ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی ایک مقداری تجارتی نظام ہے جو گھوڑے کے وزن میں اوسط قیمت (GWAP) اور متحرک تجزیہ کو جوڑتا ہے۔ یہ تاریخی قیمت کے اعداد و شمار پر گھوڑے کے وزن کے ساتھ کام کرتا ہے اور قلیل مدتی متحرک اشارے کے ساتھ مل کر قیمتوں کے رجحانات کی پیش گوئی کرتا ہے۔ حکمت عملی کا بنیادی مقصد گھوڑے کے عنصر کو استعمال کرنا ہے تاکہ حالیہ قیمتوں میں زیادہ وزن کا تعین کیا جاسکے ، جس سے مارکیٹ میں حالیہ رجحانات کی حساسیت میں اضافہ ہوگا۔
حکمت عملی کا اصول
حکمت عملی بنیادی طور پر دو بنیادی نفسیاتی نظریات پر مبنی ہے: حرکیات کا اثر اور گھوڑے کی بھاری قیمتوں کا تعین۔ حرکیات کے لحاظ سے ، حکمت عملی مالیاتی منڈیوں میں قیمتوں کے رجحانات کی تسلسل کی خصوصیات کا استعمال کرتی ہے۔ وزن کے لحاظ سے ، گھوڑے کے عنصر ((0.5-1.5 کی قیمتوں کا تعین کرنے کی حد) کے ذریعہ تاریخی قیمتوں پر اشاریہ وار کمی کا بوجھ ڈالتا ہے۔ عملی طور پر ، حکمت عملی کو GWAP کے حساب سے بیس قیمت کے طور پر شمار کیا جاتا ہے ، جب قیمت GWAP کے اوپر ہوتی ہے اور تین مسلسل ادوار میں اوپر کی طرف بڑھتی ہے تو زیادہ پوزیشن کھولی جاتی ہے ، اور اس کے برعکس ، خالی پوزیشن کھولی جاتی ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
- لچکدار: گُمرا وزن کا نظام مارکیٹ کے حالات کی نقل و حرکت کے مطابق تاریخی اعداد و شمار پر وزن کی تقسیم کو ایڈجسٹ کرسکتا ہے۔
- خطرہ کنٹرول میں بہتری: GWAP کے ذریعہ بطور بیس قیمت ، تجارتی فیصلوں کے لئے ایک قابل اعتماد ریفرنس معیار فراہم کرتا ہے۔
- اعلی کمپیوٹنگ کی کارکردگی: حکمت عملی نے حساب کتاب کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے صف اسٹوریج اور لوپ کمپیوٹنگ کا استعمال کیا۔
- پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے: اہم پیرامیٹرز جیسے گماں عنصر اور حساب کتاب کا دورانیہ مارکیٹ کی صورتحال کے مطابق لچکدار ہوسکتے ہیں۔
اسٹریٹجک رسک
- مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کا خطرہ: مارکیٹ میں ہلچل کے دوران اکثر غلط سگنل پیدا ہوسکتے ہیں۔
- پیرامیٹرز کی حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی پر گاما عنصر کا انتخاب بہت زیادہ اثر انداز ہوتا ہے اور اس کی مسلسل اصلاح کی ضرورت ہوتی ہے۔
- کمپیوٹنگ تاخیر: بڑی تعداد میں تاریخی ڈیٹا کی پروسیسنگ سے ریل ڈسک پر عملدرآمد میں تاخیر ہوسکتی ہے۔
- رجحان کے الٹ جانے کا خطرہ: مارکیٹ کے رجحانات میں اچانک الٹ جانے پر ، حکمت عملی کا ردعمل نسبتا late تاخیر سے ہوسکتا ہے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
- اتار چڑھاؤ کی شرح کو ایڈجسٹ کرنے کا طریقہ کار متعارف کرایا گیا ہے ، جس میں متحرک طور پر گماں عنصر کو ایڈجسٹ کیا گیا ہے۔
- ایک سے زیادہ ٹائم سائیکل کے لئے رجحان کی تصدیق کے طریقہ کار کو شامل کریں.
- کمپیوٹنگ کی کارکردگی کو بہتر بنانا ، کم سے کم گروپ آپریشنز کو کم کرنا
- مارکیٹ کے جذبات کے اشارے شامل کرنے سے حکمت عملی کی پیشن گوئی کی درستگی میں اضافہ ہوتا ہے۔
- متحرک سٹاپ نقصان کے طریقہ کار کو لاگو کرنا اور خطرے کو کنٹرول کرنے کی صلاحیت کو بہتر بنانا۔
خلاصہ کریں۔
اس حکمت عملی میں گھوڑے کے وزن اور حرکیات کے تجزیے کے ساتھ مل کر مارکیٹ کے رجحانات کی ذہین پیروی کی جاتی ہے۔ اس کی بنیادی خوبی یہ ہے کہ وہ مارکیٹ کی صورتحال کے مطابق متحرک طور پر وزن کی تقسیم کو ایڈجسٹ کرسکتی ہے ، جبکہ اعلی حساب کتاب کی کارکردگی کو برقرار رکھتی ہے۔ اگرچہ مارکیٹ کے کچھ خطرات اور پیرامیٹرز کی حساسیت کے مسائل موجود ہیں ، لیکن اس حکمت عملی میں مسلسل اصلاح اور بہتری کے ذریعہ اطلاق کے اچھے امکانات ہیں۔
/*backtest
start: 2024-02-18 00:00:00
end: 2025-02-16 08:00:00
period: 6h
basePeriod: 6h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("BTC Future Gamma-Weighted Momentum Model (BGMM)", shorttitle="BGMM", overlay=true,
default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=50000,
slippage=1, commission_value=0.01)
// Inputs
length = input.int(60, "Length for GWAP Calculation")
gamma_factor = input.float(0.75, "Gamma Weight Factor", minval=0.5, maxval=1.5, step=0.01)
// Helper Functions
var float cumulative_weighted_price = na
var float cumulative_weight = na
price = (high + low + close) / 3 // Typical price as a baseline
gamma_weights = array.new_float(length, 0.0)
price_series = array.new_float(length, na)
// Populate Arrays for Calculation
if bar_index >= length
for i = 0 to length - 1
weighted_gamma = math.pow(gamma_factor, i)
array.set(gamma_weights, i, weighted_gamma)
array.set(price_series, i, close[i])
// Compute GWAP
weighted_sum = 0.0
weight_total = 0.0
for i = 0 to length - 1
w = array.get(gamma_weights, i)
p = array.get(price_series, i)
weighted_sum := weighted_sum + p * w
weight_total := weight_total + w
GWAP = weight_total != 0 ? weighted_sum / weight_total : na
plot(GWAP, color=color.red, title="Gamma Weighted Average Price")
// Conditions for Trade Signals
long_condition = close > GWAP and close[1] > close[2] and close[2] > close[3]
short_condition = close < GWAP and close[1] < close[2] and close[2] < close[3]
// Strategy Logic
if long_condition
strategy.entry("Long", strategy.long)
if short_condition
strategy.entry("Short", strategy.short)