MyQuant رجحان کی شناخت کی حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
مائی کوانٹ رجحانات کی شناخت کی حکمت عملی ایک حکمت عملی ہے جو بٹ کوائن کی روزانہ کی تجارت کے لئے استعمال کی جاتی ہے۔ یہ حکمت عملی قیمت کی متحرک اوسط اور اس کے پہلے اور دوسرے درجے کے ڈائریکٹرز کا حساب کتاب کرکے مارکیٹ کے رجحانات کی نشاندہی کرتی ہے اور اس کے مطابق خرید و فروخت کے فیصلے کرتی ہے۔
حکمت عملی کا اصول
یہ حکمت عملی پہلے قیمتوں کی انکولی چلتی اوسط ((ALMA) اور اس کے پہلے درجے کے ڈائریکٹرز اور دوسرے درجے کے ڈائریکٹرز کا حساب لگاتی ہے۔ پہلے درجے کا ڈائریکٹر قیمتوں میں تبدیلی کی رفتار کو ظاہر کرتا ہے ، دوسرا درجے کا ڈائریکٹر قیمت کی منحنی خطوط کو ظاہر کرتا ہے۔ پہلے درجے اور دوسرے درجے کے ڈائریکٹرز کی قیمتوں کے مطابق ، یہ فیصلہ کیا گیا ہے کہ اس وقت عروج پر ہے ، گرنے کی رجحان یا اتار چڑھاؤ کی مدت میں ہے۔ اس کے بعد اسٹاک اشارے کے ساتھ مل کر ، یہ فیصلہ کیا گیا ہے کہ آیا خرید و فروخت کی شرائط کو پورا کیا گیا ہے۔
اس حکمت عملی کے تحت مندرجہ ذیل اشارے مرتب کیے گئے ہیں:
- ALMA: قیمت کی ایک انکولی چلتی اوسط جس کی لمبائی 140 ہے، جس کا فاسٹ فیکٹر 1.1 ہے، اور جس کی سگما 6 ہے۔
- dema: ALMA کی ایک درجہ کی اشاریہ
- d2ema: ڈیما کی ایک درجہ کی ڈائریکٹری ، قیمت کی دوسری درجہ کی ڈائریکٹری کی عکاسی کرتی ہے
- index: ڈیما انڈیکس کے جھٹکے کا اشاریہ
- ind: قیمت کی اوسط سے انحراف کا اشاریہ
CAUSED.Accumulation/Distribution Bands اور Caused Exposure Top and Bottom Finder سگنلز کے مطابق خریدنے کے شرائط پورے ہونے پر خریدنے والے حصص کی تعداد کا حساب لگائیں۔ جب فروخت کے شرائط پورے ہوں تو پوری پوزیشن فروخت کریں۔
اسٹریٹجک فوائد
یہ حکمت عملی رجحان اور اشارے کے فیصلے کے ساتھ مل کر ، مارکیٹ کے رجحان کے موڑ کے نقطہ کو مؤثر طریقے سے پہچاننے کے قابل ہے۔ قیمت کے پہلے اور دوسرے درجے کے رہنماؤں کا استعمال کرتے ہوئے رجحانات کا فیصلہ کریں ، قیمت کے اتار چڑھاؤ سے بچنے سے بچیں ، اور سگنل کو زیادہ واضح بنائیں۔ عام طور پر چلتی اوسط حکمت عملی کے مقابلے میں ، فیصلے کی درستگی کی اعلی شرح ہے۔
خطرے کا تجزیہ
یہ حکمت عملی ٹریڈنگ کے وقت کے فاصلے کے انتخاب اور پیرامیٹرز کی ایڈجسٹمنٹ کے لئے بہت حساس ہے۔ اگر وقت کا انتخاب غلط ہے تو ، اہم قیمت کے موڑ کے نقطہ کو شامل کرنے میں ناکامی ، حکمت عملی کی ناکامی کا سبب بن سکتی ہے۔ اگر اشارے کے پیرامیٹرز کو غلط ترتیب دیا گیا ہے تو ، خرید و فروخت کے سگنل زیادہ شور سے متاثر ہوں گے ، جس سے حکمت عملی کی آمدنی پر اثر پڑے گا۔ مزید برآں ، حکمت عملی کے پہلے سے طے شدہ اسٹاپ نقصان کی شرائط بھی حتمی آمدنی پر اثر انداز ہوں گی۔
اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی کو مزید بہتر بنانے کے لیے مندرجہ ذیل اقدامات کیے جا سکتے ہیں:
- ٹائم فریم کے انتخاب کی منطق کو بہتر بنائیں ، ریٹرن اور فلیش ٹریڈنگ ٹائم فریم کو زیادہ ذہانت سے منتخب کریں۔
- ALMA اور dema کی لمبائی کو ایڈجسٹ کرنے جیسے اشارے کے پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں۔
- زیادہ سے زیادہ نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے سٹاپ نقصان کے فیصلے میں اضافہ.
- مختلف کرپٹو کرنسیوں کی کارکردگی کا جائزہ لیں اور بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والی اقسام کو منتخب کریں۔
خلاصہ کریں۔
مائی کوانٹ رجحانات کی شناخت کی حکمت عملی قیمتوں کے موافقت پذیر متحرک اوسط کے پہلے اور دوسرے درجے کے ڈائریکٹرز کے حساب سے ، بٹ کوائن کی مارکیٹ میں رجحانات کی شناخت کرتی ہے ، اور اس کے مطابق خرید و فروخت کے فیصلے کرتی ہے۔ یہ حکمت عملی متعدد اشارے کے ساتھ مل کر فیصلے کرتی ہے ، تاکہ سگنل کو ضرورت سے زیادہ شور کی مداخلت سے بچایا جاسکے۔ اس حکمت عملی کی تاثیر کو مزید وقت اور پیرامیٹرز کی اصلاح کے ذریعہ بڑھایا جاسکتا ہے۔
/*backtest
start: 2023-02-15 00:00:00
end: 2024-02-21 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/
// © spacekadet17
//
//@version=5
strategy(title="Trend Identifier Strategy", shorttitle="Trend Identifier Strategy", format=format.price, precision=4, overlay = false, initial_capital = 1000, pyramiding = 10, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.03)
//start-end time
startyear = input.int(2020,"start year")
startmonth = input.int(1,"start month")
startday = input.int(1,"start day")
endyear = input.int(2025,"end year")
endmonth = input.int(1,"end month")
endday = input.int(1,"end day")
timeEnd = time <= timestamp(syminfo.timezone,endyear,endmonth,endday,0,0)
timeStart = time >= timestamp(syminfo.timezone,startyear,startmonth,startday,0,0)
choosetime = input(false,"Choose Time Interval")
condTime = (choosetime ? (timeStart and timeEnd) : true)
// time frame?
tfc = 1
if timeframe.isdaily
tfc := 24
// indicators: price normalized alma, and its 1st and 2nd derivatives
ema = ta.alma(close,140,1.1,6)
dema = (ema-ema[1])/ema
stodema = ta.ema(ta.ema(ta.stoch(dema,dema,dema,100),3),3)
d2ema = ta.ema(dema-dema[1],5)
stod2ema = ta.ema(ta.ema(ta.stoch(d2ema,d2ema,d2ema,100),3),3)
ind = (close-ta.ema(close,120*24/tfc))/close
heat = ta.ema(ta.stoch(ind,ind,ind,120*24/tfc),3)
index = ta.ema(heat,7*24/tfc)
//plot graph
green = color.rgb(20,255,100)
yellow = color.yellow
red = color.red
blue = color.rgb(20,120,255)
tcolor = (dema>0) and (d2ema>0)? green : (dema>0) and (d2ema<0) ? yellow : (dema < 0) and (d2ema<0) ? red : (dema < 0) and (d2ema>0) ? blue : color.black
demaema = ta.ema(dema,21)
plot(demaema, color = tcolor)
//strategy buy-sell conditions
cond1a = strategy.position_size <= 0
cond1b = strategy.position_size > 0
if (condTime and cond1a and ( ( ((tcolor[1] == red and demaema<0.02) or (tcolor[1] == blue and demaema < 0.02) or (tcolor[1] == yellow and demaema>-0.02) ) and tcolor == green) or (tcolor[1] == red and tcolor == blue and demaema < -0.01) ) and index<85 and ind<0.4)
strategy.entry("buy",strategy.long, (strategy.equity-strategy.position_size*close)/1/close)
if (condTime and cond1b and ( (((tcolor[1] == yellow and demaema > -0.02) or (tcolor[1] == blue and demaema < 0.02) or (tcolor[1] == green and demaema < 0.02)) and tcolor == red) or (tcolor[1] == green and tcolor == yellow and demaema > 0.015) ) and index>15 and ind>-0.1)
strategy.order("sell",strategy.short, strategy.position_size)