طویل اور مختصر دونوں کے لئے جامع فیوچر خودکار تجارتی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-02-18 14:25:04
ٹیگز:

img

یہ حکمت عملی ایک جدیدطویل اور مختصر دونوں کے لئے جامع فیوچر خودکار تجارتی حکمت عملییہ سپر ٹرینڈ ، کیو کیو ای اور ٹرینڈ انڈیکیٹر اے وی 2 کو مربوط کرتا ہے تاکہ تجارتی سگنل کو خود بخود دریافت کیا جاسکے اور طویل / مختصر تجارت کی جاسکے۔ اس حکمت عملی کا مقصد مارکیٹ کے اہم رجحانات کی نشاندہی کرنا اور اچھے رسک کنٹرول کے ساتھ مستحکم منافع حاصل کرنا ہے۔

حکمت عملی کا اصول

اسٹریٹیجی میں تین اہم حصے شامل ہیں:

  1. سپر ٹرینڈ اشارے مارکیٹ کے اہم رجحان کا تعین کرتا ہے۔ جب قیمت اوپر کی رجحان لائن سے اوپر ٹوٹ جاتی ہے تو ، یہ ایک اپ ٹرینڈ کی نشاندہی کرتا ہے۔ جب قیمت نیچے کی رجحان لائن سے نیچے ٹوٹ جاتی ہے تو ، یہ ایک ڈاؤن ٹرینڈ کی نشاندہی کرتا ہے۔

  2. QQE اشارے میں اوور بک / اوور سیل کی حیثیت کی نشاندہی کرنے کے لئے RSI کا امتزاج ہوتا ہے۔ متحرک اوور بک / اوور سیل کی سطحوں کا حساب RSI اوسط اور معیاری انحراف کی بنیاد پر کیا جاتا ہے۔ اوپری سطح سے اوپر RSI اوور بک سگنل کی نشاندہی کرتا ہے اور کم سطح سے نیچے RSI اوور سیل سگنل کی نشاندہی کرتا ہے۔

  3. رجحان اشارے A-V2 تیز اور سست EMA لائنوں کا موازنہ کرکے رجحان کا جائزہ لیتا ہے۔ جب تیز EMA سست EMA سے زیادہ ہوتا ہے تو ، یہ خریدنے کا اشارہ بھیجتا ہے۔

مارکیٹ کی سمت کا فیصلہ کرتے وقت ، طویل سگنل اس وقت متحرک ہوتے ہیں جب سپر ٹرینڈ اپ ٹرینڈ دکھاتا ہے ، QQE oversold نہیں ہوتا ہے اور A-V2 خریدنے کا سگنل ہوتا ہے۔ جب مخالف حالات پیش آتے ہیں تو مختصر سگنل متحرک ہوجاتے ہیں۔

فوائد

  1. متعدد اشارے کا استعمال قابل اعتماد کو بہتر بناتا ہے اور غلط سگنل کو کم کرتا ہے۔

  2. دستی مداخلت کے بغیر سگنل کا خودکار پتہ لگانے سے انسانی غلطیوں میں کمی واقع ہوتی ہے۔

  3. اشارے کا نامیاتی امتزاج تجارتی مواقع دریافت کرتے ہوئے مؤثر رسک کنٹرول فراہم کرتا ہے۔

  4. صارفین کی ضروریات کو پورا کرنے کے لئے حسب ضرورت پیرامیٹرز.

  5. لچک کے لئے صرف طویل اور طویل / مختصر تجارت دونوں کی حمایت کریں.

خطرات اور حل

  1. اشارے انتہائی مارکیٹ کے حالات میں غلط سگنل پیدا کرسکتے ہیں۔ ایسے معاملات کو کم سے کم کرنے کے لئے پیرامیٹرز کو ٹھیک کریں۔

  2. ٹرانزیکشن لاگت اور سلائپج منافع کو ختم کر سکتے ہیں۔ سٹاپ نقصان / منافع لے کر بہتر بنائیں۔

  3. نامکمل پیرامیٹر سیٹ اپ خراب کارکردگی کا باعث بنتا ہے۔ زیادہ سے زیادہ ترتیب تلاش کرنے کے لئے مختلف اقدار آزمائیں۔

اصلاح کی ہدایات

  1. تاریخی اعداد و شمار کی بنیاد پر پیرامیٹرز کو خودکار طور پر بہتر بنانے کے لئے مشین لرننگ میں اضافہ کریں۔

  2. بہتر سگنل دریافت کرنے کے لئے حجم جیسے مارکیٹ مائکرو ساخت کے زیادہ عوامل کو شامل کریں۔

  3. خود کار طریقے سے احکامات بھیجنے کے لئے اعلی تعدد ٹریڈنگ کی تکنیک کو لاگو کریں.

نتیجہ

اسٹریٹجی میں مارکیٹ کی ساخت کا اندازہ کرنے اور خطرے کے کنٹرول کے تحت مستحکم منافع حاصل کرنے کے لئے اشارے کا امتزاج کیا گیا ہے۔ یہ مختلف تجارتی فیصلوں کے ل trend رجحان کی سمت اور زیادہ خرید / فروخت کی حیثیت دونوں پر غور کرتا ہے۔ حکمت عملی کی کارکردگی کو مزید بڑھانے کے لئے پیرامیٹر کی اصلاح ، منطق میں بہتری اور عمل درآمد میں بہتری کے لئے کافی گنجائش باقی 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")


مزید