وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

حجم سے لے کر اثاثہ جات کے انتظام تک ، سی ٹی اے کی حکمت عملی تیار کرنا جس سے آپ کو مطلق منافع ملے گا۔

مصنف: , تخلیق: 2019-06-26 10:27:41, تازہ کاری: 2023-10-30 20:30:50

[TOC]

پیش گوئی

یہ سبق کیوں سیکھنا ہے؟اس سبق کو سیکھنے سے کیا حاصل ہوتا ہے؟ سب سے پہلے یہ کورس جاوا اسکرپٹ اور پائتن پروگرامنگ زبانوں پر مبنی ہے، زبان صرف ایک ٹیکنالوجی ہے، اور آخر میں ہم اس ٹیکنالوجی کو ایک صنعت میں لاگو کرنا چاہتے ہیں۔ مقداری تجارت ایک نئی صنعت ہے، جو تیزی سے ترقی کے مرحلے میں ہے اور ہنر مندوں کی بڑی مانگ ہے۔

اس کورس کے ذریعے سسٹم سیکھنے سے آپ کو مقداری تجارت کے شعبے کے بارے میں گہری تفہیم حاصل ہوگی۔ اگر آپ کو مقداری تجارت کے شعبے میں قدم اٹھانے کے لئے تیار ہیں تو آپ کے ساتھی بھی آپ کی مدد کریں گے۔ اگر آپ اسٹاک یا مستقبل کی سرمایہ کاری کے شوقین ہیں تو ، مقداری تجارت آپ کے بنیادی مقصد کو مکمل طور پر معاون ثابت ہوسکتی ہے۔

اس سے پہلے ، میں اپنی ذاتی تجارت کے تجربے کے بارے میں بات کروں گا ، میں فنانس میں نہیں ہوں ، میں نے اعدادوشمار کی تعلیم حاصل کی ہے۔ میں نے ابتدائی طور پر طلباء کے زمانے میں اسٹاک کی موضوعی تجارت شروع کی ، اور بعد میں اتفاق سے گھریلو نجی فنڈز میں مقداری تجارت کرنے والا بن گیا ، بنیادی طور پر حکمت عملی کی تحقیق اور حکمت عملی کی ترقی کرتا ہوں۔

اس سے پہلے اور بعد میں ، میں نے تجارت کے دائرے میں ایک درجن سے زیادہ سال گزارے ہیں ، اور میں نے ہر طرح کی حکمت عملی تیار کی ہے۔ میرا سرمایہ کاری کا نظریہ یہ ہے کہ: خطرہ کنٹرول سب سے اوپر ہے ، اور مطلق منافع پر توجہ مرکوز ہے۔ ہمارے کورس کا موضوع ہے: مقدار سے تجارت سے لے کر اثاثہ جات کے انتظام تک۔

1، فیوچر سی ٹی اے حکمت عملی، پیسہ کمانے کی منطق

1.1 فیوچر سی ٹی اے کو سمجھنا

کسی کو یہ سوال ہو سکتا ہے کہ سی ٹی اے کیا ہے؟ سی ٹی اے کیا ہے؟ سی ٹی اے کو غیر ملکی ممالک میں تجارتی مشیر کہا جاتا ہے ، جو عام طور پر اندرون ملک سرمایہ کاری کے مینیجر کے نام سے جانا جاتا ہے۔ روایتی سی ٹی اے بڑے پیمانے پر سرمایہ کاروں کے فنڈز کو جمع کرتا ہے ، پھر اسے پیشہ ورانہ سرمایہ کاری کے اداروں کو تفویض کرتا ہے ، اور آخر میں اسٹاک فیوچر ، تجارتی فیوچر ، قومی بانڈ فیوچر میں سرمایہ کاری کرنے کے لئے تجارتی مشیر (یعنی سی ٹی اے) کے ذریعہ۔

لیکن حقیقت یہ ہے کہ عالمی فیوچر مارکیٹوں کی ترقی کے ساتھ ، سی ٹی اے کا تصور بھی بڑھتا جارہا ہے ، جو روایتی فیوچر سے کہیں زیادہ وسیع ہے۔ یہ صرف فیوچر مارکیٹ میں ہی سرمایہ کاری نہیں کرسکتا ہے ، بلکہ سود کی شرح ، اسٹاک مارکیٹ ، فاریکس مارکیٹ اور آپشن مارکیٹ وغیرہ میں بھی سرمایہ کاری کرسکتا ہے ، جب تک کہ اس قسم کے تاریخی اعداد و شمار کی مقدار موجود ہے ، اس کے مطابق ، سی ٹی اے کی حکمت عملی تیار کی جاسکتی ہے۔

1980 کی دہائی سے پہلے تک ، ای ڈی سی کی ٹیکنالوجی کافی حد تک پختہ نہیں تھی ، اس وقت زیادہ تر تاجروں نے تجارتی مستقبل کی سمت کا اندازہ لگانے کے لئے دستی طور پر ولیم انڈیکس ، کے ڈی جے ، آر ایس آئی ، ایم اے سی ڈی ، سی سی آئی وغیرہ جیسے تکنیکی اشارے کا نقشہ تیار کیا تھا۔ بعد میں ، تاجروں نے خصوصی طور پر سی ٹی اے فنڈز قائم کیے تاکہ گاہکوں کو اثاثوں کا انتظام کرنے میں مدد ملے۔ 1980 کی دہائی کے بعد ہی ای ڈی سی کی مقبولیت کے بعد ، حقیقی معنی میں سی ٹی اے فنڈز سامنے آئے۔

سی ٹی اے فنڈز کے انتظام میں تبدیلی یونٹ: ایک ارب ڈالر

ہم اوپر دیئے گئے گراف کو دیکھتے ہیں، خاص طور پر جب سے مقدار کی تجارت میں اضافہ ہوا ہے، عالمی سطح پر سی ٹی اے فنڈز کا سائز 2005 میں 13.6 بلین ڈالر سے بڑھ کر 2015 میں 300 بلین ڈالر سے زیادہ ہو گیا ہے۔ اور سی ٹی اے کی حکمت عملی بھی عالمی سطح پر ہیج فنڈز کی سرمایہ کاری کی زیادہ مقبول حکمت عملیوں میں سے ایک بن گئی ہے۔

اس کے ساتھ ہی سی ٹی اے فنڈز کی کارکردگی میں بھی اضافہ ہوا ، جس میں ہم ذیل میں نظر ڈالتے ہیں ، بلیک سی ٹی اے انڈیکس ، جو عالمی تجارتی اشیا کے مشیروں کے لئے ایک نمائندہ صنعت کا معیار ہے۔ 1979 کے آخر سے لے کر 2016 کے آخر تک ، بلیک سی ٹی اے فنڈز کی مجموعی آمدنی 28.95 گنا تک پہنچ گئی ، جس میں سالانہ منافع 9.59٪ ، شارپ تناسب 0.37٪ اور زیادہ سے زیادہ واپسی 15.66٪ تھی۔

چونکہ اثاثوں کی تقسیم کے پورٹ فولیو میں ، سی ٹی اے کی حکمت عملی عام طور پر دیگر حکمت عملیوں کے ساتھ بہت کم مطابقت رکھتی ہے۔ جیسا کہ ذیل میں دیکھا گیا ہے ، 2000-2002 کے عالمی اسٹاک بیئر مارکیٹ اور 2008 کے عالمی سبسکرائب بحران کے دوران ، بلیک سی ٹی اے فنڈز کی انڈیکس نے نہ صرف گرنے کی بجائے مثبت آمدنی حاصل کی ، جب اسٹاک مارکیٹ اور بانڈ مارکیٹوں میں بحران پیدا ہوتا ہے تو سی ٹی اے مضبوط آمدنی فراہم کرسکتی ہے۔ اس کے علاوہ ، ہم یہ بھی دیکھ سکتے ہیں کہ بارکلائی کے بہت سے اجناس سی ٹی اے انڈیکس 1980 کے بعد سے منافع کی سطح پر ہیں ، جو ڈپ 500 کو مضبوطی کے ساتھ جاری رکھے ہوئے ہیں ، اور پھر بھی ڈپ 500 سے نیچے چلے گئے ہیں۔

ہمارے ملک میں سی ٹی اے کی ترقی بھی صرف ایک دہائی کی بات ہے ، لیکن اس کی رفتار بہت تیز ہے ، جس کی زیادہ تر وجہ ملکی تجارتی ماحول سے فائدہ اٹھانا ہے ، جس میں تجارتی فنڈز کی حد کم ہے ، گارنٹی فنڈز کا استعمال کرتے ہوئے زیادہ سے زیادہ دو طرفہ تجارت کی جاسکتی ہے ، تجارتی فیس کم ہے ، اسٹاک کے مقابلے میں ایکسچینج کا تکنیکی ڈھانچہ زیادہ جدید ہے ، اور سسٹم ٹریڈنگ میں آسان ہے۔

2010 سے ، سی ٹی اے فنڈز بنیادی طور پر نجی فنڈز کی شکل میں موجود ہیں۔ چونکہ گھریلو پالیسیوں میں فنڈز کے خصوصی سرمایہ کاری کے دائرہ کار کو آہستہ آہستہ کھول دیا گیا ہے ، لہذا سی ٹی اے فنڈز فنڈز کے خصوصی سرمایہ کاری کی شکل میں موجود ہیں ، جس کی وجہ سے ان کا کام کرنے کا زیادہ شفاف اور عوامی طریقہ کار بھی زیادہ سرمایہ کاروں کے اثاثوں کی تخصیص کا ایک ضروری ذریعہ بن گیا ہے۔

جیسا کہ اوپر دکھایا گیا ہے ، چاہے اس کی دستیابی کی آسانی ، فنڈز کی حد ، تجارت کی حکمت عملی کے نفاذ کا طریقہ اور اے پی آئی کی جوڑی سے ، سی ٹی اے کی حکمت عملی بھی دوسرے تجارتی حکمت عملیوں کے مقابلے میں انفرادی تاجروں کے لئے زیادہ موزوں ہے۔ گھریلو فیوچر کی اقسام کے معاہدے بہت چھوٹے ہیں ، جیسے: ایک ہاتھ کا مکئی یا پھلیاں ، جس میں ہزاروں روپے کی تجارت کی جاسکتی ہے ، اور اس میں کوئی فنڈز کی حد نہیں ہے ، کیونکہ سی ٹی اے کی حکمت عملی کا ایک اور حصہ روایتی تکنیکی تجزیہ سے نکلا ہے ، لہذا یہ دوسری حکمت عملیوں کے مقابلے میں نسبتا easier آسان ہے۔

سی ٹی اے کی حکمت عملی کے ڈیزائن کا عمل بھی نسبتا simple آسان ہے ، پہلے تاریخی اعداد و شمار کو ابتدائی طور پر پروسیس کیا جاتا ہے ، اور پھر کوانٹیمیٹڈ ماڈل میں ان پٹ کیا جاتا ہے ، کوانٹیمیٹڈ ماڈل میں ریاضیاتی ماڈلنگ ، پروگرامنگ ڈیزائن وغیرہ جیسے اوزار شامل ہیں ، جو تجارتی حکمت عملی تشکیل دیتے ہیں ، اور اس اعداد و شمار کا حساب کتاب کے ذریعے تجزیہ کرتے ہیں تاکہ تجارتی سگنل پیدا ہوسکیں۔

1.2 فیوچر سی ٹی اے حکمت عملی کی اقسام

تجارت کی حکمت عملی کے نقطہ نظر سے ، سی ٹی اے کی حکمت عملی بھی متنوع ہے: یہ رجحان کی حکمت عملی یا سودے کی حکمت عملی ہوسکتی ہے۔ یہ بڑے دورانیے کی درمیانی لمبی لائن کی حکمت عملی یا دن کے اندر مختصر لائن کی حکمت عملی ہوسکتی ہے۔ اسٹریٹجک منطق تکنیکی تجزیہ پر مبنی ہوسکتی ہے یا بنیادی تجزیہ پر مبنی ہوسکتی ہے۔ یہ موضوعی تجارت یا نظام کی تجارت ہوسکتی ہے۔

سی ٹی اے حکمت عملیوں کی درجہ بندی کے مختلف طریقے ہیں ، جو تجارتی طریقوں کے مطابق تقسیم کیے جاسکتے ہیں: موضوعی تجارت اور سسٹم ٹریڈنگ ، غیر ملکی سی ٹی اے حکمت عملیوں کی ترقی نسبتا advanced اعلی درجے کی ہے ، اور سسٹم ٹریڈنگ کی سی ٹی اے حکمت عملی 100٪ کے قریب ہے۔ تجزیاتی طریقوں کے مطابق ، اسے تقسیم کیا جاسکتا ہے: بنیادی تجزیہ اور تکنیکی تجزیہ۔ آمدنی کے ذرائع کے مطابق ، اسے تقسیم کیا جاسکتا ہے: رجحان کی تجارت اور ہلچل کی تجارت۔

مجموعی طور پر ، سی ٹی اے کی حکمت عملی پوری تجارت کی مارکیٹ میں ، رجحان کی حکمت عملی کا تقریبا 70٪ ، اوسط واپسی کی حکمت عملی کا تقریبا 25 25٪ ، اور انسداد رجحان یا رجحان کی تبدیلی کا تقریبا 5٪ ہے۔ ان میں سے سب سے بڑی تناسب رجحان کی حکمت عملی ہے ، جو انعقاد کے دورانیے کے مطابق ، تقسیم کی جاسکتی ہے: اعلی تعدد کی تجارت ، دن کی تجارت ، درمیانی مختصر تجارت ، درمیانی لمبی تجارت۔

شہر کی حکمت عملیاس وقت مارکیٹ میں دو اہم ہائی فریکوئنسی ٹریڈنگ کی حکمت عملی موجود ہیں ، ایک ہائی فریکوئنسی مارکیٹنگ کی حکمت عملی ہے ، اور دوسرا ہائی فریکوئنسی سودے کی حکمت عملی ہے۔ مارکیٹنگ کی حکمت عملی ٹریڈنگ مارکیٹ میں لچک فراہم کرتی ہے ، یعنی ، مارکیٹنگ کی تجارت کی تجارت کی مارکیٹ میں ، کوئی بھی جو تجارت خریدنا چاہتا ہے ، اسے اس بات کا یقین کرنا ہوگا کہ اس کا واحد سودا کیا جاسکتا ہے۔ اگر مارکیٹ میں لچک کی کمی ہے تو ، اس کا نتیجہ یہ ہوتا ہے کہ واحد تجارت نہیں کرسکتی ہے ، اور مارکیٹر کو دوسرے کے مخالفوں کی ڈسک خریدنا پڑتی ہے۔

ہائی فریکوئنسی سودے کی حکمت عملیہائی فریکوئینسی سوٹ دو انتہائی متعلقہ اسٹاک یا ای ٹی ایف اور ای ٹی ایف کا ایک مجموعہ ہے۔ ای ٹی ایف کے حساب کتاب کے طریقہ کار کے مطابق ، ای ٹی ایف کی متوقع قیمت کا حساب اسی طرح سے کیا جاسکتا ہے۔ ای ٹی ایف انڈیکس کی قیمت سے ای ٹی ایف کی متوقع قیمت کو کم کیا جاسکتا ہے ، جس سے ایک فرق ملتا ہے ، عام طور پر یہ فرق ایک قیمت کے چینل میں چلتا ہے ، اگر قیمت کا فرق نیچے کے چینل کو توڑتا ہے تو ، اس فرق کو تجارت کیا جاسکتا ہے ، اور اس کی واپسی کا انتظار کیا جاسکتا ہے ، اور اس سے منافع حاصل کیا جاسکتا ہے۔

دن کی حکمت عملیاگر لفظی طور پر ، جب تک کہ آپ راتوں رات اسٹاک نہیں رکھتے ہیں ، اسے دن کی تجارت کی حکمت عملی کہا جاسکتا ہے۔ چونکہ دن کی تجارت میں اسٹاک رکھنے کا دورانیہ مختصر ہوتا ہے ، لہذا عام طور پر مارکیٹ میں داخل ہونے کے بعد فوری طور پر منافع نہیں ملتا ہے ، لہذا اس طرح کی تجارت میں کم مارکیٹ کا خطرہ ہوتا ہے۔ لیکن چونکہ مارکیٹ مختصر وقت میں تیزی سے بدلتی ہے ، لہذا دن کی حکمت عملی عام طور پر تاجروں پر نسبتا high زیادہ تقاضے رکھتی ہے۔

درمیانی اور طویل مدتی حکمت عملینظریاتی طور پر ، ہولڈنگ سائیکل کی لمبائی کے ساتھ ہی حکمت عملی کی گنجائش بھی کم ہوتی ہے۔ خاص طور پر ادارہ جاتی تجارت میں ، چونکہ مختصر لائن کی حکمت عملی کی گنجائش محدود ہے اور بڑے فنڈز مختصر وقت میں اندر اور باہر نہیں جاسکتے ہیں ، لہذا زیادہ درمیانی لمبی لائن کی حکمت عملی تشکیل دی جاتی ہے۔ عام طور پر ہولڈنگ سائیکل کئی دن ، مہینوں یا اس سے بھی زیادہ کا ہوتا ہے۔

سی ٹی اے حکمت عملی کا ڈیٹاعام طور پر سی ٹی اے کی حکمت عملی منٹ، گھنٹے اور دن کے اعداد و شمار پر مبنی ہے، جس میں اعداد و شمار شامل ہیں: کھولنے کی قیمت، سب سے زیادہ قیمت، کم قیمت، بند ہونے کی قیمت، مکمل تجارت، وغیرہ؛ صرف چند سی ٹی اے کی حکمت عملیوں میں ٹک ڈیٹا کا استعمال کیا جاتا ہے، جیسے ایل 2 ڈیٹا میں خرید، فروخت، خرید، فروخت اور گہرائی کے اعداد و شمار.

سی ٹی اے کی حکمت عملی کے بارے میں بنیادی خیالات ، ہم سب سے پہلے روایتی تکنیکی اشارے پر مبنی سوچتے ہیں ، کیونکہ اس کے بارے میں زیادہ سے زیادہ عوامی حوالہ جات موجود ہیں ، منطق عام طور پر نسبتا simple آسان ہوتی ہے ، زیادہ تر شماریاتی اصولوں پر مبنی ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر ، مختلف تکنیکی اشارے جن سے ہم سب واقف ہیں: ایم اے ، ایس ایم اے ، ای ایم اے ، ایم اے سی ڈی ، کے ڈی جے ، آر ایس آئی ، بولل ، ڈبلیو اینڈ آر ، ڈی ایم آئی ، اے ٹی آر ، ایس اے آر ، بی آئی اے ایس ، او بی وی ، وغیرہ۔

مارکیٹ میں کچھ کلاسک ٹریڈنگ ماڈل بھی موجود ہیں جن پر حوالہ دیا جاسکتا ہے اور ان میں بہتری لائی جاسکتی ہے ، بشمول: کثیر متوازن لائن کا مجموعہ ، ڈبل تھروسٹ ، آر بریکر ، ساحل ٹریڈنگ ، گرڈ ٹریڈنگ وغیرہ۔

مندرجہ بالا روایتی تکنیکی تجزیہ پر مبنی تجارتی حکمت عملی ہیں ، جن کا عمل تاریخی اعداد و شمار اور صحیح تجارتی نظریے پر مبنی ہے ، ممکنہ فائدہ اٹھانے والے عوامل یا خرید و فروخت کی شرائط کو بہتر بنانا ، اور یہ فرض کرنا کہ مستقبل میں بھی مارکیٹ میں یہ قانون موجود رہے گا ، آخر کار تجارتی حکمت عملی کو کوڈ کے ساتھ نافذ کیا جائے گا اور مکمل طور پر خودکار تجارت ہوگی۔ کھلی ، روک ، روک ، نقصان ، بڑھانے ، کم کرنے ، وغیرہ ، جن میں عام حالات میں کسی بھی انسانی مداخلت کی ضرورت نہیں ہے۔ در حقیقت ، قیمتوں کے وقت کے سلسلے کی موجودگی کے مثبت کے ساتھ خود سے متعلق تعلقات کا پیچھا کرنے کے لئے گرنے گرنے کی حکمت عملی کا استعمال ہے۔

سی ٹی اے کی حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ موجودہ مارکیٹ میں چاہے وہ اوپر ہو یا نیچے ، خاص طور پر جب مارکیٹ میں تیزی سے بچھڑے کی تبدیلی ہوتی ہے ، یا جب مارکیٹ کی رفتار واضح طور پر ہموار ہوتی ہے تو ، اس حکمت عملی کے فوائد بہت زیادہ ہوتے ہیں۔ اگر مارکیٹ میں ہلچل ہوتی ہے ، یا جب رجحان واضح نہیں ہوتا ہے تو ، یہ حکمت عملی کم قیمت پر خرید سکتی ہے ، کم قیمت پر بیچ سکتی ہے ، اور مسلسل نقصان میں واپس آسکتی ہے۔

1.3 فیوچر سی ٹی اے حکمت عملی کے منافع بخش اصول

اس کے علاوہ ، آپ کو یہ جاننے کی ضرورت ہے کہ کس طرح سی ٹی اے کی حکمت عملی آپ کے کاروبار کو فروغ دے سکتی ہے۔

قیمتوں کی نقل و حرکت مخالف جسمانی ہوتی ہے اور یہ ہمیشہ ایک رجحان کی طرح جاری رہتی ہے۔ جب سرمایہ کار قیمتوں میں اضافے کا مشاہدہ کرتے ہیں تو وہ ہوا کے ساتھ خریدتے ہیں ، جس کے نتیجے میں قیمتیں مزید بڑھتی ہیں۔ قیمتوں میں کمی بھی اسی طرح کی ہے۔ چونکہ سرمایہ کار زیادہ غیر معقول رویہ رکھتے ہیں ، لہذا بعض اوقات ہم دیکھتے ہیں کہ قیمتوں میں اضافے کے وقت حیرت انگیز اضافہ ہوتا ہے اور گرنے کے وقت حیرت انگیز کمی ہوتی ہے۔
منافع اور نقصان کے تناسب کے بارے میں ہر سرمایہ کار کی رواداری غیر متوازن ہے ، اور خطرے کی برداشت بھی مختلف ہے۔ زیادہ تر خوردہ فروشوں کے لئے ، وہ زیادہ محتاط تجارت کے طریقوں کا انتخاب کرتے ہیں ، اور مارکیٹوں میں رجحانات کا رخ کرنے میں آسانی ہوتی ہے۔
قیمتوں کی تشکیل کا تعین معاہدوں کے ذریعہ کیا جاتا ہے ، یہ سچ ہے کہ معاہدوں کے پیچھے انسانوں کی طرف سے حوصلہ افزائی کی جاتی ہے ، لیکن انسانی فطرت کو تبدیل کرنا مشکل ہے ، اس کی وجہ سے فکسڈ شکلیں بار بار ظاہر ہوتی ہیں ، حکمت عملی تاریخی اعداد و شمار کے پیچھے جائزہ لینے میں موثر ہے ، اور یہ بھی پیش گوئی کرتی ہے کہ مستقبل میں بھی ممکن ہے۔

اس کے علاوہ رجحانات کی پیروی کرنے والی تجارت کی خصوصیت یہ ہے کہ جب کوئی مارکیٹ نہیں ہوتی ہے تو وہ تھوڑا سا پیسہ کھو دیتا ہے ، اور جب مارکیٹ آتی ہے تو وہ بہت زیادہ پیسہ کماتا ہے ، لیکن جو لوگ تجارت کرتے ہیں وہ جانتے ہیں کہ مارکیٹ زیادہ تر وقت اتار چڑھاؤ والی مارکیٹ کی وجہ سے ہوتی ہے ، اور صرف تھوڑی دیر کے لئے رجحانات کی مارکیٹ ہوتی ہے۔ لہذا رجحانات کی پیروی کرنے کی حکمت عملی میں تجارت میں کم جیت کی شرح ہوتی ہے ، لیکن مجموعی طور پر ہر تجارت میں زیادہ منافع ہوتا ہے۔

چونکہ رجحانات کی پیروی کرنے والی حکمت عملی منافع میں غیر مستحکم ہوتی ہے ، لہذا بہت سے سرمایہ کاری کرنے والے ادارے متعدد قسم کی متعدد حکمت عملیوں کا استعمال کرتے ہوئے ایک سرمایہ کاری کا پورٹ فولیو بناتے ہیں ، جس کے درمیان کچھ ریورس حکمت عملی بھی تشکیل دی جاتی ہے۔ ریورس حکمت عملی قیمتوں کے وقت کے سلسلے میں منفی واسطے کا تعلق ہے ، یعنی ، اعلی اور کم جذب۔

روایتی اثاثوں کے ساتھ سی ٹی اے کا تعلق

جیسا کہ ہم اوپر دیئے گئے گراف کو دیکھتے ہیں، نظریاتی طور پر مختلف طرزوں یا کم متعلقہ حکمت عملیوں میں سے کئی ایک ہی وقت میں مارکیٹ کی قیمتوں میں مختلف تبدیلیوں کا سامنا کرتے ہوئے ایک ہی وقت میں مختلف ٹریڈنگ سگنل بناتے ہیں۔ چونکہ متعدد آمدنی کی منحنی خطوط ایک دوسرے پر مشتمل ہیں ، جس سے مجموعی آمدنی مکمل ہوتی ہے ، لہذا آمدنی کی منحنی خطوط زیادہ ہموار ہوجاتی ہیں ، جس سے آمدنی کی اتار چڑھاؤ کم ہوجاتی ہے۔

مندرجہ بالا نقطہ نظر سے یہ نتیجہ اخذ کیا جاسکتا ہے کہ ایک ماسٹر لیول کی حکمت عملی تیار کرنے کے بجائے ، یہ بہت سارے درمیانی چوہے کی حکمت عملی تیار کرنے سے بہتر ہے کہ ان حکمت عملیوں کو کس طرح کنٹرول کیا جائے۔ یہاں ہم مشین سیکھنے میں بے ترتیب جنگل کے الگورتھم کا حوالہ دیتے ہیں ، بے ترتیب جنگل ایک الگ الگ الگ الگورتھم نہیں ہے ، یہ ایک فیصلہ سازی کا فریم ورک ہے جس میں متعدد فیصلہ سازی کے درخت شامل ہیں۔ فیصلہ سازی کے درخت پر ماں کی حکمت عملی کے مترادف ہے۔ ماں کی حکمت عملی کی تنظیم اور کنٹرول کرنے والے سب کی حکمت عملی کے ذریعہ۔

اس کے بعد ایک بنیادی حکمت عملی تیار کرنے کی ضرورت ہوتی ہے جس میں مجموعی طور پر اجناس کے مستقبل کی مارکیٹ میں مختلف اقسام کی لچک ، منافع اور استحکام کا جائزہ لیا جاسکتا ہے ، اجناس کے مستقبل کی اقسام کا مجموعہ منتخب کیا جاسکتا ہے جس میں کم اتار چڑھاؤ کی شرح ہوتی ہے ، پھر انڈسٹری غیر جانبدار فلٹرنگ کی جاتی ہے ، مجموعی طور پر اتار چڑھاؤ کو مزید کم کرنے کے لئے پورٹ فولیو کی صنعتوں کی تقسیم کے ذریعہ ، اور آخر میں مارکیٹ ویلیو میچنگ کے ذریعہ متعدد اجناس کے مستقبل کی اقسام کا مجموعہ تیار کیا جاسکتا ہے۔

ہر قسم کے لئے متعدد پیرامیٹرز کی حکمت عملی بھی تشکیل دی جاسکتی ہے ، جس میں پیرامیٹرز کے مجموعے کا انتخاب کیا جاسکتا ہے جو اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کے قریب ہیں ، جب مارکیٹ کے رجحانات واضح ہوتے ہیں تو ، متعدد پیرامیٹرز کی حکمت عملی عام طور پر یکساں کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے ، جس کا مطلب ہے کہ ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک

2، کلاسیکی فیوچر سی ٹی اے حکمت عملی کیس

نیوٹن نے ایک بار کہا تھا: 'اگر میں دوسروں سے زیادہ دور دیکھ سکتا ہوں تو اس کی وجہ یہ ہے کہ میں ایک عظیم آدمی کے کندھوں پر کھڑا ہوں۔'

مارکیٹ میں دستیاب سی ٹی اے کی حکمت عملیوں میں یکساں حکمت عملی ، بُرن بینڈ حکمت عملی ، ساحل سمندر کے تاجروں کی حکمت عملی ، حرکیات کی حکمت عملی ، سودے بازی کی حکمت عملی وغیرہ شامل ہیں۔ مقداری تجارت کی حکمت عملیوں کی ایک خصوصیت یہ ہے کہ وہ مرنے کے ساتھ ساتھ مرجاتی ہیں ، اور ایک بار جب وہ ظاہر ہوجاتی ہیں تو وہ آہستہ آہستہ ناکام ہوجاتی ہیں۔ لیکن اس سے یہ اثر نہیں پڑتا ہے کہ ہم ان حکمت عملیوں کو سیکھتے ہیں ، ان کے جوہر سے فائدہ اٹھاتے ہیں ، تاکہ مسائل کو ایک بڑے کے کندھوں پر کھڑے ہونے کے ل see دیکھ سکیں۔

2.1 فیوچر کے بنیادی تجزیہ (اسٹاک، بیس ڈیفنس، قیمت)

بنیادی تجزیہ میں قلیل مدتی قیمتوں کی نقل و حرکت کی فکر کرنے کی ضرورت نہیں ہے ، اس بات کا یقین کرنے کے لئے کہ قیمت آخر کار قیمت پر ظاہر ہوگی ، لیکن اس کے بجائے قیمت پر اثر انداز ہونے والے عوامل کا تجزیہ کرنے کی ضرورت ہے۔ عام طور پر اوپر سے نیچے کی تجزیہ کا طریقہ استعمال کیا جاتا ہے: میکرو عوامل ، قسم کے عوامل اور دیگر عوامل سے۔

اگر ہم اوپر دیئے گئے گراف کو دیکھیں تو ، اشیا کی قیمتوں پر اثر انداز کرنے والے بہت سارے عوامل ہیں ، جن کی تعداد درجنوں ہے ، اور درجنوں سے زیادہ ہیں ، اور یہ اعداد و شمار مستقل طور پر بدلتے رہتے ہیں۔ ایک ہی خوردہ فروش کو ان بڑے اعداد و شمار تک رسائی حاصل کرنے کی ضرورت نہیں ہے ، اور نہ ہی معروضی تجزیہ کرنے کی ضرورت ہے۔

اصل میں ، تجارتی مستقبل کے بنیادی تجزیے میں تمام عوامل کا تجزیہ نہیں کیا جاتا ہے۔ ہمیں صرف بنیادی تجزیہ کے بنیادی عناصر کو پکڑنے کی ضرورت ہے تاکہ پیچیدہ معلومات میں سے اصولوں کو تلاش کیا جاسکے۔

میکرو عواملمیکرو اقتصادی اعداد و شمار پیچیدہ اور متغیر ہیں ، ہر دن ہر وقت ، بہت سارے معاشی اعداد و شمار شائع ہوتے ہیں ، تمام سیاسی حلقوں ، مرکزی بینکوں ، بینکوں ، سرکاری اور غیر سرکاری۔ سیاسی اور معاشی بحرانوں کے علاوہ ، میکرو تجزیہ بات چیت کا ایک اچھا ذریعہ ہے ، اور اس کی بہت زیادہ افادیت نہیں ہے۔ امریکی فنڈ مینجمنٹ کے مشہور ماہر پیٹر لنچ نے ایک بار کہا تھا کہ میں ہر سال معاشی صورتحال پر تجزیہ کرنے میں پندرہ منٹ سے زیادہ وقت نہیں گزارتا ہوں۔

مختلف قسم کے عواملبنیادی تجزیہ میں ، مختلف قسم کے تجزیہ میں بنیادی طور پر پانی کے اضافے ، طلب اور رسد کے تعلقات ، اشیا کے ذخائر ، صنعتی منافع وغیرہ کا تجزیہ کیا جاتا ہے۔ یہ کہا جاسکتا ہے کہ اشیا کی مستقبل کی اقسام کے عوامل کا تجزیہ کرنا ، بنیادی طور پر زیادہ تر مارکیٹ کے رجحانات کا تعین کرسکتا ہے۔

