T3 موونگ اوسط ٹرینڈ ٹریکنگ اور موونگ اسٹاپ نقصان مقداری تجارتی حکمت عملی

T3MA SMA EMA
تخلیق کی تاریخ: 2024-11-28 15:17:13 آخر میں ترمیم کریں: 2024-11-28 15:17:13
کاپی: 1 کلکس کی تعداد: 505
1
پر توجہ دیں
1617
پیروکار

T3 موونگ اوسط ٹرینڈ ٹریکنگ اور موونگ اسٹاپ نقصان مقداری تجارتی حکمت عملی

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک جامع مقداری تجارتی نظام ہے جس میں T3 اوسط ، رجحان کی پیروی اور متحرک اسٹاپ کا طریقہ کار شامل ہے۔ حکمت عملی مارکیٹ کی رجحان کی سمت کو T3 متحرک اوسط کے ذریعہ پہچانتی ہے ، جبکہ لیمون ٹرینڈ اشارے اور ٹی ڈی ایف آئی اشارے کا استعمال کرتے ہوئے سگنل کی تصدیق کرتی ہے ، اور متحرک اسٹاپ اور فکسڈ اسٹاپ کے ساتھ مل کر رسک مینجمنٹ سسٹم کے ساتھ مل کر رجحانات پر گرفت اور خطرے پر موثر کنٹرول حاصل کرتی ہے۔

حکمت عملی کا اصول

اس حکمت عملی کے بنیادی حصے میں تین اہم حصے شامل ہیں: رجحان کی شناخت ، سگنل کی تصدیق اور خطرے کا انتظام۔ پہلے ، T3 منتقل اوسط کو رجحان کی شناخت کے بنیادی ٹول کے طور پر استعمال کرتے ہوئے ، T3 اوسط چھ گنا اشارے کے ذریعہ اوسط اوسط اوسط کے حساب سے ، جس سے تاخیر کو مؤثر طریقے سے کم کیا جاسکتا ہے اور ہموار کو برقرار رکھا جاسکتا ہے۔ دوسرا ، لیمون ٹرینڈ اشارے کے ذریعہ قیمت کے اتار چڑھاؤ کی حد کا حساب لگایا جاتا ہے ، ٹی ڈی ایف آئی اشارے کے ساتھ مل کر سگنل فلٹر کیا جاتا ہے ، اور صرف اس وقت تجارت کا سگنل پیدا ہوتا ہے جب قیمت اتار چڑھاؤ کی حد کو توڑ دیتی ہے اور ٹی ڈی ایف آئی اشارے کی تصدیق ہوتی ہے۔ آخر میں ، حکمت عملی کو متحرک اسٹاپ اور فکسڈ اسٹاپ نقصان کے امتزاج کا استعمال کرتے ہوئے خطرے کا انتظام کیا جاتا ہے ، جس میں قیمت کے متحرک چوٹی تک پہنچنے کے بعد متحرک اسٹاپ نقصان کا سراغ لگایا جاتا ہے ، جبکہ حفاظتی طریقہ کار کے طور پر فکسڈ اسٹاپ نقصان کو برقرار رکھا جاتا ہے۔

اسٹریٹجک فوائد

  1. ایک سے زیادہ سگنل کی تصدیق کا طریقہ کار لین دین کی درستگی کو بہتر بناتا ہے۔
  2. T3 اوسط لائن کے استعمال سے جھوٹی توڑ کا اثر کم ہوتا ہے
  3. لچکدار رسک مینجمنٹ سسٹم جو منافع کی حفاظت کے ساتھ ساتھ رجحانات کو فروغ دینے کے لئے کافی جگہ فراہم کرتا ہے
  4. منافع کی مرحلہ وار ادائیگی کے لئے جزوی پوزیشن کی روک تھام کی حمایت کریں
  5. مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق بہتر بنانے کے لئے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے

اسٹریٹجک رسک

  1. T3 اوسط لکیری حساب کتاب پیچیدہ ہے ، حساب کتاب میں تاخیر ہوسکتی ہے
  2. ایک سے زیادہ سگنل کی توثیق سے تجارت کے کچھ مواقع ضائع ہوسکتے ہیں
  3. موبائل اسٹاپ نقصان شدید اتار چڑھاو کے دوران بہت جلد متحرک ہوسکتا ہے
  4. ایک مؤثر سگنل بنانے کے لئے قیمتوں میں بڑے اتار چڑھاو کی ضرورت ہے
  5. افقی منڈیوں میں اکثر غلط سگنل پیدا ہوسکتے ہیں

حکمت عملی کی اصلاح کی سمت

  1. اتار چڑھاو کی شرح کے اشارے کو متعارف کرانے اور متحرک سٹاپ نقصان پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں
  2. مارکیٹ کے مختلف حالات میں مختلف پیرامیٹرز کا استعمال کرتے ہوئے مارکیٹ کے ماحول کی شناخت کے ماڈیول کو شامل کرنا
  3. TDFI اشارے کے حساب کتاب کے دورانیے کو بہتر بنانا ، سگنل کی بروقتیت کو بہتر بنانا
  4. سگنل کی تصدیق کے لئے ٹرانسمیشن عنصر شامل کرنے پر غور کریں
  5. خود کو اپنانے کے لئے جزوی روکنے کے تناسب کی ترتیب کے طریقہ کار کا مطالعہ

خلاصہ کریں۔

یہ ایک جامع رجحان ٹریکنگ حکمت عملی ہے جو متعدد تکنیکی اشارے کے ہم آہنگ استعمال کے ذریعہ ڈیزائن کی گئی ہے ، جو تجارتی سگنل کی وشوسنییتا کو یقینی بناتا ہے اور خطرے کے موثر انتظام کو بھی پورا کرتا ہے۔ حکمت عملی کا ماڈیولر ڈیزائن اس کو اچھی طرح سے توسیع اور اصلاح کی گنجائش دیتا ہے ، جو درمیانی اور طویل مدتی رجحان ٹریکنگ سسٹم کے بنیادی فریم ورک کے لئے موزوں ہے۔ عملی استعمال میں ، یہ تجویز کیا گیا ہے کہ پیرامیٹرز کو مخصوص تجارتی اقسام اور مارکیٹ کے ماحول کے مطابق بہتر بنایا جائے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Lemon Trend Strategy", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
 
// Input parameters
lookbackPeriod = input.int(14, "Lookback Period")
t3Length = input.int(200, "T3 MA Length")
t3Factor = input.float(0.7, "T3 Factor", minval=0, maxval=1)

// 移动止损参数
trailingStopPct = input.float(1.5, "移动止损百分比", minval=0.1, step=0.1)
trailingStopActivationPct = input.float(1.0, "移动止损激活百分比", minval=0.1, step=0.1)
 
// === T3 Moving Average Function ===
t3(src, length, factor) =>
    // First EMA
    e1 = ta.ema(src, length)
    // Second EMA
    e2 = ta.ema(e1, length)
    // Third EMA
    e3 = ta.ema(e2, length)
    // Fourth EMA
    e4 = ta.ema(e3, length)
    // Fifth EMA
    e5 = ta.ema(e4, length)
    // Sixth EMA
    e6 = ta.ema(e5, length)
   
    c1 = -factor * factor * factor
    c2 = 3 * factor * factor + 3 * factor * factor * factor
    c3 = -6 * factor * factor - 3 * factor - 3 * factor * factor * factor
    c4 = 1 + 3 * factor + factor * factor * factor + 3 * factor * factor
   
    t3 = c1 * e6 + c2 * e5 + c3 * e4 + c4 * e3
 
// Calculate T3 MA
t3ma = t3(close, t3Length, t3Factor)
plot(t3ma, "T3 MA", color=color.blue)
 
// === Lemon Trend Indicator ===
highLowDiff = high - low
normalizedDiff = ta.sma(highLowDiff, lookbackPeriod)
upperBand = ta.highest(high, lookbackPeriod)
lowerBand = ta.lowest(low, lookbackPeriod)
buySignal = ta.crossover(close, upperBand - normalizedDiff)
sellSignal = ta.crossunder(close, lowerBand + normalizedDiff)
 
// === TDFI Indicator ===
tdfiLength = input.int(14, "TDFI Length")
tdfi = ta.ema(close - close[1], tdfiLength)
tdfiSignal = ta.ema(tdfi, 9)
 
// Plot signals
plotshape(buySignal and tdfi > tdfiSignal and close > t3ma, "Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(sellSignal and tdfi < tdfiSignal and close < t3ma, "Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)
 
// === Strategy Logic ===
longCondition = buySignal and tdfi > tdfiSignal and close > t3ma
shortCondition = sellSignal and tdfi < tdfiSignal and close < t3ma
 
// 计算移动止损价格
var float longTrailingStop = na
var float shortTrailingStop = na

// 更新移动止损价格
if (strategy.position_size > 0)
    threshold = strategy.position_avg_price * (1 + trailingStopActivationPct / 100)
    if (high > threshold)
        stopPrice = high * (1 - trailingStopPct / 100)
        if (na(longTrailingStop) or stopPrice > longTrailingStop)
            longTrailingStop := stopPrice
    
if (strategy.position_size < 0)
    threshold = strategy.position_avg_price * (1 - trailingStopActivationPct / 100)
    if (low < threshold)
        stopPrice = low * (1 + trailingStopPct / 100)
        if (na(shortTrailingStop) or stopPrice < shortTrailingStop)
            shortTrailingStop := stopPrice

// Entry orders
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    longTrailingStop := na
    
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    shortTrailingStop := na
 
// Calculate stop loss and take profit levels
longStopLoss = ta.lowest(low, lookbackPeriod)
shortStopLoss = ta.highest(high, lookbackPeriod)
 
// Exit conditions with fixed R:R
fixedRR = input.float(1.8, "Fixed Risk:Reward Ratio")
partialExitPct = input.float(50.0, "Partial Exit Percentage", minval=0, maxval=100) / 100
 
// 综合移动止损和固定止损
if (strategy.position_size > 0)
    longTakeProfit = strategy.position_avg_price + (strategy.position_avg_price - longStopLoss) * fixedRR
    stopPrice = na(longTrailingStop) ? longStopLoss : math.max(longStopLoss, longTrailingStop)
    strategy.exit("Long Exit", "Long", qty_percent=partialExitPct, stop=stopPrice, limit=longTakeProfit)
    
if (strategy.position_size < 0)
    shortTakeProfit = strategy.position_avg_price - (shortStopLoss - strategy.position_avg_price) * fixedRR
    stopPrice = na(shortTrailingStop) ? shortStopLoss : math.min(shortStopLoss, shortTrailingStop)
    strategy.exit("Short Exit", "Short", qty_percent=partialExitPct, stop=stopPrice, limit=shortTakeProfit)

// 绘制移动止损线
plot(strategy.position_size > 0 ? longTrailingStop : na, "Long Trailing Stop", color=color.red, style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size < 0 ? shortTrailingStop : na, "Short Trailing Stop", color=color.red, style=plot.style_linebr)