ایکسپونینشل ہموار اسٹوکاسٹک آسکیلیٹر حکمت عملی روایتی اسٹوکاسٹک اشارے کا ایک ترمیم شدہ ورژن ہے جس میں اسٹوکاسٹک کی حساسیت کو ایڈجسٹ کرنے اور تجارتی سگنل پیدا کرنے کے لئے ایک ایکسپونینشل وزن پیرامیٹر شامل کیا گیا ہے۔ جب اشارے زیادہ خریدنے والی سطحوں سے عبور کرتے ہیں تو یہ طویل ہوجاتا ہے اور جب اشارے زیادہ فروخت ہونے والی سطحوں سے عبور کرتے ہیں تو مختصر ہوجاتا ہے۔ بہتر حکمت عملی ایک بہت ہی مستحکم رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی بن سکتی ہے۔
ایکسپونینشل ہموار اسٹوکاسٹک حکمت عملی کا مرکز ایکسپونینشل وزن پیرامیٹر میں واقع ہے۔ روایتی اسٹوکاسٹک کا حساب اس طرح کیا جاتا ہے:
s = 100 * (close - lowest low) / (highest high - lowest low)
اشاریہ پیرامیٹر کے ساتھ، فارمولا بن جاتا ہے:
exp = ex<10? (ex)/(10-ex) : 99
s = 100 * (close - lowest low) / (highest high - lowest low)
ks = s>50? math.pow(math.abs(s-50),exp)/math.pow(50,exp-1)+50
:-math.pow(math.abs(s-50),exp)/math.pow(50,exp-1)+50
ایکسپ کو ایڈجسٹ کرکے ، ks پر s کے اثر کو تبدیل کیا جاسکتا ہے۔ ایکسپ میں اضافہ اشارے کو کم حساس بناتا ہے جبکہ ایکسپ کو کم کرنے سے یہ زیادہ حساس ہوجاتا ہے۔
خریدنے کے سگنل اس وقت پیدا ہوتے ہیں جب ks اوور بک لیول سے عبور کرتا ہے۔ فروخت کے سگنل اس وقت پیدا ہوتے ہیں جب ks اوور سیل لیول سے نیچے عبور کرتا ہے۔
روایتی اسٹوکاسٹک حکمت عملی کے مقابلے میں ، ایکسپونینشل ہموار اسٹوکاسٹک آسکیلیٹر حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:
ایکسپونینشل سمیٹڈ اسٹوکاسٹک اوسیلیٹر کی حکمت عملی میں بھی مندرجہ ذیل خطرات ہیں:
ایکسپونینشل ہموار اسٹوکاسٹک آسکیلیٹر کی حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:
ایکسپونینشل ہموار اسٹوکاسٹک آسکیلیٹر حکمت عملی اسٹوکاسٹک اشارے کی حساسیت کو ایڈجسٹ کرکے زیادہ قابل اعتماد تجارتی سگنل تیار کرتی ہے۔ یہ درمیانی سے طویل مدتی رجحانات کو مؤثر طریقے سے ٹریک کرسکتا ہے اور اسے قلیل مدتی حکمت عملی میں بھی بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ مزید کمپوز ایبلٹی اور پیرامیٹر کی اصلاح کے ساتھ ، اس میں زیادہ مستقل منافع بخش منافع حاصل کرنے کی صلاحیت ہے۔
/*backtest start: 2023-01-11 00:00:00 end: 2024-01-17 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/ // © faytterro //@version=5 strategy("Exponential Stochastic Strategy", overlay=false, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100) len=input.int(14, "length") ex=input.int(2, title="exp", minval=1, maxval=10) exp= ex<10? (ex)/(10-ex) : 99 s=100 * (close - ta.lowest(low, len)) / (ta.highest(high, len) - ta.lowest(low, len)) ks=s>50? math.pow(math.abs(s-50),exp)/math.pow(50,exp-1)+50 : -math.pow(math.abs(s-50),exp)/math.pow(50,exp-1)+50 plot(ks, color= color.white) bot=input.int(20) top=input.int(80) longCondition = ta.crossover(ks, bot) and bar_index>0 if (longCondition) strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long) shortCondition = ta.crossunder(ks, top) and bar_index>0 if (shortCondition) strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short) // strategy.close("My Long Entry Id") alertcondition(longCondition, title = "buy") alertcondition(shortCondition, title = "sell") h1=hline(top) h2=hline(bot) h3=hline(100) h4=hline(0) fill(h1,h3, color= color.rgb(255,0,0,200-top*2)) fill(h2,h4, color= color.rgb(0,255,0,bot*2))