ChaoZhang
جائزہ
یہ ایک خود کار طریقے سے رجحانات کی نگرانی کی حکمت عملی ہے جو اتار چڑھاؤ کی شرح اور ولیمز فی صد رینج کے ساتھ مل کر ہے۔ اس حکمت عملی میں قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کی حد اور اپنی مرضی کے مطابق کیلکولیٹر کے حساب سے رجحانات کے فیصلے کی حساسیت کو ایڈجسٹ کیا جاتا ہے ، تاکہ مختلف مارکیٹ کے حالات میں بہتر موافقت ہو۔ حکمت عملی کا بنیادی مقصد قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کی وسعت کو دیکھ کر ولیمز اشارے کے پیرامیٹرز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنا ہے تاکہ مارکیٹ کے رجحانات میں تبدیلی کے نقطہ کو زیادہ درست طریقے سے پکڑ سکے۔
حکمت عملی کا اصول
حکمت عملی سب سے پہلے ایک دورانیے میں قیمتوں کے اتار چڑھاو کی حد (Range) اور اس کی چلتی اوسط (AvgRange) کا حساب لگاتی ہے۔ قیمتوں میں حقیقی وقت میں ہونے والی تبدیلیوں اور اوسط اتار چڑھاؤ کی حد کے مابین تعلقات کا موازنہ کرکے ، دو کیلکولیٹر (TrueCount اور TrueCount2) قائم کیے گئے ہیں تاکہ نمایاں اتار چڑھاؤ کی فریکوئنسی کو ریکارڈ کیا جاسکے۔ یہ کیلکولیٹر ولیم انڈیکس کے حساب کتاب پیرامیٹرز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لئے استعمال کیے جاتے ہیں ، تاکہ حکمت عملی مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کی حالت کے مطابق خود بخود اس کی حساسیت کو ایڈجسٹ کرسکے۔ جب ایڈجسٹ ولیم انڈیکس کی قیمتوں میں ایڈجسٹمنٹ کے بعد پیش گوئی کی قیمتوں سے تجاوز ہوجاتا ہے تو حکمت عملی اس کے مطابق خرید یا فروخت کا اشارہ پیدا کرتی ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
- خود کو اپنانے کی صلاحیت - اتار چڑھاؤ کی شرح کو اپنانے کے طریقہ کار کے ذریعہ ، حکمت عملی مختلف مارکیٹ کے حالات میں مستحکم کارکردگی کا مظاہرہ کرسکتی ہے
- بہتر خطرے کا کنٹرول - بلٹ ان رسک پیرامیٹرز RISK تاجر کو اپنی خطرے کی ترجیحات کے مطابق حکمت عملی کی شدت کو ایڈجسٹ کرنے کی اجازت دیتا ہے
- سگنل واضح - واضح بریک سگنل میکانزم کا استعمال کرتے ہوئے ، جعلی سگنل سے بچیں
- توسیع پذیری - حکمت عملی کے فریم ورک میں دیگر تکنیکی اشارے کو بہتر بنانے کی اجازت ہے
- اعلی کمپیوٹنگ کی کارکردگی - سادہ اور موثر کمپیوٹنگ کے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے ، جو حقیقی وقت کی تجارت کے لئے موزوں ہے
اسٹریٹجک رسک
- پیرامیٹر حساسیت - ASClength اور RISK پیرامیٹرز کے انتخاب سے حکمت عملی کی کارکردگی پر نمایاں اثر پڑتا ہے
- مارکیٹ کے ماحول پر انحصار - ہلچل والی مارکیٹ میں ممکنہ طور پر زیادہ ٹریڈنگ سگنل
- تاخیر - منتقل اوسط کا استعمال کچھ تاخیر کے ساتھ داخلہ اور باہر نکلنے کا سبب بن سکتا ہے
- جعلی بریک - اعلی اتار چڑھاؤ کے دوران جعلی سگنل ہوسکتا ہے یہ تجویز کی جاتی ہے کہ آپٹیمائزیشن پیرامیٹرز کی جانچ پڑتال کی جائے اور دیگر تصدیق شدہ اشارے کے ساتھ مل کر خطرے کو کم کیا جائے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
- ٹرانزیکشن حجم کے اشارے متعارف کرانے - ٹرانزیکشن حجم کے ذریعے رجحانات کی تبدیلی کی تاثیر کی تصدیق
- آپٹمائزڈ کیلکولیٹر منطق - مارکیٹ میں اتار چڑھاو کا اندازہ لگانے کے لئے زیادہ پیچیدہ شماریاتی طریقوں کا استعمال کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے
- اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار شامل کریں - خطرے کو بہتر طور پر کنٹرول کرنے کے لئے متحرک اسٹاپ نقصان متعارف کرانے کی سفارش کی گئی ہے۔
- مارکیٹ کے حالات کا فلٹر - مارکیٹ کے حالات کے فیصلے کے ماڈیول کو شامل کریں ، غیر مناسب مارکیٹ کے حالات میں تجارت سے گریز کریں
- پیرامیٹرز کی موافقت - حکمت عملی کی موافقت کو بہتر بنانے کے لئے پیرامیٹرز کو خود کار طریقے سے بہتر بنانے کا طریقہ کار تیار کرنا
خلاصہ کریں۔
یہ ایک جدید حکمت عملی ہے جس میں اتار چڑھاؤ کے تجزیہ اور رجحانات کی پیروی کا امتزاج کیا گیا ہے ، جس میں خود سے موافقت کے طریقہ کار کے ذریعہ حکمت عملی کی استحکام اور وشوسنییتا میں اضافہ کیا گیا ہے۔ اگرچہ اس میں کچھ موروثی خطرات موجود ہیں ، لیکن معقول پیرامیٹرز کی ترتیب اور اصلاح کی سمت کے نفاذ کے ذریعہ ، اس حکمت عملی کو مختلف مارکیٹ کے ماحول میں مستحکم کارکردگی برقرار رکھنے کا امکان ہے۔ حکمت عملی کا فریم ورک ڈیزائن مزید توسیع اور اصلاح کی اجازت دیتا ہے ، اور اس میں اچھی ترقی کی صلاحیت ہے۔
/*backtest
start: 2024-10-28 00:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("ASCTrend", shorttitle="ASCTrend", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
eternalfg = input(false, title="eternal 確定")
eternal = eternalfg ? 1 : 0
ASClength = input.int(title="ASC Length", minval=4, defval=10)
RISK = input.int(title="RISK", minval=0, defval=3)
// Custom sum function
customSum(source, length) =>
sum = 0.0
for i = 0 to length - 1
sum := sum + source[i]
sum
x1 = 67 + RISK
x2 = 33 - RISK
Range = ta.highest(ASClength) - ta.lowest(ASClength)
AvgRange = ta.sma(Range, ASClength)
CountFg = math.abs(open - close) >= AvgRange * 2.0 ? 1 : 0
TrueCount = customSum(CountFg, ASClength)
CountFg2 = math.abs(close[3] - close) >= AvgRange * 4.6 ? 1 : 0
TrueCount2 = customSum(CountFg2, ASClength - 3)
wpr3RR = ta.wpr(3 + RISK + RISK)
wpr3 = ta.wpr(3)
wpr4 = ta.wpr(4)
WprAbs = 100 + (TrueCount2 > 0 ? wpr4 : TrueCount > 0 ? wpr3 : wpr3RR)
ASC_Trend = 0
ASC_Trend := WprAbs[eternal] < x2[eternal] ? -1 : WprAbs[eternal] > x1[eternal] ? 1 : ASC_Trend[1]
if (ta.crossover(ASC_Trend, 0))
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (ta.crossunder(ASC_Trend, 0))
strategy.entry("Short", strategy.short)
plotshape(ta.crossover(ASC_Trend, 0), location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small, text="B", textcolor=color.white)
plotshape(ta.crossunder(ASC_Trend, 0), location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small, text="S", textcolor=color.white)
alertcondition(ta.crossover(ASC_Trend, 0), title="ASC_Trend UP", message="ASC_Trend UP")
alertcondition(ta.crossunder(ASC_Trend, 0), title="ASC_Trend Down", message="ASC_Trend Down")