جامع طویل اور مختصر خودکار مستقبل کی تجارتی حکمت عملی
ChaoZhang
یہ حکمت عملی جدید ہےجامع طویل اور مختصر خودکار مستقبل کی تجارتی حکمت عملیاس حکمت عملی کا مقصد مارکیٹ کے اہم رجحانات کا پتہ لگانا ہے تاکہ خطرے پر قابو پانے کی شرط پر مستحکم منافع حاصل کیا جاسکے۔
حکمت عملی کا اصول
یہ حکمت عملی تین حصوں پر مبنی ہے:
سپر ٹرینڈ اشارے مارکیٹ کے اہم رجحانات کی سمت کا فیصلہ کرنے کے لئے ذمہ دار ہیں۔ جب قیمت اوپر کی طرف مڑنے والی لائن سے تجاوز کر جاتی ہے تو یہ اچھال ہے ، اور جب نیچے کی طرف مڑنے والی لائن سے تجاوز کر جاتی ہے تو یہ گرتی ہے۔
کیو کیو ای اشارے آر ایس آئی کے ساتھ مل کر اوورلوڈ اور اوور سیل کی حیثیت کا تعین کرتا ہے۔ آر ایس آئی کے اوسط اور معیاری فرق کے مطابق ، متحرک اوپری اور نچلے حصے کا حساب لگایا جاتا ہے۔ آر ایس آئی اوپری حد سے اوپر ہونے پر اوورلوڈ سگنل ہے ، اور نچلے حصے سے نیچے ہونے پر اوورلوڈ سگنل ہے۔
ٹرینڈ انڈیکیٹر A-V2 اشارے ای ایم اے کے حساب سے تیز اور سست لائن کی پوزیشن پر رجحان کا تعین کرتا ہے ، تیز لائن سست لائن سے زیادہ ہے۔
مارکیٹ کی سمت کا فیصلہ کرنے کے لئے ، جب سپر ٹرینڈ بیسڈ ہے ، اور QQE نے فیصلہ کیا ہے کہ یہ زیادہ فروخت نہیں ہے ، اور A-V2 بیسڈ ہے تو ، اس میں زیادہ سگنل داخل ہونے کا اشارہ دیا گیا ہے۔ جب سپر ٹرینڈ بیسڈ ہے ، اور QQE نے فیصلہ کیا ہے کہ یہ زیادہ خرید نہیں ہے ، اور A-V2 بیسڈ ہے تو ، اس میں ایک خالی سگنل داخل ہوتا ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
اس کے علاوہ ، یہ متعدد اشارے استعمال کرتا ہے ، جو تجارتی فیصلوں کو زیادہ قابل اعتماد بناتا ہے اور غلط سگنل کو کم کرتا ہے۔
اس کے علاوہ، یہ خود کار طریقے سے ٹریڈنگ سگنل کا پتہ لگانے کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے، انسانی غلطی کو کم کرنے کے لئے انسانی مداخلت کے بغیر فیصلہ کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے.
انڈیکس کے نامیاتی مجموعہ کا استعمال کرتے ہوئے ، سگنل کا پتہ لگانے کے ساتھ ساتھ خطرے کو کنٹرول کریں ، مستحکم منافع حاصل کریں۔
پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے، اور صارف اپنی ترجیحات کے مطابق اپنی مرضی کے مطابق پالیسی بنا سکتے ہیں.
ایک طرفہ ، ایک سے زیادہ یا دو طرفہ تجارت کی حمایت کریں ، تجارت میں لچکدار ہوں۔
خطرات اور حل
مارکیٹ کے مخصوص حالات میں ، اشارے غلط سگنل دے سکتے ہیں ، جو اشارے کے پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے ذریعہ کم کیا جاسکتا ہے۔
ٹریڈنگ کی لاگت اور سلائڈ پوائنٹس حکمت عملی کے منافع بخش جگہ پر اثر انداز ہوسکتے ہیں ، جو اسٹاپ نقصان کو روکنے کے طریقہ کار کو نافذ کرکے بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
اشارے کے پیرامیٹرز کو غلط ترتیب دینے سے حکمت عملی کی خراب کارکردگی کا سبب بن سکتا ہے ، بہتر ترتیب کی تلاش میں مختلف پیرامیٹرز کی کوشش کی جاسکتی ہے۔
اصلاح کی سمت
مشین لرننگ الگورتھم کو شامل کریں جو حکمت عملی کو زیادہ ذہین بنانے کے لئے تاریخی اعداد و شمار کے مطابق خود کار طریقے سے اشارے کے پیرامیٹرز کو بہتر بنائے۔
مارکیٹ کی میکرو ڈھانچے کے مزید عوامل جیسے ٹرانزیکشن حجم ، آؤٹ ڈور اور دیگر اعداد و شمار کے ساتھ مل کر ٹریڈنگ سگنل کو زیادہ موثر طریقے سے کھوجنا۔
ہائی فریکوئینسی ٹریڈنگ ٹکنالوجی کا اطلاق ، جو الگورتھم ماڈل کے ذریعہ خود کار طریقے سے آرڈر جمع کروانے اور ٹرانزیکشن پر عملدرآمد کرتا ہے۔
خلاصہ کریں۔
یہ حکمت عملی مارکیٹ کی ساخت کا فیصلہ کرنے کے لئے متعدد اشارے کو مربوط کرتی ہے ، خطرے کو کنٹرول کرنے کی شرط پر مستحکم منافع حاصل کرتی ہے ، رجحان کی سمت پر غور کرتی ہے اور اوور خرید اوور فروخت کی حالت کو مدنظر رکھتی ہے ، تجارت کے فیصلے زیادہ ٹھیک ہیں۔ اصلاح کی گنجائش بہت زیادہ ہے ، اسٹریٹجی کی کارکردگی کو مزید بہتر بنانے کے لئے پیرامیٹرز کی اصلاح ، ساخت کی اصلاح ، عملدرآمد کی اصلاح وغیرہ کے لحاظ سے بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
//author：盧振興 芙蓉中華中學畢業 育達科技大學畢業碩士
//參考資料 : QQE MOD By:Mihkel00 ,SuperTrend By:KivancOzbilgic , TrendIndicator A-V2 By:Dziwne
strategy("綜合交易策略", shorttitle="Comprehensive Strategy", overlay=true)
// 添加單邊或多空參數
OnlyLong = input(true, title="單邊")
// SuperTrend 参数
PeriodsST = input(9, title="ST ATR Period")
MultiplierST = input(3.9, title="ST ATR Multiplier")
srcST = input(hl2, title="ST Source")
atrST = atr(PeriodsST)
upST = srcST - (MultiplierST * atrST)
upST := close[2] > upST[1] ? max(upST, upST[1]) : upST
dnST = srcST + (MultiplierST * atrST)
dnST := close[2] < dnST[1] ? min(dnST, dnST[1]) : dnST
trendST = 1
trendST := nz(trendST[1], trendST)
trendST := trendST == -1 and close[2] > dnST[1] ? 1 : trendST == 1 and close[2] < upST[1] ? -1 : trendST
// QQE 参数
RSI_PeriodQQE = input(6, title='QQE RSI Length')
SFQQE = input(5, title='QQE RSI Smoothing')
QQE = input(3, title='QQE Fast Factor')
ThreshHoldQQE = input(3, title="QQE Thresh-hold")
srcQQE = input(close, title="QQE RSI Source")
Wilders_PeriodQQE = RSI_PeriodQQE * 2 - 1
RsiQQE = rsi(srcQQE, RSI_PeriodQQE)
RsiMaQQE = ema(RsiQQE, SFQQE)
AtrRsiQQE = abs(RsiMaQQE[1] - RsiMaQQE)
MaAtrRsiQQE = ema(AtrRsiQQE, Wilders_PeriodQQE)
darQQE = ema(MaAtrRsiQQE, Wilders_PeriodQQE) * QQE
basisQQE = sma(RsiMaQQE - 50, 50)
devQQE = 0.35 * stdev(RsiMaQQE - 50, 50)
upperQQE = basisQQE + devQQE
lowerQQE = basisQQE - devQQE
qqeCondition = RsiMaQQE[1] - 50 > upperQQE[1] ? true : RsiMaQQE[1] - 50 < lowerQQE[1] ? false : na
// Trend Indicator A-V2 参数
ma_periodA_V2 = input(52, title="TIA-V2 EMA Period")
oA_V2 = ema(open, ma_periodA_V2)
cA_V2 = ema(close, ma_periodA_V2)
trendIndicatorAV2Condition = cA_V2[1] >= oA_V2[1] ? true : false
// 综合交易逻辑
longCondition = trendST == 1 and qqeCondition and trendIndicatorAV2Condition
shortCondition = trendST == -1 and not qqeCondition and not trendIndicatorAV2Condition
// 针对多单的开平仓逻辑
if (OnlyLong)
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
else
strategy.close("Buy")
// 多空都做时的逻辑
if (not OnlyLong)
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
else if (shortCondition)
strategy.entry("Sell",strategy.short)
// 添加多空平仓逻辑
if (not longCondition)
strategy.close("Buy")
if (not shortCondition)
strategy.close("Sell")
// 可视化信号
plotshape(series=longCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=shortCondition and not OnlyLong, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")