لکیری ریگریشن ڈھلوان پر مبنی متحرک مارکیٹ ریاست کی شناخت کی حکمت عملی
SMA
ChaoZhang
جائزہ
اس حکمت عملی میں مارکیٹ کی مختلف حالتوں کی نشاندہی کرنے کے لئے لکیری واپسی کا سلائیڈ استعمال کیا جاتا ہے (بیس یا نیچے) ۔ مارکیٹ کے رجحانات کی سمت اور طاقت کا اندازہ لگانے کے لئے ایک مدت کے دوران قیمتوں کے اختتامی قیمتوں کے لکیری واپسی کا سلائیڈ حساب کیا جاسکتا ہے۔ جب سلائیڈ کسی خاص حد سے زیادہ ہو تو ، مارکیٹ کو زیادہ پوزیشن میں جانے کے لئے حکمت عملی سمجھا جاتا ہے۔ جب سلائیڈ منفی حد سے کم ہو تو ، مارکیٹ کو نیچے جانے کے لئے سمجھا جاتا ہے ، حکمت عملی کو خالی پوزیشن میں جانے کے لئے حکمت عملی۔ جب قیمتوں میں سادہ منتقل اوسط SMA () سے گزر جاتا ہے تو ، حکمت عملی کو کھلایا جاتا ہے ، جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ الٹ یا رجحان میں تبدیلی آسکتی ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی کا بنیادی اصول یہ ہے کہ مارکیٹ کی حالت کی نشاندہی کرنے کے لئے لکیری رجعت کا استعمال کیا جائے۔ اختتامی قیمتوں میں ایک مدت کے لئے لکیری رجعت کے ذریعہ ، ایک بہترین فٹ لائن حاصل کی جاسکتی ہے۔ اس لکیری کا رجحان اس مدت کے دوران قیمتوں کے مجموعی رجحان کی سمت اور طاقت کی عکاسی کرتا ہے۔ مثبت رجعت اشارہ کرتی ہے کہ قیمتیں بڑھتی جارہی ہیں ، جتنا بڑا رجحان ہوتا ہے ، اتنا ہی اونچا رجحان ہوتا ہے۔ منفی رجعت اشارہ کرتی ہے کہ قیمتیں گرتی جارہی ہیں ، جتنا چھوٹا رجحان ہوتا ہے ، اتنا ہی کم رجحان ہوتا ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
- مقصدیت: یہ حکمت عملی مارکیٹ کی حالت کا تعین کرنے کے لئے ریاضی کی حساب سے حاصل کردہ اسکیلپنگ ویلیو پر مبنی ہے ، جس سے فیصلہ سازی کی غیر جانبداری میں اضافہ ہوتا ہے۔
- انکولی: اس حکمت عملی کو مارکیٹ کی مختلف حالتوں اور نسل کی خصوصیات کے مطابق ڈائنامک طور پر ایڈجسٹ کر کے اسکیلپنگ کی کمی کو ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے ، جس میں اچھی موافقت ہے۔
- رجحان کی گرفتاری: یہ حکمت عملی مارکیٹ کے اہم رجحانات کو مؤثر طریقے سے پکڑ سکتی ہے ، اور جب رجحان واضح ہوتا ہے تو بہتر منافع حاصل ہوتا ہے۔
- سادہ اور استعمال میں آسان: حکمت عملی کی منطق واضح ہے ، حساب کتاب آسان ہے ، سمجھنے اور لاگو کرنے میں آسان ہے۔
اسٹریٹجک رسک
- شاک مارکیٹ: شاک مارکیٹ میں ، قیمتوں میں اکثر اتار چڑھاؤ ہوتا ہے اور رجحانات غیر واضح ہوتے ہیں۔ اس حکمت عملی میں بار بار تجارتی سگنل سامنے آسکتے ہیں ، جس کی وجہ سے اعلی تجارتی لاگت اور ممکنہ نقصان ہوتا ہے۔
- پیرامیٹر حساس: اس حکمت عملی کی کارکردگی پیرامیٹرز کے انتخاب پر منحصر ہے ، جیسے کہ مسافت کی لمبائی ، SMA لمبائی اور مسافت کی حد ، مختلف پیرامیٹرز مختلف نتائج کا باعث بن سکتے ہیں اور محتاط اصلاح کی ضرورت ہے۔
- رجحان کا رخ موڑنا: رجحان کے رخ موڑنے کے قریب ، اس حکمت عملی سے ممکنہ نقصانات کا سبب بننے والے غلط سگنل مل سکتے ہیں۔
- تاخیر: چونکہ یہ حکمت عملی اعداد و شمار پر مبنی ہے جس میں ایک عرصے سے اعداد و شمار کی حساب کتاب کی جاتی ہے ، لہذا کچھ تاخیر موجود ہے ، اور ممکنہ طور پر داخلہ کا بہترین وقت ضائع ہوسکتا ہے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
- پیرامیٹرز کی اصلاح: مختلف مارکیٹ کے حالات اور مختلف اقسام کی خصوصیات کو اپنانے کے لئے ، حکمت عملی کی استحکام اور منافع بخش صلاحیت کو بڑھانے کے لئے طول و عرض ، ایس ایم اے کی لمبائی اور اسکیلپنگ کی کمی جیسے پیرامیٹرز کو بہتر بنانا۔
- رجحان فلٹرنگ: رجحان کے دوسرے اشارے ، جیسے MACD ، ADX ، وغیرہ کو متعارف کروائیں ، رجحان کی دوسری تصدیق کریں ، اور اتار چڑھاؤ والے بازاروں میں جعلی سگنل کو فلٹر کریں۔
- نقصان کی روک تھام: معقول نقصان اور روک تھام کی پوزیشنیں مرتب کریں ، ایک ہی تجارت کے خطرے اور منافع کو کنٹرول کریں ، حکمت عملی کے خطرے سے فائدہ اٹھانے کا تناسب بڑھائیں۔
- ملٹی ٹائم فریم تجزیہ: مختلف ٹائم فریموں کے سلپ سگنل جیسے دن کی لکیر اور 4 گھنٹے کی لکیر کو ملا کر ، رجحانات کے بارے میں زیادہ جامع فیصلے کرنے اور فیصلوں کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے۔
خلاصہ کریں۔
متحرک مارکیٹ کی حالت کی شناخت کی حکمت عملی ، جس میں لکیری واپسی کے سلپ کی بنیاد پر ، مارکیٹ کی حالت کا اندازہ لگانے کے لئے قیمتوں کے لکیری واپسی کے سلپ کی حساب کتاب کی جاتی ہے ، اور پھر اسی کے مطابق تجارتی فیصلے کیے جاتے ہیں۔ حکمت عملی کی منطق واضح ہے ، حساب کتاب آسان ہے ، اور مارکیٹ کے اہم رجحانات کو مؤثر طریقے سے پکڑ سکتی ہے۔ تاہم ، اتار چڑھاؤ والے بازاروں میں بار بار تجارت ہوسکتی ہے ، اور پیرامیٹرز کے انتخاب کے لئے زیادہ حساس ہے۔ پیرامیٹرز کی اصلاح ، رجحانات کی فلٹرنگ ، اسٹاپ نقصانات اور کثیر وقتی فریم تجزیہ جیسے طریقوں سے ، اس حکمت عملی کی استحکام اور منافع بخش صلاحیت کو مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
/*backtest
start: 2023-05-22 00:00:00
end: 2024-05-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © tmalvao
//@version=5
strategy("Minha estratégia", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)
// Função para calcular o slope (inclinação) com base na média móvel simples (SMA)
slope_length = input(20, title="Slope Length")
sma_length = input(50, title="SMA Length")
slope_threshold = input.float(0.1, title="Slope Threshold")
sma = ta.sma(close, sma_length)
// Calculando o slope (inclinação)
var float slope = na
if (not na(close[slope_length - 1]))
slope := (close - close[slope_length]) / slope_length
// Identificação dos regimes de mercado com base no slope
bullish_market = slope > slope_threshold
bearish_market = slope < -slope_threshold
// Condições de entrada e saída para mercados bullish e bearish
if (bullish_market)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (bearish_market)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Saída das posições
exit_condition = ta.crossover(close, sma) or ta.crossunder(close, sma)
if (exit_condition)
strategy.close("Long")
strategy.close("Short")
// Exibir a inclinação em uma janela separada
slope_plot = plot(slope, title="Slope", color=color.blue)
hline(0, "Zero Line", color=color.gray)