وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. ٹی ٹی ایم فالکن اوسیلیٹر ریورسنگ حکمت عملی قیمت ریورسنگ پر مبنی

ٹی ٹی ایم فالکن اوسیلیٹر ریورسنگ حکمت عملی قیمت ریورسنگ پر مبنی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-12-05 15:07:10
ٹیگز:

img

جائزہ

اس حکمت عملی کا نام ٹی ٹی ایم فالکن آسکیلیٹر ریورسنگ حکمت عملی پر مبنی قیمت ریورسنگ ہے۔ یہ ایک آسکیلیٹر اشارے ہے جو قیمتوں کے الٹ سگنلز کی بنیاد پر تجارتی سگنلز کی تلاش کرتا ہے۔

اس حکمت عملی کا بنیادی خیال قیمت کے نمونوں کا استعمال کرتے ہوئے رجحان کی تبدیلیوں کا فیصلہ کرنا ہے۔ جب قیمت تین نئی اعلی یا کم K لائن بار بناتی ہے تو ، اس کو قیمت کی تبدیلی کا اشارہ سمجھا جاتا ہے تاکہ اسی طرح کی لمبی یا مختصر پوزیشنیں اختیار کی جائیں۔

حکمت عملی منطق

یہ حکمت عملی K لائن باروں کی اختتامی قیمت میں ہونے والی تبدیلیوں کا مشاہدہ کرکے قیمتوں میں ردوبدل کا فیصلہ کرتی ہے۔ اس کا مخصوص منطق یہ ہے:

  1. جب پہلی K لائن بار کی بندش کی قیمت دوسری بار سے کم ہو تو سگنل 1 کے طور پر ریکارڈ کیا جاتا ہے۔ جب اس سے زیادہ ہو تو سگنل 0 کے طور پر ریکارڈ کیا جاتا ہے۔

  2. اگر پچھلا سگنل 1 تھا (جس سے قیمت میں کمی ظاہر ہوتی ہے) ، اور دوسری یا تیسری K لائن بار کی اختتامی قیمت پہلی بار سے کم ہے، تو اسے قیمت کی تبدیلی کا سگنل سمجھا جاتا ہے اور فروخت کا سگنل جاری کیا جاتا ہے۔

  3. اگر پچھلا سگنل 0 تھا (جس سے قیمت میں اضافے کی نمائندگی ہوتی ہے) ، اور یا تو دوسری یا تیسری K لائن بار کی بندش کی قیمت پہلی بار سے زیادہ ہے ، تو اسے قیمت کی تبدیلی کا سگنل سمجھا جاتا ہے اور خرید کا سگنل جاری کیا جاتا ہے۔

اس طریقہ کار کے ذریعے، حکمت عملی تیزی سے قیمت کی تبدیلیوں کا فیصلہ کر سکتی ہے اور تبدیلی کے نقطہ نظر کے ارد گرد وقت میں پوزیشنوں میں داخل ہوسکتی ہے.

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے اہم فوائد یہ ہیں:

  1. تیز رد عمل۔ قیمتوں میں ردوبدل کا فیصلہ کرنے کے لئے صرف تین K لائن باروں کے درمیان سائز کے تعلقات کا موازنہ کرکے ، یہ تیزی سے مارکیٹ میں ردوبدل کے مقامات کا تعین کرسکتا ہے اور وقت پر پوزیشنوں میں داخل ہوسکتا ہے۔

  2. تجارتی تعدد میں کمی۔ دیگر آسکیلیٹر حکمت عملیوں کے مقابلے میں ، یہ حکمت عملی صرف اس وقت سگنل جاری کرتی ہے جب قیمتیں واضح طور پر الٹ جاتی ہیں ، جو غیر ضروری تجارت کو مؤثر طریقے سے کم کرسکتی ہیں۔

  3. پیرامیٹرز کے لئے بہت زیادہ اصلاح کی گنجائش۔ حکمت عملی میں اصلاح کی بڑی صلاحیت ہے اور مختلف مارکیٹ کے ماحول کو اپنانے کے لئے K لائن سائیکل پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔

  4. مقداری بیک ٹیسٹنگ۔ یہ حکمت عملی مقداری پلیٹ فارمز پر خودکار بیک ٹیسٹنگ کے لئے براہ راست نافذ کی جاسکتی ہے ، جس سے ٹیسٹ کی کارکردگی میں بہتری آتی ہے۔

  5. سادہ اور سمجھنے میں آسان منطق. نوکریاں تاجروں کو بھی آسانی سے سمجھنے اور حکمت عملی کے بنیادی منطق کو سمجھ سکتے ہیں.

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی ہیں، جو بنیادی طور پر درج ذیل میں شامل ہیں:

  1. قیمتوں میں بڑی اتار چڑھاؤ کی حد۔ جب قیمت میں بہت زیادہ اتار چڑھاؤ ہوتا ہے تو ، الٹ سگنل غلط ہوسکتے ہیں ، جو اعلی اور فروخت کی کمیاں کا پیچھا کرنے کا شکار ہوتے ہیں۔

  2. پیچیدہ پیرامیٹر کی اصلاح۔ K- لائن سائیکل پیرامیٹرز کا انتخاب حکمت عملی کی کارکردگی پر بہت زیادہ اثر پڑتا ہے ، جس میں پیرامیٹرز کا بہترین مجموعہ تلاش کرنے کے لئے بہت زیادہ اصلاح کی ضرورت ہوتی ہے۔

  3. بہت کثرت سے تجارت۔ کچھ مارکیٹ کے ماحول میں ، الٹ سگنل بہت کثرت سے ہوسکتے ہیں ، جس کے نتیجے میں بہت زیادہ تجارت ہوتی ہے۔

  4. غیر متوقع الٹ کی مدت۔ حکمت عملی اس بات کا تعین نہیں کرسکتی ہے کہ قیمت کی الٹ کے بعد نیا رجحان کب تک رہے گا ، اس رجحان کو برقرار رکھنے میں ناکامی کا خطرہ ہے۔

اسی طرح کے حل یہ ہیں: قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کی حد کو کم کرنے کے لئے پیرامیٹرز کو مناسب طریقے سے ایڈجسٹ کریں ، مارکیٹ کے مختلف ماحول میں مکمل طور پر بہتر بنائیں اور جانچ کریں ، اور سنگل نقصان پر قابو پانے کے لئے اسٹاپ نقصان مقرر کریں۔

اصلاح کی ہدایات

اس حکمت عملی کو بہتر بنانے کے لئے اہم سمتوں میں شامل ہیں:

  1. K- لائن سائیکل کی اصلاح۔ بہترین پیرامیٹر مجموعہ تلاش کرنے کے لئے K- لائن کے ٹائم سائیکل پیرامیٹرز کو مناسب طریقے سے ایڈجسٹ کریں۔

  2. فلٹرنگ کے حالات شامل کریں۔ غلط سگنل سے بچنے کے لئے سگنل جاری کرنے سے پہلے دیگر معاون حالات شامل کریں۔

  3. سٹاپ نقصان کا طریقہ کار شامل کریں۔ واحد نقصانات کو کنٹرول کرنے کے لئے معقول سٹاپ نقصان کے مقامات مقرر کریں۔

  4. دوسرے اشارے کو یکجا کریں۔ فیصلے کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے حرکت پذیر اوسط ، اتار چڑھاؤ اور دیگر اشارے کے اشاروں کو مربوط کریں۔

  5. موافقت پذیر پیرامیٹر کی اصلاح۔ حکمت عملی کو زیادہ مضبوط بنانے کے لئے مارکیٹ کے ماحول کی تبدیلیوں کی بنیاد پر پیرامیٹرز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کی اجازت دیں۔

ان اصلاحات کے ذریعے، استحکام، جیت کی شرح اور حکمت عملی کی منافع بخش بہتری کی جا سکتی ہے.

نتیجہ

خلاصہ یہ کہ ، قیمت کے نمونوں کے ذریعہ الٹ پوائنٹس کا تعین کرنے کے لئے اس حکمت عملی کا خیال بہت آسان اور سیدھا ہے ، جس میں واضح اور سمجھنے میں آسان منطق ہے ، اور پیرامیٹر کی اصلاح کے لئے نسبتا large بڑی جگہ ہے جسے ذاتی ترجیحات کے مطابق ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔ لیکن کچھ ایسے خطرات بھی ہیں کہ سگنل بہت کثرت سے ہوسکتے ہیں اور انعقاد کی مدت کا کنٹرول غلط ہوسکتا ہے۔ سخت بیک ٹیسٹنگ اور مضبوط پیرامیٹر کی اصلاح کے ذریعے ، یہ حکمت عملی موثر اور منافع بخش آسکیلیٹر ٹریڈنگ حکمت عملی میں سے ایک بن سکتی ہے۔

/*backtest
start: 2022-11-28 00:00:00
end: 2023-12-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v2.0 10/01/2018
// TTM scalper indicator of John Carter’s Scalper Buys and Sells. The methodology 
// is a close approximation of the one described in his book Mastering the Trade. 
// The book is highly recommended. Note the squares are not real-time but will 
// show up once the third bar has confirmed a reversal. 
//
//You can change long to short in the Input Settings
//WARNING:
//- For purpose educate only
//- This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="TTM scalper indicator", overlay = true)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
triggerSell = iff(iff(close[1] < close,1,0) and (close[2] < close[1] or close[3] <close[1]),1,0)
triggerBuy = iff(iff(close[1] > close,1,0) and (close[2] > close[1] or close[3] > close[1]),1,0)
buySellSwitch = iff(triggerSell, 1, iff(triggerBuy, 0, nz(buySellSwitch[1])))
SBS = iff(triggerSell and buySellSwitch[1] == false, high, iff(triggerBuy and buySellSwitch[1], low, nz(SBS[1])))
clr_s = iff(triggerSell and buySellSwitch[1] == false, 1, iff(triggerBuy and buySellSwitch[1], 0, nz(clr_s[1])))
clr = iff(clr_s == 0 , red , green)
pos = iff(clr == green, 1,
       iff(clr == red, -1, nz(pos[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)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 
plot(SBS, color=clr, title="TTM", style = circles, linewidth = 2)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں