اوسط فرق کو ہموار کرنے پر مبنی حکمت عملی کے بعد رجحان
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی ایک اشارے کی حکمت عملی ہے جو مختصر مدت کے اعلی اور کم قیمتوں اور مختصر مدت اور طویل مدتی اوسط لاگت کے مابین مساوات کا استعمال کرتے ہوئے رجحانات کا فیصلہ کرتی ہے۔ حکمت عملی کا مقصد مختصر لائن کی حساسیت کو بڑھانا ہے ، اور اس سے پہلے اور بعد میں اوسط ہموار کرنے والے فنکشن کو بڑھا کر اسٹیٹمنٹ میں ہونے والے نقصان کو کم کرنا ہے تاکہ اسٹیٹمنٹ میں ہونے والے چھوٹے نقصانات کو کم کیا جاسکے ، جبکہ طول و عرض کے دوران بڑے منافع کو برقرار رکھا جاسکے۔
حکمت عملی کا اصول
مختصر مدت کی لاگت کا حساب لگائیں: ta.highest اور ta.lowest فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے حالیہ مختصر مدت کی جڑ K لائن کی اعلی ترین اور کم سے کم قیمتوں کا حساب لگائیں ، اور پھر مختصر مدت کی لاگت کے طور پر اوسط تلاش کریں
طویل مدتی لاگت کا حساب لگائیں: طویل مدتی لاگت کے طور پر ta.sma فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے حالیہ لمبی لمبی لمبی جڑ K لائن کے اختتامی قیمتوں کا سادہ منتقل اوسط
اوسط فرق: قلیل مدتی اخراجات کم طویل مدتی اخراجات
ہموار اوسط فرق: اوسط فرق کو ہموار کرنے کے لئے ، غلط فہمیوں کو کم کرنے کے لئے ، یہاں ٹی اے ایس ایم اے کو سادہ منتقل اوسط کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے
رجحان کا تعین کریں: ایک حد مقرر کریں ، جب اوسطا اوسط حد سے زیادہ ہو تو اس کا تعین بڑھتے ہوئے رجحان کے طور پر کیا جاتا ہے ، اور منفی حد سے کم ہونے پر اس کا تعین گرنے والے رجحان کے طور پر کیا جاتا ہے
ان اور آؤٹ: جب آپ زیادہ کرتے ہیں تو اوپر کی طرف بڑھتے ہیں ، جب آپ کم کرتے ہیں تو نیچے کی طرف بڑھتے ہیں
طاقت کا تجزیہ
- مختصر مدت کے لئے حساسیت میں اضافہ، فوری طور پر شارٹ لائن مواقع پر قبضہ کرنے کے لئے
- ہموار عمل، غلط فہمی کے امکانات کو کم کرنا
- چینل قائم کریں اور بیکار ذخائر کو کم کریں
- ٹرینڈ کے ساتھ رہنا، وقت پر نقصان کو روکنا
خطرے کا تجزیہ
- قلیل مدتی توجہ کا خطرہ ہوتا ہے اور اس کے لئے مناسب حد تک نقصان کی حد بڑھانا ضروری ہے
- پیرامیٹرز کو بار بار جانچنے کی ضرورت ہوتی ہے ، جیسے مختصر طویل دن ، اوسطا ہموار پیرامیٹرز وغیرہ۔ غلط ترتیب سے زیادہ حساس یا سست ہوسکتا ہے
- ٹرانزٹ کی چوڑائی کو مناسب طریقے سے طے کرنے کی ضرورت ہے، بڑے اور چھوٹے دونوں کے ساتھ مسائل ہیں
- زلزلے کی صورت حال میں بار بار کھولے جانے کے خطرے کا سامنا کرنا پڑتا ہے
خطرے سے نمٹنے کے طریقے:
- مناسب طریقے سے اسٹاپ نقصان کی حد بڑھا دیں ، قید سے بچیں
- پیرامیٹرز کی ترتیب کو بہتر بنائیں ، حساسیت اور غلطی کی شرح کو متوازن کریں
- ٹیسٹ اور چینل پیرامیٹرز کو بہتر بنانے
- فلٹرنگ کی شرائط کو شامل کرنے سے زلزلے کی صورت حال میں کوئی فائدہ نہیں ہوگا
اصلاح کی سمت
- زیادہ ہموار قلیل مدتی اخراجات جیسے پی اے یا وزن کے حساب سے قلیل مدتی بلندیوں کو بہتر بنانا
- مختلف طویل مدتی لاگت کے حساب کے طریقوں کی جانچ
- مختلف اوسطا مسطح الگورتھم کی کوشش کریں
- چینل پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں
- اسٹاک کھولنے کے لئے فلٹر شامل کریں ، جیسے توڑ ، حجم میں اضافہ ، وغیرہ۔
- واپسی واپسی کے مواقع میں شامل ہوں
خلاصہ کریں۔
یہ حکمت عملی مجموعی طور پر ایک بہت ہی آسان براہ راست رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔ عام طور پر چلتی اوسط وغیرہ کے مقابلے میں ، اس کی مختصر اور طویل مدتی لاگت کی اوسط کی حساب سے ، اس رجحان کی تبدیلی کا زیادہ تیزی سے فیصلہ کیا جاسکتا ہے۔ اس کے ساتھ ہی ، ہموار کرنے سے اس کے پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کی گنجائش بھی ملتی ہے ، جس سے ہموار پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرکے حساسیت اور غلطی کی شرح کو متوازن کیا جاسکتا ہے۔ مجموعی طور پر ، اس حکمت عملی میں چست ، براہ راست ، اور تعیناتی صلاحیت کی طاقت کی خصوصیات ہیں ، اور یہ ایک ایسا حکمت عملی خیال ہے جس کی گہرائی میں کھدائی کرنے کے قابل ہے۔ پیرامیٹرز کو بہتر بنانے اور معاون فیصلے کی شرائط کو شامل کرنے کے ذریعہ ، حکمت عملی کی کارکردگی کو مزید تقویت دینے کی امید 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"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © dead0001ing1
//@version=5
strategy("Trend-Following Indicator", overlay=true)
// 設置參數
shortTerm = input(5, "Short Term")
longTerm = input(20, "Long Term")
smooth = input(5, "Smoothing")
threshold = input(0, "Threshold")
// 計算短期成本
shortH = ta.highest(high, shortTerm)
shortL = ta.lowest(low, shortTerm)
shortCost = (shortH + shortL) / 2
// 計算長期成本
longCost = ta.sma(close, longTerm)
// 計算均差
deviation = shortCost - longCost
// 平滑均差
smoothedDeviation = ta.sma(deviation, smooth)
// 判斷順勢
isTrendingUp = smoothedDeviation > threshold
isTrendingDown = smoothedDeviation < -threshold
// 顯示順勢信號
plotshape(isTrendingUp, title="Trending Up", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Up", size=size.small)
plotshape(isTrendingDown, title="Trending Down", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Down", size=size.small)
// 定義進出場策略
if isTrendingUp
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.close("Long", when=isTrendingDown)
if isTrendingDown
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.close("Short", when=isTrendingUp)