ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی ایک رجحان سے باخبر رہنے والی تجارتی نظام ہے جس کی بنیاد پر VIDYA (متغیر انڈیکس متحرک اوسط) اشارے ہیں۔ حکمت عملی مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لئے وزن کے ذریعے مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کو ایڈجسٹ کرتی ہے ، جس میں زیادہ درست رجحانات کی شناخت اور تجارتی سگنل کی تخلیق کے لئے دو حساب کتاب کے طریقوں کا استعمال کیا جاتا ہے۔ نظام نے روایتی متحرک اوسط پر مبنی ایک خود کار طریقے سے ایڈجسٹ کرنے کا طریقہ کار متعارف کرایا ہے ، جو مارکیٹ کی صورتحال کے مطابق خود بخود حساسیت کو ایڈجسٹ کرسکتا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
حکمت عملی کا مرکز وڈیایا اشارے ہے، جس کے حساب کتاب کے عمل میں مندرجہ ذیل اہم اقدامات شامل ہیں:
- پیرامیٹرز کی ترتیب کی طرف سے بنیادی مدت (ڈیفالٹ 21 ایڈیشن) اور ہموار فیکٹر الفا کا تعین
- CMO یا StDev کو اتار چڑھاؤ کی شرح کے حساب کتاب کے طور پر متعارف کرانا
- قیمتوں میں تبدیلیوں کے بارے میں حساسیت کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے متحرک وزن کے k اقدار کا استعمال کرتے ہوئے
- جب وڈیا لائن اوپر سے گزرتی ہے تو کثیر سگنل پیدا ہوتا ہے اور جب نیچے سے گزرتی ہے تو خالی سگنل پیدا ہوتا ہے
اس حکمت عملی سے صارفین کو سی ایم او یا معیاری فاصلے کے استعمال سے اتار چڑھاؤ کے فیکٹر کا حساب لگانے کا اختیار ملتا ہے ، جس سے حکمت عملی میں لچک پیدا ہوتی ہے۔ سی ایم او موڈ میں 9 ادوار کا استعمال طے ہوتا ہے ، جبکہ معیاری فاصلے کا موڈ بنیادی ادوار کے مطابق ہوتا ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
- لچکدار: متحرک وزن کی ایڈجسٹمنٹ کے ذریعے مارکیٹ کے مختلف حالات میں اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کے قابل
- سگنل استحکام: روایتی منتقل اوسط کے مقابلے میں جعلی سگنل کو بہتر طور پر فلٹر کرنے کی صلاحیت
- پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے: مارکیٹ کی مختلف خصوصیات کے مطابق بہتر بنانے کے لئے متعدد ایڈجسٹ پیرامیٹرز کی فراہمی
- دوہری حساب کتاب: سی ایم او اور اسٹیٹ ڈیو دونوں اتار چڑھاؤ کے حساب کتاب کی حمایت کرتا ہے ، جس سے حکمت عملی میں اضافہ ہوتا ہے
- سادہ اور استعمال میں آسان: حکمت عملی کی منطق واضح ہے ، سگنل واضح ہیں ، عملی طور پر کام کرنے میں آسان ہیں
اسٹریٹجک رسک
- رجحانات پر انحصار: مارکیٹوں میں ہلچل کے دوران اکثر غلط سگنل پیدا ہوسکتے ہیں
- پیرامیٹر حساس: حکمت عملی کی کارکردگی پر مختلف پیرامیٹرز کا مجموعہ زیادہ اثر انداز ہوتا ہے
- پسماندگی: اوسط لکیری اشارے کے طور پر کچھ پسماندگی باقی ہے
- مارکیٹ کی موافقت: بعض مخصوص مارکیٹ کے حالات میں خراب کارکردگی کا امکان
- فنڈ مینجمنٹ: اسٹاپ لاسز میکانزم کی کمی سے بڑے پیمانے پر واپسی کا خدشہ ہے
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
- تعدد فلٹر متعارف کروائیں: اعلی تعدد ماحول میں سگنل جنریشن کے قواعد کو ایڈجسٹ کریں
- رجحان کی تصدیق کے اشارے شامل کریں: دیگر تکنیکی اشارے کے ساتھ مل کر سگنل کی وشوسنییتا میں اضافہ کریں
- فنڈ مینجمنٹ کو بہتر بنائیں: متحرک اسٹاپ نقصان اور پوزیشن مینجمنٹ میکانزم ڈیزائن کریں
- آپٹیمائزیشن پیرامیٹرز کا انتخاب: مختلف مارکیٹ کے ادوار کے لئے خود کار طریقے سے پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کا طریقہ تیار کرنا
- مارکیٹ کے حالات کا فیصلہ بڑھانا: مارکیٹ کی حالت کے مطابق متحرک حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنا
خلاصہ کریں۔
VIDYA حکمت عملی ایک جدید موافقت وزن کے ذریعہ ایک نسبتا reliable قابل اعتماد رجحانات کا سراغ لگانے کا پروگرام مہیا کرتی ہے۔ حکمت عملی کو آسان اور استعمال میں آسان رکھتے ہوئے ، مارکیٹ میں تبدیلیوں کے ل adap متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کی صلاحیت میں اضافہ کیا گیا ہے۔ اگرچہ اس میں کچھ موروثی حدود باقی ہیں ، لیکن بہتر سمتوں کی فراہمی سے حکمت عملی کی استحکام اور وشوسنییتا میں مزید اضافہ کیا جاسکتا ہے۔ حکمت عملی کا دوہری حساب کتاب کا طریقہ مختلف مارکیٹ کے ماحول میں اطلاق کے ل greater زیادہ لچک فراہم کرتا ہے۔
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_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/
// © GriffinJames
//@version=5
strategy("VIDYA Strategy", overlay=true, initial_capital=25000)
// Inputs
src = input(close, title="Source")
pds = input.int(21, title="Length")
fixCMO = input.bool(true, title="Fixed CMO Length (9)?")
select = input.bool(true, title="Calculation Method: CMO/StDev?")
alpha = 2 / (pds + 1)
momm = ta.change(src)
// Functions to calculate MOM
f1(m) => m >= 0.0 ? m : 0.0
f2(m) => m >= 0.0 ? 0.0 : -m
m1 = f1(momm)
m2 = f2(momm)
sm1 = fixCMO ? math.sum(m1, 9) : math.sum(m1, pds)
sm2 = fixCMO ? math.sum(m2, 9) : math.sum(m2, pds)
percent(nom, div) => 100 * nom / div
chandeMO = na(percent(sm1 - sm2, sm1 + sm2)) ? 0 : percent(sm1 - sm2, sm1 + sm2)
// Select calculation method
k = select ? math.abs(chandeMO) / 100 : ta.stdev(src, pds)
// Calculate VIDYA
var float VIDYA = na
VIDYA := na(VIDYA[1]) ? src : alpha * k * src + (1 - alpha * k) * VIDYA[1]
// Conditions for long and short
col12 = VIDYA > VIDYA[1]
col32 = VIDYA < VIDYA[1]
// Plot VIDYA with dynamic colors
color2 = col12 ? color.new(color.blue, 0) : col32 ? color.new(color.maroon, 0) : color.new(color.blue, 0)
plot(VIDYA, "VAR", color=color2, linewidth=2)
// Long and Short Strategy
if (col12)
strategy.entry("Go Long", strategy.long)
if (col32)
strategy.entry("Go Short", strategy.short)
// Alert for VIDYA color change
alertcondition(ta.cross(VIDYA, VIDYA[1]), title="Color ALARM!", message="VIDYA has changed color!")