بولنگر بینڈز بریک آؤٹ پر مبنی FiboBuLL لہر کی حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
فیبو بُل لہر کی حکمت عملی ایک تجارتی حکمت عملی ہے جو برین بینڈ کے فلٹر ورژن پر مبنی ہے۔ یہ میرے پروگرام کے صفحے پر پایا جاسکتا ہے۔ یہ حکمت عملی اس وقت زیادہ کام کرتی ہے جب قیمت بند ہونے سے اوپر ہوتی ہے اور اس وقت خالی ہوتی ہے جب قیمت بند ہونے سے نیچے ہوتی ہے۔
برن بینڈ ایک کلاسیکی اشارے ہے جس میں 20 ادوار کی ایک سادہ حرکت پذیر اوسط اور بیس لائن سے نیچے 2 معیاری فرق کے ساتھ اوپر اور نیچے کی سلاخوں کا استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ سلاخیں قیمتوں میں اتار چڑھاؤ اور رجحانات کو دیکھنے میں مدد کرتی ہیں جو بینڈ کے مقابلے میں قیمتوں کے مقام پر مبنی ہیں۔
اس حکمت عملی میں دیگر پیرامیٹرز جیسے حجم تجارت ، آر ایس آئی ، بنیادی اصول وغیرہ کو مدنظر نہیں رکھا جاتا ہے ، لہذا صارف کو دوسرے اشارے سے تصدیق یا بنیادی حالات پر مبنی اپنی صوابدید کا استعمال کرنا ہوگا۔ اس حکمت عملی کے نتائج خالصتاً کثیر اور خالی سر تجارت پر مبنی ہیں ، بغیر کسی صارف کے طے شدہ اہداف یا اسٹاپ نقصان کو مدنظر رکھتے ہوئے۔
یہ حکمت عملی اس وقت بہترین کام کرتی ہے جب قیمتیں لگاتار کالموں پر بند ہونے کے بعد ٹریک اپ / ڈاون ٹریک کرتی ہیں۔ یہ یقینی طور پر ایک سمجھدار اقدام ہے کہ اس حکمت عملی کا استعمال کرنے کا فیصلہ کیا جائے یا دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر بولین بیلٹ فلٹر استعمال کیا جائے۔
اس حکمت عملی کو سورج اور گھڑی کے چارٹ پر استعمال کیا جاسکتا ہے ، اور اس میں رجحانات کا پتہ لگانے کے لئے ایک پنگ لائن اور نائن لائن حکمت عملی بھی استعمال کی جاسکتی ہے ، لیکن تجارتی ان پٹ کے لئے اس کی سفارش نہیں کی جاتی ہے کیونکہ وہ اثاثہ کی حقیقی قیمت کی عکاسی نہیں کرسکتے ہیں۔
حکمت عملی کا اصول
فیبو بُل لہر کی حکمت عملی کا بنیادی اصول بلین بینڈ اشارے پر مبنی قیمتوں کا تعین کرنے کے لئے توڑ ہے۔ بلین بینڈ درمیانی ، اوپری اور نچلی سلاخوں پر مشتمل ہے۔ درمیانی سلاخیں اختتامی قیمتوں کی 21 چکروں کی سادہ حرکت پذیر اوسط ہیں۔ اوپری سلاخیں درمیانی سلاخوں کے علاوہ درمیانی سلاخوں کے فاصلے سے اوپر 1 گنا معیاری فرق کی حساب سے حاصل کی جاتی ہیں ، جو قیمتوں کے اوپر کی اتار چڑھاؤ کی حد کو ظاہر کرتی ہیں۔ نچلی سلاخیں درمیانی سلاخوں سے نیچے 1 گنا معیاری فرق کو کم کرکے حاصل کی جاتی ہیں ، جو قیمتوں کے نیچے کی اتار چڑھاؤ کی حد کو ظاہر کرتی ہیں۔
جب اختتامی قیمت اوپر سے گزرتی ہے تو زیادہ سگنل پیدا ہوتا ہے۔ جب اختتامی قیمت نیچے سے گزرتی ہے تو کم کرنے کا سگنل پیدا ہوتا ہے۔ زیادہ کم کرنے کے بعد ، مخالف مدار کو دوبارہ توڑنے پر کھلنا۔
اس حکمت عملی میں بارسائنس فنکشن کا استعمال کیا گیا ہے تاکہ قیمتوں کو اوپر اور نیچے کی ریلوں کے مقابلہ میں ٹوٹنے کی صورت میں ٹریک کیا جاسکے۔ جب اوپر کی ریلوں کے ٹوٹنے والے ستونوں کی تعداد نیچے کی ریلوں سے کم ہوتی ہے تو ایک کثیر سگنل پیدا ہوتا ہے ، اور جب نیچے کی ریلوں کے ٹوٹنے والے ستونوں کی تعداد اوپر کی ریلوں کے ستونوں سے کم ہوتی ہے تو ایک خالی سگنل پیدا ہوتا ہے۔
درمیانی مدار کے دورانیہ کے پیرامیٹرز اور معیاری فاصلے کے ضارب کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرکے ، برن بینڈ کی توڑنے کی حساسیت کو تبدیل کیا جاسکتا ہے ، جس سے انٹری ٹائمنگ کو ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔
طاقت کا تجزیہ
FiboBuLL لہر کی حکمت عملی کے کچھ فوائد ہیں:
- قیمتوں میں اضافے کا تعین کرنے کے لئے برن بینڈ کا استعمال کرنا آسان ہے
- پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کی طرف سے کنٹرول کیا جا سکتا ہے
- قیمتوں کے اتار چڑھاو اور رجحانات کا اندازہ لگانے میں مدد کے لئے برین بینڈ کی نمائش
- دیگر اشارے کے ساتھ مل کر فیصلہ سازی کی درستگی کو بہتر بنانا
- ایک سے زیادہ وقت کے دورانیے میں استعمال کیا جا سکتا ہے، قابل اطلاق
خطرے کا تجزیہ
FiboBuLL کی لہروں کی حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی ہیں جن کے بارے میں آپ کو آگاہ ہونا چاہئے:
- برین بینڈ پر مکمل انحصار غلط سگنل کی قیادت کرسکتا ہے
- اس کی شدت اور مدت کا تعین نہیں کیا جا سکتا۔
- قیمتوں میں تبدیلی کے بارے میں اندازہ لگانے سے قاصر
- نقصان کے بغیر سیٹ اپ ، نقصان کا خطرہ زیادہ ہے
مندرجہ بالا خطرات کے لئے، آپ کو مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنانے کی ضرورت ہے:
- دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر، غلط سگنل سے بچیں
- تاریخی اعداد و شمار کی جانچ کی بنیاد پر پیرامیٹرز کی ترتیب کا تعین
- سٹاپ نقصان کا تعین کریں، زیادہ سے زیادہ نقصان کو کنٹرول کریں
- تبدیلی کے عوامل کو شامل کرنے پر غور کریں
اصلاح کی سمت
FiboBuLL Wave حکمت عملی میں کچھ اہم اصلاحات ہیں:
- غیر فعال جعلی توڑ سے بچنے کے لئے ٹرانزیکشن کی پیمائش میں شامل کریں ، جیسے توانائی کے بہاؤ کے اشارے
- RSI اور دیگر اوورلوڈ اور اوورلوڈ اشارے کے ساتھ مل کر ، فیصلہ سازی کی درستگی میں اضافہ
- تاریخ کی بازیافت کی اصلاح کے پیرامیٹرز کی ترتیب کے مطابق ، بہترین دورانیہ اور معیاری فرق کی ضرب کا تعین کریں
- سٹاپ نقصان اور روک تھام کی سطح کا تعین کریں، خطرے کو کنٹرول کریں اور منافع کو لاک کریں
- رجحانات اور ریورس فلٹرنگ کی شرائط کو مدنظر رکھتے ہوئے ، جاری سمت کا تعین کریں
- مختلف اقسام اور دورانیوں کے لئے پیرامیٹرز کی ترتیبات کی جانچ
مندرجہ بالا نکات کو بہتر بنانے سے ، فائیبو بلل لہر کی حکمت عملی کی استحکام اور منافع میں نمایاں اضافہ کیا جاسکتا ہے۔
خلاصہ کریں۔
فیبو بُل لہر کی حکمت عملی قیمتوں کے ٹوٹ پھوٹ اور وسط ٹریک میں واپسی کا تعین کرنے کے بنیادی اصولوں کا استعمال کرتی ہے ، قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کو وسط ٹریک پر ٹریک کرتی ہے ، اور تجارت کے اشارے کو توڑنے کے لئے ٹریک کرتی ہے۔ حکمت عملی کا تصور سادہ ، وسیع پیمانے پر قابل اطلاق ہے ، اور یہ مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کو ٹریک کرنے کا ایک مؤثر طریقہ ہے۔
لیکن محض انحصار توڑنے میں غلط سگنل اور ناقابل شکست توڑنے کا خطرہ ہے۔ لہذا اس حکمت عملی کو زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھانے کے ل you آپ کو رجحانات ، ٹرانزیکشن حجم اور دیگر عوامل کے ساتھ مل کر توڑنے کی وشوسنییتا کا اندازہ لگانا ہوگا ، اور اسٹاپ نقصان کو روکنے کے لئے کنٹرول کا خطرہ طے کرنا ہوگا۔
فیبو بل ایل لہر کی حکمت عملی ہمیں ایک بنیادی فریم ورک فراہم کرتی ہے جس کی بنیاد پر ہم قیمت کے اتار چڑھاؤ پر مبنی تجارت کا وقت طے کرتے ہیں۔ اس حکمت عملی کو مسلسل بہتر بنانے اور دوسرے اشارے کے ساتھ کام کرنے کے عمل میں ، یہ تجارتی فیصلے کرنے کا ایک طاقتور ذریعہ بن سکتا ہے۔
/*backtest
start: 2022-11-24 00:00:00
end: 2023-11-30 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
//@FiboBuLL
strategy(shorttitle='FB Wave', title='FiboBuLL Wave (A version of Bollinger Bands Breakout Strategy By Trade Chartist)', overlay=true, pyramiding=1, currency=currency.NONE, initial_capital=100000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
src = input(close, title='Source')
length = input.int(21, minval=1, title='SMA length') // 20 for classis Bollinger Bands SMA line (basis)
mult = input.float(1., minval=0.236, maxval=2, title='Standard Deviation') //2 for Classic Bollinger Bands //Maxval = 2 as higher the deviation, higher the risk
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
Show = input.string('Both', options=['Longs Only', 'Shorts Only', 'Both'], title='Trade Type')
CC = input(true, 'Color Bars')
upper = basis + dev
lower = basis - dev
//Conditions for Long and Short - Extra filter condition can be used such as RSI or CCI etc.
short = src < lower // and rsi(close,14)<40
long = src > upper // and rsi(close,14)>60
L1 = ta.barssince(long)
S1 = ta.barssince(short)
longSignal = L1 < S1 and not (L1 < S1)[1]
shortSignal = S1 < L1 and not (S1 < L1)[1]
//Plots and Fills
////Long/Short shapes with text
// plotshape(S1<L1 and not (S1<L1)[1]?close:na, text = "sᴇʟʟ", textcolor=#ff0100, color=#ff0100, style=shape.triangledown, size=size.small, location=location.abovebar, transp=0, title = "SELL", editable = true)
// plotshape(L1<S1 and not (L1<S1)[1]?close:na, text = "ʙᴜʏ", textcolor = #008000, color=#008000, style=shape.triangleup, size=size.small, location=location.belowbar, transp=0, title = "BUY", editable = true)
// plotshape(shortSignal?close:na, color=#ff0100, style=shape.triangledown, size=size.small, location=location.abovebar, transp=0, title = "Short Signal", editable = true)
// plotshape(longSignal?close:na, color=#008000, style=shape.triangleup, size=size.small, location=location.belowbar, transp=0, title = "Long Signal", editable = true)
p1 = plot(upper, color=color.new(#ff0000, 75), display=display.all, title='Upper Band')
p2 = plot(lower, color=color.new(#008000, 75), display=display.all, title='Lower Band')
p = plot(basis, color=L1 < S1 ? #008000 : S1 < L1 ? #ff0000 : na, linewidth=2, editable=false, title='Basis')
fill(p, p1, color=color.new(color.teal, 85), title='Top Fill') //fill for basis-upper
fill(p, p2, color=color.rgb(217, 161, 161), title='Bottom Fill', transp=85) //fill for basis-lower
//Barcolor
bcol = src > upper ? color.new(#8ceb07, 0) : src < lower ? color.new(#ff0000, 0) : src > basis ? color.green : src < basis ? color.red : na
barcolor(CC ? bcol : na, editable=false, title='Color Bars')
// === INPUT BACKTEST RANGE ===
FromMonth = input.int(defval=1, title='From Month', minval=1, maxval=12)
FromDay = input.int(defval=1, title='From Day', minval=1, maxval=31)
FromYear = input.int(defval=2018, title='From Year', minval=2015)
ToMonth = input.int(defval=1, title='To Month', minval=1, maxval=12)
ToDay = input.int(defval=1, title='To Day', minval=1, maxval=31)
ToYear = input.int(defval=9999, title='To Year', minval=2010)
// === FUNCTION EXAMPLE ===
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59) // backtest finish window
window() =>
time >= start and time <= finish ? true : false
if window() and (Show == 'Longs Only' or Show == 'Both')
strategy.entry('AL', direction=strategy.long, when=longSignal)
strategy.close('LongAL', when=shortSignal, comment='AL KAPA')
if window() and (Show == 'Shorts Only' or Show == 'Both')
strategy.entry('SAT', direction=strategy.short, when=shortSignal)
strategy.close('SAT', when=longSignal, comment='SAT KAPA')