1. مربع
  2. کمپاؤنڈ بریک آؤٹ کی حکمت عملی

کمپاؤنڈ بریک آؤٹ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-02-29 14:07:54
ٹیگز:

img

جائزہ

اس حکمت عملی میں حالیہ N باروں کی سب سے زیادہ اور سب سے کم قیمتوں کا حساب لگایا جاتا ہے تاکہ ڈبل بریک آؤٹ کی شرائط کو کم خرید اور اعلی فروخت کی تجارتی حکمت عملی کو لاگو کرنے کے لئے حرکت پذیر اوسط لائن کے ساتھ مل کر مقرر کیا جاسکے۔

حکمت عملی کے اصول

یہ حکمت عملی بنیادی طور پر مندرجہ ذیل اصولوں پر مبنی ہے:

  1. خرابی خریدنے کی شرط کا تعین کرنے کے لئے حالیہ 7 باروں کی کم سے کم کم قیمت minLow کا حساب لگائیں
  2. خرابی کی فروخت کی شرط کا تعین کرنے کے لئے حالیہ 7 باروں کی زیادہ سے زیادہ اعلی قیمت maxHigh کا حساب لگائیں
  3. 200 دورانیے سادہ چلتی اوسط لائن mma کے ساتھ مل کر رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے حساب mma
  4. خریدنے کی شرط: بند ہونے کی قیمت minLow سے گزرتی ہے اور mma سے زیادہ ہے
  5. فروخت کی شرط: بند ہونے کی قیمت maxHigh سے گزرتی ہے یا maxHigh سے زیادہ ہے

حالیہ این باروں کے انتہا پسندیوں کا حساب لگاتے ہوئے ، یہ فیصلہ کرتا ہے کہ آیا مارکیٹ انتہائی oversold یا overbought ہے۔ رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے حرکت پذیر اوسط لائن کے ساتھ مل کر ، یہ کم خریدنے اور زیادہ فروخت کرنے کی بریک آؤٹ ٹریڈنگ حکمت عملی کو حاصل کرنے کے لئے دوہری شرائط طے کرتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. دوہری شرط کی ترتیب حکمت عملی کے تجارتی سگنل کو زیادہ قابل اعتماد بناتی ہے
  2. زیادہ فروخت اور زیادہ خریدنے کی حیثیت کا فیصلہ کرنے کے لئے K لائنوں کے انتہاء کا استعمال کرکے الٹ جانے کا موقع حاصل کیا جاسکتا ہے۔
  3. رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے چلتی اوسط لائن کو یکجا کرنے سے ریورس آپریشن سے بچنے سے بچتا ہے
  4. یہ کم خریدنے اور اعلی فروخت کے خیال کو لاگو کرتا ہے، جو زیادہ تر تاجروں کے تجارتی نفسیات کے مطابق ہے
  5. حکمت عملی کا منطق سادہ اور واضح، سمجھنے اور لاگو کرنے کے لئے آسان ہے

ڈبل تصدیق کے ذریعے ، حکمت عملی کا سگنل کا معیار نسبتا high زیادہ ہے ، اور پیرامیٹر کی اصلاح کے لئے جگہ بڑی ہے ، جو مختلف مارکیٹ ماحول کے لئے موزوں ہے۔

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی ہیں:

  1. دوہری شرط سگنل کی تعدد کو محدود کرتی ہے، ممکنہ طور پر کچھ تجارتی مواقع کو کھو دیتا ہے
  2. K لائن انتہا کے لئے کمپیوٹنگ سائیکل کی غلط ترتیبات زیادہ فروخت اور زیادہ خریدنے کی حیثیت کو درست طریقے سے طے کرنے میں ناکام ہوسکتی ہیں
  3. حرکت پذیر اوسط لائن کی غلط پیرامیٹر کی ترتیبات رجحان کی سمت کو غلط طریقے سے طے کرسکتی ہیں
  4. یہ ایک ہی وقت میں متعدد پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کی ضرورت ہے، پیرامیٹر کی اصلاح زیادہ مشکل بناتا ہے

ان خطرات کو کمپیوٹنگ سائیکلوں کو ایڈجسٹ کرنے ، پیرامیٹر مجموعوں کو بہتر بنانے اور دیگر طریقوں سے کم کیا جاسکتا ہے۔ اس کے علاوہ ، اصلاح کے ل other دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر غور کرنا۔

اصلاح کی ہدایات

اسٹریٹیجی کو بنیادی طور پر مندرجہ ذیل سمتوں میں بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. overbought اور oversold کا تعین کرنے کے لئے سب سے زیادہ مناسب سائیکل پیرامیٹرز کو تلاش کرنے کے لئے K لائن انتہائی کے کمپیوٹنگ سائیکل کو بہتر بنانے کے
  2. مختلف لمبائی کے چلتی اوسط لائنوں کے اثرات کی جانچ کریں
  3. دیگر مشترکہ اشارے جیسے BOLL چینلز ، KD اشارے وغیرہ میں اضافہ کریں۔
  4. ایک سٹاپ نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے سٹاپ نقصان کی حکمت عملی میں اضافہ
  5. سگنل کے معیار کو بہتر بنانے کے لئے داخلہ اور باہر نکلنے کے حالات کو بہتر بنائیں

پیرامیٹر کی اصلاح، اشارے کی اصلاح، رسک کنٹرول کی اصلاح اور دیگر ذرائع کے ذریعے حکمت عملی کے منافع کا عنصر بہت بہتر کیا جاسکتا ہے۔

خلاصہ

عام طور پر ، یہ ایک بہت ہی عملی بریکآؤٹ حکمت عملی ہے۔ اوور سیلڈ اور اوور بکٹ کی حیثیت کا تعین کرنے کے لئے کے لائنوں کے انتہاوں کا حساب کتاب کرنا ، رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے حرکت پذیر اوسط لائن کا استعمال کرنا ، جھوٹے سگنلز کو فلٹر کرنے کے لئے ڈبل فلٹرنگ کے حالات مرتب کرنا ، یہ اعلی معیار کی کم خرید اور اعلی فروخت کی حکمت عملیوں کو نافذ کرتا ہے۔ کمپیوٹنگ سائیکلوں کو بہتر بنانے ، دوسرے اشارے اور دیگر ذرائع کو شامل کرنے سے ، حکمت عملی کے اثر کو مزید بڑھا سکتا ہے۔ یہ حکمت عملی سیکھنے کے ل beginners اور پیشہ ور تاجر دونوں کے لئے موزوں ہے تاکہ وہ بہتر بنائیں اور استعمال کریں۔

/*backtest
start: 2023-02-22 00:00:00
end: 2024-02-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Larry Connors por RON", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

value1 = input(7, title="Quantity of day low")
value2 = input(7, title="Quantity of day high")
entry = lowest(close[1], value1)
exit = highest(close[1], value2)

lengthMMA = input(200, title="Length of SMA", minval=1)
mma = sma(close, lengthMMA)

// Calcular el mínimo de los precios bajos de las últimas 'value1' velas
minLow = lowest(low, value1)

// Calcular el máximo de los precios altos de las últimas 'value2' velas
maxHigh = highest(high, value2)

// Test Period
testStartYear = input(2009, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(2, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(2020, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0)

testPeriod() => true

if testPeriod()
    // Condiciones de entrada
    conditionMet = (close > mma) and (close < entry) and (low == minLow)
    strategy.entry("Buy", strategy.long, when=conditionMet)
    
    if conditionMet
        label.new(bar_index, entry, text="↑", style=label.style_arrowup, color=color.green, size=size.small, yloc=yloc.belowbar)
    
    // Condiciones de salida
    conditionExit = close > exit or close > maxHigh
    strategy.close("Buy", when=conditionExit)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں