وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. چوٹی سے چوٹی کے پیٹرن پر مبنی تجارتی حکمت عملی

چوٹی سے چوٹی کے پیٹرن پر مبنی تجارتی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-02-20 15:40:58
ٹیگز:

img

جائزہ

اس حکمت عملی کا نام چوٹی سے چوٹی پیٹرن پر مبنی تجارتی حکمت عملی ہے۔ یہ بنیادی طور پر شمعدان کے چارٹس میں چوٹی سے چوٹی کے پیٹرن کا استعمال اندراجات اور باہر نکلنے کا تعین کرنے کے لئے کرتا ہے۔ یہ تکنیکی تجزیہ پر مبنی حکمت عملی ہے۔

حکمت عملی کا اصول

حکمت عملی شمعدان چارٹس میں چوٹی سے چوٹی کے پیٹرن کی نشاندہی کرنے کے لئے بڑھتی ہوئی چوٹی (اپ فراکٹل) اور گرتی ہوئی چوٹی (نیچے فراکٹل) کی وضاحت کرتی ہے۔

خاص طور پر، بڑھتی ہوئی چوٹی کے لئے فیصلے کی منطق یہ ہے کہ: موجودہ موم بتی کا سب سے زیادہ حالیہ n موم بتیوں میں سے سب سے زیادہ ہے، اور بعد میں موم بتیوں کا سب سے زیادہ موجودہ سے زیادہ نہیں ہے.

گرنے والی چوٹی کے لئے فیصلہ منطق یہ ہے: موجودہ موم بتی کی کم ترین حالیہ ن موم بتیوں میں سے کم ترین ہے ، اور بعد میں موم بتیوں کی کم ترین موجودہ سے نیچے نہیں ہوتی ہے۔

بولین متغیرات اور لوپس کا استعمال یہاں پچھلے این اور بعد کے این موم بتیوں کے درمیان تعلقات کا تعین کرنے کے لئے کیا جاتا ہے اعلی / کم اور موجودہ ایک کی ، اور آخر میں بڑھتی ہوئی اور گرتی ہوئی چوٹیوں کی نشاندہی کرنا۔

لہذا اس حکمت عملی کا بنیادی منطق یہ ہے:

  1. بڑھتی ہوئی چوٹیوں اور گرتی ہوئی چوٹیوں کی نشاندہی کریں
  2. اونچی چوٹیوں پر لمبی اور گرتی چوٹیوں پر مختصر

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے فوائد میں شامل ہیں:

  1. چوٹی سے چوٹی کا نمونہ شناخت کرنا آسان ہے ، کام کرنا آسان ہے
  2. تکنیکی نمونہ کی بنیاد پر، بنیادی عوامل سے متاثر نہیں
  3. ممکنہ طور پر کم کھپت

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے ساتھ کچھ خطرات بھی ہیں:

  1. غلط چوٹی سے چوٹی کے پیٹرن کا فیصلہ ، بہترین اندراج کا وقت کھو سکتا ہے
  2. جب مارکیٹ پرتشدد طور پر چلتی ہے تو اسٹاپ نقصان کو ترتیب دینا مشکل ہے
  3. صرف نمونہ پر انحصار کرتا ہے، دوسرے عوامل کو نظر انداز کرتا ہے

انسداد اقدامات:

  1. منطق کو بہتر بنانے کے لئے چوٹی سے چوٹی پیٹرن کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں
  2. سٹاپ نقصان کی پوزیشن کا تعین کرنے کے لئے دیگر اشارے کے ساتھ مل کر
  3. بنیادی یا دیگر تجزیہ کے ساتھ استعمال کریں

اصلاح کی ہدایات

حکمت عملی کو بہتر بنانے کے لئے کچھ ہدایات:

  1. چوٹی سے چوٹی کے نمونوں کی بہتر شناخت کے لئے پیرامیٹر ٹیوننگ کے اختیارات میں اضافہ کریں
  2. سٹاپ نقصان منطق شامل کریں
  3. تجارتی حجم، اتار چڑھاؤ اور دیگر اشارے پر غور کریں
  4. مختلف ٹائم فریم تجزیہ کو یکجا کریں

خلاصہ

یہ حکمت عملی چوٹی سے چوٹی کے نمونہ کے اصول کی بنیاد پر ممکنہ طور پر چھوٹی ڈراونگ کے ساتھ کام کرنا آسان ہے۔ لیکن پھر بھی اس میں کچھ خطرات ہیں اور اس کی کارکردگی کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لئے تجزیہ کے دوسرے طریقوں کے ساتھ مل کر کام کرنے کی ضرورت ہے۔ اگلا قدم نمونہ کی عدالت ، اسٹاپ نقصان ، اشارے کی اصلاحات وغیرہ کی درستگی کو بہتر بنانا ہے۔

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("sanju parmar", shorttitle="sanju trading empire", overlay=true)

// Define "n" as the number of periods and keep a minimum value of 2 for error handling.
n = input.int(title="Periods", defval=2, minval=2)

// UpFractal
bool upflagDownFrontier = true
bool upflagUpFrontier0 = true
bool upflagUpFrontier1 = true
bool upflagUpFrontier2 = true
bool upflagUpFrontier3 = true
bool upflagUpFrontier4 = true

for i = 1 to n
    upflagDownFrontier := upflagDownFrontier and (high[n-i] < high[n])
    upflagUpFrontier0 := upflagUpFrontier0 and (high[n+i] < high[n])
    upflagUpFrontier1 := upflagUpFrontier1 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+i + 1] < high[n])
    upflagUpFrontier2 := upflagUpFrontier2 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+i + 2] < high[n])
    upflagUpFrontier3 := upflagUpFrontier3 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+3] <= high[n] and high[n+i + 3] < high[n])
    upflagUpFrontier4 := upflagUpFrontier4 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+3] <= high[n] and high[n+4] <= high[n] and high[n+i + 4] < high[n])
flagUpFrontier = upflagUpFrontier0 or upflagUpFrontier1 or upflagUpFrontier2 or upflagUpFrontier3 or upflagUpFrontier4

upFractal = (upflagDownFrontier and flagUpFrontier)


// downFractal
bool downflagDownFrontier = true
bool downflagUpFrontier0 = true
bool downflagUpFrontier1 = true
bool downflagUpFrontier2 = true
bool downflagUpFrontier3 = true
bool downflagUpFrontier4 = true

for i = 1 to n
    downflagDownFrontier := downflagDownFrontier and (low[n-i] > low[n])
    downflagUpFrontier0 := downflagUpFrontier0 and (low[n+i] > low[n])
    downflagUpFrontier1 := downflagUpFrontier1 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+i + 1] > low[n])
    downflagUpFrontier2 := downflagUpFrontier2 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+i + 2] > low[n])
    downflagUpFrontier3 := downflagUpFrontier3 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+3] >= low[n] and low[n+i + 3] > low[n])
    downflagUpFrontier4 := downflagUpFrontier4 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+3] >= low[n] and low[n+4] >= low[n] and low[n+i + 4] > low[n])
flagDownFrontier = downflagUpFrontier0 or downflagUpFrontier1 or downflagUpFrontier2 or downflagUpFrontier3 or downflagUpFrontier4

downFractal = (downflagDownFrontier and flagDownFrontier)

plotshape(downFractal, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, offset=-n, color=#18f523, size = size.small)
plotshape(upFractal, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, offset=-n, color=#cf3d11, size = size.small)

// Strategy Conditions
longCondition = upFractal
shortCondition = downFractal

// Strategy Entry and Exit
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں