1. مربع
  2. کثیر عنصر ذہین تجارتی حکمت عملی

کثیر عنصر ذہین تجارتی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-02-20 14:03:36
ٹیگز:

img

جائزہ

ملٹی فیکٹر انٹیلجنٹ ٹریڈنگ حکمت عملی ایک طاقتور الگورو ٹریڈنگ حکمت عملی ہے جو متعدد تکنیکی اشارے کو مربوط کرتی ہے۔ یہ مالیاتی منڈیوں میں ممکنہ تجارتی مواقع کی نشاندہی کرنے کے لئے اندراج اور خارجی معیار طے کرنے کے لئے رشتہ دار طاقت انڈیکس (آر ایس آئی) ، بولنگر بینڈ ، حجم پروفائل ، فبونیکی ریٹریسیشن ، اوسط سمت انڈیکس (ADX) اور حجم وزن اوسط قیمت (VWAP) کو یکجا کرتی ہے۔

حکمت عملی منطق

اس حکمت عملی کا بنیادی اصول متعدد تکنیکی اشارے کی ترکیب پر مبنی ہے۔ سب سے پہلے ، یہ رفتار کو ماپنے اور زیادہ خرید / فروخت کی حالتوں کی نشاندہی کرنے کے لئے آر ایس آئی کا استعمال کرتا ہے۔ دوسرا ، یہ اتار چڑھاؤ اور ممکنہ رجحان کی تبدیلیوں کو دیکھنے کے لئے بولنگر بینڈ کا استعمال کرتا ہے۔ اس کے علاوہ ، یہ قابل اعتماد معاونت / مزاحمت کے علاقوں کے لئے حجم پروفائل کو دیکھتا ہے۔ یہ سگنل کو فلٹر کرنے اور رجحانات کی تصدیق کے لئے فبونیکی ریٹریسیشن ، اے ڈی ایکس اور وی ڈبلیو اے پی میں بھی عوامل رکھتا ہے۔

جب متعدد اشارے خریدنے کے معیار پر پورا اترتے ہیں ، جیسے آر ایس آئی 30 سے نیچے (اوور سیلڈ) اور 20 پیریڈ ایس ایم اے (بولنگر بینڈز کی درمیانی بینڈ) سے اوپر عبور کرتے ہیں تو ، حکمت عملی ایک لانگ انٹری سگنل تیار کرے گی۔ جب فروخت کے معیار پر پورا اترتے ہیں ، جیسے آر ایس آئی 70 سے تجاوز کرتا ہے (اوور خرید) اور درمیانی بینڈ سے نیچے عبور کرتا ہے ، تو طویل پوزیشنوں کو بند کرنے کے لئے فروخت کا سگنل متحرک ہوجاتا ہے۔ اس طرح کا کثیر عنصر ڈیزائن سگنل کی وشوسنییتا کو بہتر بناتا ہے ، غلط سگنل کو کم کرتا ہے ، اور مارکیٹوں میں اہم موڑ کے مقامات کو پکڑتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

کثیر عنصر ذہین تجارتی حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. ملٹی فیکٹر ڈیزائن سگنل کی کوالٹی کو بہتر بناتا ہے اور شور کو کم کرتے ہوئے اہم بریک اپ کو پکڑتا ہے۔

  2. رجحانات کی تصدیق اور غلط اشاروں کو فلٹر کرنے کے لئے اشارے کا ایک مجموعہ استعمال کیا جاتا ہے۔

  3. اس میں مارکیٹ کی رفتار، اتار چڑھاؤ، حجم قیمت کا تعلق شامل ہے۔

  4. رجحانات کی واپسی اور رجحانات کی پیروی کرنے کے دونوں طریقوں سے ممکنہ مواقع کو پکڑتا ہے.

  5. قابل تخصیص اندراج اور باہر نکلنے کے معیار مختلف آلات اور مارکیٹ کے نظام میں موافقت پذیر۔

  6. واضح بصری سگنل لائن حقیقی ٹریڈنگ عملدرآمد کو براہ راست بناتی ہے۔

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے بارے میں کچھ خطرات پر غور کرنا:

  1. پیرامیٹر کی ناکافی اصلاح سے اوور ٹریڈنگ یا لاپتہ سگنل ہوسکتے ہیں۔ نمونے میں اور نمونے سے باہر کی مضبوط جانچ انتہائی ضروری ہے۔

  2. عوامل کے غیر موثر امتزاج سے خراب سگنل پیدا ہوسکتے ہیں یا شور بڑھ سکتا ہے۔ عوامل کے مابین باہمی تعلقات کا اندازہ لگانے کی ضرورت ہے۔

  3. بڑے رجحانات سے سمت کی تعصب کو مکمل طور پر ختم کرنے کی عدم صلاحیت۔ مناسب پوزیشن سائزنگ کے لئے ضروری سخت سرمایہ انتظام۔

  4. داخل ہونے اور باہر نکلنے پر قیمتوں میں کمی واقعتا P P P & L کو ختم کرسکتی ہے۔ معقول اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنے کی سطح کو نافذ کرنا چاہئے۔

اصلاح کی ہدایات

اسٹریٹیجی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. مستحکم سگنل کے لئے اشارے کے پیرامیٹرز کے بہترین مجموعے کو تلاش کرنے کے لئے زیادہ مارکیٹ کے اعداد و شمار پر ٹیسٹ کریں.

  2. ملٹی فیکٹر فیصلہ سازی میں مدد کے لئے مشین لرننگ ماڈلز کو شامل کریں۔

  3. شور مچانے والی تجارتوں کو فلٹر کرنے کے لئے جذبات کی پیمائش جیسے مزید متبادل ڈیٹا عوامل شامل کریں۔

  4. بدلتے ہوئے مارکیٹ کے منظر نامے کو بہتر طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لئے موافقت پذیر رکاوٹیں استعمال کریں۔

  5. انڈیکس اور فیوچر جیسے مزید آلات میں کارکردگی کا اندازہ کریں۔

نتیجہ

ملٹی فیکٹر انٹیلجنٹ ٹریڈنگ حکمت عملی ایک بہت ہی موثر مقداری نقطہ نظر ہے جو خطرات پر قابو پانے کے دوران متعدد عوامل کو جوڑ کر معیار کے سگنل پیدا کرتا ہے۔ مسلسل جانچ اور اصلاحات کے ساتھ ، اس حکمت عملی کے عملی فوائد ہیں اور یہ مقدار کی حکمت عملی کے ڈیزائن کی مستقبل کی سمت کی نمائندگی کرتا ہے - جدید ماڈلز اور متنوع اعداد و شمار کے ذہین فیصلوں کے ل.

/*backtest
start: 2023-02-13 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © PRIDELEGENX005

//@version=5
//@version=5
strategy("ProfitCraft Strategy", shorttitle="CS", overlay=true)

// Input parameters
length = input(14, title="RSI Length")
overbought = input(70, title="Overbought")
oversold = input(30, title="Oversold")
bb_length = input(20, title="Bollinger Bands Length")
bb_mult = input(2, title="Bollinger Bands Std Dev")
vpvr_length = input(200, title="VPVR Length")
fibonacci_retracement = input(true, title="Fibonacci Retracement")
adx_length = input(14, title="ADX Length")
vwap_length = input(20, title="VWAP Length")

// Calculate RSI
rsi = ta.rsi(close, length)

// Calculate Bollinger Bands
sma = ta.sma(close, bb_length)
stddev = ta.stdev(close, bb_length)
upper_band = sma + bb_mult * stddev
lower_band = sma - bb_mult * stddev

// Calculate VPVR
vpvr_data = ta.sma(volume * (high - low), vpvr_length)

// Calculate Fibonacci Retracement
var high_fib = ta.highest(high, 30)
var low_fib = ta.lowest(low, 30)

// Calculate ADX (Manual calculation)
trueRange = ta.highest(high, 1) - ta.lowest(low, 1)
DMplus = ta.highest(high, 1) - high[1]
DMminus = low[1] - ta.lowest(low, 1)
TRn = ta.sma(trueRange, adx_length)
DMplusn = ta.sma(DMplus, adx_length)
DMminusn = ta.sma(DMminus, adx_length)
DIplus = 100 * (DMplusn / TRn)
DIminus = 100 * (DMminusn / TRn)
DX = 100 * math.abs(DIplus - DIminus) / (DIplus + DIminus)
ADX = ta.sma(DX, adx_length)

// Calculate VWAP
vwap = ta.sma(volume * close, vwap_length) / ta.sma(volume, vwap_length)

// Custom condition for buy/sell signals (example condition)
buy_condition = ta.crossover(rsi, oversold) and ta.crossover(close, sma)
sell_condition = ta.crossunder(rsi, overbought) and ta.crossunder(close, sma)

// Strategy entry and exit conditions
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buy_condition)
strategy.close("Buy", when = sell_condition)

// Plot the signal line
plot(buy_condition ? 1 : sell_condition ? -1 : 0, title="Signal Line", color=color.blue, style=plot.style_histogram)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں