اس حکمت عملی میں متعدد تکنیکی اشارے شامل ہیں جیسے آئی ایم اے سی ڈی ، ای ایم اے اور ایچیموکو تاکہ تجارتی سگنل تیار کرنے کے لئے ایک جامع فیصلہ درخت ماڈل بنایا جاسکے۔
طویل سگنل: جب IMACD ایک مخصوص رنگ ہے اور EMA 40 بادل کے اوپر ہے، طویل جانا
شارٹ سگنل: جب آئی ایم اے سی ڈی سرخ ہو اور ای ایم اے 40 بادل کے نیچے ہو تو شارٹ ہو
خطرے کے حل: پیرامیٹر کی ترتیبات کو بہتر بنائیں، EMA کی لمبائی کو ایڈجسٹ کریں، کام کے بہاؤ کو آسان بنائیں.
یہ حکمت عملی تجارتی سگنل پیدا کرنے کے لئے ایک فیصلے کے درخت کے ماڈل کی تعمیر کے لئے متعدد اشارے کا استعمال کرتے ہوئے رجحانات کی نشاندہی کرتی ہے۔ پیشہ ور افراد اعلی معیار اور درست سگنل ہیں۔ ترقی پسند اصلاح کے لئے گنجائش پر مشتمل ہے۔ طویل مدتی مستحکم واپسی کے ل risks خطرات پر قابو پانے کے لئے پیرامیٹر ٹیوننگ اور اسٹاپ نقصان پر توجہ دینے کی ضرورت ہے۔
/*backtest start: 2024-01-14 00:00:00 end: 2024-01-21 00:00:00 period: 30m basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("Decision Tree Strategy: IMACD, EMA and Ichimoku [cryptoonchain]", overlay=true) lengthMA = input(34, title="Length MA") lengthSignal = input(9, title="Length Signal") conversionPeriods = input.int(9, minval=1, title="Conversion Line Length") basePeriods = input.int(26, minval=1, title="Base Line Length") laggingSpan2Periods = input.int(52, minval=1, title="Leading Span B Length") displacement = input.int(26, minval=1, title="Lagging Span") emaLength = input(40, title="EMA Length") // Added user-configurable EMA length calc_smma(src, len) => smma = float(na) smma := na(smma[1]) ? ta.sma(src, len) : (smma[1] * (len - 1) + src) / len smma calc_zlema(src, length) => ema1 = ta.ema(src, length) ema2 = ta.ema(ema1, length) d = ema1 - ema2 ema1 + d src = ohlc4 hi = calc_smma(high, lengthMA) lo = calc_smma(low, lengthMA) mi = calc_zlema(src, lengthMA) md = (mi > hi) ? (mi - hi) : (mi < lo) ? (mi - lo) : 0 sb = ta.sma(md, lengthSignal) sh = md - sb mdc = src > mi ? (src > hi ? color.rgb(128, 255, 0, 26) : color.green) : (src < lo ? color.red : color.orange) colorCondition = color.rgb(128, 255, 0, 26) conversionLine = math.avg(ta.lowest(conversionPeriods), ta.highest(conversionPeriods)) baseLine = math.avg(ta.lowest(basePeriods), ta.highest(basePeriods)) leadLine1 = math.avg(conversionLine, baseLine) leadLine2 = math.avg(ta.lowest(laggingSpan2Periods), ta.highest(laggingSpan2Periods)) // Use user-configurable length for EMA ema40 = ta.ema(close, emaLength) ebc = input(false, title="Enable bar colors") barcolor(ebc ? mdc : na) conversionLinePlot = plot(conversionLine, color=#2962FF, title="Conversion Line", display=display.none) baseLinePlot = plot(baseLine, color=#B71C1C, title="Base Line", display=display.none) laggingSpanPlot = plot(close, offset=-displacement + 1, color=#43A047, title="Lagging Span", display=display.none) leadLine1Plot = plot(leadLine1, offset=displacement - 1, color=#A5D6A7, title="Leading Span A", display=display.none) leadLine2Plot = plot(leadLine2, offset=displacement - 1, color=#EF9A9A, title="Leading Span B", display=display.none) kumoCloudUpperLinePlot = plot(leadLine1 > leadLine2 ? leadLine1 : leadLine2, offset=displacement - 1, title="Kumo Cloud Upper Line", display=display.none) kumoCloudLowerLinePlot = plot(leadLine1 < leadLine2 ? leadLine1 : leadLine2, offset=displacement - 1, title="Kumo Cloud Lower Line", display=display.none) fill(kumoCloudUpperLinePlot, kumoCloudLowerLinePlot, color=leadLine1 > leadLine2 ? color.green : color.red) a = (leadLine1 > leadLine2 ? leadLine1 : leadLine2) b = (leadLine1 < leadLine2 ? leadLine1 : leadLine2) if mdc == colorCondition and ema40 > a[displacement - 1] strategy.entry("Long", strategy.long) if mdc == color.red and ema40 < b[displacement - 1] strategy.entry("Short", strategy.short)