وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. ہرسٹ مستقبل کی حدود کی حکمت عملی

ہرسٹ مستقبل کی حدود کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-04-29 13:58:06
ٹیگز:ایس ایم اے

img

جائزہ

ہرسٹ مستقبل کی حدود کی حکمت عملی ایک تجارتی حکمت عملی ہے جو 1970 کی دہائی میں جے ایم ہرسٹ کے ذریعہ متعارف کروائی گئی مستقبل کی حدود کی لائن (ایف ایل ڈی) کے تصور پر مبنی ہے۔ یہ حکمت عملی مالی چارٹ پر ایک سادہ لیکن گہری لائن کھینچ کر مستقبل کی قیمتوں کی نقل و حرکت کی پیش گوئی کرتی ہے ، جو وقت کے محور پر آدھے سائیکل آگے کی قیمت کے اعداد و شمار کو آفسیٹ کرکے تیار کی جاتی ہے۔ خاص طور پر ، یہ حکمت عملی تین ہرسٹ سائیکلوں کے مابین تعامل پر مرکوز ہے: سگنل سائیکل ، تجارتی سائیکل ، اور رجحان سائیکل۔ قیمت اور ایف ایل ڈی لائنوں کے مابین کراس اوور اور تغیر کے نمونوں کا مشاہدہ کرکے ، تاجر مارکیٹ کے رجحانات یا استحکام کا اندازہ لگا سکتے ہیں اور داخلی اور خارجی مقامات کا تعین کرسکتے ہیں۔

حکمت عملی کا اصول

ہرسٹ فیوچر لائنز آف ڈیمارکشن اسٹریٹیجی کا بنیادی مقصد قیمت کے اعداد و شمار کو نصف سائیکل آگے وقت کے محور پر آفسیٹ کرنا ہے تاکہ مستقبل کی لائن آف ڈیمارکشن (ایف ایل ڈی) کی تعمیر کی جاسکے۔ مثال کے طور پر ، 40 دن کے سائیکل کے تناظر میں ، ایف ایل ڈی کی نمائندگی موجودہ قیمت کے اعداد و شمار کو چارٹ پر 20 دن آگے منتقل کرکے کی جائے گی۔ یہ حکمت عملی بنیادی طور پر تین ہرسٹ سائیکلوں پر مرکوز ہے: سگنل سائیکل (ڈیفالٹ: 20 دن) ، تجارتی سائیکل (ڈیفالٹ: 20 دن) ، اور رجحان سائیکل (ڈیفالٹ: 80 دن) ۔ قیمت اور ان تین ایف ایل ڈی لائنوں کے مابین کراس اوور اور تغیر کے نمونوں کا مشاہدہ کرکے ، تاجر مارکیٹ کے رجحانات یا استحکام کا تعین کرسکتے ہیں۔ جب قیمت فلوڈ فلوڈ سے اوپر ہوتی ہے تو ، سگنل فلوڈ ٹریڈ فلوڈ سے اوپر ہوتا ہے ، اور ٹریڈ فلوڈ ٹریڈ ٹرینڈ لائن سے نیچے ہوتا ہے ، ٹریڈ

حکمت عملی کے فوائد

ہرسٹ مستقبل کی حدود کی حکمت عملی کے اہم فوائد میں شامل ہیں:

  1. سادگی: حکمت عملی FLD کے سادہ تصور پر مبنی ہے اور سمجھنے اور لاگو کرنے میں آسان ہے۔
  2. مستقبل کی طرف دیکھنا: قیمت کے اعداد و شمار کو آگے بڑھانے سے ، FLD مستقبل کی قیمتوں کی نقل و حرکت کی پیش گوئی فراہم کرتا ہے۔
  3. ملٹی سائیکل تجزیہ: حکمت عملی تین مختلف ہرسٹ سائیکلوں کو یکجا کرتی ہے ، جو مارکیٹ کا زیادہ جامع تجزیہ پیش کرتی ہے۔
  4. رجحان اور استحکام کی نشاندہی: قیمت اور FLD لائنوں کے مابین تعامل کے نمونوں کا مشاہدہ کرکے ، تاجر مارکیٹ کے رجحانات یا استحکام کا تعین کرسکتے ہیں۔
  5. اپنی مرضی کے مطابق: یہ حکمت عملی ایڈجسٹ ایبل بند تجارت ٹرگرز فراہم کرتی ہے ، جس سے تاجروں کو اپنی ترجیحات کی بنیاد پر باہر نکلنے کے مقامات مقرر کرنے کی اجازت ملتی ہے۔

حکمت عملی کے خطرات

اس کے فوائد کے باوجود ، ہرسٹ مستقبل کی حدود کی حکمت عملی میں بھی کچھ ممکنہ خطرات ہیں:

  1. پیرامیٹر حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی سائیکل کی لمبائی جیسے پیرامیٹرز کے لئے حساس ہوسکتی ہے ، اور پیرامیٹر کی مختلف ترتیبات مختلف نتائج کا باعث بن سکتی ہیں۔
  2. مارکیٹ کو اپنانے کی صلاحیت: حکمت عملی مارکیٹ کے کچھ حالات میں کم کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتی ہے، جیسے غیر واضح رجحانات یا اعلی اتار چڑھاؤ.
  3. تاخیر: چونکہ FLD کا حساب تاریخی اعداد و شمار کی بنیاد پر کیا جاتا ہے، اس لیے ایک خاص حد تک تاخیر ہو سکتی ہے۔
  4. اوور ٹریڈنگ: اگر Close the Trade ٹرگرز کو صحیح طریقے سے سیٹ نہیں کیا جاتا ہے تو اس سے اوور ٹریڈنگ اور اعلی لین دین کے اخراجات پیدا ہوسکتے ہیں۔

ان خطرات کو کم کرنے کے لئے ، تاجر پیرامیٹر کی اصلاح ، مختلف مارکیٹ کے حالات کے لئے حکمت عملی کو ایڈجسٹ کرنے اور اسٹاپ نقصان اور رسک مینجمنٹ کے مناسب اقدامات طے کرنے پر غور کرسکتے ہیں۔

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

ہرسٹ مستقبل کی حدود کی حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. پیرامیٹر کی اصلاح: حکمت عملی کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے سائیکل کی لمبائی جیسے پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں اور تجارت کو بند کریں ٹرگرز.
  2. ملٹی ٹائم فریم تجزیہ: مارکیٹ کے زیادہ جامع نقطہ نظر حاصل کرنے کے لئے مختلف ٹائم فریم پر حکمت عملی کا اطلاق کریں۔
  3. دوسرے اشارے کے ساتھ مجموعہ: سگنل کی وشوسنییتا کو بڑھانے کے لئے FLD کو دوسرے تکنیکی اشارے (مثال کے طور پر، چلتی اوسط، oscillators) کے ساتھ یکجا کریں.
  4. خطرے کا انتظام: خطرات پر قابو پانے اور منافع کو بہتر بنانے کے لئے اسٹاپ نقصان اور پوزیشن سائزنگ کے طریقہ کار متعارف کروائیں۔
  5. مارکیٹ کو اپنانے کی صلاحیت: مارکیٹ کے مختلف حالات (جیسے رجحانات ، اتار چڑھاؤ) کے ل targeted ھدف بنائے گئے اصلاح کے نقطہ نظر تیار کریں۔

ان اصلاحاتی اقدامات کے ذریعے ، ہرسٹ مستقبل کی حدود کی حکمت عملی مختلف مارکیٹ کے ماحول کو بہتر طور پر اپنانے کے قابل ہوگی ، اس کی استحکام اور منافع کو بہتر بنائے گی۔

نتیجہ

ہرسٹ مستقبل کی حدود کی حکمت عملی جی ایم ہرسٹ کے مستقبل کی حدود کے تصور پر مبنی ایک جدید تجارتی حکمت عملی ہے۔ مستقبل کی حدود کی لکیر کی تعمیر کے لئے وقت کے محور پر آدھے سائیکل آگے قیمت کے اعداد و شمار کو آفسیٹ کرکے اور تین مختلف ہرسٹ سائیکلوں (سگنل سائیکل ، ٹریڈ سائیکل ، اور ٹرینڈ سائیکل) کو یکجا کرکے ، یہ حکمت عملی مستقبل کی قیمتوں کی نقل و حرکت کی پیش گوئی فراہم کرتی ہے۔ تاجر مارکیٹ کے رجحانات یا استحکام کا تعین کرسکتے ہیں اور قیمت اور ایف ایل ڈی لائنوں کے مابین کراس اوور اور اختلاف کے نمونوں کا مشاہدہ کرکے انٹری اور آؤٹ پوائنٹس کی نشاندہی کرسکتے ہیں۔ اگرچہ اس حکمت عملی کے فوائد ہیں جیسے سادگی ، مستقبل کی نوعیت ، اور کثیر دورانیہ تجزیہ ، لیکن اس میں پیرامیٹر کی موافقت ، موافقت اور مارکیٹ کے مواقع سمیت کچھ ممکنہ خطرات بھی ہیں۔ حکمت عملی کو بہتر بنانے کے ل traders ، تاجر پیرامیٹر کی اصلاح ، کثیر وقتی تجزیہ ، دیگر اشارے کے ساتھ خطرہ کا مجموعہ ، حساسیت ، خطرہ اور

/*backtest
start: 2024-04-27 00:00:00
end: 2024-04-28 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
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/
// © BarefootJoey

//@version=5
strategy("Hurst Future Lines of Demarcation Strategy", overlay=true)

// FLD Settings
source      = input(ohlc4, 'Source')
smoothFLD   = input.bool(false, 'Smooth FLD')
FLDtransp   = input(33, 'FLD transparency')
FLDsmooth   = input.int(5, "FLD Smoothing", minval=1, tooltip="Number of trading days to smooth the FLD")   
FLD_out = ta.sma(source , smoothFLD ? FLDsmooth : 1)

close_buy_in_1 = input.string('Price', 'Input Close Trigger 1', options=['Price', 'Signal', 'Trade', 'Trend', 'None'])
close_buy_in_2 = input.string('Trade', 'Input Close Trigger 2', options=['Price', 'Signal', 'Trade', 'Trend', 'None'])

// Quarter Cycle (Default: 20 day) Length Pivot Cycle
col_q = input.color(#da00ff, "Quarter Cycle Color")
cyc_q = input.int(5, "Signal Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col_q, FLDtransp), title='Signal FLD', offset = math.round(cyc_q/2) )

// Trade Cycle (Default: 20 day) Length Pivot Cycle
col = input.color(#ff9800, "Trade Cycle Color")
cyc = input.int(20, "Trade Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col, FLDtransp), title='Trade FLD', offset = math.round(cyc/2) )

// Double Cycle (Default: 80 day) Length Pivot Cycle
col_d = input.color(color.aqua, "Double Cycle Color")
cyc_d = input.int(80, "Trend Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col_d, FLDtransp), title='Trend FLD', offset = math.round(cyc_d/2) )

// Strategy Plots
price = source
signal = FLD_out[math.round(cyc_q/2)]
trade = FLD_out[math.round(cyc/2)]
trend = FLD_out[math.round(cyc_d/2)]

// Trend State
var state = 0
if signal > trade and trade > trend 
    state := 1 // (A)
    state
if state == 1 and price < signal
    state := 2 // (B)
    state
if signal < trade and trade > trend 
    state := 3 // (C)
    state
if state == 3 and price < signal 
    state := 4 // (D)
    state
if signal < trade and trade < trend 
    state := 5 // (E)
    state
if state == 5 and price < signal
    state := 6 // (F)
    state
if signal > trade and trade < trend
    state := 7 // (G)
    state
if state == 7 and price < signal
    state := 8 // (H)
    state
state := state

// Strategy Definitions
close_buy_out_1 = close_buy_in_1 == 'Price' ? price : close_buy_in_1 == 'Signal' ? signal : close_buy_in_1 == 'Trade' ? trade : close_buy_in_1 == 'Trend' ? trend : na
close_buy_out_2 = close_buy_in_2 == 'Price' ? price : close_buy_in_2 == 'Signal' ? signal : close_buy_in_2 == 'Trade' ? trade : close_buy_in_2 == 'Trend' ? trend : na
buy = ta.crossover(price, signal) and state == 1
close_buy = strategy.position_size>0 and ta.crossunder(close_buy_out_1, close_buy_out_2)
sell = ta.crossunder(price, signal) and state == 6
close_sell = strategy.position_size<0 and ta.crossover(close_buy_out_1, close_buy_out_2)

// FLD Interaction State Background
interaction_color = state == 1 ? color.green : // A
  state == 2 ? color.aqua : // B
  state == 3 ? color.blue : // C
  state == 4 ? color.purple : // D
  state == 5 ? color.white : // E
  state == 6 ? color.red :// F
  state == 7 ? color.orange : // G
  state == 8 ? color.yellow : na // H

bgcolor(color.new(interaction_color, 90), title= "A-H Background")

bar_color = strategy.position_size>0 ? #00ff0a : strategy.position_size<0 ? #FF0000 : na
barcolor(bar_color)

if buy
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if close_buy
    strategy.close("Buy", qty_percent=100)

if sell
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
if close_sell
    strategy.close("Sell", qty_percent=100)

// EoS made w/ ❤ by @BarefootJoey ✌💗📈
متعلقہ
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں