وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

شیڈو ٹریڈنگ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-11-03 16:03:59
ٹیگز:

جائزہ

شیڈو ٹریڈنگ کی حکمت عملی مارکیٹ کے ممکنہ الٹ جانے کے مواقع کا تعین کرنے کے لئے طویل نچلے یا اوپری سائے کے ساتھ K لائن کی نشاندہی کرتی ہے۔ جب طویل نچلے سائے کی نشاندہی کی جاتی ہے تو یہ طویل ہوجاتا ہے اور جب طویل اوپری سائے کی نشاندہی کی جاتی ہے تو مختصر ہوجاتا ہے۔ حکمت عملی بنیادی طور پر تجارت کے لئے سائے کے الٹ جانے کے عمومی اصول کا استعمال کرتی ہے۔

حکمت عملی منطق

سائے ٹریڈنگ کی حکمت عملی کا بنیادی منطق K لائنوں میں لمبے اوپری اور نچلے سائے کی نشاندہی کرنا ہے۔ حکمت عملی K لائن جسم کے سائز کا حساب لگاتی ہے۔corpoاور سایوں کا سائزpinnaLاورpinnaS. جب سایہ کا سائز جسم کے سائز سے ایک خاص ضرب سے بڑا ہوتا ہے تو ، اس پر غور کیا جاتا ہے کہ الٹ جانے کے مواقع ہوسکتے ہیں۔ خاص طور پر اس حکمت عملی میں درج ذیل اقدامات شامل ہیں:

K لائن جسم کے سائز کا حساب لگائیںcorpo، جو کھلی اور بند ہونے والی قیمت کے درمیان فرق کی مطلق قیمت ہے۔
اوپری سائے کا حساب لگائیںpinnaL، جو سب سے زیادہ قیمت اور بند قیمت کے درمیان فرق کا مطلق قدر ہے.
نچلے سائے کا حساب لگائیںpinnaS، جو کم ترین قیمت اور بند قیمت کے درمیان فرق کی مطلق قیمت ہے.
چیک کریں کہ آیا اوپری سائے ایک ضرب کے ذریعے جسم کے سائز سے بڑا ہے،pinnaL > (corpo*size)، جہاںsizeایک سایڈست پیرامیٹر ہے.
چیک کریں کہ آیا کم سایہ ایک ضرب کے ذریعے جسم کے سائز سے بڑا ہے،pinnaS > (corpo*size).
اگر مندرجہ بالا شرائط پوری ہو جائیں تو ، K لائن کے اختتام پر مختصر (طویل اوپری سایہ) یا لمبا (طویل نیچے سایہ) جائیں۔

اس کے علاوہ، حکمت عملی بھی چیک کرتا ہے کہ K لائن کی حدdimکم از کم قدر سے زیادہ ہےminغیر معمولی رینج کے ساتھ معمولی K لائنوں کو فلٹر کرنے کے لئے۔ سٹاپ نقصان اور منافع لینے کے لئے باہر نکلنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

شیڈو الٹ کے عام اصول کا استعمال کرتا ہے، جو نسبتا قابل اعتماد تجارتی سگنل ہے
سادہ اور واضح حکمت عملی منطق، بدیہی پیرامیٹرز کی ترتیبات، سمجھنے میں آسان
انٹری فریکوئنسی کو تبدیل کرنے کے لئے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرکے لچکدار رسک کنٹرول
رجحان، حمایت / مزاحمت وغیرہ کو یکجا کرکے مزید بہتر بنایا جا سکتا ہے.

خطرات اور حل

سایہ الٹ میں ناکامی کا امکان موجود ہے، پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کر کے خطرے کو کم کر سکتے ہیں
مخالف رجحان کی تجارت سے بچنے کے لئے رجحان کے فیصلے کے ساتھ مل کر ضروریات
پیرامیٹرز مختلف مصنوعات کے لئے اصلاح کی ضرورت ہے، مصنوعات کے درمیان مختلف ہو سکتے ہیں
اندراجات کو فلٹر کرنے کے لئے دیگر اشارے کو جوڑ سکتا ہے، اعلی منافع کے لئے کم جیت کی شرح

