وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. مشین لرننگ انکولی سپر ٹرینڈ مقداری تجارتی حکمت عملی

مشین لرننگ انکولی سپر ٹرینڈ مقداری تجارتی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2025-01-17 15:11:40
ٹیگز:اے ٹی آرایس ٹیایم ایلٹی اےSLٹی پی

Machine Learning Adaptive SuperTrend Quantitative Trading Strategy

جائزہ

یہ حکمت عملی مشین لرننگ پر مبنی موافقت پذیر سپر ٹرینڈ ٹریڈنگ سسٹم ہے جو اتار چڑھاؤ کے گروپ ، موافقت پذیر اے ٹی آر ٹرینڈ کا پتہ لگانے ، اور منظم اندراج / خارجی میکانزم کو مربوط کرکے روایتی سپر ٹرینڈ اشارے کی وشوسنییتا کو بڑھا دیتا ہے۔ بنیادی تصور مشین لرننگ کے طریقوں کے ذریعہ مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کی درجہ بندی میں ہے ، مناسب مارکیٹ کے حالات میں رجحان کی پیروی کرنے والی تجارتوں کو انجام دیتا ہے ، جبکہ خطرہ کنٹرول کے لئے متحرک اسٹاپ نقصان اور منافع لینے کی سطح کو استعمال کرتا ہے۔

حکمت عملی کے اصول

اس حکمت عملی میں تین اہم اجزاء شامل ہیں: 1) رجحان کی سمت اور موڑ کے مقامات کا تعین کرنے کے لئے اے ٹی آر پر مبنی موافقت پذیر سپر ٹرینڈ حساب کتاب۔ 2) K-means پر مبنی اتار چڑھاؤ گروپنگ جو مارکیٹ کی حالت کو اعلی ، درمیانے اور کم اتار چڑھاؤ والے ماحول میں درجہ بندی کرتی ہے۔ 3) اتار چڑھاؤ والے ماحول پر مبنی مختلف تجارتی قوانین۔ یہ اعلی اتار چڑھاؤ کی حالت میں محتاط رہتے ہوئے کم اتار چڑھاؤ والے ماحول میں رجحان کے مواقع تلاش کرتا ہے۔ یہ سسٹم ta.crossunder اور ta.crossover افعال کا استعمال کرتے ہوئے رجحان الٹنے کے اشارے حاصل کرتا ہے ، جو سپر ٹرینڈ لائن کے سلسلے میں قیمت کی پوزیشن کے ساتھ مل کر ہوتا ہے۔

حکمت عملی کے فوائد

  1. مضبوط موافقت: مختلف مارکیٹ کے ماحول کو اپنانے کے لئے مشین لرننگ کے طریقوں کے ذریعے مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کی تشخیص کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرتا ہے۔
  2. جامع رسک کنٹرول: اے ٹی آر پر مبنی متحرک سٹاپ نقصان اور منافع لینے کا طریقہ کار مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کے مطابق رسک کنٹرول پیرامیٹرز کو خود بخود ایڈجسٹ کرتا ہے۔
  3. جھوٹے سگنل فلٹرنگ: عدم استحکام کی کلسٹرنگ کے ذریعے اعلی اتار چڑھاؤ کے ادوار کے دوران جھوٹے سگنل کو مؤثر طریقے سے فلٹر کرتا ہے۔
  4. وسیع اطلاق کی حد: حکمت عملی کو متعدد مارکیٹوں پر لاگو کیا جاسکتا ہے جن میں فاریکس ، کریپٹوکرنسی ، اسٹاک اور اجناس شامل ہیں۔
  5. ملٹی ٹائم فریم مطابقت: 15 منٹ سے لے کر ماہانہ چارٹ تک مختلف ٹائم فریموں میں اچھی طرح کام کرتا ہے۔

حکمت عملی کے خطرات

  1. پیرامیٹر حساسیت: اے ٹی آر کی لمبائی ، سپر ٹرینڈ فیکٹر اور دیگر پیرامیٹرز کا انتخاب حکمت عملی کی کارکردگی کو نمایاں طور پر متاثر کرتا ہے۔
  2. رجحان کی تبدیلی کا خطرہ: اچانک رجحان کی تبدیلی کے دوران اہم کمی کا سامنا ہوسکتا ہے۔
  3. مارکیٹ کے ماحول پر انحصار: مختلف مارکیٹوں میں کثرت سے تجارت پیدا کر سکتا ہے اور تجارتی اخراجات جمع کر سکتا ہے۔
  4. کمپیوٹیشنل پیچیدگی: مشین لرننگ کے اجزاء حکمت عملی کی کمپیوٹیشنل پیچیدگی میں اضافہ کرتے ہیں ، جو ممکنہ طور پر ریئل ٹائم ایگزیکشن کی کارکردگی کو متاثر کرتے ہیں۔

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

  1. اتار چڑھاؤ کلسٹرنگ الگورتھم کو بہتر بنائیں: مارکیٹ کی حالت کی درجہ بندی کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے ڈی بی ایس سی این یا جی ایم ایم جیسے زیادہ جدید کلسٹرنگ طریقوں کا استعمال کرنے پر غور کریں۔
  2. متعدد ٹائم فریم تجزیہ شامل کریں: تجارتی سمت کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے طویل مدتی رجحان تجزیہ کو یکجا کریں.
  3. متحرک پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ: مارکیٹ کی کارکردگی کی بنیاد پر اے ٹی آر کی لمبائی اور سپر ٹرینڈ فیکٹر کو خود بخود بہتر بنانے کے لئے موافقت پذیر پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ میکانزم تیار کریں۔
  4. مارکیٹ کے جذبات کے اشارے شامل کریں: سگنل کے معیار کو بہتر بنانے کے لئے حجم اور قیمت کی رفتار پر مبنی مارکیٹ کے جذبات کے اشارے کو مربوط کریں۔
  5. منی مینجمنٹ کو بہتر بنائیں: سرمایہ کے استعمال کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے پوزیشن سائزنگ کے زیادہ نفیس الگورتھم متعارف کروائیں۔

خلاصہ

یہ حکمت عملی روایتی تکنیکی تجزیہ کے طریقوں کے ساتھ مشین لرننگ کی تکنیکوں کو جوڑ کر ایک ذہین رجحان کی پیروی کرنے والا نظام تیار کرتی ہے۔ اس کے بنیادی فوائد اس کی موافقت اور رسک کنٹرول کی صلاحیتوں میں ہیں ، جو اتار چڑھاؤ کے گروپ کے ذریعہ مارکیٹ کی حالت کی ذہین شناخت کو حاصل کرتی ہے۔ اگرچہ پیرامیٹر حساسیت جیسے خطرات موجود ہیں ، لیکن مسلسل اصلاح اور بہتر بنانے سے مختلف مارکیٹ کے ماحول میں مستحکم کارکردگی برقرار رکھنے میں مدد مل سکتی ہے۔ تاجروں کو مشورہ دیا جاتا ہے کہ وہ براہ راست تجارت میں حکمت عملی کو نافذ کرتے وقت پیرامیٹر کی حساسیت کو مکمل طور پر جانچیں اور مخصوص مارکیٹ کی خصوصیات کی بنیاد پر اصلاح کریں۔

/*backtest
start: 2025-01-09 00:00:00
end: 2025-01-16 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 10m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT","balance":49999}]
*/

//@version=5
strategy("Adaptive SuperTrend Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=200)

// Import Indicator Components
atr_len = input.int(10, "ATR Length", group="SuperTrend Settings")
fact = input.float(3, "SuperTrend Factor", group="SuperTrend Settings")
training_data_period = input.int(100, "Training Data Length", group="K-Means Settings")

// Volatility Clustering
volatility = ta.atr(atr_len)
upper = ta.highest(volatility, training_data_period)
lower = ta.lowest(volatility, training_data_period)

high_volatility = lower + (upper-lower) * 0.75
medium_volatility = lower + (upper-lower) * 0.5
low_volatility = lower + (upper-lower) * 0.25

cluster = volatility >= high_volatility ? 0 : volatility >= medium_volatility ? 1 : 2

// SuperTrend Calculation
pine_supertrend(factor, atr) =>
    src = hl2
    upperBand = src + factor * atr
    lowerBand = src - factor * atr
    prevLowerBand = nz(lowerBand[1])
    prevUpperBand = nz(upperBand[1])

    lowerBand := lowerBand > prevLowerBand or close[1] < prevLowerBand ? lowerBand : prevLowerBand
    upperBand := upperBand < prevUpperBand or close[1] > prevUpperBand ? upperBand : prevUpperBand
    int _direction = na
    float superTrend = na
    prevSuperTrend = superTrend[1]
    if na(atr[1])
        _direction := 1
    else if prevSuperTrend == prevUpperBand
        _direction := close > upperBand ? -1 : 1
    else
        _direction := close < lowerBand ? 1 : -1
    superTrend := _direction == -1 ? lowerBand : upperBand
    [superTrend, _direction]

[ST, dir] = pine_supertrend(fact, volatility)

// Entry Conditions
longEntry = ta.crossunder(dir, 0) and cluster > 1 and close > ST
shortEntry = ta.crossover(dir, 0) and cluster == 0 and close < ST

// Stop Loss & Take Profit
atr_mult = input.float(2, "ATR Multiplier for SL/TP", group="Risk Management")
sl = atr_mult * ta.atr(atr_len)

longStopLoss = close - sl
longTakeProfit = close + (sl * 1.5)
shortStopLoss = close + sl
shortTakeProfit = close - (sl * 1.5)

// Execute Trades
if longEntry
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    strategy.exit("Take Profit", from_entry="Long", limit=longTakeProfit, stop=longStopLoss)

if shortEntry
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.exit("Take Profit", from_entry="Short", limit=shortTakeProfit, stop=shortStopLoss)

// Plot SuperTrend
plot(ST, title="SuperTrend", color=dir > 0 ? color.green : color.red, linewidth=2)

// Alerts
alertcondition(longEntry, title="Long Entry Signal", message="Buy Signal - Trend Shift Up")
alertcondition(shortEntry, title="Short Entry Signal", message="Sell Signal - Trend Shift Down")
متعلقہ
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں