وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. CT TTM سکریچ پر مبنی مقداری تجارتی حکمت عملی

CT TTM سکریچ پر مبنی مقداری تجارتی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-11-15 16:06:37
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی قیمت کے رجحانات کی نشاندہی کرنے کے لئے سی ٹی ٹی ایم سکیز اشارے کا استعمال کرتی ہے اور خطرات پر قابو پانے کے لئے ٹریلنگ اسٹاپس کا اطلاق کرتی ہے۔ اس حکمت عملی کا نام سی ٹی ٹی ایم سکیز پر مبنی ٹرینڈ فالونگ حکمت عملی ہے۔

حکمت عملی منطق

یہ حکمت عملی قیمت کے رجحانات کا تعین کرنے کے لئے CT TTM سکیز اشارے کا استعمال کرتی ہے۔ خاص طور پر ، اس حکمت عملی میں درج ذیل متغیرات کی وضاحت کی گئی ہے۔

  • e1 - وسط بینڈ کے وسط نقطہ
  • او ایس سی - اوسیلیٹر جس کا حساب بند ہونے کی قیمت اور ای 1 کے درمیان فرق سے لکیری طور پر رجعت کی مدت کے دوران کیا جاتا ہے۔
  • diff - بولنگر بینڈ اور کیلٹنر چینلز کے درمیان فرق
  • osc_color - oscillator رنگوں کا تعین کریں
  • mid_color - مختلف رنگوں کا تعین کریں

اگر او ایس سی 0 سے اوپر ہے تو ، یہ سبز رنگ میں ظاہر ہوتا ہے ، جس سے لمبا ہوتا ہے۔ اگر او ایس سی 0 سے نیچے ہے تو ، یہ سرخ رنگ میں ظاہر ہوتا ہے ، جس سے مختصر ہوتا ہے۔

جب او ایس سی مثبت ہو، تو طویل ہو؛ جب او ایس سی منفی ہو، تو مختصر ہو.

اس حکمت عملی میں رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے اوسیلیٹر او ایس سی اور لمبی / مختصر رفتار کی پیمائش کرنے کے لئے ڈف کا استعمال کیا جاتا ہے۔ جب او ایس سی 0 سے اوپر جاتا ہے تو ، یہ ایک اپ ٹرینڈ کا اشارہ کرتا ہے ، اس طرح طویل ہوتا ہے۔ جب او ایس سی 0 سے نیچے جاتا ہے تو ، یہ نیچے کے رجحان کا اشارہ کرتا ہے ، اس طرح مختصر ہوتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. رجحانات کا تعین کرنے کے لئے سی ٹی ٹی ایم سکیز کا استعمال نسبتا high اعلی درستگی کا حامل ہے۔ سی ٹی ٹی ایم سکیز جامع طور پر چلتی اوسط ، بولنگر بینڈ اور کیلٹنر چینلز پر غور کرتا ہے ، جو قیمت کے رجحانات کی مؤثر طریقے سے نشاندہی کرسکتا ہے۔

  2. لانگ / شارٹ سگنلز کا تعین کرنے کے لئے آسکیلیٹر کا استعمال غیر رجحان زون میں جھوٹے سگنلز سے بچتا ہے۔ آسکیلیٹر تجارتی سگنلز پر چھوٹی قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کے اثرات کو مؤثر طریقے سے فلٹر کرسکتا ہے۔

  3. ٹریلنگ اسٹاپس کا استعمال ہر تجارت کے لئے نقصانات کو محدود کرکے خطرات پر قابو پانے کے لئے کیا جاتا ہے۔ حکمت عملی میں داخلے کے بعد بروقت اسٹاپ نقصان مقرر ہوتا ہے ، جس سے منافع میں تالا لگانے اور ضرورت سے زیادہ نقصانات سے بچنے کی اجازت ملتی ہے۔

  4. اس حکمت عملی میں بہت کم پیرامیٹرز ہیں اور ان کو بہتر بنانا آسان ہے۔ صرف لمبائی پیرامیٹر کے ساتھ ، یہ پیرامیٹر کے بہترین مجموعے کو تلاش کرنے کے لئے تیز جانچ کی سہولت دیتا ہے۔

  5. پلاٹنگ افعال سگنلز کو واضح طور پر ظاہر کرتے ہیں۔ لمبے / مختصر سگنلز اور طاقت کو ممتاز کرنے کے لئے مختلف رنگوں کا استعمال کیا جاتا ہے ، جو رجحان کے فیصلوں کو ضعف پیش کرتے ہیں۔

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی میں مندرجہ ذیل خطرات بھی ہیں:

  1. سی ٹی ٹی ایم سکیز کچھ مارکیٹ کے حالات میں غلط سگنل پیدا کرسکتا ہے ، جس سے تجارتی نقصانات کا باعث بنتا ہے۔ جب قیمتوں میں شدید اتار چڑھاؤ ہوتا ہے تو یہ غلط طویل / مختصر سگنل پیدا کرسکتا ہے۔

  2. آسکیلیٹر میں تغیرات کے نتیجے میں غلط تجارتی سگنل ہوسکتے ہیں۔ سگنل غلط ہوسکتے ہیں جب قیمتیں الٹ گئی ہوں لیکن آسکیلیٹر نہیں گھومتا ہے۔

  3. بہت زیادہ جارحانہ ٹریلنگ اسٹاپز غیر ضروری نقصانات کا سبب بن سکتے ہیں۔ اگر اسٹاپ کی سطح بہت قریب رکھی جاتی ہے تو معمول کے اتار چڑھاؤ ٹریلنگ اسٹاپ کو متحرک کرسکتے ہیں اور باہر نکل سکتے ہیں۔

  4. یہ حکمت عملی صرف مضبوط رجحانات والی مصنوعات کے لئے موزوں ہے ، نہ کہ رینج سے منسلک مارکیٹوں کے لئے۔ چونکہ یہ بنیادی طور پر رجحانات کی تجارت کرتا ہے ، لہذا مستحکم استحکام کی منڈیوں میں کارکردگی خراب ہے۔

  5. زیادہ سے زیادہ اصلاح سے منحنی فٹنگ کا سبب بن سکتا ہے۔ پیرامیٹر کی اصلاح میں زیادہ فٹنگ سے بچنے کے لئے محتاط رہنا چاہئے۔

اصلاح کی ہدایات

حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. سگنل کی درستگی کے ل multiple متعدد اشارے کو یکجا کریں۔ انٹری سگنلز کو بہتر بنانے کے لئے MACD ، KDJ جیسے دوسرے اشارے شامل کیے جاسکتے ہیں۔

  2. زیادہ ذہین اسٹاپ کے لئے اسٹاپ نقصان کی اصلاح کے ماڈیول شامل کریں۔ موافقت پذیر اسٹاپ ، حد اسٹاپ جیسے ٹریلنگ اسٹاپ طریقوں کی جانچ کی جاسکتی ہے۔

  3. فکسڈ فریکشنل ، کیلی فارمولا وغیرہ کی جانچ کرکے منی مینجمنٹ کو بہتر بنائیں۔ اس سے فی تجارت کے خطرے کو یقینی بناتے ہوئے سرمایہ کے استعمال کی کارکردگی میں بہتری آسکتی ہے۔

  4. موافقت کو بہتر بنانے کے لئے مخصوص مصنوعات کے لئے ٹھیک ٹھیک پیرامیٹرز۔ مصنوعات کی خصوصیات کی بنیاد پر پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے سے حکمت عملی کو بہتر بنایا جاسکتا ہے۔

  5. موافقت پذیر سیکھنے کے لئے مشین لرننگ الگورتھم شامل کریں۔ آر این این ، ایل ایس ٹی ایم وغیرہ کا استعمال حکمت عملی کی موافقت کی صلاحیت کو بڑھا سکتا ہے۔

نتیجہ

یہ حکمت عملی رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے سی ٹی ٹی ایم سکیز کا استعمال کرتی ہے ، آسکیلیٹر 0 کو انٹری سگنلز کے طور پر عبور کرتا ہے ، اور خطرات کو سنبھالنے کے لئے پیچھے چھوڑ دیتا ہے۔ اس کے فوائد اعلی درستگی ، آسان اصلاح میں ہیں ، لیکن اشارے کی ناکامی ، بہت تنگ رکنے جیسے خطرات موجود ہیں۔ کارکردگی کو مزید بڑھانے کے لئے ملٹی اشارے کے امتزاج ، اسٹاپ کی اصلاح ، منی مینجمنٹ وغیرہ کے ذریعے مستقبل میں بہتری لائی جاسکتی ہے۔

/*backtest
start: 2023-10-15 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("CT TTM Squeeze") 
length = input(title="Length",  defval=20, minval=0) 
bband(length, mult) =>
	sma(close, length) + mult * stdev(close, length)
keltner(length, mult) =>
	ema(close, length) + mult * ema(tr, length)
	
	
// Variables
e1 = (highest(high, length) + lowest(low, length)) / 2 + sma(close, length)
osc = linreg(close - e1 / 2, length, 0)
diff = bband(length, 2) - keltner(length, 1)
osc_color = osc[1] < osc[0] ? osc[0] >= 0 ? #00ffff : #cc00cc : osc[0] >= 0 ? #009b9b : #ff9bff
mid_color = diff >= 0 ? green : red

// Strategy

long = osc > 0
short = osc < 0

if long
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if short
    strategy.entry("Short", strategy.short) 


plot(osc, color=osc_color, style=histogram, linewidth=2)
plot(0, color=mid_color, style=circles, linewidth=3)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں