اس حکمت عملی میں 123 الٹ پلٹ کی حکمت عملی اور لکیری رجعت روک تھام کی حکمت عملی کو مل کر ایک کثیر عنصر سے چلنے والی کمبو ٹریڈنگ حکمت عملی کو نافذ کیا جاتا ہے۔ 123 الٹ پلٹ کی حکمت عملی پچھلے دو تجارتی دنوں کے درمیان قیمت کے تعلقات کا فیصلہ کرتی ہے اور الٹ پلٹ سگنل کا تعین کرنے کے لئے اسٹاک اشارے کو جوڑتی ہے۔ لکیری رجعت روک تھام کی حکمت عملی قیمت اور رجحان لائن کے مابین تعلقات کا فیصلہ کرنے اور تجارتی سگنل پیدا کرنے کے لئے لکیری رجعت تجزیہ کا استعمال کرتی ہے۔ دونوں حکمت عملی ایک دوسرے کی تصدیق کرتی ہیں اور غلط سگنل کو مؤثر طریقے سے فلٹر کرسکتی ہیں۔
یہ حکمت عملی مندرجہ ذیل اصولوں پر مبنی ہے:
اگر آخری دو تجارتی دنوں کے درمیان اختتامی قیمت کا تعلق آج کی اختتامی قیمت کل کی قیمت سے زیادہ ہے ، اور اسٹاک کی تیز لائن سست لائن سے کم ہے ، تو یہ سمجھا جاتا ہے کہ اس میں تیزی کی تبدیلی کا اشارہ ہے۔
اگر آخری دو تجارتی دنوں کے درمیان اختتامی قیمت کا تعلق آج کی اختتامی قیمت کل کی قیمت سے کم ہے ، اور اسٹاک کی تیز لائن سست لائن سے زیادہ ہے ، تو یہ سمجھا جاتا ہے کہ bearish الٹ سگنل موجود ہے
فیصلے کے قواعد مندرجہ ذیل ہیں:
اگر آج کی اختتامی قیمت > کل کی اختتامی قیمت اور اسٹاک فاسٹ لائن < اسٹاک سست لائن اور اسٹاک فاسٹ لائن > سیٹ پیرامیٹر ، خرید سگنل تیار کریں
اگر آج کی اختتامی قیمت < کل کی اختتامی قیمت اور اسٹاک فاسٹ لائن > اسٹاک سست لائن اور اسٹاک فاسٹ لائن < سیٹ پیرامیٹر ، فروخت سگنل تیار کریں
حکمت عملی میں اسٹوک اشارے کے پیرامیٹرز مقرر کرنے کی ضرورت ہے ، بشمول: اسٹوک حساب کتاب کے لئے K لائن سائیکل کی لمبائی ، اسٹوک فاسٹ لائن کے لئے ہموار سائیکل KS ہموار ، اسٹوک سست لائن کے لئے ہموار سائیکل DLength ، اسٹوک فاسٹ لائن فیصلے کے لئے حد کی سطح۔
حکمت عملی قیمت اور لکیری رجعت رجحان لائن کے درمیان تعلقات کا فیصلہ کرنے کے لئے لکیری رجعت تجزیہ پر مبنی ہے۔ فیصلے کے قواعد مندرجہ ذیل ہیں:
اگر اختتامی قیمت لکیری رجسٹریشن انٹرسیپٹ سے زیادہ ہے تو ، خریدنے کا اشارہ پیدا ہوتا ہے
اگر اختتامی قیمت لکیری رجسٹریشن انٹرسیپٹ سے کم ہے تو ، فروخت کا اشارہ پیدا ہوتا ہے
حکمت عملی لکیری رجعت سائیکل LengthLRI اور لکیری رجعت ان پٹ ڈیٹا ماخذ xSeria مقرر کرنے کی ضرورت ہے.
کمبو حکمت عملی کو اصل تجارتی احکامات پیدا کرنے کے لئے 123 الٹ پلٹ حکمت عملی اور لکیری رجعت مداخلت کی حکمت عملی دونوں سے بیک وقت خرید / فروخت سگنل کی ضرورت ہوتی ہے ، جو غلط سگنل کو مؤثر طریقے سے فلٹر کرتا ہے اور تجارتی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔
اس حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:
دو مختلف اقسام کی حکمت عملیوں کے امتزاج کے لئے دونوں حکمت عملیوں سے اشارے کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ کثیر عنصر کی توثیق کا طریقہ کار حکمت عملی سے کبھی کبھار غلط اشاروں کو فلٹر کرسکتا ہے ، غیر ضروری تجارت کو کم کرسکتا ہے ، اور سگنل کے معیار کو مؤثر طریقے سے بہتر بنا سکتا ہے۔
لکیری رجسٹریشن انٹرسیپٹ حقیقی وقت میں قیمت اور رجحان لائن کے مابین تعلقات کی عکاسی کرسکتا ہے۔ اگر قیمت رجحان سے نمایاں طور پر انحراف کرتی ہے تو ، یہ فوری طور پر حکمت عملی کو پوزیشن کی سمت کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے مجبور کرے گی۔ اس سے بروقت اسٹاپ نقصانات کی اجازت ملتی ہے اور تاریخی رجحانات میں پھنسنے سے بچتا ہے۔
لکیری رجعت کی حکمت عملی رجحان خرید اور فروخت کے نکات کی نشاندہی کرنے میں بہتر ہے۔ جبکہ 123 الٹ پلٹ کی حکمت عملی الٹ پلٹ کے نکات کی نشاندہی پر مرکوز ہے۔ دونوں حکمت عملیاں رجحان کی تجارت اور الٹ پلٹ کی تجارت کے فوائد کو جوڑ سکتی ہیں۔
دونوں حکمت عملیاں حسب ضرورت کے لئے کچھ پیرامیٹرز فراہم کرتی ہیں ، جنہیں مشترکہ حکمت عملی کے اثر کو بہتر بنانے کے ل different مختلف اقسام اور مختلف رجحانات کے لئے بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
اس حکمت عملی میں مندرجہ ذیل خطرات بھی ہیں:
دونوں حکمت عملیوں کے تجارتی اشاروں کو پورا کرنے کی ضرورت سے کچھ مواقع ضائع ہوجائیں گے جو صرف ایک ہی حکمت عملی پر انحصار کرتے ہوئے منافع بخش ہوسکتے ہیں۔ اگر کوئی حکمت عملی کمزور ہوجاتی ہے تو ، اس سے مجموعی طور پر تجارتی کارکردگی میں کمی واقع ہوگی۔
لکیری رجسٹریشن کے حساب کے لئے کچھ تاریخی اعداد و شمار کی ضرورت ہوتی ہے اور اچانک واقعات کا حقیقی وقت میں جواب نہیں دے سکتا ، جس کے نتیجے میں کچھ تاخیر ہوتی ہے۔ اگر قیمت میں بڑا فرق ہے تو ، لکیری رجسٹریشن ٹرینڈ لائن کو ایڈجسٹ کرنے میں کچھ وقت لگے گا ، جس سے اس مدت کے دوران غلط سگنل پیدا ہوسکتے ہیں۔
دونوں حکمت عملیوں میں مناسب پیرامیٹرز کے انتخاب کی ضرورت ہوتی ہے ، جسے کچھ اقسام کے لئے آزادانہ طور پر ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت پڑسکتی ہے۔ پیرامیٹرز کا غلط انتخاب حکمت عملی کی تاثیر کو بہت کم کردے گا۔
خطرات کو مندرجہ ذیل طریقوں سے کم کیا جا سکتا ہے:
مناسب طریقے سے کمبو سگنل ٹرگر حالات بہت سے مواقع کو یاد کرنے سے بچنے کے لئے آرام
زیادہ حقیقی وقت کے رجحان کے فیصلے حاصل کرنے کے لئے لکیری رجعت کی جگہ رجحان اشارے کو یکجا کریں
پیرامیٹر کی اصلاح میں مدد اور پیرامیٹر کے انتخاب کو بہتر بنانے کے لئے مشین لرننگ کے طریقوں کا استعمال کریں
حکمت عملی کو مندرجہ ذیل طریقوں سے مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے:
تاریخی اعداد و شمار جمع کریں ، پیرامیٹر کی اصلاح کے اہداف کو ڈیزائن کریں ، اور بہترین پیرامیٹر کے مجموعوں کی تلاش کے لئے جینیاتی الگورتھم اور بایسن کی اصلاح جیسے مشین لرننگ الگورتھم استعمال کریں۔
اسٹاپ نقصان کے قوانین کو اے ٹی آر، رجحان اشارے وغیرہ پر مبنی مقرر کیا جا سکتا ہے تاکہ ہر تجارت پر زیادہ سے زیادہ نقصان کو کنٹرول کیا جا سکے۔
تجارتی سگنلز کی بنیاد پر اضافی حالات جیسے چلتی اوسط فلٹرز اور بولنگر بینڈ شامل کیے جاسکتے ہیں تاکہ پوزیشن ایڈجسٹمنٹ کی تعدد کو کم کیا جاسکے اور پھنس جانے سے بچ سکے۔
مارکیٹ کے شرکاء کے جذبات کا تعین کرنے اور تجارتی فیصلوں میں مدد کے لئے قدرتی زبان پروسیسنگ کی تکنیک کا استعمال کریں۔
گہری سیکھنے کے ماڈل جیسے LSTM اور GRU کو حکمت عملی کے فیصلوں کے لئے ایک اہم حوالہ کے طور پر قیمتوں کی پیشن گوئی کرنے کے لئے استعمال کریں.
یہ حکمت عملی 123 الٹ پلٹ کی حکمت عملی اور لکیری رجعت روک تھام کی حکمت عملی کو مل کر ملٹی فیکٹر ڈرائیو شدہ مقداری تجارت کو نافذ کرتی ہے۔ توثیقی میکانزم غلط سگنلز کو مؤثر طریقے سے فلٹر کرسکتا ہے اور الٹ پلٹ اور رجحان ٹریڈنگ کے مواقع کو پکڑ سکتا ہے۔ لیکن حکمت عملی میں کچھ تاخیر کے خطرات بھی ہیں جن کے لئے حکمت عملی کے استحکام کو مزید بہتر بنانے کے لئے پیرامیٹر کی اصلاح اور رسک کنٹرول میکانزموں کی توسیع پر توجہ دینے کی ضرورت ہے۔ پیرامیٹر کی اصلاح اور خصوصیت کی توسیع کے لئے مشین لرننگ اور دیگر ٹیکنالوجیز کو جوڑنا حکمت عملی کے لئے ایک قابل قدر مزید اصلاح کی سمت ہے۔
/*backtest
start: 2023-09-18 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 25/01/2021
// 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
// Linear Regression Intercept is one of the indicators calculated by using the
// Linear Regression technique. Linear regression indicates the value of the Y
// (generally the price) when the value of X (the time series) is 0. Linear
// Regression Intercept is used along with the Linear Regression Slope to create
// the Linear Regression Line. The Linear Regression Intercept along with the Slope
// creates the Regression line.
//
// 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
LRI(Length,xSeria) =>
pos = 0.0
xX = Length * (Length - 1) * 0.5
xDivisor = xX * xX - Length * Length * (Length - 1) * (2 * Length - 1) / 6
xXY = 0.0
for i = 0 to Length-1
xXY := xXY + (i * xSeria[i])
xSlope = (Length * xXY - xX * sum(xSeria, Length)) / xDivisor
xLRI = (sum(xSeria, Length) - xSlope * xX) / Length
pos:= iff(close > xLRI, 1,
iff(close < xLRI, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Line Regression Intercept", shorttitle="Combo", overlay = true)
line1 = input(true, "---- 123 Reversal ----")
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
line2 = input(true, "---- Line Regression Intercept ----")
LengthLRI = input(14, minval=1)
xSeria = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posLRI = LRI(LengthLRI,xSeria)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posLRI == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posLRI == -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 )