1. مربع
  2. متحرک سانتا کلاز رجعت کی حکمت عملی

متحرک سانتا کلاز رجعت کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-01-12 14:00:00
ٹیگز:

img

جائزہ

متحرک سانٹا کلاز رجعت کی حکمت عملی ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے جو قیمت اور بار انڈیکس کے مابین متحرک رجعت کے تعلقات کی بنیاد پر ممکنہ داخلے اور باہر نکلنے کے مقامات کی نشاندہی کرتی ہے۔ یہ حکمت عملی قیمتوں کی رجعت رجحان لائن کو نقش کرنے کے لئے متحرک طور پر سایڈست حرکت پذیر اوسط پیرامیٹر کا استعمال کرتی ہے۔ رجعت لائن کی سمت کا تجزیہ کرکے ، یہ طے کرتا ہے کہ آیا پوزیشنوں میں داخل ہونا ہے یا باہر نکلنا ہے۔

اصول

اس حکمت عملی کا بنیادی مقصد قیمت اور بار انڈیکس کے مابین لکیری رجعت کے تعلقات کا حساب لگانا ہے۔ یہ پہلے لمبائی N کے سادہ چلنے والے اوسط اور معیاری انحراف کا حساب لگاتا ہے۔ پھر نمونہ ارتباط کے گتانک اور معیاری انحراف کے تناسب کی بنیاد پر ، یہ رجعت لائن کی ڈھلوان k اور ب کاٹتا ہے۔ اس کے نتیجے میں متحرک طور پر ایڈجسٹ لکیری رجعت مساوات:

y = kx + b

جہاں x بار انڈیکس ہے، اور y قیمت ہے.

رجعت کی لکیر کی موجودہ اور پچھلی اقدار کے درمیان طول و عرض کے تعلق کے مطابق ، رجحان کی سمت کا تعین کیا جاتا ہے۔ اگر رجعت کی لکیر بڑھ رہی ہے اور اختتامی قیمت افتتاحی قیمت اور پچھلے لمحے کی سب سے زیادہ قیمت سے زیادہ ہے تو ، خرید کا سگنل تیار کیا جاتا ہے۔ اگر رجعت کی لکیر گر جاتی ہے اور اختتامی قیمت افتتاحی قیمت اور پچھلے لمحے کی سب سے کم قیمت سے کم ہے تو ، فروخت کا سگنل تیار کیا جاتا ہے۔

فوائد

  1. متحرک پیرامیٹر کی ترتیبات جو N قدر کو ایڈجسٹ کرکے مختلف سائیکلوں کی قیمتوں میں تبدیلیوں کو اپنانے کے قابل ہیں
  2. ریگریشن رشتہ وقت کے عوامل کے اثر کو مدنظر رکھتا ہے اور قیمتوں کے رجحان کو بہتر انداز میں ظاہر کرتا ہے
  3. متعدد حالات کے فیصلوں کا امتزاج تجارتی سگنل پیدا کرتا ہے اور گمراہ کن سے بچتا ہے
  4. قیمتوں میں رجعت کے رجحانات کی بدیہی نمائش ، واضح اور پڑھنے میں آسان

خطرات اور حل

  1. غلط N قدر کی ترتیب رجسٹریشن لائن بہت ہموار یا حساس ہو سکتا ہے

    • حل: بہترین توازن تلاش کرنے کے لئے N قدر کو ایڈجسٹ کریں

  2. قلیل مدت میں قیمتوں کی اتار چڑھاؤ، رجعت کے تعلقات کا فیصلہ ناکام

    • حل: داخلہ پوائنٹس کو فلٹر کرنے کے لئے دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر

  3. انگوٹی تناسب صرف وقت میں ایک نقطہ پر غور کرتا ہے اور مقامی انتہا کو یاد کر سکتے ہیں

    • حل: غلط فیصلے سے بچنے کے لیے مناسب حد تک وقفہ لگائیں

اصلاح کی ہدایات

  1. متحرک باہر نکلنے کے طریقہ کار کو بڑھانا اور رجسٹریشن تعلقات کی بنیاد پر سٹاپ نقصان کے مقامات کو ایڈجسٹ کرنا
  2. غلط لین دین کو کم کرنے کے لئے سگنل کی تصدیق کے لئے تجارتی حجم اور دیگر اشارے کو یکجا کریں
  3. خودکار طور پر پیرامیٹرز کو بہتر بنانے اور مارکیٹ کے وسیع پیمانے پر ماحول کو اپنانے کے لئے مشین لرننگ کے طریقوں کا استعمال کریں
  4. حکمت عملی کی تاثیر کے زیادہ بدیہی مظاہرے کے لئے گرافک ڈسپلے شامل کریں

نتیجہ

متحرک سانٹا کلاز رجعت کی حکمت عملی قیمت اور وقت کے مابین متحرک رجعت کے تعلقات کو استعمال کرتی ہے تاکہ لچکدار ، بدیہی اور سایڈست مقداری تجارتی نظام کو نافذ کیا جاسکے۔ اس حکمت عملی کا منطق واضح اور سمجھنے میں آسان ہے۔ پیرامیٹر کی اصلاح کے ذریعہ ، اسے مختلف تجارتی مصنوعات اور سائیکلوں پر لاگو کیا جاسکتا ہے۔ اس حکمت عملی کی جدت طرازی متحرک ماڈل قائم کرنے کے لئے وقت کے عوامل کے تعارف میں ہے ، جس سے فیصلے زیادہ رجحان پذیر ہوجاتے ہیں۔ خلاصہ یہ ہے کہ ، یہ حکمت عملی مقداری تجارت کے لئے ایک قابل قدر نمونہ فراہم کرتی ہے۔

/*backtest
start: 2023-01-05 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
// Creator - TradeAI
strategy('Moving Santa Claus Strategy | TradeAI', overlay=true)

// Set the length of the moving average
length = input(64)

// Calculate the moving averages and standard deviations
x = bar_index
y = close
x_ = ta.sma(x, length)
y_ = ta.sma(y, length)
mx = ta.stdev(x, length)
my = ta.stdev(y, length)
c = ta.correlation(x, y, length)
slope = c * (my / mx)

// Calculate the parameters of the regression line
inter = y_ - slope * x_
reg = x * slope + inter

// Set the line color based on whether EMA is moving up or down
var color lineColor = na
if (reg > reg[1] and (close > open and close > high[1]))
    lineColor := color.new(#d8f7ff, 0)
if (reg < reg[1] and (close < open and close < low[1]))
    lineColor := color.new(#ff383b, 0)

// Plot the EMA line with different thicknesses
plot(reg, color=lineColor, title="EMA")

var color lineColorrr = na
if (reg > reg[1] and (close > open and close > high[1]))
    lineColorrr := color.new(#d8f7ff, 77)
if (reg < reg[1] and (close < open and close < low[1]))
    lineColorrr := color.new(#ff383b, 77)
plot(reg, color=lineColorrr, title="EMA", linewidth=5)

var color lineColorr = na
if (reg > reg[1] and (close > open and close > high[1]))
    lineColorr := color.new(#d8f7ff, 93)
if (reg < reg[1] and (close < open and close < low[1]))
    lineColorr := color.new(#ff383b, 93)
plot(reg, color=lineColorr, title="EMA", linewidth=10)

var color lineColorrrr = na
if (reg > reg[1] and (close > open and close > high[1]))
    lineColorrrr := color.new(#d8f7ff, 97)
if (reg < reg[1] and (close < open and close < low[1]))
    lineColorrrr := color.new(#ff383b, 97)
plot(reg, color=lineColorr, title="EMA", linewidth=15)

var color lineColorrrrr = na
if (reg > reg[1] and (close > open and close > high[1]))
    lineColorrrrr := color.new(#d8f7ff, 99)
if (reg < reg[1] and (close < open and close < low[1]))
    lineColorrrrr := color.new(#ff383b, 99)
plot(reg, color=lineColorr, title="EMA", linewidth=20)

// Implement trading strategy based on EMA direction
if reg > reg[1] and (close > open and close > high[1])
    strategy.entry('buy', strategy.long)

if reg < reg[1] and (close < open and close < low[1])
    strategy.close('buy')
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں