چوٹی سے چوٹی کے پیٹرن پر مبنی تجارتی حکمت عملی


تخلیق کی تاریخ: 2024-02-20 15:40:58 آخر میں ترمیم کریں: 2024-02-20 15:40:58
کاپی: 0 کلکس کی تعداد: 629
1
پر توجہ دیں
1617
پیروکار

چوٹی سے چوٹی کے پیٹرن پر مبنی تجارتی حکمت عملی

جائزہ

اس حکمت عملی کا نام “پین چوٹی کی شکل پر مبنی ٹریڈنگ حکمت عملی” ہے۔ یہ حکمت عملی تکنیکی تجزیہ کی حکمت عملی میں شامل ہے۔

حکمت عملی کا اصول

یہ حکمت عملی K لائن گراف کی چوٹی کی شکل کا فیصلہ کرتی ہے جس میں اوپر کی چوٹی اور نیچے کی چوٹی کی تعریف کی جاتی ہے۔

خاص طور پر ، عروج کی چوٹی کا فیصلہ کرنے کی منطق یہ ہے کہ: موجودہ K لائن کی اونچائی تازہ ترین n روٹ K لائن کی اونچائی ہے ، اور اس کے بعد کی K لائن کی اونچائی موجودہ K لائن کی اونچائی سے زیادہ نہیں ہے۔

گرنے والی چوٹیوں کا فیصلہ کرنے کی منطق یہ ہے کہ: موجودہ K لائن کا کم ترین نقطہ تازہ ترین nروٹ K لائن کا کم ترین نقطہ ہے ، اور اس کے بعد کی K لائن کی کم ترین نقطہ موجودہ K لائن کی کم ترین نقطہ سے کم نہیں ہے۔

یہاں بل کی متغیر اور لوپ کے ذریعہ ، نروٹ اور نروٹ K لائنوں کے موجودہ K لائن کے اعلی اور کم نقطہ کے تعلقات کا فیصلہ کیا گیا ہے ، اور بالآخر عروج کی چوٹی اور زوال کی چوٹی کا تعین کیا گیا ہے۔

اس کے نتیجے میں، اس حکمت عملی کی بنیادی منطق یہ ہے:

  1. عروج اور زوال کی چوٹیوں کا تعین
  2. جب چوٹی بڑھتی ہے تو زیادہ کام کریں ، جب چوٹی کم ہوتی ہے تو خالی ہوجائیں

طاقت کا تجزیہ

یہ حکمت عملی مندرجہ ذیل فوائد رکھتی ہے:

  1. پہاڑیوں کی پہاڑیوں کی شکلیں آسانی سے پہچانی جاتی ہیں اور کام کرنا آسان ہے
  2. بنیادی طور پر اثر انداز نہ ہونے والی ٹیکنالوجی کا استعمال
  3. چھوٹی واپسی کا امکان

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے کچھ خطرات بھی ہیں:

  1. ٹورنامنٹ میں داخل ہونے کا بہترین وقت ضائع ہو گیا
  2. جب حالات میں تیزی سے تبدیلی آتی ہے تو ، اسٹاپ نقصان کا تعین کرنا مشکل ہوسکتا ہے
  3. صرف شکل پر بھروسہ کریں اور دیگر عوامل کو نظر انداز کریں

ردعمل:

  1. چوٹی چوٹی کی شکل کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں ، فیصلہ منطق کو بہتر بنائیں
  2. دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر اسٹاپ نقصان کی پوزیشن کا تعین کرنا
  3. بنیادی تجزیہ یا دیگر حکمت عملیوں کے ساتھ استعمال کیا جاتا ہے

اصلاح کی سمت

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

  1. پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کی جگہ میں اضافہ کریں ، چوٹی کی شکل کا فیصلہ بہتر بنائیں
  2. سٹاپ نقصان منطق شامل کریں
  3. دوسرے اشارے جیسے حجم یا اتار چڑھاؤ پر غور کریں
  4. مختلف ٹائم سائیکل تجزیہ کے ساتھ

خلاصہ کریں۔

یہ حکمت عملی چوٹی چوٹی شکل کے اصول پر مبنی ہے جو کام کرنے میں آسان ہے ، واپسی کم ہوسکتی ہے۔ تاہم ، اس میں کچھ خطرہ بھی موجود ہے ، جس کو زیادہ سے زیادہ اثر انداز ہونے کے لئے دیگر تجزیاتی طریقوں کے ساتھ مل کر استعمال کرنے کی ضرورت ہے۔ اگلے مرحلے میں فیصلہ کی درستگی ، نقصان کو روکنے ، اشارے کو بہتر بنانے اور اسی طرح کے پہلوؤں میں بہتری آئے گی۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*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"}]
*/

//@version=5
strategy("sanju parmar", shorttitle="sanju trading empire", overlay=true)

// Define "n" as the number of periods and keep a minimum value of 2 for error handling.
n = input.int(title="Periods", defval=2, minval=2)

// UpFractal
bool upflagDownFrontier = true
bool upflagUpFrontier0 = true
bool upflagUpFrontier1 = true
bool upflagUpFrontier2 = true
bool upflagUpFrontier3 = true
bool upflagUpFrontier4 = true

for i = 1 to n
    upflagDownFrontier := upflagDownFrontier and (high[n-i] < high[n])
    upflagUpFrontier0 := upflagUpFrontier0 and (high[n+i] < high[n])
    upflagUpFrontier1 := upflagUpFrontier1 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+i + 1] < high[n])
    upflagUpFrontier2 := upflagUpFrontier2 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+i + 2] < high[n])
    upflagUpFrontier3 := upflagUpFrontier3 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+3] <= high[n] and high[n+i + 3] < high[n])
    upflagUpFrontier4 := upflagUpFrontier4 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+3] <= high[n] and high[n+4] <= high[n] and high[n+i + 4] < high[n])
flagUpFrontier = upflagUpFrontier0 or upflagUpFrontier1 or upflagUpFrontier2 or upflagUpFrontier3 or upflagUpFrontier4

upFractal = (upflagDownFrontier and flagUpFrontier)


// downFractal
bool downflagDownFrontier = true
bool downflagUpFrontier0 = true
bool downflagUpFrontier1 = true
bool downflagUpFrontier2 = true
bool downflagUpFrontier3 = true
bool downflagUpFrontier4 = true

for i = 1 to n
    downflagDownFrontier := downflagDownFrontier and (low[n-i] > low[n])
    downflagUpFrontier0 := downflagUpFrontier0 and (low[n+i] > low[n])
    downflagUpFrontier1 := downflagUpFrontier1 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+i + 1] > low[n])
    downflagUpFrontier2 := downflagUpFrontier2 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+i + 2] > low[n])
    downflagUpFrontier3 := downflagUpFrontier3 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+3] >= low[n] and low[n+i + 3] > low[n])
    downflagUpFrontier4 := downflagUpFrontier4 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+3] >= low[n] and low[n+4] >= low[n] and low[n+i + 4] > low[n])
flagDownFrontier = downflagUpFrontier0 or downflagUpFrontier1 or downflagUpFrontier2 or downflagUpFrontier3 or downflagUpFrontier4

downFractal = (downflagDownFrontier and flagDownFrontier)

plotshape(downFractal, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, offset=-n, color=#18f523, size = size.small)
plotshape(upFractal, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, offset=-n, color=#cf3d11, size = size.small)

// Strategy Conditions
longCondition = upFractal
shortCondition = downFractal

// Strategy Entry and Exit
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)