مقداری الٹ اور حجم کی حکمت عملی کا امتزاج


تخلیق کی تاریخ: 2023-09-21 21:07:09 آخر میں ترمیم کریں: 2023-09-21 21:07:09
کاپی: 0 کلکس کی تعداد: 427
1
پر توجہ دیں
1166
پیروکار

جائزہ

یہ حکمت عملی دو مقدار کی تجارت کی حکمت عملیوں کا ایک مجموعہ ہے جس کا مقصد زیادہ درست اور قابل اعتماد تجارتی سگنل پیدا کرنا ہے۔ پہلی حکمت عملی قیمت کی الٹ پر مبنی ہے ، دوسری حکمت عملی حجم تجزیہ پر مبنی ہے۔ مجموعہ سگنل منافع کے امکانات کو مؤثر طریقے سے بڑھا سکتے ہیں۔

حکمت عملی کا اصول

اس حکمت عملی کے دو حصے ہیں:

  1. الٹ حکمت عملی

STO اشارے کا استعمال کرتے ہوئے الٹ سگنل کا فیصلہ کریں۔ جب دو دن کی اختتامی قیمت بڑھتی ہے اور STO سست لائن 50 سے کم ہوتی ہے تو زیادہ بنائیں۔ جب دو دن کی اختتامی قیمت کم ہوتی ہے اور STO تیز لائن 50 سے زیادہ ہوتی ہے تو خالی کریں۔

  1. حجم کی حکمت عملی

ایک خاص دورانیے کے اندر تجارت کی مقدار اور قیمت کے تعلقات کا حساب لگائیں ، کثیر جہتی سمت کا فیصلہ کریں ، اور یکساں طور پر ہموار کریں۔

یہ دو حصوں کی حکمت عملی ہے: زیادہ سے زیادہ، زیادہ سے زیادہ، اور کچھ بھی نہیں، کچھ بھی نہیں۔

مجموعہ سگنل سگنل کے معیار کو بہتر بناتا ہے، اور ان میں سے کسی بھی حکمت عملی میں جھوٹے سگنل کا امکان بہت کم ہو جائے گا.

اسٹریٹجک فوائد

  • سگنل کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے دو آزاد حکمت عملیوں کا مجموعہ
  • ریورس حکمت عملی کے ساتھ ، آپ کو ایک نیا فون مل سکتا ہے ، اور حجم کی حکمت عملی کے ساتھ ، آپ کو ایک نیا فون مل سکتا ہے۔
  • دو مختلف قسم کی حکمت عملی ایک دوسرے کی توثیق کرتے ہیں تاکہ غلط سگنل کو کم کیا جاسکے
  • مجموعی طور پر سادہ، براہ راست اور آسان
  • ہر حکمت عملی کے حصے کے لئے الگ الگ اصلاحی پیرامیٹرز

اسٹریٹجک رسک

  • ریورس اسٹریٹجیز کا شکار ہو سکتے ہیں اور ان سے نکلنے کے لیے سخت اقدامات کی ضرورت ہے۔
  • حجم تجزیہ میں تاخیر کا امکان
  • صرف مقداری اشارے پر مبنی، تکنیکی تجزیہ کے ساتھ
  • طویل اعداد و شمار سیریز trained1 اوسط لائن کا حساب لگانے کے لئے
  • مختلف اقسام کے پیرامیٹرز لازمی طور پر عام نہیں ہیں، انفرادی طور پر بہتر بنانے کی ضرورت ہے

مندرجہ ذیل اقدامات سے خطرے کو کم کیا جا سکتا ہے:

  • STO پیرامیٹرز کو بہتر بنانے اور ریورس شناخت کی صلاحیت کو بہتر بنانا
  • دوسرے اشارے کے ساتھ ٹرانزیکشن کی توثیق
  • اوسط لائن دورانیہ پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں
  • گرافکس کے ذریعہ شکل کا فیصلہ
  • مختلف قسم کے ٹیسٹ پیرامیٹرز

اصلاح کی سمت

اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. ایس ٹی او اشارے کی جانچ کے لئے بہترین پیرامیٹرز

بہترین مجموعہ تلاش کرنے کے لئے K اقدار، D اقدار، وغیرہ کو ایڈجسٹ کریں

  1. ٹرانزٹ کی تعداد میں اضافے کی دوبارہ تصدیق

MACD، BOLL اور دیگر اشارے کے ساتھ معاون فیصلے شامل کریں

  1. اوسط لائن دورانیہ پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں

مختلف دورانیہ پیرامیٹرز کی جانچ پڑتال زیادہ مستحکم فیصلے

  1. مجموعہ سگنل کی بنیاد پر گرافک شکل متعارف کرانے

مثال کے طور پر، جب آپ کی شکل سے باہر ہو تو دوبارہ شروع کریں.

  1. پرجاتیوں کے مطابق ٹیسٹ پیرامیٹرز کا مجموعہ

مختلف قسم کے پیرامیٹرز ضروری نہیں ہیں، الگ الگ ٹیسٹ کی ضرورت ہے

خلاصہ کریں۔

یہ حکمت عملی دو مختلف اقسام کی حکمت عملیوں کو جوڑ کر ریورس اور ٹرانسمیشن کی مقدار کے ذریعے ، باہمی توثیق ، سگنل کے معیار اور درستگی کو مؤثر طریقے سے بڑھا سکتی ہے۔ لیکن حکمت عملی کی تاثیر کو بہتر بنانے کے لئے پیرامیٹرز کی اصلاح ، معاون تکنیکی اشارے وغیرہ پر بھی توجہ دینے کی ضرورت ہے۔ ہم واپسی کے نتائج کی جانچ پڑتال ، پیرامیٹرز کے قواعد کو ایڈجسٹ کرنے اور ریئل اسٹیٹ میں جانچ پڑتال کے ذریعے واقعی مستحکم اور قابل اعتماد مجموعہ حکمت عملی حاصل کرسکتے ہیں۔ اس میں بہت زیادہ وقت اور کوشش کی ضرورت ہے ، لیکن واپسی بھی قابل ذکر ہوگی۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2023-09-13 00:00:00
end: 2023-09-20 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 21/10/2020
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The 
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50. 
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// This is another version of FVE indicator that we have posted earlier 
// in this forum.
// This version has an important enhancement to the previous one that`s 
// especially useful with intraday minute charts.
// Due to the volatility had not been taken into account to avoid the extra 
// complication in the formula, the previous formula has some drawbacks:
// The main drawback is that the constant cutoff coefficient will overestimate 
// price changes in minute charts and underestimate corresponding changes in 
// weekly or monthly charts.
// And now the indicator uses adaptive cutoff coefficient which will adjust to 
// all time frames automatically.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
    vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing) 
    vSlow = sma(vFast, DLength)
    pos = 0.0
    pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
	         iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0))) 
	pos


FVI(Samples,Perma,Cintra,Cinter) =>
    pos = 0
    xhl2 = hl2
    xhlc3 = hlc3
    xClose = close
    xIntra = log(high) - log(low)
    xInter = log(xhlc3) - log(xhlc3[1])
    xStDevIntra = stdev(sma(xIntra, Samples) , Samples)
    xStDevInter = stdev(sma(xInter, Samples) , Samples)
    xVolume = volume
    TP = xhlc3
    TP1 = xhlc3[1]
    Intra = xIntra
    Vintra = xStDevIntra
    Inter = xInter
    Vinter = xStDevInter
    CutOff = Cintra * Vintra + Cinter * Vinter
    MF = xClose - xhl2 + TP - TP1
    FveFactor =  iff(MF > CutOff * xClose, 1, 
                  iff(MF < -1 * CutOff * xClose, -1,  0))
    xVolumePlusMinus = xVolume * FveFactor
    Fvesum = sum(xVolumePlusMinus, Samples)
    VolSum = sum(xVolume, Samples)
    xFVE = (Fvesum / VolSum) * 100
    xEMAFVE = ema(xFVE, Perma)
    pos :=iff(xFVE > xEMAFVE, 1,
    	   iff(xFVE < xEMAFVE, -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Volatility Finite Volume Elements", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
Samples = input(22, minval=1)
Perma = input(40, minval=1)
Cintra = input(0.1)
Cinter = input(0.1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posFVI = FVI(Samples,Perma,Cintra,Cinter)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posFVI == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posFVI == -1, -1, 0)) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	 
if (possig == 0) 
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )