یہ حکمت عملی اصل شرح تبدیلی (آر او سی) کی حکمت عملی کو بہتر بناتی ہے۔ اصل آر او سی حکمت عملی کے مقابلے میں ، اس حکمت عملی میں درج ذیل اصلاحات ہیں:
ان اصلاحی اقدامات کے ذریعے ، حکمت عملی کو زیادہ مستحکم اور قابل اعتماد بنانے کے ل many ، بہت سے غلط سگنل کو فلٹر کیا جاسکتا ہے۔
اس حکمت عملی کا بنیادی اشارے شرح تبدیلی (ROC) ہے۔ ROC ایک خاص مدت کے دوران اسٹاک کی قیمتوں میں تبدیلی کی شرح کی پیمائش کرتا ہے۔ اس حکمت عملی میں پہلے 9 کی مدت میں ROC کی قیمت کا حساب لگایا جاتا ہے۔ پھر یہ پچھلے 200 ادوار میں اس ROC اشارے کی زیادہ سے زیادہ قیمت کو ریکارڈ کرتا ہے اور رفتار کی رشتہ دار طاقت حاصل کرنے کے لئے موجودہ ROC کو زیادہ سے زیادہ تاریخی ROC کے فیصد کے طور پر شمار کرتا ہے۔ مثال کے طور پر ، اگر پچھلے 200 دنوں میں سب سے زیادہ ROC 100 تک پہنچ گیا ہے تو ، جب آج کی ROC 80 ہے تو رشتہ دار طاقت 80٪ ہے۔
نسبتا strength طاقت کو مختصر مدت کے اتار چڑھاؤ کو فلٹر کرنے اور ہموار منحنی خطوط حاصل کرنے کے لئے 10 پیریڈ ایس ایم اے کے ذریعہ ہموار کیا جاتا ہے۔ جب ہموار منحنی خطوط 3 دن تک مستقل طور پر بڑھتے ہیں اور قیمت -80٪ سے نیچے ہوتی ہے تو ، یہ سمجھا جاتا ہے کہ اسٹاک کی قیمت میں کمی سست ہونا شروع ہوجاتی ہے اور نیچے کی علامت ظاہر ہوتی ہے ، لہذا طویل عرصے تک جائیں۔ جب ہموار منحنی خطوط 3 دن تک مستقل طور پر گرتے ہیں اور قیمت 80٪ سے زیادہ ہوتی ہے تو ، یہ سمجھا جاتا ہے کہ اسٹاک کی قیمت میں اضافہ سست ہونا شروع ہوجاتا ہے اور اوپری نشان ظاہر ہوتا ہے ، لہذا قریب کی پوزیشن۔
اصل ROC حکمت عملی کے مقابلے میں، اس حکمت عملی میں مندرجہ ذیل اہم فوائد ہیں:
عام طور پر، یہ حکمت عملی مؤثر طریقے سے ROC اشارے پر عملدرآمد کرتی ہے تاکہ اسے لائیو ٹریڈنگ کے لئے زیادہ موزوں بنایا جاسکے۔
اس حکمت عملی کے اہم خطرات یہ ہیں:
مذکورہ بالا خطرات کو کم کرنے کے لئے ، اہم رجحانات کا تعین کرنے کے لئے رجحان کے اشارے کو جوڑنے پر غور کریں۔ حد کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں اور زیادہ سے زیادہ پیرامیٹرز کی جانچ کریں۔ ایس ایم اے سائیکل پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں۔
حکمت عملی کو مندرجہ ذیل طریقوں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:
یہ ROC اشارے کی ثانوی ترقی پر مبنی ایک اصلاح کی حکمت عملی ہے۔ اس میں تاریخی زیادہ سے زیادہ قیمت کے مقابلے ، ایس ایم اے ہموار کرنے ، اور غلط سگنلز کو فلٹر کرنے اور حکمت عملی کو زیادہ مستحکم بنانے کے لئے خرید و فروخت کی حد جیسے ذرائع متعارف کرائے گئے ہیں۔ اس کا بنیادی فائدہ اعلی سگنل کا معیار ہے جو براہ راست تجارت کے لئے موزوں ہے۔ حکمت عملی کی کارکردگی کو مزید بہتر بنانے کے لئے رجحانات ، پیرامیٹر کی اصلاح وغیرہ کو ملا کر فالو اپ میں بہتری لائی جاسکتی ہے۔
/*backtest start: 2024-02-12 00:00:00 end: 2024-02-19 00:00:00 period: 1m basePeriod: 1m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy(title="Rate Of Change Mod Strategy", shorttitle="ROC", format=format.price, precision=2) //length = input.int(9, minval=1) //source = input(close, "Source") //roc = 100 * (source - source[length])/source[length] //plot(roc, color=#2962FF, title="ROC") //hline(0, color=#787B86, title="Zero Line") length = input.int(9, minval=1, title="Length") maxHistory = input(200, title="Max Historical Period for ROC") lenghtSmooth = input.int(10, minval=1, title="Length Smoothed ROC") lenghtBUY = input.int(-80, title="Buy Threshold") lenghtSELL = input.int(80, title="Buy Threshold") source = close roc = 100 * (source - source[length]) / source[length] // Calculate the maximum ROC value in the historical period maxRoc = ta.highest(roc, maxHistory) // Calculate current ROC as a percentage of the maximum historical ROC rocPercentage = (roc / maxRoc) * 100 rocPercentageS = ta.sma(rocPercentage, lenghtSmooth) if ta.rising(rocPercentageS, 3) and rocPercentageS < lenghtBUY strategy.entry("Buy", strategy.long) if ta.falling(rocPercentageS, 3) and rocPercentageS > lenghtSELL strategy.close("Buy") plot(rocPercentage, color=color.new(color.blue, 0), title="Percentage ROC") plot(rocPercentageS, color=color.new(#21f32c, 0), title="Percentage ROC") hline(0, color=color.new(color.gray, 0), title="Zero Line")