چلتی اوسط ریگریشن پیش رفت کی بنیاد پر مندرجہ ذیل حکمت عملی کا رجحان
ChaoZhang
جائزہ
ایک اوسط واپسی توڑنے کی حکمت عملی ایک عام رجحانات کی پیروی کرنے والی ایک مقدار کی تجارت کی حکمت عملی ہے۔ یہ حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات کا اندازہ لگانے کے لئے منتقل اوسط اور اس کے معیاری فاصلے والے چینل کا استعمال کرتی ہے ، اور جب قیمت معیاری فاصلے والے چینل کو توڑ دیتی ہے تو اس سے تجارتی سگنل پیدا ہوتا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
یہ حکمت عملی سب سے پہلے N دن (ڈیفالٹ 50 دن) کے لئے ایک سادہ منتقل اوسط SMA کا حساب لگاتی ہے ، اور پھر اس سائیکل کی قیمتوں کے لئے ایس ایم اے پر مبنی معیاری فرق StdDev کا حساب لگاتی ہے۔ اس میں SMA کو مرکزی محور کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے ، اور اوپر اور نیچے کے لئے StdDev کا 2 گنا استعمال کیا جاتا ہے تاکہ اوپر اور نیچے کے راستے کے راستے کے طور پر تعمیر کیا جاسکے۔ جب قیمت اوپر سے گزرتی ہے تو ، خالی ہوجائیں۔ جب قیمت نیچے سے گزرتی ہے تو ، مزید کام کریں۔
مارکیٹ میں داخل ہونے کے بعد ، حکمت عملی اسٹاپ نقصان کی پوزیشن قائم کرتی ہے۔ خاص طور پر ، زیادہ کرنے کے بعد ، اسٹاپ نقصان کی لائن داخلے کی اختتامی قیمت پر ((100 - اسٹاپ نقصان کا فیصد) ؛ خالی ہونے کے بعد ، اسٹاپ لائن داخلے کی اختتامی قیمت پر ((100 + اسٹاپ نقصان کا فیصد) ۔
طاقت کا تجزیہ
یہ حکمت عملی مندرجہ ذیل فوائد رکھتی ہے:
- رجحانات کی نگرانی کرنے کی صلاحیت۔ معیاری ڈیفیئنٹ چینل کا استعمال کرتے ہوئے مارکیٹ کے اتار چڑھاو کو متحرک طور پر ٹریک کرنے کے قابل۔
- واپسی کنٹرول کی مضبوط صلاحیت۔ متحرک اسٹاپ نقصان کا استعمال کرکے انفرادی نقصان کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کیا جاسکتا ہے۔
- لاگو کرنے کے لئے آسان بہت زیادہ پیرامیٹرز کی اصلاح کو بچانے کے، لاگو کرنے کے لئے بہت آسان
خطرے کا تجزیہ
اس حکمت عملی کے کچھ خطرات بھی ہیں:
- رجحان کی واپسی کا خطرہ۔ رجحان کی پیروی کی حکمت عملی ایسی صورت حال میں جب نقصان سے باہر نکلنے اور پھر اس کی واپسی کا خطرہ ہوتا ہے۔
- پیرامیٹر حساس خطرہ۔ پیرامیٹرز کا انتخاب جس میں منتقل اوسط کی مدت اور معیاری فرق کی ضرب ہے اس کی حکمت عملی کی کارکردگی پر زیادہ اثر پڑتا ہے۔
- اسٹاپ نقصان بہت زیادہ ہے اور اس سے اضافی نقصان ہوسکتا ہے۔ اسٹاپ نقصان کی غلط ترتیب اضافی نقصان کا سبب بن سکتی ہے۔
خطرے سے نمٹنے کے لئے مندرجہ ذیل حل ہیں:
- اس کے علاوہ، یہ بھی کہا جاتا ہے کہ یہ ایک غیر معمولی اور غیر معمولی ہے.
- پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے پیرامیٹرز کا بہترین مجموعہ تلاش کریں۔
- نقصانات کو روکنے کے طریقہ کار کو ایڈجسٹ کریں تاکہ اس سے زیادہ شدت پسندوں کو روکا جا سکے۔
اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی میں مزید اصلاحات کی گنجائش موجود ہے:
- متعدد ٹائم پیریڈ کی اوسط لائن کا استعمال کرتے ہوئے تصدیق کریں ، منحنی خطوط کو زیادہ حساس ہونے سے بچیں۔
2۔ دوسرے اشارے جیسے MACD کے ساتھ ٹرینڈ اور اسراف کا فیصلہ کرنا۔
- مشین لرننگ الگورتھم کے متحرک اصلاح کے پیرامیٹرز کو متعارف کرانا۔
خلاصہ کریں۔
اوسط لکیری رجعت توڑنے کی حکمت عملی مجموعی طور پر ایک بہت ہی عملی مقدار کی تجارت کی حکمت عملی ہے۔ اس میں رجحانات کی پیروی ، واپسی پر قابو پانے کے فوائد ہیں ، جس سے آسان اور مقدار کی تجارت کی ضرورت کو پورا کیا جاسکتا ہے۔ اس کے علاوہ ، کچھ پیرامیٹرز کے انتخاب اور اسٹاپ نقصان کی ترتیب کے مسائل پر بھی توجہ دینے کی ضرورت ہے ، جس میں کثیر ٹائم ایشین تجزیہ اور پیرامیٹرز کی اصلاح کے ساتھ مل کر حکمت عملی کی بہتر کارکردگی حاصل کی جاسکتی ہے۔
/*backtest
start: 2023-02-16 00:00:00
end: 2024-02-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Standard Deviation Bands with Buy/Sell Signals", overlay=true)
// Input for the number of standard deviations
deviationMultiplier = input.float(2.0, title="Standard Deviation Multiplier")
// Input for the length of the moving average
maLength = input.int(50, title="Moving Average Length")
// Input for the stop loss percentage
stopLossPercentage = input.float(12, title="Stop Loss Percentage")
// Calculate the moving average
sma = ta.sma(close, maLength)
// Calculate the standard deviation of the price
priceDeviation = ta.stdev(close, maLength)
// Calculate the upper and lower bands
upperBand = sma + (priceDeviation * deviationMultiplier)
lowerBand = sma - (priceDeviation * deviationMultiplier)
// Plot the bands
plot(upperBand, color=color.green, title="Upper Band")
plot(lowerBand, color=color.red, title="Lower Band")
// Plot the moving average
plot(sma, color=color.blue, title="SMA", linewidth=2)
// Buy Signal
buyCondition = ta.crossover(close, lowerBand)
sellCondition = ta.crossunder(close, upperBand)
// Calculate stop loss level
stopLossLevelBuy = close * (1 - stopLossPercentage / 100)
stopLossLevelSell = close * (1 + stopLossPercentage / 100)
// Create Buy and Sell Alerts
alertcondition(buyCondition, title="Buy Signal", message="Buy Signal - Price Crossed Below Lower Band")
alertcondition(sellCondition, title="Sell Signal", message="Sell Signal - Price Crossed Above Upper Band")
// Plot Buy and Sell Arrows on the chart
plotshape(buyCondition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, title="Buy Signal Arrow")
plotshape(sellCondition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, title="Sell Signal Arrow")
// Exit Long and Short Positions
var float stopLossBuy = na
var float stopLossSell = na
if ta.crossover(close, sma)
stopLossBuy := stopLossLevelBuy
if ta.crossunder(close, sma)
stopLossSell := stopLossLevelSell
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buyCondition)
strategy.exit("Stop Loss/Take Profit Buy", from_entry = "Buy", stop = stopLossBuy)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = sellCondition)
strategy.exit("Stop Loss/Take Profit Sell", from_entry = "Sell", stop = stopLossSell)