1. مربع
  2. تجارتی حکمت عملی کے بعد حجم پر مبنی رجحان

تجارتی حکمت عملی کے بعد حجم پر مبنی رجحان

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-01-29 15:04:18
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ ایک رجحان کی پیروی کرنے والی تجارتی حکمت عملی ہے جس کی بنیاد پر ایک ترمیم شدہ حجم آسکیلیٹر اشارے پر مبنی ہے۔ یہ حجم میں اضافے کے سگنل کی نشاندہی کرنے اور اندراجات یا باہر نکلنے کا تعین کرنے کے لئے حجم کی چلتی اوسط کا استعمال کرتا ہے۔ دریں اثنا ، اس میں قیمت کے رجحان کا فیصلہ شامل ہوتا ہے تاکہ قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کے دوران غلط سگنل سے بچ سکے۔

حکمت عملی منطق

  1. حجم کی بڑھتی ہوئی اوسط حجم_سوم کی لمبائی کے ساتھ حجم_لمبائی کا حساب لگائیں اور اسے vol_smooth مدت کی بڑھتی ہوئی اوسط سے ہموار کریں۔
  2. طویل سگنل پیدا کریں جب حجم حد سے اوپر بڑھتا ہے اور مختصر سگنل جب حجم حد سے نیچے آتا ہے.
  3. جھوٹے سگنلز کو فلٹر کرنے کے لئے، صرف اس وقت طویل عرصے تک جب قیمت کا رجحان پچھلے سمت کی سلاخوں میں چیک کیا جاتا ہے اور اس کے برعکس.
  4. دو حد کی اقدار مقرر کریں حد اور حد2. حد تجارتی سگنل پیدا کرتی ہے جبکہ حد2 اسٹاپ نقصان کے طور پر کام کرتی ہے۔
  5. ریاست مشین منطق کے ذریعے کھولنے / بند احکامات کا انتظام.

فوائد کا تجزیہ

  1. حجم اشارے زیادہ درست سگنل کے لئے مارکیٹ خرید / فروخت کی طاقت میں تبدیلیوں کو پکڑتا ہے.
  2. قیمتوں کے رجحان کے ساتھ مل کر قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کے دوران غلط سگنل سے بچنے کے لئے.
  3. دو حد کے اقدار کو بہتر خطرات کو کنٹرول.

خطرے کا تجزیہ

  1. حجم اشارے میں تاخیر ہے اور قیمتوں میں موڑ کے مقامات کو یاد کر سکتے ہیں.
  2. غلط پیرامیٹر کی ترتیبات سے زیادہ تجارت یا سگنل میں تاخیر ہوتی ہے۔
  3. اسٹاپ نقصان ٹریڈنگ کے حجم میں اضافے کے دوران ہو سکتا ہے۔

پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرکے ، اشارے کے حساب کو بہتر بناتے ہوئے ، اور دیگر تصدیقوں کو جوڑ کر خطرات کو کم کیا جاسکتا ہے۔

اصلاح کی ہدایات

  1. مارکیٹ کے حالات کی بنیاد پر پیرامیٹرز کی انکولی اصلاح.
  2. مزید تصدیق کرنے کے لئے اشارے کے لئے اتار چڑھاؤ انڈیکس جیسے دیگر اشارے شامل کریں.
  3. سگنل کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے مشین لرننگ ماڈلز کا اطلاق کرنے والی تحقیق۔

نتیجہ

یہ حکمت عملی قیمت کے رجحان کے ساتھ ایک بہتر حجم نوسکھئیے کا استعمال کرتی ہے تاکہ دو اسٹاپ نقصان کی حد کی اقدار کے ساتھ اندراجات اور باہر نکلنے کا تعین کیا جاسکے۔ یہ پیرامیٹر ٹیوننگ ، سگنل فلٹرنگ اور اسٹاپ نقصان کی حکمت عملیوں میں اصلاح کی جگہ کے ساتھ مستحکم رجحان کے بعد نظام ہے۔ مجموعی طور پر اس کی مزید تحقیق اور اصلاح کے قابل عملی قدر ہے۔

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy('Volume Advanced', default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075, currency='USD')
startP = timestamp(input(2017, "Start Year"), input(12, "Start Month"), input(17, "Start Day"), 0, 0)
end    = timestamp(input(9999, "End Year"),   input(1, "End Month"),   input(1, "End Day"),   0, 0)
_testPeriod() =>
    iff(time >= startP and time <= end, true, false)

source = close 
vol_length  = input(34, title = "Volume - Length")
vol_smooth  = input(200,title = "Volume - Smoothing")
volriselen  = input(21,  title = "Volume - Risinglength")
volfalllen  = input(13, title = "Volume - Fallinglength")
threshold   = input(1,"threshold")
threshold2  = input(1.2,step=0.1, title="Threshold 2")
direction = input(13,"amount of bars")


volsum  = sum(volume, vol_length) / (sum(volume, vol_smooth) / (vol_smooth / vol_length))


LongEntry  = (rising(volsum, volriselen) or crossover (volsum, threshold)) and close > close[direction]
ShortEntry = (rising(volsum, volriselen) or crossover (volsum, threshold)) and close < close[direction]
LongExit1  = falling (volsum,volfalllen)
ShortExit1 = falling (volsum,volfalllen)
LongExit2= (crossover(volsum, threshold2) and close < close[direction])


_state = 0
_prev = nz(_state[1])
_state := _prev

if _prev == 0
    if LongEntry
        _state := 1
        _state
    if ShortEntry
        _state := 2
        _state
if _prev == 1
    if ShortEntry or LongExit1
        _state := 0
        _state
if _prev == 2
    if LongEntry or ShortExit1
        _state := 0
        _state

_bLongEntry = _state == 1 
_bLongClose = _state == 0 

long_condition = _bLongEntry and close > close[direction]
strategy.entry('BUY', strategy.long, when=long_condition)  
 
short_condition =  _bLongClose or LongExit2
strategy.close('BUY', when=short_condition)

plot(volsum,      color = color.green,    title="Vol_Sum")
plot(threshold, color = color.fuchsia, transp=50, title="Threshold")
plot(threshold2, color=color.white, transp = 50, title="Threshold 2")
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں