
انڈیکس فلیٹ رینڈم اشارے کی غیر فعال حکمت عملی روایتی بے ترتیب اشارے کی بنیاد پر ایک اشاریہ وزن پیرامیٹر کا اضافہ کرتی ہے ، جو بے ترتیب اشارے کی حساسیت کو ایڈجسٹ کرتی ہے ، جس سے تجارتی سگنل پیدا ہوتا ہے۔ جب اشارے اوور بائڈ زون سے الٹ جاتے ہیں تو زیادہ ہوجاتے ہیں ، اور اوور سیل زون سے الٹ جاتے ہیں تو خالی ہوجاتے ہیں۔ جب اس حکمت عملی کو بہتر بنایا جاتا ہے تو ، یہ ایک بہت ہی مستحکم رجحان سے باخبر رہنے کی حکمت عملی ہوسکتی ہے۔
اشاریہ فلیٹ رینڈم اشاریہ غیر متحرک حکمت عملی کا مرکز اشاریہ وزن پیرامیٹرز میں ہے۔ روایتی بے ترتیب اشارے کے لئے حساب کتاب کا فارمولا یہ ہے:
s=100 * (close - 最低价) / (最高价 - 最低价)
اشاریہ پیرامیٹرز کو شامل کرنے کے بعد ، حساب کتاب کا فارمولا بدل جاتا ہے:
exp= ex<10? (ex)/(10-ex) : 99
s=100 * (close - 最低价) / (最高价 - 最低价)
ks=s>50? math.pow(math.abs(s-50),exp)/math.pow(50,exp-1)+50
:-math.pow(math.abs(s-50),exp)/math.pow(50,exp-1)+50
exp کی قدر کو ایڈجسٹ کریں ، جس سے s کے لئے s کے اثر و رسوخ کو تبدیل کیا جاسکتا ہے ، exp کی قدر کو بڑھانا اشارے کو غیر حساس بناتا ہے ، اور exp کی قدر کو کم کرنا اشارے کو زیادہ حساس بناتا ہے۔
خریدنے کا اشارہ پیدا ہوتا ہے جب ks اوورلوڈ زون سے الٹ جاتا ہے۔ فروخت کا اشارہ پیدا ہوتا ہے جب ks اوورلوڈ زون سے الٹ جاتا ہے۔
اشاریہ ہموار بے ترتیب اشارے غیر متحرک حکمت عملی کے مقابلے میں روایتی بے ترتیب حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:
انڈیکیٹر سلائیڈ رینڈم اشارے کی غیر متحرک حکمت عملی میں مندرجہ ذیل خطرات بھی شامل ہیں:
اشاریہ ہموار بے ترتیب اشارے غیر متحرک حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:
انڈیکیٹر فلیٹ رینڈم انڈیکیٹر غیر فعال حکمت عملی رینڈم اشارے کی حساسیت کو ایڈجسٹ کرکے زیادہ قابل اعتماد تجارتی سگنل تیار کرتی ہے۔ یہ حکمت عملی لمبی لائن کے رجحانات کو مؤثر طریقے سے ٹریک کرسکتی ہے ، یا اسے مختصر لائن حکمت عملی کے طور پر بھی بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ مجموعی اور پیرامیٹرز کی اصلاح کے ذریعہ ، بہتر استحکام حاصل کرنے کی امید ہے۔
/*backtest
start: 2023-01-11 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © faytterro
//@version=5
strategy("Exponential Stochastic Strategy", overlay=false, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
len=input.int(14, "length")
ex=input.int(2, title="exp", minval=1, maxval=10)
exp= ex<10? (ex)/(10-ex) : 99
s=100 * (close - ta.lowest(low, len)) / (ta.highest(high, len) - ta.lowest(low, len))
ks=s>50? math.pow(math.abs(s-50),exp)/math.pow(50,exp-1)+50 :
-math.pow(math.abs(s-50),exp)/math.pow(50,exp-1)+50
plot(ks, color= color.white)
bot=input.int(20)
top=input.int(80)
longCondition = ta.crossover(ks, bot) and bar_index>0
if (longCondition)
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
shortCondition = ta.crossunder(ks, top) and bar_index>0
if (shortCondition)
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)
// strategy.close("My Long Entry Id")
alertcondition(longCondition, title = "buy")
alertcondition(shortCondition, title = "sell")
h1=hline(top)
h2=hline(bot)
h3=hline(100)
h4=hline(0)
fill(h1,h3, color= color.rgb(255,0,0,200-top*2))
fill(h2,h4, color= color.rgb(0,255,0,bot*2))