وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. تجارتی حجم کے معیاری انحراف پر مبنی تجارتی حکمت عملی

تجارتی حجم کے معیاری انحراف پر مبنی تجارتی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-11-21 11:11:51
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی تجارتی حجم کے چلتے ہوئے اوسط اور معیاری انحراف کا استعمال کرتے ہوئے تجارتی حجم کا ایک ماڈل بناتی ہے ، اور جب حجم نارمل ہوتا ہے تو تجارتی سگنل پیدا کرنے کے لئے قیمت کے چلتے ہوئے اوسط کے ساتھ رجحان کی سمت کا تعین کرتی ہے۔ جب حجم غیر معمولی ہوتا ہے تو غلط سگنل سے بچنے کے لئے یہ تجارتی حجم کی اوپری اور نچلی حدود بھی طے کرتا ہے۔

حکمت عملی منطق

بنیادی منطق ٹریڈنگ حجم ماڈل کی تعمیر اور قیمت رجحان کا فیصلہ کرنا ہے.

  1. تجارتی حجم ماڈل کی تعمیر
    • حجم vavg کی 40 پیریڈ چلتی اوسط کو بیس لائن کے طور پر شمار کریں
    • عام اتار چڑھاؤ کی حد کے طور پر حجم vsd کے 40 مدت معیاری انحراف کا حساب لگائیں
    • حجم vavgn کی 5 پیریڈ چلتی اوسط کو تازہ ترین حجم کی سطح کے طور پر شمار کریں
    • حجم کم حد کے کم حد مقرر کریں vavg مائنس 1 گنا vsd کے طور پر
    • حجم کی اوپری حد مقرر کریں vavg کے علاوہ 2 گنا vsd کے طور پر
  2. جج کی قیمتوں کا رجحان
    • قیمت کے رجحان کے اشارے کے طور پر قریبی قیمت mavg کے 20 پیریڈ چلتی اوسط کا حساب لگائیں
  3. تجارتی سگنل تیار کریں
    • جب mavg اس کے پچھلے دن سے اوپر کراس اور vavgn کم حد سے اوپر ہے، طویل جانا
    • جب mavg اس کے پچھلے دن سے نیچے کراس اور vavgn کم حد سے اوپر ہے، مختصر جانا
    • جب mavg رجحان الٹ جاتا ہے تو پوزیشن بند کریں

یہ حکمت عملی تجارتی حجم ماڈل اور قیمت کے رجحان کو یکجا کرتی ہے تاکہ حجم غیر معمولی ہونے پر قیمت کے رجحانات کا پیچھا کرنے سے بچ سکے ، جس سے کچھ غلط سگنل فلٹر ہوسکتے ہیں۔

فوائد کا تجزیہ

  1. قیمت کے رجحان کا فیصلہ کرنے کے لئے حجم کی تبدیلیوں کو یکجا کرنے سے کچھ غلط سگنل فلٹر کر سکتے ہیں اور تجارتی سگنل کو زیادہ قابل اعتماد بنا سکتے ہیں
  2. معیاری انحراف کا استعمال کرتے ہوئے ٹریڈنگ حجم ماڈل کی تعمیر حجم کے انتہائی اثرات سے بچتا ہے
  3. چلتی اوسط کے سایڈست پیرامیٹرز مختلف سائیکلوں میں قیمت کی تبدیلیوں کے مطابق ڈھال سکتے ہیں

خطرے کا تجزیہ

  1. حجم اور قیمت مختصر مدت میں مختلف ہوسکتی ہے ، جس کی وجہ سے قیمتوں کے رجحانات غائب ہوجاتے ہیں
  2. حجم کی غلط پیرامیٹر کی ترتیبات ماڈل کی خرابی کا سبب بن سکتی ہیں
  3. حکمت عملی میں کوئی سٹاپ نقصان بڑے نقصانات کا باعث بن سکتا ہے

حل:

  1. ماڈل کو بہتر بنانے کے لئے مناسب طریقے سے منتقل اوسط پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں
  2. ایک نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے سٹاپ نقصان منطق شامل کریں

اصلاح کی ہدایات

  1. سگنل کو زیادہ قابل اعتماد بنانے کے لئے قیمت کے رجحان کا اندازہ کرنے کے لئے مزید اشارے شامل کریں
  2. اعداد و شمار پر مبنی حجم اور قیمت کے ماڈلز کے پیرامیٹرز کو تربیت دینے کے لئے مشین لرننگ ماڈیول کو بڑھانا
  3. زیادہ سے زیادہ واحد نقصان سے بچنے کے لئے سٹاپ نقصان منطق شامل کریں
  4. رجحانات کو پکڑنے کے زیادہ امکان کو یقینی بنانے کے لئے انٹری منطق کو بہتر بنائیں
  5. سٹاپ نقصان فاصلے کو خود کار طریقے سے ایڈجسٹ کرنے کے لئے ATR جیسے اشارے کو یکجا کریں

خلاصہ

اس حکمت عملی کا مجموعی منطق واضح ہے ، غلط رجحانات کا پیچھا کرنے سے بچنے کے لئے حجم کا استعمال کرتے ہوئے اور انٹری سگنل نسبتا reliable قابل اعتماد ہیں۔ لیکن حکمت عملی خود توسیع کے لئے بڑی گنجائش کے ساتھ آسان ہے۔ مزید اشارے ، مشین لرننگ ، اسٹاپ نقصان اور دیگر ماڈیولز کو شامل کرکے ، اس میں استحکام اور رجحانات کو پکڑنے کی صلاحیت کو مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ یہ ایک عام رجحان کا پیچھا کرنے کی حکمت عملی ہے۔ اصلاح کے بعد ، یہ ایک بہت ہی عملی مقداری حکمت عملی بن سکتی ہے۔

/*backtest
start: 2022-11-14 00:00:00
end: 2023-11-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © dongyun

//@version=4
strategy("交易量底部标准差系统", overlay=true)

options = input(1,'')
length = input(40,'')
nlow = input(5,'')
factor = input(1.0,'')

vavg = 0.0
vavgn = 0.0
vsd = 0.0
lowlimit = 0.0
uplimit = 0.0
mavg = 0.0
aror = 0.0
adjvol = 0.0
savevol = 0.0


//Find average volume, replacing bad values
adjvol := volume

if (volume != 0)
	savevol := volume
else
	savevol := savevol[1]
	adjvol := savevol


// Replace high volume days because they distort standard deviation
if (adjvol > 2 * factor * nz(vsd[1]))
	adjvol := savevol
else
	adjvol := adjvol[1]

vavg := sma(adjvol,length)
vsd := stdev(adjvol,length)
vavgn := sma(adjvol,nlow)

// Extreme volume limits
lowlimit := vavg - factor * vsd
uplimit := vavg + 2 * factor * vsd

// System rules based on moving average trend
mavg := sma(close,length/2)

// Only enter on new trend signals
if (options == 2)
	if (mavg > mavg[1] and mavg[1] <= mavg[2])
		strategy.entry("Long", strategy.long)
	if (mavg<mavg[1] and mavg[1]>=mavg[2])
		strategy.entry("Short", strategy.short)
else
	if (mavg > mavg[1] and vavgn > lowlimit)
		strategy.entry("Long", strategy.long)
	if (mavg < mavg[1] and vavgn > lowlimit)
		strategy.entry("Short", strategy.short)

// Exit on low volume
if (options != 1)
	if (mavg<mavg[1] or (strategy.position_size > 0 and vavgn<= lowlimit))
		strategy.close("Long")
	if (mavg>mavg[1] or (strategy.position_size > 0 and vavgn<= lowlimit))
		strategy.close("Short")
else
	if (mavg < mavg[1])
		strategy.close("Long")
	if (mavg > mavg[1])
		strategy.close("Short")
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں