وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

دو طرفہ ADX ٹریڈنگ حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-01-30 17:00:44
ٹیگز:

img

جائزہ

دو طرفہ ADX تجارتی حکمت عملی ایک مقداری حکمت عملی ہے جو اوسط سمتی اشاریہ (ADX) اشارے کا استعمال کرتے ہوئے دو طرفہ تجارت کو نافذ کرتی ہے۔ یہ حکمت عملی ADX اشارے اور DIPlus اور DIMinus اشارے کے مابین فرق کا حساب کتاب کرکے اور منافع کے ل long طویل اور مختصر اندراجات کا تعین کرنے کے لئے حد مقرر کرکے تجارتی سگنل تیار کرتی ہے۔

حکمت عملی منطق

  1. حقیقی حد کا حساب لگائیں
  2. سمت کی تحریک پلس اور سمت کی تحریک مائنس کا حساب لگائیں
  3. ہموار حقیقی رینج کا حساب لگائیں
  4. ہموار سمت کی تحریک پلس اور ہموار سمت کی تحریک مائنس کا حساب لگائیں
  5. DIPlus، DIMinus اور ADX اشارے کا حساب لگائیں
  6. DIPlus & ADX اور DIMinus & ADX کے درمیان فرق کا حساب لگائیں
  7. طویل اور مختصر تجارتی اختلافات کے لئے حد مقرر کریں
  8. جب فرق حد سے زیادہ ہو تو تجارتی سگنل تیار کریں
  9. خرید و فروخت کے احکامات بنائیں

اس حکمت عملی کا بنیادی حصہ ADX اور سمت کی حرکت کے اشارے کا استعمال کرتے ہوئے رجحان کی سمت اور طاقت کا تعین کرنا ہے ، جس میں سگنل کو فلٹر کرنے اور تجارت کو خودکار کرنے کے لئے فرق کی حد کے قواعد شامل ہیں۔

فوائد کا تجزیہ

  1. اے ڈی ایکس مارکیٹ کے رجحان کو درست طریقے سے ظاہر کرتا ہے
  2. فرق کی حد کے قواعد مؤثر طریقے سے جھوٹے سگنل فلٹر کرتے ہیں
  3. دو طرفہ تجارت طویل اور مختصر مواقع کو مکمل طور پر حاصل کرتی ہے
  4. دستی مداخلت کے بغیر مکمل طور پر خودکار تجارت
  5. واضح حکمت عملی منطق، سمجھنے اور تبدیل کرنے کے لئے آسان

خطرے کا تجزیہ

  1. ADX تاخیر ہے، رجحان موڑ پوائنٹس یاد کر سکتے ہیں
  2. دو طرفہ تجارت سے زیادہ خطرہ، زیادہ نقصانات
  3. پیرامیٹر کی غلط ترتیب سے زیادہ تجارت ہوسکتی ہے
  4. بیک ٹسٹ کے اعداد و شمار حقیقی مارکیٹ کی نمائندگی نہیں کر سکتے، حقیقی تجارتی خطرہ موجود ہے

حل:

  1. دوسرے اشارے کے ساتھ سگنل کی تصدیق کریں
  2. پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں، تجارتی تعدد کو کنٹرول کریں
  3. پوزیشن سائز کو منظم کرنے کے لئے سخت پوزیشن سائز

اصلاح کی ہدایات

  1. حساسیت کو بہتر بنانے کے لئے ADX پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں
  2. فلٹر سگنل میں دیگر اشارے شامل کریں
  3. پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے مشین لرننگ کا اطلاق کریں
  4. نقصانات کو کنٹرول کرنے کے لئے اعلی درجے کی سٹاپ نقصان کی حکمت عملی کا استعمال کریں
  5. زیادہ درست سگنل کے لئے ماڈل کی پیشن گوئی کے ساتھ مل کر

نتیجہ

دو طرفہ اے ڈی ایکس ٹریڈنگ حکمت عملی مجموعی طور پر ایک بہت ہی عملی مقداری حکمت عملی ہے۔ یہ اے ڈی ایکس اشارے کا استعمال کرتے ہوئے رجحانات کی نشاندہی کرتی ہے اور دونوں سمتوں میں تجارتی مواقع حاصل کرتی ہے۔ دریں اثنا ، یہ سگنل کی تاثیر کی توثیق کے لئے فرق کی حدوں کا استعمال کرتی ہے۔ اس حکمت عملی میں واضح اور آسان منطق ہے جس میں ترمیم اور اصلاح کرنا آسان ہے۔ یہ دو طرفہ رجحان کے بعد کا نظام ہے۔ پیرامیٹر کی اصلاح ، اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی اور سگنل فلٹریشن کے ذریعے استحکام اور منافع میں مزید بہتری حاصل کی جاسکتی ہے۔


/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © MAURYA_ALGO_TRADER

//@version=5
strategy("Monthly Performance", overlay=true)


len = input(14)
th = input(20)

TrueRange = math.max(math.max(high - low, math.abs(high - nz(close[1]))), math.abs(low - nz(close[1])))
DirectionalMovementPlus = high - nz(high[1]) > nz(low[1]) - low ? math.max(high - nz(high[1]), 0) : 0
DirectionalMovementMinus = nz(low[1]) - low > high - nz(high[1]) ? math.max(nz(low[1]) - low, 0) : 0

SmoothedTrueRange = 0.0
SmoothedTrueRange := nz(SmoothedTrueRange[1]) - nz(SmoothedTrueRange[1]) / len + TrueRange

SmoothedDirectionalMovementPlus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementPlus := nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) - nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) / len + DirectionalMovementPlus

SmoothedDirectionalMovementMinus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementMinus := nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) - nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) / len + DirectionalMovementMinus

DIPlus = SmoothedDirectionalMovementPlus / SmoothedTrueRange * 100
DIMinus = SmoothedDirectionalMovementMinus / SmoothedTrueRange * 100
DX = math.abs(DIPlus - DIMinus) / (DIPlus + DIMinus) * 100
ADX = ta.sma(DX, len)

// plot(DIPlus, color=color.new(color.green, 0), title='DI+')
// plot(DIMinus, color=color.new(color.red, 0), title='DI-')
// plot(ADX, color=color.new(color.white, 0), title='ADX')
// hline(th, color=color.black)


//diff_1 = math.abs(DIPlus - DIMinus)
diff_2 = math.abs(DIPlus-ADX)
diff_3 = math.abs(DIMinus - ADX)

long_diff = input(10, "Long Difference")
short_diff = input(10, "Short Difference")

buy_condition = diff_2 >=long_diff and diff_3 >=long_diff and (ADX < DIPlus and ADX > DIMinus)
sell_condition = diff_2 >=short_diff and diff_3 >=short_diff and (ADX > DIPlus and ADX < DIMinus)


if buy_condition
    strategy.entry("Long Entry", strategy.long, comment = "Long")
if sell_condition
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short, comment = "Short")



// Copy below code to end of the desired strategy script
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//                                 monthly pnl performance  by Dr. Maurya @MAURYA_ALGO_TRADER                        //
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
show_performance = input.bool(true, 'Show Monthly Monthly Performance ?', group='Monthly Performance')

dash_loc_mp = input("Bottom Right","Location"  ,options=["Top Right","Bottom Right","Top Left","Bottom Left", "Middle Right","Bottom Center"]  ,group='Monthly Performance', inline = "performance")

text_size_mp = input('Small',"Size"  ,options=["Tiny","Small","Normal","Large"]  ,group='Monthly Performance', inline = "performance")

bg_c = input.color( color.rgb(7, 226, 242, 38), "Background Color", group='Monthly Performance')

text_head_color = input.color( color.rgb(0,0,0), "Month/Year Heading Color", group='Monthly Performance')

tab_month_c = input.color( color.white, "Month PnL Data Color", group='Monthly Performance')

tab_year_c = input.color( color.rgb(0,0,0), "Year PnL Data Color", group='Monthly Performance')

border_c = input.color( color.white, "Table Border Color", group='Monthly Performance')



var table_position_mp = dash_loc_mp == 'Top Left' ? position.top_left :
  dash_loc_mp == 'Bottom Left' ? position.bottom_left :
  dash_loc_mp == 'Middle Right' ? position.middle_right :
  dash_loc_mp == 'Bottom Center' ? position.bottom_center :
  dash_loc_mp == 'Top Right' ? position.top_right : position.bottom_right
  
var table_text_size_mp = text_size_mp == 'Tiny' ? size.tiny :
  text_size_mp == 'Small' ? size.small :
  text_size_mp == 'Normal' ? size.normal : size.large

/////////////////

strategy.initial_capital = 50000

/////////////////////////////////////////////

// var bool new_month = na
new_month = ta.change(month) //> 0 ? true : false
newest_month = new_month and strategy.closedtrades >= 1

// profit
only_profit = strategy.netprofit
initial_balance = strategy.initial_capital

// month number
var int month_number = na
month_number := (ta.valuewhen(newest_month, month(time), 0)) //and month(time) > 1 ? (ta.valuewhen(newest_month, month(time), 0) - 1) :  12 //1 to 12

//month_year
var int month_time = na
month_time := ta.valuewhen(newest_month, time, 0) - 2419200000 


var int m_counter = 0
if newest_month
    m_counter += 1



// current month values
var bool new_year = na
new_year := ta.change(year)
curr_m_pnl = only_profit - nz(ta.valuewhen(newest_month, only_profit, 0), 0)
curr_m_number = newest_month ? ta.valuewhen(newest_month, month(time), 0) : month(time)
curr_y_pnl = (only_profit - nz(ta.valuewhen(new_year, only_profit, 0),0)) 



var float [] net_profit_array = array.new_float()
var int [] month_array = array.new_int()
var int [] month_time_array = array.new_int()


if newest_month
    array.push(net_profit_array, only_profit)
    array.push(month_array, month_number)
    array.push(month_time_array, month_time)



var float [] y_pnl_array = array.new_float()
var int [] y_number_array = array.new_int()
var int [] y_time_array = array.new_int()

newest_year = ta.change(year) and strategy.closedtrades >= 1
get_yearly_pnl = nz(ta.valuewhen(newest_year, strategy.netprofit, 0) - nz(ta.valuewhen(newest_year, strategy.netprofit, 1), 0), 0)
get_m_year = ta.valuewhen(newest_year, year(time), 1)
get_y_time = ta.valuewhen(newest_year, time, 0)

if newest_year
    array.push(y_pnl_array, get_yearly_pnl)
    array.push(y_number_array, get_m_year)
    array.push(y_time_array, get_y_time)
var float monthly_profit = na
var int column_month_number = na
var int row_month_time = na

 


var testTable = table.new(position = table_position_mp, columns = 14, rows = 40, bgcolor = bg_c, border_color = border_c, border_width = 1)
if barstate.islastconfirmedhistory and show_performance
    table.cell(table_id = testTable, column = 0, row = 0, text = "YEAR", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 1, row = 0, text = "JAN", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 2, row = 0, text = "FEB", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 3, row = 0, text = "MAR", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 4, row = 0, text = "APR", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 5, row = 0, text = "MAY", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 6, row = 0, text = "JUN", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 7, row = 0, text = "JUL", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 8, row = 0, text = "AUG", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 9, row = 0, text = "SEP", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 10, row = 0, text = "OCT", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 11, row = 0, text = "NOV", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 12, row = 0, text = "DEC", text_color =text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 13, row = 0, text = "YEAR P/L", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)

    for i = 0 to (array.size(y_number_array) == 0 ? na : array.size(y_number_array) - 1)
        row_y = year(array.get(y_time_array, i)) - year(array.get(y_time_array, 0)) + 1
        table.cell(table_id = testTable, column = 13, row = row_y, text = str.tostring(array.get(y_pnl_array , i), "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(array.get(y_pnl_array , i)*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = array.get(y_pnl_array , i) > 0 ? color.green : array.get(y_pnl_array , i) < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_year_c, text_size=table_text_size_mp)
    curr_row_y = array.size(month_time_array) == 0 ? 1 : (year(array.get(month_time_array, array.size(month_time_array) - 1))) - (year(array.get(month_time_array, 0))) + 1
    table.cell(table_id = testTable, column = 13, row = curr_row_y, text = str.tostring(curr_y_pnl, "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(curr_y_pnl*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = curr_y_pnl > 0 ? color.green : curr_y_pnl < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_year_c, text_size=table_text_size_mp)
    

    for i = 0 to (array.size(net_profit_array) == 0 ? na : array.size(net_profit_array) - 1)
        monthly_profit := i > 0 ? ( array.get(net_profit_array, i) - array.get(net_profit_array, i - 1) ) : array.get(net_profit_array, i) 
        column_month_number := month(array.get(month_time_array, i)) 
        row_month_time :=((year(array.get(month_time_array, i))) - year(array.get(month_time_array, 0)) ) + 1 
        table.cell(table_id = testTable, column = column_month_number, row = row_month_time, text = str.tostring(monthly_profit, "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(monthly_profit*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = monthly_profit > 0 ? color.green : monthly_profit < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_month_c, text_size=table_text_size_mp)
        table.cell(table_id = testTable, column = 0, row =row_month_time, text = str.tostring(year(array.get(month_time_array, i)), "##.##"), text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
       
    curr_row_m = array.size(month_time_array) == 0 ? 1 : (year(array.get(month_time_array, array.size(month_time_array) - 1))) - (year(array.get(month_time_array, 0))) + 1
    table.cell(table_id = testTable, column = curr_m_number, row = curr_row_m, text = str.tostring(curr_m_pnl, "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(curr_m_pnl*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = curr_m_pnl > 0 ? color.green : curr_m_pnl < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_month_c, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 0, row =curr_row_m, text = str.tostring(year(time), "##.##"), text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)

//============================================================================================================================================================================

مزید