جو لوگ فیوچر ٹریڈنگ کرتے ہیں وہ جانتے ہیں کہ گھریلو تجارتی فیوچر کو آسانی سے تقسیم کیا جاسکتا ہے: صنعتی اور زرعی مصنوعات ؛ صنعتی اور زرعی مصنوعات کا تجزیہ کرنے کا طریقہ مختلف ہے ، ہم فراہمی اور طلب دونوں پہلوؤں سے بیان کرتے ہیں ، صنعتی مصنوعات میں فراہمی نسبتا stable مستحکم ہے ، جب تک کہ کوئی اہم تکنیکی پیشرفت نہ ہو ، دوسری صورت میں پیداواری صلاحیت مختصر وقت میں اہم تبدیلی کا امکان نہیں ہے ، لہذا صنعتی مصنوعات کی قیمتوں پر اثر انداز کرنے والے عوامل بنیادی طور پر طلب ہیں۔ زرعی مصنوعات میں طلب نسبتا stable مستحکم ہے ، طویل مدتی میں زرعی مصنوعات کی طلب میں تبدیلی ہے ، لیکن قلیل مدتی میں زرعی مصنوعات کی طلب مستحکم ہوتی جارہی ہے ، لہذا زرعی مصنوعات کی قیمتوں پر اثر انداز کرنے والے عوامل بنیادی طور پر فراہمی ہیں۔

لہذا معاشیات کے قوانین کے مطابق ، اشیا کی قیمتوں کا حتمی فیصلہ طلب اور رسد کے تعلقات سے ہوتا ہے ، نظریاتی طور پر ، جب تک کہ رسد اور طلب کے اعداد و شمار حاصل کیے جاسکتے ہیں ، اس وقت تک اشیا کی مستقبل کی قیمتوں کا تعین کیا جاسکتا ہے۔ صنعتی مصنوعات کے لئے ، رسد کا ڈیٹا حاصل کرنا آسان ہے ، لیکن طلب کا ڈیٹا حاصل کرنا مشکل ہے۔ زرعی مصنوعات کے لئے ، طلب کا ڈیٹا حاصل کرنا آسان ہے ، لیکن رسد کا ڈیٹا حاصل کرنا مشکل ہے۔

دراصل ہم مزید تخفیف بھی کر سکتے ہیں، معاشی مارکیٹ میں رسد اور طلب کا باہمی نتیجہ انوینٹری ہے، ہم انوینٹری کے اعداد و شمار کے ذریعے مارکیٹ کی رسد اور طلب کے درمیان مضبوط اور کمزور تعلقات کا فیصلہ کرسکتے ہیں۔ اگر کسی چیز کا انوینٹری زیادہ ہے تو اس کا مطلب ہے کہ مارکیٹ کی فراہمی کی طاقت طلب سے زیادہ ہے ، اور اگر بیرونی حالات تبدیل نہیں ہوتے ہیں تو ، اس کی قیمتیں گرنے والی ہیں۔ اگر کسی چیز کا انوینٹری کم ہے تو ، اس کا مطلب ہے کہ مارکیٹ کی طلب کی طاقت رسد سے زیادہ ہے ، اور اگر بیرونی حالات تبدیل نہیں ہوتے ہیں تو ، اس کی قیمتیں بڑھنے والی ہیں۔

اشیا کی انوینٹری کا تجزیہ کرنے کے علاوہ ، فوری مارکیٹ اور مستقبل کی مارکیٹ میں قیمتوں کے فرق کا تجزیہ کرنے کی ضرورت ہے۔ اگر مستقبل کی قیمت فوری قیمت سے زیادہ ہے تو ، ہم اسے فیوچر لیور کہتے ہیں۔ اگر فیوچر کی قیمت فوری قیمت سے کم ہے تو ، ہم اسے فیوچر لیور کہتے ہیں۔ فیوچر کی ترسیل کے نظام کے مطابق ، فیوچر کی ترسیل کی تاریخ پر ، فیوچر کی قیمت فوری قیمت کے برابر ہونی چاہئے۔

اس میں کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ یہ اضافہ ہوا ہے یا ڈپازٹ۔ مستقبل کی ترسیل کے نظام کی پابندیوں کی وجہ سے ، نظریاتی طور پر ترسیل کی تاریخ کی قیمتوں میں مستقبل کی قیمتوں کے برابر ہونا چاہئے۔ ترسیل کی تاریخ کے قریب ہونے کے ساتھ ہی ، موجودہ قیمتوں اور مستقبل کی قیمتوں میں اتفاق ہوتا ہے ، ایک مستقبل کو فوری طور پر واپس آتا ہے اور دوسرا مستقبل کو فوری طور پر واپس آتا ہے۔

مندرجہ بالا اصولوں کے مطابق ہم مستقبل کی فیوچر کی قیمتوں کا اندازہ انوینٹری اور بیج کے ساتھ ساتھ لگا سکتے ہیں۔ اگر کسی چیز کی انوینٹری کم ہے اور اگر فیوچر کی قیمت موجودہ قیمت سے بہت کم ہے تو ہم یہ فیصلہ کرسکتے ہیں: فوری مارکیٹ کی طلب کی طاقت سپلائی کی طاقت سے زیادہ ہے ، مستقبل کی فوری قیمتوں میں اضافے کا امکان زیادہ ہے۔ اور مستقبل کی ترسیل کے نظام کی وجہ سے ، ترسیل کی تاریخ کے قریب ہونے کے ساتھ ہی فیوچر کی قیمتوں میں اضافے کا امکان زیادہ ہے ، جو موجودہ قیمتوں کے ساتھ برابر ہے ، مستقبل کی فیوچر کی قیمتوں میں اضافے کا امکان زیادہ ہے۔

آخر میں ، ہم انوینٹری اور بیعانہ کے ذریعہ مستقبل کی قیمتوں کی زیادہ سے زیادہ احتمال کی سمت کا تعین کرتے ہیں ، لیکن زیادہ درست خرید و فروخت کا کوئی نقطہ نہیں ہے ، لہذا تکنیکی تجزیہ کے ساتھ مل کر ایک واضح ان پٹ آؤٹ سگنل دینے کی ضرورت ہے۔ بنیادی تجزیہ کی پوری ساخت یہ ہے: کم انوینٹری + گہرائی میں پانی ڈالنا + تکنیکی تجزیہ متعدد سگنل = زیادہ کرنا؛ اعلی انوینٹری + بڑے پیمانے پر پانی بڑھنا + تکنیکی تجزیہ ہوائی جہاز کا اشارہ = خالی کرنا۔

