وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

خالد تمیم کی ایویلینیڈا اسٹوکوف حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-04-30 15:54:23
ٹیگز:

جائزہ

خالد تمیم کی اویلانیڈا اسٹوکوف حکمت عملی اویلانیڈا اسٹوکوف ماڈل پر مبنی ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے۔ حکمت عملی ٹرانزیکشن لاگت پر غور کرتے ہوئے درمیانی قیمت ، بولی کی قیمت ، اور پوچھ قیمت کا حساب لگاتے ہوئے خرید و فروخت کے سگنل کا تعین کرتی ہے۔ حکمت عملی کا بنیادی خیال یہ ہے کہ جب قیمت بولی کی قیمت سے ایک خاص حد تک کم ہو اور جب قیمت پوچھ قیمت سے ایک خاص حد تک زیادہ ہو تو فروخت کریں ، اس طرح اسپریڈ منافع حاصل کریں۔

حکمت عملی کا اصول

اس حکمت عملی کا بنیادی حصہ ایویلینڈا اسٹوکوف ماڈل ہے جو مندرجہ ذیل مراحل کے ذریعے بولی اور پوچھ قیمتوں کا حساب لگاتا ہے:

درمیانی قیمت کا حساب لگائیں، جو موجودہ قیمت اور پچھلی قیمت کا اوسط ہے۔
بیچ کی قیمت سے گاما ، سگما ، ٹی ، اور کے پر مشتمل ایک مربع جڑ اصطلاح کو گھٹاتے ہوئے بولی کی قیمت کا حساب لگائیں ، اور پھر لین دین کی لاگت کو گھٹائیں۔
درمیانی قیمت میں گاما ، سگما ، ٹی ، اور کے پر مشتمل ایک مربع جڑ اصطلاح کا اضافہ کرکے ، اور پھر لین دین کی لاگت کا اضافہ کرکے پوچھ قیمت کا حساب لگائیں۔
خریدنے کا اشارہ جب قیمت بولی کی قیمت سے کم ہو کم حد M؛ فروخت کا اشارہ جب قیمت خریدنے کی قیمت سے زیادہ ہو کم حد M.

حکمت عملی کے فوائد

یہ حکمت عملی Avellaneda-Stoikov ماڈل پر مبنی ہے، جو ایک ٹھوس نظریاتی بنیاد کے ساتھ ایک کلاسک مارکیٹ بنانے کی حکمت عملی ہے.
حکمت عملی میں ٹرانزیکشن لاگت کے اثرات کو مدنظر رکھا گیا ہے ، جس سے یہ اصل تجارتی حالات کے لئے زیادہ حقیقت پسندانہ ہے۔
حد M مقرر کرکے، حکمت عملی کی حساسیت کو مختلف مارکیٹ کے ماحول کو اپنانے کے لئے لچکدار طریقے سے ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے.
حکمت عملی کا منطق واضح اور سمجھنے اور لاگو کرنے کے لئے آسان ہے.

حکمت عملی کے خطرات

حکمت عملی کی کارکردگی کا انحصار پیرامیٹرز جیسے گاما ، سگما ، ٹی ، کے ، اور ایم کے انتخاب پر ہوتا ہے۔ پیرامیٹر کی غلط ترتیبات کی وجہ سے حکمت عملی کی کارکردگی خراب ہوسکتی ہے۔
حکمت عملی میں مارکیٹ کی لیکویڈیٹی کے اثرات پر غور نہیں کیا جاتا ہے۔ ناکافی لیکویڈیٹی کی صورت میں ، متوقع قیمت پر تجارت کرنا ممکن نہیں ہوسکتا ہے۔
یہ حکمت عملی ایک ہائی فریکوئنسی ٹریڈنگ حکمت عملی ہے جس میں کم ٹریڈنگ لیٹنس اور اعلی عملدرآمد کی کارکردگی کی ضرورت ہوتی ہے، جس سے اسے لاگو کرنا مشکل ہوتا ہے۔

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

مشین لرننگ الگورتھم متعارف کروانا تاکہ مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کیا جاسکے۔
سگنل کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے دیگر تکنیکی اشارے یا مارکیٹ مائکرو ساخت کی معلومات کو یکجا کریں.
ٹرانزیکشن لاگت کو کم کرنے اور حکمت عملی کی واپسی کو بہتر بنانے کے لئے ٹریڈنگ عملدرآمد الگورتھم کو بہتر بنائیں.
حکمت عملی کے استعمال اور خطرے کے خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے خطرے کے انتظام کے ماڈیول کو متعارف کرانے پر غور کریں.

خلاصہ

خالد تمیم کی ایولینیڈا اسٹوکوف حکمت عملی کلاسیکی مارکیٹ بنانے کے ماڈل پر مبنی ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے۔ یہ ٹرانزیکشن لاگت پر غور کرتے ہوئے بولی اور پوچھ قیمتوں کا حساب کرکے تجارتی سگنل تیار کرتی ہے۔ اس حکمت عملی کے فوائد اس کی ٹھوس نظریاتی بنیاد ، واضح منطق اور ٹرانزیکشن لاگت پر غور میں ہیں۔ تاہم ، حکمت عملی کی کارکردگی پیرامیٹر کے انتخاب پر منحصر ہے اور اس کے عملدرآمد کی اعلی کارکردگی کی ضرورت ہے۔ مستقبل میں ، مشین لرننگ الگورتھم متعارف کرانے ، تجارت کے عملدرآمد کو بہتر بنانے ، رسک مینجمنٹ متعارف کرانے اور دیگر طریقوں سے حکمت عملی کو مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے۔

/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Khaled Tamim's Avellaneda-Stoikov Strategy", overlay=true)

// Avellaneda-Stoikov model logic
avellanedaStoikov(src, gamma, sigma, T, k, M) =>
    midPrice = (src + src[1]) / 2
    sqrtTerm = gamma * sigma * sigma * T
    // Add 0.1% fee to bid and ask quotes
    fee = 0 // 0.1% fee
    bidQuote = midPrice - k * sqrtTerm - (midPrice * fee)
    askQuote = midPrice + k * sqrtTerm + (midPrice * fee)
    longCondition = src < bidQuote - M
    shortCondition = src > askQuote + M
    [bidQuote, askQuote]

// Define strategy parameters
gamma = input.float(2, title="Gamma")
sigma = input.float(8, title="Sigma")
T = input.float(0.0833, title="T")
k = input.float(5, title="k")
M = input.float(0.5, title="M")

// Calculate signals
[bidQuote, askQuote] = avellanedaStoikov(close, gamma, sigma, T, k, M)
longCondition = close < bidQuote - M
shortCondition = close > askQuote + M

// Plot signals
plotshape(series=longCondition ? low : na, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=shortCondition ? high : na, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")

// Plot bid and ask prices
plot(bidQuote, title="Bid Price", color=color.blue, linewidth=1)
plot(askQuote, title="Ask Price", color=color.red, linewidth=1)

// Plot inventory level as bars in a separate graph
plot(strategy.netprofit, title="Inventory", color=color.new(color.purple, 80), style=plot.style_columns)


// Strategy logic
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (shortCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں