے بچایا جاسکے۔
  4. ہموار K لائن، جعلی سگنل فلٹرنگ، جیت کی شرح کو بہتر بنانے کے لئے.

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی ہیں:

  1. فکسڈ پیرامیٹرز کی ترتیب مختلف اقسام کے لئے موزوں نہیں ہوسکتی ہے اور بہتر بنانے کی ضرورت ہے۔
  2. زلزلے کی صورت حال میں ہلچل کا خاتمہ ہوسکتا ہے.
  3. سرور استحکام کی حمایت کی ضرورت ہے، سگنل کو یاد نہ کریں.

اس خطرے کو کم کرنے کے لئے پیرامیٹرز کو بہتر بنانے اور موافقت کی جانچ پڑتال کے ذریعہ استعمال کیا جاسکتا ہے۔

اصلاح کی سمت

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

  1. مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے پیرامیٹرز کو خود کار طریقے سے بہتر بنائیں۔
  2. مارکیٹ کے حالات کے مطابق ایڈجسٹمنٹ کے لئے ایڈجسٹمنٹ اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار شامل کریں۔
  3. اس کے نتیجے میں ، آپ کو زیادہ سے زیادہ امکانات ملیں گے کہ آپ کو اس سے فائدہ اٹھانا پڑے گا۔
  4. کراس پرجاتیوں کی جانچ پر غور کریں اور حکمت عملی کی اہلیت کو بہتر بنائیں۔

خلاصہ کریں۔

یہ حکمت عملی مجموعی طور پر ایک مقدار کی حکمت عملی ہے جو رجحان سے باخبر رہنے کے نظریاتی ڈیزائن پر مبنی ہے۔ یہ ای ایم اے کا استعمال کرتے ہوئے رجحان کی سمت کا تعین کرتا ہے ، جبکہ اے ٹی آر کا استعمال کرتے ہوئے ذہین اسٹاپ نقصان کرتا ہے۔ واپسی کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کیا جاسکتا ہے جبکہ رجحان منافع حاصل کیا جاسکتا ہے۔ بہتر حکمت عملی کے نتائج حاصل کرنے کی امید ہے کہ مسلسل اصلاح کی تکرار کے ذریعے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2023-12-27 00:00:00
end: 2024-01-03 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Combined Strategy", overlay=true)

// Input variables for EMA Crossover
ema13_length = input(13, title="EMA 13 Length")
ema50_length = input(50, title="EMA 50 Length")
ema100_length = input(100, title="EMA 100 Length")
ema200_length = input(200, title="EMA 200 Length")

// Calculate EMAs for EMA Crossover
ema13 = ema(close, ema13_length)
ema50 = ema(close, ema50_length)
ema100 = ema(close, ema100_length)
ema200 = ema(close, ema200_length)

// Plot EMAs for EMA Crossover
plot(ema13, color=color.blue, title="EMA 13")
plot(ema50, color=color.orange, title="EMA 50")
plot(ema100, color=color.green, title="EMA 100")
plot(ema200, color=color.red, title="EMA 200")

// Input variables for LinReg Candles
signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval=1, maxval=200, defval=11)
sma_signal = input(title="Simple MA (Signal Line)", type=input.bool, defval=true)

lin_reg = input(title="Lin Reg", type=input.bool, defval=true)
linreg_length = input(title="Linear Regression Length", type=input.integer, minval=1, maxval=200, defval=11)

// Calculate LinReg Candles
bopen = lin_reg ? linreg(open, linreg_length, 0) : open
bhigh = lin_reg ? linreg(high, linreg_length, 0) : high
blow = lin_reg ? linreg(low, linreg_length, 0) : low
bclose = lin_reg ? linreg(close, linreg_length, 0) : close

r = bopen < bclose

signal = sma_signal ? sma(bclose, signal_length) : ema(bclose, signal_length)

plotcandle(r ? bopen : na, r ? bhigh : na, r ? blow: na, r ? bclose : na, title="LinReg Candles", color=color.green, wickcolor=color.green, bordercolor=color.green, editable=true)
plotcandle(r ? na : bopen, r ? na : bhigh, r ? na : blow, r ? na : bclose, title="LinReg Candles", color=color.red, wickcolor=color.red, bordercolor=color.red, editable=true)

plot(signal, color=color.white)

// Input variables for UT Bot Alerts
a = input(1, title="Key Value. 'This changes the sensitivity'")
c = input(10, title="ATR Period")
h = input(false, title="Signals from Heikin Ashi Candles")

// Calculate UT Bot Alerts
xATR = atr(c)
nLoss = a * xATR

src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=false) : close

xATRTrailingStop = 0.0
xATRTrailingStop := iff(src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0), max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss),
   iff(src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0), min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss), 
   iff(src > nz(xATRTrailingStop[1], 0), src - nLoss, src + nLoss)))

pos = 0   
pos := iff(src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0), 1,
   iff(src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0), -1, nz(pos[1], 0))) 

xcolor = pos == -1 ? color.red: pos == 1 ? color.green : color.blue 

ema = ema(src,1)
above = crossover(ema, xATRTrailingStop)
below = crossover(xATRTrailingStop, ema)

buy = src > xATRTrailingStop and above 
sell = src < xATRTrailingStop and below

barbuy = src > xATRTrailingStop 
barsell = src < xATRTrailingStop 

strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy)
strategy.close("Buy", when=sell)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sell)
strategy.close("Sell", when=buy)

plotshape(buy, title="Buy", text='Buy', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.green, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)
plotshape(sell, title="Sell", text='Sell', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)

barcolor(barbuy ? color.green : na)
barcolor(barsell ? color.red : na)

alertcondition(buy, "UT Long", "UT Long")
alertcondition(sell, "UT Short", "UT Short")