اصلاح کی ہدایات

استحکام کو بہتر بنانے کے لئے مصنوعات کے مطابق پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں
مخالف رجحان سے بچنے کے لئے چلتی اوسط وغیرہ کے ساتھ رجحان کا فیصلہ شامل کریں
کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے حالیہ اعلی / کم پوائنٹس کو توڑنے پر چیک شامل کریں
نقصان کو کم سے کم کرتے ہوئے منافع کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لئے اسٹاپ نقصان کو بہتر بنائیں اور منافع حاصل کریں
پوزیشن سائزنگ کو بہتر بنائیں، مختلف مصنوعات کے درمیان مختلف ہو سکتے ہیں

نتیجہ

شیڈو ٹریڈنگ کی حکمت عملی ایک سادہ اور عملی قلیل مدتی تجارتی حکمت عملی ہے۔ یہ شیڈو الٹ کے عمومی اصول کا استعمال کرتے ہوئے تجارتی سگنل تیار کرتی ہے۔ حکمت عملی کا منطق آسان اور لاگو کرنا آسان ہے ، اور اسے مصنوعات کے اختلافات کے مطابق ایڈجسٹ اور بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ اسی وقت ، شیڈو ٹریڈنگ میں کچھ خطرات بھی ہوتے ہیں۔ اسے غلط تجارت کو کم کرنے کے لئے فلٹریشن کے لئے رجحان اور دیگر عوامل کے ساتھ مل کر استعمال کرنے کی ضرورت ہے۔ جب مناسب طریقے سے استعمال کیا جاتا ہے تو ، شیڈو ٹریڈنگ کو کوانٹ ٹریڈنگ سسٹم کا ایک موثر جزو بن سکتا ہے۔

/*backtest
start: 2023-10-01 00:00:00
end: 2023-10-11 23:59:59
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("Shadow Trading", overlay=true)

size = input(1,type=float)
pinnaL = abs(high - close) 
pinnaS = abs(low-close)
scarto = input(title="Tail Tollerance", type=float, defval=0.0018)
corpo = abs(close - open)
dim = abs(high-low)
min = input(0.001)
shortE = (open + dim)

longE = (open - dim)
barcolor(dim > min and (close > open) and (pinnaL > (corpo*size)) and (open-low<scarto) ? navy : na)

longcond = (dim > min) and (close > open) and (pinnaL > (corpo*size)) and (open-low<scarto)
minimo=low+scarto
massimo=high+scarto
barcolor( dim > min and(close < open) and (pinnaS > (corpo*size)) and (high-open<scarto) ? orange: na)
shortcond = (dim > min) and(close < open) and (pinnaS > (corpo*size)) and (high-open<scarto)
//plot(shortE)
//plot(longE)
//plot(open)
ss= shortcond ? close : na
ll=longcond ? close : na
offset= input(0.00000)

DayClose = 2
closup = barssince(change(strategy.opentrades)>0)  >= DayClose 

longCondition = (close > open) and (pinnaL > (corpo*size)) and (open-low<scarto) 

crossFlag = longcond ? 1 : 0
monthBegin = input(1,maxval = 12)
yearBegin = input(2013, maxval= 2015, minval=2000)

if(month(time)>monthBegin and year(time) >yearBegin)
    if (longcond)
        strategy.entry("short", strategy.short, stop = low - offset)   
//strategy.close("short", when = closup)
shortCondition = (close < open) and (pinnaS > (corpo*size)) and (high-open<scarto)
if(month(time)>monthBegin and year(time) >yearBegin)
    if (shortcond)
        strategy.entry("long", strategy.long, stop = high + offset)
//strategy.close("long", when = closup)

Target =  input(20) 
Stop = input(70) //- 2
Trailing = input(0) 
CQ = 100

TPP = (Target > 0) ? Target*10: na
SLP = (Stop > 0) ? Stop*10 : na
TSP = (Trailing > 0) ? Trailing : na

strategy.exit("Close Long", "long", qty_percent=CQ, profit=TPP, loss=SLP, trail_points=TSP)
strategy.exit("Close Short", "short", qty_percent=CQ, profit=TPP, loss=SLP, trail_points=TSP)

مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں