ٹائم سیریز کے ڈیٹا پر مبنی انکولی ڈائنامک تھریشولڈ حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی اسٹاک یا دیگر مالیاتی اثاثوں پر مبنی ایک خالص قیمت کا ٹائم سیریز ڈیٹا ہے ، جس میں انڈیکس کی حرکت پذیری اوسط کے طور پر ER کے ہموار عوامل کو متحرک طور پر حساب کیا جاتا ہے۔ اس طرح خرید و فروخت کے اشارے کو متحرک کرنے کے لئے خود بخود ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔ اس حکمت عملی کا بنیادی نظریہ یہ ہے کہ خالص قیمت کے اعداد و شمار میں موجود تمام معلومات کو استعمال کیا جائے ، خالص قیمت میں تبدیلی کی پیچیدگی کا حساب کتاب کرکے EMA ہموار عوامل کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کیا جائے۔
حکمت عملی کا اصول
- خالص مالیت کے اعداد و شمار کی کارکردگی کا تناسب ((ER) کا حساب لگائیں ، یعنی خالص مالیت میں تبدیلی کی مقدار اور مجموعی تبدیلی کی مقدار کا تناسب۔ ER قدر جتنی چھوٹی ہے ، اس کا مطلب یہ ہے کہ خالص مالیت میں تبدیلی زیادہ ہموار ہے۔ ER قدر جتنی زیادہ ہے ، اس کا مطلب یہ ہے کہ خالص مالیت میں تبدیلی زیادہ شدید ہے۔
- ER کو پائن ایما فنکشن کے ہموار عنصر الفا کے طور پر لے کر ، EMA کے اوسط اور مطلق انحراف کو متحرک طور پر خالص قیمت پر حساب لگائیں۔
- ای ایم اے کی اوسط کو مطلق انحراف سے کم کریں اور متحرک تبدیلیوں کو اوپر اور نیچے کریں۔
- موجودہ خالص مالیت کے ٹوٹنے پر زیادہ پوزیشن کھولی جائے ، ٹوٹنے پر فلیٹ پوزیشن۔
اسٹریٹجک فوائد
- نیٹ ورک ٹائم سیریز کے اعداد و شمار میں موجود تمام معلومات کا بھرپور فائدہ اٹھایا گیا ہے۔ کسی بھی پیرامیٹرز اور اصلاح کی ضرورت نہیں ہے۔ طریقہ کار سادہ اور فطری ہے۔
- EMA ہموار کرنے والے عنصر کو ER کے متحرک حساب کتاب کے ذریعے ایڈجسٹ کیا جاتا ہے ، جو مارکیٹ میں تبدیلیوں کا لچکدار جواب دینے کے لئے نیٹ ورک ویلیو میں تبدیلی کی پیچیدگی کو اپنانے کے قابل ہے۔
- روایتی فکسڈ پیرامیٹر ای ایم اے کے مقابلے میں ، متحرک ای ایم اے تجارت کی تعداد اور انعقاد کے وقت کو مؤثر طریقے سے کم کرنے ، تجارت کی لاگت اور خطرے کو کم کرنے میں مدد کرتا ہے۔
- واپسی کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کیا جاسکتا ہے۔ خریداری اور انعقاد کے مقابلے میں ، یہ حکمت عملی زیادہ سے زیادہ واپسی کو 2-3 گنا کم کرسکتی ہے ، یا اسی واپسی پر 2-3 گنا زیادہ منافع بخش ہوسکتی ہے۔
- یہ آسانی سے ایک سے زیادہ حکمت عملی کے مجموعے پر لاگو کیا جا سکتا ہے، حکمت عملی خود کار طریقے سے سوئچنگ کے مقصد کے لئے.
اسٹریٹجک رسک
- یہ حکمت عملی خالص وقت کی سیریز کے اعداد و شمار پر مبنی ہے ، جس کی وجہ سے قیمتوں کے رجحان میں بنیادی الٹ ہونے کی صورت میں ، صفائی کی رفتار کم ہوسکتی ہے ، جس سے منافع متاثر ہوتا ہے۔
- اگرچہ اس حکمت عملی کو اپنی مرضی کے مطابق ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے ، لیکن انتہائی حالات میں اس کی موافقت کے بارے میں مزید تحقیق کی ضرورت ہے۔
- اس حکمت عملی کا مقصد زیادہ کام کرنے والے معاملات کو حل کرنا ہے جبکہ کم کام کرنے والے معاملات میں مزید بہتری کی ضرورت ہے۔
- عملی طور پر، اس حکمت عملی کو منتخب کرنے کے لئے معیار کی اعلی ضروریات ہیں، جو طویل مدتی اوپر کی طرف اشارہ کرتے ہیں.
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
- ER کے حساب کتاب کے طریقہ کار کو مزید بہتر بنانے پر غور کیا جاسکتا ہے ، مزید اشارے متعارف کروائے جائیں جو خالص مالیت میں تبدیلی کی خصوصیات کو ظاہر کریں ، ER کی استحکام اور تاثیر کو بہتر بنائیں۔
- اسٹریٹجی کی منافع بخش اور خطرے سے بچنے کی صلاحیت کو بہتر بنانے کے ل open کھلی پوزیشن کی شرائط کو مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے ، جیسے کہ موبائل اسٹاپ اسٹاپ ، فیصد اسٹاپ اسٹاپ وغیرہ شامل کرنے پر غور کرنا۔
- مختلف معیارات اور مارکیٹ کے حالات کے لئے ، حکمت عملی کو پیرامیٹرز میں اصلاح اور موافقت کے ل adjust ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے ، تاکہ حکمت عملی کی عالمگیریت کو بہتر بنایا جاسکے۔
- اس حکمت عملی کو دیگر حکمت عملیوں (جیسے رجحانات کی پیروی ، اوسط واپسی ، وغیرہ) کے ساتھ جوڑا جاسکتا ہے تاکہ مختلف حکمت عملیوں کے فوائد کو استعمال کیا جاسکے ، جس سے پورٹ فولیو کی استحکام اور منافع میں اضافہ ہو۔
خلاصہ کریں۔
یہ حکمت عملی خرید و فروخت کے سگنل کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لئے انڈیکس کے متحرک اوسط (ای ایم اے) کے طور پر ER کے ہموار عوامل کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرتی ہے۔ اس حکمت عملی میں نیٹو ٹائم سیریز کے اعداد و شمار میں موجود معلومات کا بھرپور استعمال کیا جاتا ہے ، زیادہ سے زیادہ پیرامیٹرز کی ترتیب اور اصلاح کی ضرورت نہیں ہے ، طریقہ کار آسان اور فطری ہے ، مارکیٹ میں تبدیلیوں کے ل flexible لچکدار ہے ، واپسی کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کیا جاسکتا ہے۔ تاہم ، اس حکمت عملی کو انتہائی حالات کے مطابق ڈھالنے کے لئے مزید جانچ پڑتال کی ضرورت ہے ، عملی استعمال میں نشانوں کی ضرورت پر توجہ دیں۔ مستقبل میں اس حکمت عملی کو مزید بہتر اور بہتر بنایا جاسکتا ہے ، جس سے حکمت عملی کی استحکام اور منافع بخش صلاحیت میں اضافہ ہوتا ہے۔
/*backtest
start: 2023-03-26 00:00:00
end: 2024-03-31 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy('Equity control', 'EC')
// study('Exponential bands', 'EB', overlay = true)
er(src) =>
var start = src
var total = 0.0
total += abs(src - nz(src[1], src))
net = abs(src - start )
net / total
pine_ema(src, alpha) =>
mean = 0.0
dev = 0.0
mean := na(mean[1]) ? src : (1 - alpha) * mean[1] + alpha * src
dev := na(dev [1]) ? 0 : (1 - alpha) * dev [1] + alpha * abs(src - mean)
[mean, dev]
src = input(close)
a = er (src )
[mean, dev] = pine_ema(src, a)
dev_lower = mean - dev
dev_upper = mean + dev
// plot(dev_lower, 'lower deviation', color.silver, 2, plot.style_stepline)
// plot(mean , 'basis' , color.purple, 1, plot.style_stepline)
// plot(dev_upper, 'upper deviation', color.silver, 2, plot.style_stepline)
if src > dev_upper
strategy.entry('event', true, comment = 'on')
if src < dev_lower
strategy.close('event', comment = 'off')
plot(strategy.equity)
//bigDope