1. مربع
  2. مطلق رفتار اشارے کی حکمت عملی

مطلق رفتار اشارے کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-02-19 14:13:01
ٹیگز:

img

جائزہ

مطلق رفتار اشارے کی حکمت عملی توشر چانڈے کے تیار کردہ رفتار اشارے سی ایم او پر مبنی ایک بہتر ورژن ہے۔ یہ حکمت عملی اس بات کا فیصلہ کرتی ہے کہ آیا مارکیٹ میں درمیانی مدتی قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کو پکڑنے کے لئے قیمت کی رفتار کی مطلق قیمت کا حساب لگاتے ہوئے مارکیٹ میں فی الحال زیادہ خرید یا زیادہ فروخت ہوئی ہے۔

حکمت عملی کا اصول

اس حکمت عملی کا بنیادی اشارے بہتر سی ایم او اشارے ہے ، جسے AbsCMO کہا جاتا ہے۔ AbsCMO کا حساب کتاب کا فارمولا یہ ہے:

AbsCMO = abs(100 * (latest closing price - closing price Length periods ago) / (simple moving average of absolute price fluctuations over Length period * Length))

جہاں لمبائی اوسط مدت کی لمبائی کی نمائندگی کرتی ہے۔ AbsCMO اقدار کی حد 0 سے 100 تک ہے۔ یہ اشارے درمیانی مدتی مارکیٹ کے رجحانات اور overbought / oversold علاقوں کو واضح طور پر طے کرنے کے لئے سمت اور رفتار کی مضبوطی کو یکجا کرتا ہے۔

جب AbsCMO مخصوص اوپری ریل (ڈیفالٹ 70) کو توڑتا ہے تو ، یہ اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ مارکیٹ زیادہ فروخت شدہ علاقے میں داخل ہوگئی ہے اور مختصر ہوجاتی ہے۔ جب AbsCMO مخصوص نچلی ریل (ڈیفالٹ 20) کو توڑتا ہے تو ، اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ مارکیٹ زیادہ فروخت شدہ علاقے میں داخل ہوگئی ہے اور طویل ہوجاتی ہے۔

فوائد کا تجزیہ

دیگر رفتار کے اشارے کے مقابلے میں، AbsCMO اشارے کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. یہ قیمت کی مطلق رفتار کی عکاسی کرتا ہے اور درمیانی مدت کے رجحانات کو زیادہ درست اندازہ کرتا ہے۔
  2. اس میں سمت اور طاقت کو شامل کرکے زیادہ واضح طور پر زیادہ خرید / فروخت کی حالتوں کی نشاندہی کی جاتی ہے۔
  3. اس کی حد 0-100 کے درمیان محدود ہے، جس سے یہ مختلف مصنوعات کے درمیان موازنہ کے لئے زیادہ موزوں ہے۔
  4. یہ قلیل مدتی اتار چڑھاؤ کے لئے کم حساس ہے، جو درمیانی مدت کے رجحانات کی عکاسی کرتا ہے؛
  5. اپنی مرضی کے مطابق پیرامیٹرز اسے انتہائی موافقت پذیر بناتے ہیں۔

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے اہم خطرات یہ ہیں:

  1. ایک درمیانی مدتی اشارے کے طور پر، یہ قلیل مدتی اتار چڑھاؤ کے لئے کم حساس ہے؛
  2. ڈیفالٹ پیرامیٹرز تمام مصنوعات کے لئے موزوں نہیں ہو سکتے ہیں اور ان کو بہتر بنانے کی ضرورت ہے۔
  3. طویل عرصے تک رکھنے سے بڑے پیمانے پر کھپت ہوسکتی ہے۔

ان خطرات کو برقرار رکھنے کی مدت کو کم کرنے، پیرامیٹرز کو بہتر بنانے یا دیگر اشارے کو شامل کرنے سے کم کیا جاسکتا ہے۔

اصلاح کی ہدایات

اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. زیادہ سے زیادہ مصنوعات کو اپنانے کے لئے AbsCMO کے پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں؛
  2. غلط سگنل فلٹر کرنے کے لئے دیگر اشارے شامل کریں؛
  3. خطرات کو کنٹرول کرنے کے لئے سٹاپ نقصان اور منافع لینے کے قواعد مرتب کریں۔
  4. بہتر انٹری پوائنٹس تلاش کرنے کے لیے ڈیپ لرننگ جیسی ٹیکنالوجیوں کا فائدہ اٹھائیں۔

نتیجہ

خلاصہ میں ، مطلق رفتار اشارے کی حکمت عملی ایک مفید درمیانی مدتی تجارتی حکمت عملی ہے۔ یہ درمیانی مدت میں قیمت کی مطلق رفتار کی خصوصیات کی عکاسی کرتی ہے اور درمیانی مدت کے رجحانات کی پیش گوئی کرنے کی مضبوط طاقت رکھتی ہے۔ تاہم ، یہ حکمت عملی قلیل مدتی اتار چڑھاؤ کے لئے کم حساس ہے اور اس میں کچھ خطرات ہیں۔ پیرامیٹر کی اصلاح ، اشارے کے فلٹرز ، اسٹاپ نقصان کے طریقہ کار جیسی مزید بہتری اس کی براہ راست کارکردگی کو زیادہ مستحکم اور قابل اعتماد بنا سکتی ہے۔

/*backtest
start: 2023-02-12 00:00:00
end: 2024-02-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 17/02/2017
//    This indicator plots the absolute value of CMO. CMO was developed by Tushar 
//    Chande. A scientist, an inventor, and a respected trading system developer, 
//    Mr. Chande developed the CMO to capture what he calls "pure momentum". For 
//    more definitive information on the CMO and other indicators we recommend the 
//    book The New Technical Trader by Tushar Chande and Stanley Kroll.
//    The CMO is closely related to, yet unique from, other momentum oriented indicators 
//    such as Relative Strength Index, Stochastic, Rate-of-Change, etc. It is most closely 
//    related to Welles Wilder`s RSI, yet it differs in several ways:
//        - It uses data for both up days and down days in the numerator, thereby directly 
//          measuring momentum;
//        - The calculations are applied on unsmoothed data. Therefore, short-term extreme 
//          movements in price are not hidden. Once calculated, smoothing can be applied to 
//          the CMO, if desired;
//        - The scale is bounded between +100 and -100, thereby allowing you to clearly see 
//          changes in net momentum using the 0 level. The bounded scale also allows you to 
//          conveniently compare values across different securities.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////

strategy(title="CMOabs", shorttitle="CMOabs")
Length = input(9, minval=1)
TopBand = input(70, minval=1)
LowBand = input(20, minval=0)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
// hline(0, color=gray, linestyle=dashed)
// hline(TopBand, color=red, linestyle=line)
// hline(LowBand, color=green, linestyle=line)
xMom = abs(close - close[1])
xSMA_mom = sma(xMom, Length)
xMomLength = close - close[Length]
nRes = abs(100 * (xMomLength / (xSMA_mom * Length)))
pos = iff(nRes > TopBand, -1,
	     iff(nRes < LowBand, 1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(nRes, color=blue, title="CMO")
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں