وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. بینڈ پاس میڈین پی بی اشارے کی حکمت عملی

بینڈ پاس میڈین پی بی اشارے کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-01-17 17:10:53
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی پی بی اشارے اور بولنگر بینڈ کے درمیان گولڈن کراس اور مردہ کراس تعلقات کا تعین کرنے کے لئے پی بی اشارے اور بولنگر بینڈ کے اوپری اور نچلے ریلوں کے درمیان اوسط پی بی اشارے اور بولنگر بینڈ کا حساب لگاتی ہے۔ جب پی بی اشارے بولنگر بینڈ کے وسط ریل یا نچلے ریل کے اوپر ٹوٹ جاتا ہے تو یہ خرید سگنل تیار کرتا ہے ، اور جب پی بی اشارے بولنگر بینڈ کے وسط ریل یا اوپری ریل سے نیچے ٹوٹ جاتا ہے تو فروخت سگنل تیار کرتا ہے۔

حکمت عملی کا اصول

حکمت عملی کا بنیادی اشارے اوسط پی بی اشارے ہے۔ اوسط پی بی اشارے میں حرکت پذیر اوسط سسٹم کا استحکام اور پی بی اشارے کی حساسیت کو جوڑتا ہے۔ یہ طویل اور مختصر رجحانات کا تعین کرنے کے لئے قیمتوں میں تبدیلی کے رجحانات کا اظہار کرنے کے لئے مختلف سائیکلوں کے تیز اور سست حرکت پذیر اوسط کے درمیان فرق کا استعمال کرتا ہے۔

اس حکمت عملی میں اسٹاک کی قیمت کے زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت ہونے کے حالات کی نشاندہی کرنے کے لئے بولنگر بینڈ اشارے کا بھی استعمال کیا جاتا ہے۔ بولنگر بینڈ اشارے میں تین منحنی خطوط شامل ہیں: مڈل ریل ، اوپری ریل اور نچلی ریل۔ مڈل ریل این ڈے چلتی اوسط ہے؛ اوپری اور نچلی ریلیں مڈل ریل اور تاریخی اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر شمار کی جاتی ہیں۔ جب اسٹاک کی قیمت اوپری ریل کے قریب ہوتی ہے تو ، یہ زیادہ خریدنے والے زون میں ہوتی ہے۔ جب یہ نچلی ریل کے قریب ہوتی ہے تو ، یہ زیادہ فروخت والے زون میں ہوتی ہے ، اور مڈل ریل کے آس پاس کا علاقہ اسٹاک کے لئے معقول قیمت کی حد ہے۔

خلاصہ یہ ہے کہ یہ حکمت عملی اسٹاک کی قیمتوں کے اوپر یا نیچے کے رجحان کا تعین کرنے کے لئے اوسط پی بی اشارے کا استعمال کرتی ہے ، اور بولنگر بینڈ کو ایک معاون اشارے کے طور پر زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت کی حالتوں کا تعین کرنے کے لئے ، دونوں اشارے کے مابین تعلقات سے تجارتی سگنل تلاش کرنے کے لئے۔ یہ ایک عام تکنیکی اشارے کی تجارتی حکمت عملی سے تعلق رکھتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے اہم فوائد یہ ہیں:

  1. قیمتوں کے رجحانات میں تبدیلیوں کا تعین کرنے کے لئے اوسط پی بی اشارے کا استعمال کریں، اعلی حساسیت
  2. انٹری اور آؤٹ پوائنٹس کا تعین کرنے کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے اوور بک اور اوور سیل زون کی نشاندہی کرنے کے لئے بولنگر بینڈ کے ساتھ مدد کریں
  3. سادہ حکمت عملی منطق، لاگو کرنے کے لئے آسان
  4. بیک ٹیسٹ کے اعداد و شمار نسبتا satisfactory اطمینان بخش واپسی دکھاتے ہیں

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے اہم خطرات یہ ہیں:

  1. اوسط پی بی اشارے اور بولنگر بینڈ دونوں حساب کتاب کے لئے تاریخی اعداد و شمار پر انحصار کرتے ہیں۔ جب اسٹاک کی قیمتوں میں تیزی سے اتار چڑھاؤ ہوتا ہے تو وہ غلط سگنل پیدا کرسکتے ہیں۔
  2. پی بی اشارے اور بولنگر بینڈ پیرامیٹر کی ترتیبات کے لئے کافی حساس ہیں۔ نامناسب ترتیبات سے زیادہ غلط تجارت ہوسکتی ہے۔
  3. حکمت عملی کے نفاذ کی مدت کے دوران میکرو ماحولیاتی تبدیلیاں ، جیسے معاشی بحران ، پالیسی میں تبدیلی وغیرہ ، حکمت عملی کی ناکامی کا سبب بن سکتی ہیں۔

مذکورہ بالا خطرات سے نمٹنے کے لئے ، پیرامیٹر کی ترتیبات کو بہتر بنانے ، سخت اسٹاپ نقصان ، میکرو عوامل پر غور کرنے ، دستی نگرانی جیسے طریقوں کا استعمال خطرات کو کم کرنے کے لئے کیا جاسکتا ہے۔

اصلاح کی ہدایات

اس حکمت عملی کے لئے اصلاح کی سمتوں میں شامل ہیں:

  1. بہترین پیرامیٹر مجموعہ تلاش کرنے کے لئے اوسط پی بی اشارے اور بولنگر بینڈ کے پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں
  2. فلٹرنگ کے لئے دیگر اشارے شامل کریں، جیسے کہ MACD، KDJ، وغیرہ حکمت عملی کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے
  3. مؤثر طریقے سے واحد نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے سٹاپ نقصان کے طریقہ کار کو شامل کریں
  4. رجحان کے خلاف تجارت سے بچنے کے لئے اہم رجحان کا تعین کرنے کے لئے بڑے ٹائم فریم اشارے شامل کریں

نتیجہ

اس حکمت عملی کی مجموعی کارکردگی کافی اطمینان بخش ہے۔ اس کے بنیادی اور بولنگر بینڈ کے طور پر اوسط پی بی اشارے کے ساتھ تجارتی سگنلز کا تعین کرنے میں مدد کے ل it ، اس میں آسان منطق ، اعلی حساسیت ، اور مناسب بیک ٹیسٹ کے نتائج ہیں۔ پیرامیٹر کی ترتیبات کو بہتر بنانے ، دیگر معاون اشارے شامل کرنے ، سخت اسٹاپ نقصان وغیرہ کو نافذ کرنے کے ذریعہ ، حکمت عملی کی منافع بخش اور استحکام کو مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ یہ براہ راست تجارت اور درخواست میں تصدیق کے قابل ہے۔

/*backtest
start: 2024-01-09 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("BandPass EOS", overlay=false, initial_capital = 1000)

src = input(close, "Source", input.source)
Period1 = input(41, "Fast Period", input.integer)
Period2 = input(54, "Slow Period", input.integer)
showBG = input(false, "Show crosses on background?", input.bool)
UseReversalStop = input(true, "Use additional triggers?", input.bool)

//Super Passband Filter
a1 = 0.0
a2 = 0.0
PB = 0.0
RMS = 0.0
if bar_index > Period1
    a1 := 5 / Period1
    a2 := 5 / Period2
    PB := (a1 - a2) * src + (a2 * (1 - a1) - a1 * (1 - a2)) * src[1] + 
       (1 - a1 + 1 - a2) * nz(PB[1]) - (1 - a1) * (1 - a2) * nz(PB[2])
    for i = 0 to 49 by 1
        RMS := RMS + PB[i] * PB[i]
        RMS
    RMS := sqrt(RMS / 40)
    RMS
z = 0

buy = PB > PB [5] and crossover(PB, -RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, z)
sell = PB < PB [5] and crossunder(PB, RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, -RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, z)
signal = buy ? 1 : sell ? -1 : 0
bg = buy ? color.green : sell ? color.red : color.white
bg := showBG ? bg : na
upperFill = PB>RMS ? color.lime : na
lowerFill = PB<-RMS ? color.red : na

p1 = plot(PB,"PB",color.red)
p2 = plot(RMS,"+RMS",color.blue)
p3 = plot(-RMS,"-RMS",color.blue)
bgcolor(bg)
fill(p1,p2,upperFill)
fill(p1,p3,lowerFill)
hline(0)



//PERIOD
testStartYear = input(2018, "Backtest Start Year") 
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)

testPeriod() => true
    
lcolor = PB > PB [5] and crossover(PB, -RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, z)
scolor = PB < PB [5] and crossunder(PB, RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, -RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, z)

c1 = (PB < PB [5] and crossunder(PB, RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, -RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, z))
c2 = (PB > PB [5] and crossover(PB, -RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, z))

plot (c1 ? PB : na, style = plot.style_circles, color = color.red, linewidth = 3)
plot (c2 ? PB : na, style = plot.style_circles, color = color.green, linewidth = 3)

if (PB > PB [5] and crossover(PB, -RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, z))
    strategy.entry("long", strategy.long, when = testPeriod())


if (PB < PB [5] and crossunder(PB, RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, -RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, z))
    strategy.entry("short", strategy.short, when = testPeriod())
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں