وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. متعدد حرکت پذیر اوسط ٹریڈنگ سسٹم کے ساتھ رفتار اور حجم کی تصدیق مقداری رجحان کی حکمت عملی

متعدد حرکت پذیر اوسط ٹریڈنگ سسٹم کے ساتھ رفتار اور حجم کی تصدیق مقداری رجحان کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-12-12 14:27:59
ٹیگز:ایم اےوی ڈبلیو ایم اےڈبلیو ایم اےآر ایس آئیADX

img

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک جامع مقداری تجارتی نظام ہے جو متعدد چلتی اوسط ، رشتہ دار طاقت انڈیکس (آر ایس آئی) ، اوسط سمت انڈیکس (اے ڈی ایکس) ، اور حجم تجزیہ کو جوڑتا ہے۔ حکمت عملی متعدد تکنیکی اشارے کے ذریعہ رجحان کی تصدیق پر مبنی تجارت کو انجام دیتی ہے ، جس میں حجم اور رفتار کے فلٹرز کا استعمال کرتے ہوئے تجارت کی وشوسنییتا کو بڑھانا ہے۔

حکمت عملی کے اصول

بنیادی منطق کئی اہم اجزاء پر مبنی ہے:

  1. ڈبل ہلما ، حجم وزن والے اوسط (وی ڈبلیو ایم اے) ، اور بنیادی وزن والے اوسط (ڈبلیو ایم اے) کا استعمال کرتے ہوئے متعدد چلتی اوسط نظام
  2. ADX اشارے کا استعمال کرتے ہوئے رجحان کی طاقت کا اندازہ، صرف مضبوط رجحانات میں تجارت
  3. انتہائی مارکیٹ کے حالات سے بچنے کے لئے آر ایس آئی فلٹرنگ
  4. حجم تجزیہ جس میں تجارتی سگنل کے لئے حد سے زیادہ حجم کی ضرورت ہوتی ہے
  5. n1 اور n2 لائن کراسنگ کے ذریعے تجارت کی سمت کا تعین

متعدد حرکت پذیر اوسط نظام بنیادی رجحان کا فیصلہ فراہم کرتا ہے ، اے ڈی ایکس صرف مضبوط رجحانات میں تجارت کو یقینی بناتا ہے ، آر ایس آئی انتہا پسندی کا پیچھا کرنے سے بچنے میں مدد کرتا ہے ، اور حجم تجزیہ مارکیٹ کی اعلی سرگرمی کے ادوار کے دوران تجارت کو یقینی بناتا ہے۔

حکمت عملی کے فوائد

  1. متعدد تصدیق کے طریقہ کار سے جھوٹے بریک آؤٹ کے خطرات کم ہوتے ہیں
  2. تکنیکی اشارے اور حجم تجزیہ کا انضمام تجارت کی وشوسنییتا کو بہتر بناتا ہے
  3. RSI فلٹرنگ غیر سازگار مارکیٹ کے حالات کے دوران داخل ہونے سے بچتا ہے
  4. اے ڈی ایکس کا استعمال صرف واضح رجحانات میں تجارت کو یقینی بناتا ہے، جیت کی شرح کو بہتر بناتا ہے
  5. حجم کی ضروریات مارکیٹ کی اتفاق رائے کی تصدیق میں مدد کرتی ہیں
  6. ایڈجسٹ پیرامیٹرز کے ساتھ واضح حکمت عملی منطق

حکمت عملی کے خطرات

  1. متعدد فلٹرز سے تجارتی مواقع ضائع ہوسکتے ہیں
  2. مختلف مارکیٹوں میں کم کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتا ہے
  3. پیرامیٹر کی اصلاح کے خطرات
  4. چلتی اوسط نظام تیزی سے الٹ میں تاخیر کر سکتے ہیں
  5. حجم فلٹرنگ کم لیکویڈیٹی والے بازاروں میں مواقع کو محدود کرسکتی ہے

خطرے کے انتظام کی سفارشات:

  • مارکیٹ کی خصوصیات کی بنیاد پر پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں
  • مناسب سٹاپ نقصان اور منافع لینے کی سطح مقرر کریں
  • کنٹرول پوزیشن کا سائز
  • باقاعدہ حکمت عملی بیک ٹسٹنگ

حکمت عملی کی اصلاح

  1. مارکیٹ کے حالات پر مبنی موافقت پذیر پیرامیٹرز متعارف کروائیں
  2. اعلی اتار چڑھاؤ کے ادوار میں پوزیشنوں کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے اتار چڑھاؤ فلٹرز شامل کریں
  3. پیچھے رکنے کے ساتھ باہر نکلنے کے طریقہ کار کو بہتر بنائیں
  4. مطلق اقدار کے بجائے رشتہ دار اقدار کا استعمال کرتے ہوئے حجم فلٹرز کو بہتر بنائیں
  5. اہم نیوز ریلیز سے بچنے کے لئے ٹائم فلٹرز شامل کریں
  6. خطرے کی بہتر تشخیص کے لئے قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کے اشارے شامل کرنے پر غور کریں

خلاصہ

یہ حکمت عملی متعدد تکنیکی اشارے کے ذریعہ مل کر کام کرنے کے ذریعہ نسبتا complete مکمل رجحان کے بعد نظام تیار کرتی ہے۔ اس کی بنیادی خصوصیت مختلف فلٹرز کے ذریعہ خطرے کو کنٹرول کرتے ہوئے تجارتی وشوسنییتا کو بہتر بنانے کے لئے متعدد تصدیقوں کا استعمال کرنا ہے۔ اگرچہ یہ کچھ مواقع سے محروم ہوسکتا ہے ، لیکن یہ عام طور پر تجارتی استحکام کو بہتر بنانے میں مدد کرتا ہے۔ تجویز کردہ اصلاح کی سمتیں حکمت عملی کو مزید بڑھانے کے لئے گنجائش فراہم کرتی ہیں۔

/*backtest
start: 2024-11-11 00:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Optimized Multi-MA Strategy with Volume, ADX and RSI", overlay=true)

// Kullanıcı Parametreleri
keh = input.int(3, title="Double HullMA", minval=1)
teh = input.int(3, title="Volume-Weighted MA", minval=1)
yeh = input.int(75, title="Base Weighted MA", minval=1)
rsiPeriod = input.int(14, title="RSI Period", minval=1)
adxPeriod = input.int(14, title="ADX Period", minval=1)
volumeLookback = input.int(10, title="Volume Lookback Period", minval=1)  // Son X mumun hacmi
adxThreshold = input.int(20, title="ADX Trend Strength Threshold", minval=1) // ADX için trend gücü eşiği

// Hareketli Ortalamalar
rvwma = ta.vwma(close, teh)
yma = ta.wma(close, yeh)
n2ma = 2 * ta.wma(close, math.round(keh / 2))
nma = ta.wma(close, keh)
diff = n2ma - nma
sqrtKeh = math.round(math.sqrt(keh))
n1 = ta.wma(diff, sqrtKeh)
n2 = ta.wma(diff[1], sqrtKeh)

// ADX Hesaplaması
trueRange = ta.rma(ta.tr, adxPeriod)
plusDM = ta.rma(math.max(high - high[1], 0), adxPeriod)
minusDM = ta.rma(math.max(low[1] - low, 0), adxPeriod)
plusDI = (plusDM / trueRange) * 100
minusDI = (minusDM / trueRange) * 100
dx = math.abs(plusDI - minusDI) / (plusDI + minusDI) * 100
adx = ta.rma(dx, adxPeriod)
trendIsStrong = adx > adxThreshold

// RSI Filtreleme
rsiValue = ta.rsi(close, rsiPeriod)
rsiFilter = rsiValue > 30 and rsiValue < 70  // Aşırı alım ve aşırı satım bölgelerinin dışında olmak

// Hacim Filtresi
volumeThreshold = ta.sma(volume, volumeLookback)  // Ortalama hacim seviyesi
highVolume = volume > volumeThreshold

// Sinyal Şartları (Sadece güçlü trendler ve rsi'nın aşırı bölgelerde olmaması)
longCondition = n1 > n2 and close > rvwma and trendIsStrong and rsiFilter and highVolume
shortCondition = n1 < n2 and close < rvwma and trendIsStrong and rsiFilter and highVolume

// Hacim Filtresi ile İşaretler
plotshape(series=longCondition and highVolume ? close : na, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.blue, size=size.small, title="High Volume Long Signal")
plotshape(series=shortCondition and highVolume ? close : na, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.purple, size=size.small, title="High Volume Short Signal")

// Strateji Giriş ve Çıkış Şartları
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

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

// Görsel Göstergeler
plot(n1, color=color.green, title="N1 Line")
plot(n2, color=color.red, title="N2 Line")
plot(rvwma, color=color.yellow, linewidth=2, title="VWMA")
plot(yma, color=color.orange, title="Base Weighted MA")
متعلقہ
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں