رفتار آسکیلیٹر پر مبنی حکمت عملی کو بہتر بنانا


تخلیق کی تاریخ: 2024-02-20 13:54:49 آخر میں ترمیم کریں: 2024-02-20 13:54:49
کاپی: 0 کلکس کی تعداد: 612
1
پر توجہ دیں
1617
پیروکار

رفتار آسکیلیٹر پر مبنی حکمت عملی کو بہتر بنانا

جائزہ

اس حکمت عملی کو بہتر بنانے کی حکمت عملی ہے جس کی بنیاد پر حرکیات کے اشارے میں تبدیلی کی شرح ((ROC)) ہے۔ اصل ROC حکمت عملی کے مقابلے میں ، اس حکمت عملی میں مندرجہ ذیل اصلاحات کی گئیں ہیں:

  1. سب سے زیادہ تاریخی ROC اقدار کو متعارف کرایا، موجودہ ROC متحرک سب سے زیادہ تاریخی ROC کے مقابلے میں، متحرک رشتہ دار اقدار حاصل کریں.
  2. حرکت پذیری کے متعلقہ اقدار کو ہموار کرنے کے لئے ، سگنل پیدا کریں۔
  3. خرید و فروخت کے سگنل کی حد میں شامل ہونا

ان اصلاحات کے ذریعہ ، بہت سے غیر موثر سگنل کو فلٹر کیا جاسکتا ہے ، اور حکمت عملی کو زیادہ مستحکم اور قابل اعتماد بنایا جاسکتا ہے۔

حکمت عملی کا اصول

اس حکمت عملی کا بنیادی اشارے تبدیلی کی شرح (ROC) ہے۔ ROC ایک خاص دورانیے میں اسٹاک کی قیمتوں میں تبدیلی کی شرح کی پیمائش کرتا ہے۔ حکمت عملی پہلے 9 دورانیوں کی ROC کی مقدار کا حساب لگاتی ہے۔ اس کے بعد یہ پچھلے 200 دورانیوں میں اس ROC اشارے کی زیادہ سے زیادہ قیمت کو ریکارڈ کرتی ہے اور موجودہ ROC کو سب سے زیادہ تاریخی ROC کا فیصد سمجھتی ہے ، جس سے اس کی طاقت کی نسبتا intensity شدت حاصل ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر ، اگر پچھلے 200 دنوں میں ، ROC کی اونچائی 100 سے زیادہ ہے ، تو اس دن کی ROC 80 ہے ، تو اس کی نسبتا intensity طاقت 80٪ ہے۔

اس نسبتا طاقت کو لمبائی 10 کے ایس ایم اے کے ذریعہ ہموار کیا جاتا ہے ، مختصر مدت کے اتار چڑھاؤ کو فلٹر کیا جاتا ہے ، اور ہموار منحنی خطوط حاصل کیے جاتے ہیں۔ جب ہموار منحنی خطوط مسلسل 3 دن تک بڑھتے ہیں ، اور اس کی قیمت -80٪ سے کم ہوتی ہے تو ، اس بات کا خیال ہے کہ اسٹاک کی قیمتوں میں کمی شروع ہوگئی ہے ، جس سے نیچے کی علامت پیدا ہوتی ہے ، لہذا زیادہ کام کریں۔ جب ہموار منحنی خطوط مسلسل 3 دن تک کم ہوچکے ہیں ، اور اس کی قیمت 80٪ سے زیادہ ہے تو ، اس بات کا خیال ہے کہ اسٹاک کی قیمتوں میں اضافہ سست ہونا شروع ہوگیا ہے ، جس سے اوپر کی علامت پیدا ہوئی ہے ، لہذا اس کی جگہ خالی ہے۔

طاقت کا تجزیہ

یہ حکمت عملی بنیادی طور پر آر او سی کی حکمت عملی کے مقابلے میں مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. تاریخی آر او سی کی زیادہ سے زیادہ قیمت کا موازنہ متعارف کرایا گیا ہے ، جس سے حرکیات کے اشارے کی نسبتا height اونچائی کا اندازہ لگانا اور غیر موثر سگنل کو فلٹر کرنا ممکن ہے جس کی مطلق قیمت زیادہ نہیں ہے۔
  2. ہموار فلٹرنگ شور، سگنل زیادہ مستحکم اور قابل اعتماد بنانے کے لئے.
  3. خرید و فروخت کی حد مقرر کریں اور غیر موثر تجارت کو کم کریں۔

مجموعی طور پر، اس حکمت عملی نے ROC اشارے کو مؤثر طور پر سیکنڈری پروسیسنگ کی ہے، جس سے یہ زیادہ مناسب ہے.

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی میں مندرجہ ذیل خطرات شامل ہیں:

  1. آر او سی اشارے مارکیٹ کے رجحانات کا تعین نہیں کرسکتے ہیں ، اور اس میں کچھ گمراہ کن ہے۔ اگر بیل اور ریچھ کی منتقلی کا سامنا کرنا پڑتا ہے تو یہ حکمت عملی ناکام ہوسکتی ہے۔
  2. خرید و فروخت کی حدیں کامل نہیں ہیں۔ حدیں بہت زیادہ یا بہت کم رکھنا حکمت عملی کی کارکردگی کو متاثر کرسکتا ہے۔
  3. ایس ایم اے پیرامیٹرز کی غلط ترتیب بھی حکمت عملی کی تاثیر کو متاثر کرتی ہے۔

مذکورہ بالا خطرات کو کم کرنے کے لئے ، رجحان کے اشارے کے ساتھ مل کر بڑے رجحان کا تعین کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے۔ خطرے کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں ، بہترین پیرامیٹرز کی جانچ کریں۔ SMA سائیکل پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں۔

اصلاح کی سمت

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

  1. رجحان کے اشارے کے ساتھ مل کر ، مارکیٹ کے مجموعی رجحان کا اندازہ لگائیں ، اور بیل اور ریچھ کے تبادلے میں ناکامی سے بچیں۔
  2. مختلف آر او سی لمبائی پیرامیٹرز اور خرید و فروخت کی قیمتوں کا تعین کرنے والے پیرامیٹرز کی جانچ پڑتال کریں تاکہ پیرامیٹرز کا بہترین مجموعہ تلاش کیا جاسکے۔
  3. ایس ایم اے ہموار پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے ، بہترین پیرامیٹرز تلاش کریں۔
  4. نقصانات کو روکنے کے لئے مزید اقدامات

خلاصہ کریں۔

یہ حکمت عملی ROC اشارے کی بنیاد پر ثانوی ترقی کے لئے ایک اصلاحی حکمت عملی ہے۔ اس میں تاریخی زیادہ سے زیادہ قیمت کا موازنہ ، SMA ہموار اور خرید و فروخت کی کمی جیسے ذرائع متعارف کروائے گئے ہیں ، جو حکمت عملی کو زیادہ مستحکم بنانے کے لئے غیر موثر سگنل کو فلٹر کرسکتے ہیں۔ اس کا بنیادی فائدہ یہ ہے کہ سگنل کا معیار اعلی ہے ، جو حقیقی دنیا کے لئے موزوں ہے۔ اس کے بعد اس حکمت عملی کی کارکردگی کو مزید بہتر بنانے کے لئے رجحانات ، پیرامیٹرز کی اصلاح وغیرہ کو جوڑ کر بہتر بنایا جاسکتا ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2024-02-12 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title="Rate Of Change Mod Strategy", shorttitle="ROC", format=format.price, precision=2)
//length = input.int(9, minval=1)
//source = input(close, "Source")
//roc = 100 * (source - source[length])/source[length]
//plot(roc, color=#2962FF, title="ROC")
//hline(0, color=#787B86, title="Zero Line")

length = input.int(9, minval=1, title="Length")
maxHistory = input(200, title="Max Historical Period for ROC")
lenghtSmooth = input.int(10, minval=1, title="Length Smoothed ROC")
lenghtBUY = input.int(-80, title="Buy Threshold")
lenghtSELL = input.int(80, title="Buy Threshold")

source = close
roc = 100 * (source - source[length]) / source[length]

// Calculate the maximum ROC value in the historical period
maxRoc = ta.highest(roc, maxHistory)

// Calculate current ROC as a percentage of the maximum historical ROC
rocPercentage = (roc / maxRoc) * 100


rocPercentageS = ta.sma(rocPercentage, lenghtSmooth)
if ta.rising(rocPercentageS, 3) and rocPercentageS < lenghtBUY
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if ta.falling(rocPercentageS, 3) and rocPercentageS > lenghtSELL
    strategy.close("Buy")


plot(rocPercentage, color=color.new(color.blue, 0), title="Percentage ROC")
plot(rocPercentageS, color=color.new(#21f32c, 0), title="Percentage ROC")
hline(0, color=color.new(color.gray, 0), title="Zero Line")