لکیری ریگریشن چینل پر مبنی بریک آؤٹ تجارتی حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
اس حکمت عملی میں لکیری واپسی چینل کے اوپر اور نیچے کی ٹریک کا استعمال کیا جاتا ہے ، جس میں دوہری معیاری فاصلے کی ترتیب کے ساتھ بریک خرید اور فروخت کے سگنل ملتے ہیں ، جس سے قیمت کے توڑنے کے بعد پوزیشن کھلنے کی پوزیشن بنائی جاتی ہے۔ جبکہ چینل کی درمیانی لائن کے کراسنگ کا استعمال فلیٹ پوزیشن سگنل کے طور پر کیا جاتا ہے ، جس سے منافع کے بعد اسٹاپ ہوتا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی کا بنیادی منطق لکیری رجعت چینل کے اوپر اور نیچے کی ٹریک اور درمیانی لائن پر مبنی ہے۔ اس حساب کتاب کا طریقہ کار مندرجہ ذیل ہے:
قیمت کا حساب لگانے کے لئے لکیری رجعت linreg، اور اگلے دور کے لئے لکیری رجعت linreg_p
لکیری رجعت کی قدر کے حساب سے لکیری رجعت کی لکیری لکیری کا سلپ اور انٹرسیپٹ
حساب لگانے کے لئے قیمتوں کے رجعت لائن سے انحراف
تعصب کا ایک ضرب dev ، اور اس کے نتیجے میں اپ ٹریک اور ڈاون ٹریک کی تعصب
جب قیمت نیچے سے ٹریک سے ٹکرا جائے تو خریدنے کا اشارہ ترتیب دیں
جب قیمت اوپر سے نیچے کی طرف ٹوٹ جاتی ہے تو ، فروخت کا اشارہ سیٹ کریں
جب قیمت چینل کے وسط لائن سے الٹ جاتی ہے تو اسٹاپ سگنل exit سیٹ کریں
خرید سگنل، فروخت سگنل اور سٹاپ سگنل کی بنیاد پر ٹریڈنگ منطق سیٹ کریں
طاقت کا تجزیہ
اس حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ قیمتوں کے درمیانے اور طویل مدتی رجحانات کا استعمال کیا جاتا ہے جو لکیری رجعت چینل کی عکاسی کرتا ہے۔ اس میں مندرجہ ذیل پہلوؤں میں نمایاں ہے:
ایک لکیری رجعت چینل کے اوپر اور نیچے کے راستے قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کی معمول کی حد کو مؤثر طریقے سے ظاہر کرسکتے ہیں ، اور چینل کی حد کو استعمال کرتے ہوئے تجارتی سگنل ترتیب دے سکتے ہیں ، جس سے غلط سگنل کم ہوسکتے ہیں۔
وسط لائن کراسنگ ایک سٹاپ سگنل کے طور پر کام کرتا ہے جس سے منافع کو زیادہ سے زیادہ لاک کیا جاسکتا ہے اور منافع کے بعد جاری ریورسنگ سے ہونے والے نقصانات سے بچا جاسکتا ہے۔
لکیری رجعت کے ذریعے چلنے والے ٹولز میں کچھ تاخیر ہوتی ہے ، جو قلیل مدتی مارکیٹ کے شور کو مؤثر طریقے سے فلٹر کرتی ہے ، جس سے ٹریڈنگ سگنل زیادہ قابل اعتماد ہوجاتے ہیں۔
اس حکمت عملی میں کم پیرامیٹرز ہیں اور اسے آسانی سے لاگو کیا جاسکتا ہے ، جو کہ حساب کتاب کی تجارت کے لئے مناسب ہے۔
خطرے کا تجزیہ
اس حکمت عملی کے کچھ خطرات بھی ہیں، جن میں سے کچھ یہ ہیں:
لکیری رجعت چینل دیرپا ہے اور مختصر مدت میں تیزی سے تبدیلی کے بعد رجحان کو چھوڑ سکتا ہے۔ چینل کی مدت کو مناسب طریقے سے کم کیا جاسکتا ہے ، پیرامیٹرز کو بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
ضابطہ ضارب کی غلط ترتیب بھی غلط سگنل کا سبب بن سکتی ہے۔ اس کو ریٹرنسنگ کی اصلاح کے پیرامیٹرز کے ساتھ جوڑا جاسکتا ہے۔
صرف بریک سگنل کی بنیاد پر ، زیادہ ہلچل کا نقصان ہوسکتا ہے۔ دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر فلٹرنگ پر غور کیا جاسکتا ہے۔
کچھ خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق خطرے سے متعلق ہے.
اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:
لکیری واپسی کے راستے کی لمبائی کو بہتر بنانا ، تاخیر اور ردعمل کی حساسیت کو متوازن کرنا۔
زیادہ سے زیادہ خطرے کو کنٹرول کرنے کے ساتھ سگنل کے معیار کو بہتر بنانے کے لئے، ضابطہ ضابطہ کو بہتر بنانے کے.
سگنل فلٹرنگ کے لئے دوسرے اشارے شامل کریں تاکہ حکمت عملی کی جیت کی شرح میں اضافہ ہو۔ مثال کے طور پر ای ایم اے ، کے ڈی جے وغیرہ۔
نقصانات کو روکنے کا طریقہ کار شامل کریں۔ جیسے اے ٹی آر نقصانات ، ٹریکنگ نقصانات وغیرہ۔
حکمت عملی پر مختلف اعداد و شمار کے ذرائع کے اثرات کی جانچ پڑتال کریں. مثال کے طور پر ریٹروٹ ڈیٹا ، انڈیکس ڈیٹا وغیرہ کا استعمال کریں.
مارکیٹ کے ماحول کے ساتھ متحرک طور پر ایڈجسٹمنٹ پیرامیٹرز یا سگنل وزن.
خلاصہ کریں۔
یہ حکمت عملی مجموعی طور پر ایک لکیری رجعت چینل کو سگنل کے اشارے کے طور پر استعمال کرنے کا ایک جدید نظام ہے۔ حکمت عملی کا نظریہ واضح اور سمجھنے میں آسان ہے ، اس میں کم پیرامیٹرز ہیں ، اور اسے عملی طور پر نافذ کرنا زیادہ مشکل نہیں ہے۔ لیکن مارکیٹ کے ماحول کی حرکیات کے مطابق پیرامیٹرز کو بہتر بنانے اور سگنل فلٹرنگ کو دوسرے اشارے کے ساتھ جوڑنے کا طریقہ اس حکمت عملی کی کامیابی کی کلید ہے۔ مسلسل جانچ اور اصلاح کے ذریعہ ، یہ حکمت عملی ایک مستحکم منافع بخش مقداری نظام بن سکتی 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"}]
*/
//Robotrading
//@version=4
strategy("robotrading linreg", "linreg", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 10, commission_value = 0.1)
//Settings
source = input(close)
length = input(100, minval=1)
offset = input(0, minval=0)
dev = input(2.0, "Deviation")
smoothing = input(1, minval=1)
mtf_val = input("", "Resolution", input.resolution)
signals = input("Recent", "Signals Display", options=["Recent", "All"])
goto = input(0, "End At Bar Index")
//Lin.reg.
cc(x) => x=="Red"?color.red:x=="Lime"?color.lime:x=="Orange"?color.orange:x=="Teal"?color.teal:x=="Yellow"?color.yellow:x=="Black"?color.black:color.white
data(x) => sma(security(syminfo.tickerid, mtf_val!="" ? mtf_val : timeframe.period, x), smoothing)
linreg = data(linreg(source, length, offset))
linreg_p = data(linreg(source, length, offset+1))
//Deviation
x = bar_index
slope = linreg - linreg_p
intercept = linreg - x*slope
deviationSum = 0.0
for i = 0 to length-1
deviationSum:= deviationSum + pow(source[i]-(slope*(x-i)+intercept), 2)
deviation = sqrt(deviationSum/(length))
x1 = x-length
x2 = x
y1 = slope*(x-length)+intercept
y2 = linreg
//Cross
dm_current = -deviation*dev + y2
dp_current = deviation*dev + y2
ex_current = (dm_current + dp_current) / 2
buy = crossunder(close, dm_current)
sell = crossover(close, dp_current)
exit = crossover(close, ex_current) or crossunder(close, ex_current)
//Channel
updating = goto <= 0 or x < goto
// if updating
// line b = line.new(x1, y1, x2, y2, xloc.bar_index, extend.right, color.aqua, width = 3)
// line.delete(b[1])
// line dp = line.new(x1, deviation*dev + y1, x2, deviation*dev + y2, xloc.bar_index, extend.right, color.red, width = 3)
// line.delete(dp[1])
// line dm = line.new(x1, -deviation*dev + y1, x2, -deviation*dev + y2, xloc.bar_index, extend.right, color.lime, width = 3)
// line.delete(dm[1])
//Lines
plot(dm_current, color = color.lime)
plot(dp_current, color = color.red)
plot(ex_current)
//Trading
if ex_current > 0
strategy.entry("Long", strategy.long, na, limit = dm_current)
strategy.entry("Short", strategy.short, na, limit = dp_current)
strategy.exit("ExitLong", "Long", limit = ex_current)
strategy.exit("ExitShort", "Short", limit = ex_current)