2.2 سمندری تجارت کے قوانین

تجارت کی حکمت عملی کے بارے میں ، ہمیں اس کی نمائندگی کرنے والے سمندری ٹریڈنگ کے قوانین کا ذکر کرنا پڑے گا۔ سمندری ٹریڈنگ کے قوانین تجارت کی تاریخ کے سب سے مشہور تجربات میں سے ایک سے آتے ہیں ، جہاں تجارتی ماہر رچرڈ ڈینس نے یہ معلوم کرنے کی کوشش کی کہ عظیم تاجر پیدائشی ہیں یا بعد میں تیار ہوئے ہیں۔ اس کے لئے ، انہوں نے 1983 میں 13 افراد کو بھرتی کیا اور انہیں مستقبل کی تجارت کے بنیادی تصورات کے ساتھ ساتھ اپنے تجارتی طریقوں اور اصولوں کو بھی سکھایا۔ ان پریکٹیشنرز کو سمندری ٹریڈنگ کہا جاتا ہے۔

اس کے بعد کے چار سالوں کے دوران ، سمندری ساحلوں نے اوسطا 80 فیصد سالانہ منافع حاصل کیا۔ ڈینس نے یہ بھی ثابت کیا کہ ایک سادہ نظام اور قواعد کے ذریعہ ، بہت کم یا بالکل بھی تجارتی تجربہ رکھنے والے افراد کو ایک بہترین تاجر بنانا ممکن ہے۔ لیکن ایک الگ سمندری ساحل نے اپنی ویب سائٹ پر سمندری ساحلوں کی تجارت کے قواعد فروخت کیے۔ اس طرح کے رویے کو روکنے کے لئے ، دو اصل سمندری ساحلوں ، کوٹس فیٹس اور آرتھر میڈوک نے فیصلہ کیا کہ وہ اپنی ویب سائٹ پر سمندری ساحلوں کی تجارت کے قواعد کو عوام کے لئے مفت فراہم کریں گے۔

حقیقت سامنے آنے کے بعد ، یہ معلوم ہوا کہ ساحل سمندر کی تجارت کے قواعد میں ڈونگچن چینل کو بہتر بنایا گیا ہے ، اور پوزیشن مینجمنٹ کے لئے اے ٹی آر اشارے کا استعمال کیا گیا ہے۔ کئی دہائیوں کے تاریخی امتحان کے بعد ، یہ عام خوردہ فروشوں کے لئے بھی آسانی سے پیسہ کمانے کا طریقہ بن گیا ، جو آج بھی کچھ اقسام پر موثر ہے۔

ساحل سمندر کے بنیادی اصول

فائدہ اٹھانا: ایک ایسی تجارتی حکمت عملی تلاش کریں جس کی توقع کی جاسکتی ہے ، کیونکہ اس سے طویل مدتی میں مثبت واپسی ہوگی۔
خطرے کا انتظام: خطرے کو کنٹرول کریں ، اپنی پوزیشن کو برقرار رکھیں ، ورنہ آپ نتائج پیدا کرنے کے دن کا انتظار نہیں کرسکتے ہیں۔
ثابت قدمی: صرف اس صورت میں جب آپ اپنی حکمت عملی پر ثابت قدمی سے عمل کریں گے تو آپ کو سسٹم کا حقیقی نتیجہ ملے گا۔
یہ بات واضح ہے: طویل مدتی میں، سادہ نظام پیچیدہ نظام سے زیادہ قابل اعتماد ہیں۔

تو اب آئیے دیکھتے ہیں کہ سمندری تجارت کے قوانین میں کیا کہا گیا ہے۔ 1، مارکیٹ -- خرید و فروخت کیا ہے ، بنیادی طور پر کس مارکیٹ میں تجارت کی جاتی ہے ، مارجن فیوچر ٹریڈرز ہیں ، وہ صرف بڑی مقدار میں تجارت کے ساتھ زیادہ لچکدار مارکیٹوں کا انتخاب کرتے ہیں ، کیونکہ غیر فعال مارکیٹوں کا انتخاب کرتے ہوئے تجارت میں اضافے کی قیمت میں اضافہ ہوتا ہے اور بہت سارے رجحانات کے مواقع سے محروم ہوجاتے ہیں۔ 2۔ پوزیشن سائز - کتنا خریدنا اور کتنا بیچنا پوری حکمت عملی کا ایک بہت اہم حصہ ہے، جسے اکثر لوگ نظر انداز یا غلط طور پر سمجھتے ہیں۔ سمندر پار ٹریڈنگ کا اصول اے ٹی آر کا استعمال کرتا ہے، یعنی اوسط حقیقی اتار چڑھاؤ کی چوڑائی کا اشارہ، جس سے پوزیشن کھولنے، بڑھانے، روکنے کے سگنل کا حساب لگایا جاتا ہے۔ یہ ایک بہت ہی ہوشیار ڈیزائن ہے، جس کا مقصد مارکیٹ کی مطلق اتار چڑھاؤ کی چوڑائی کے ذریعے پوزیشن سائز کو ایڈجسٹ کرنا ہے، جب مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ زیادہ ہو تو ہولڈنگ کو کم کرنا، جب مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کم ہو تو ہولڈنگ کو بڑھانا ہے۔ یہ پہلے ایک یونٹ کی وضاحت کرتا ہے، جس کا فارمولا یہ ہے: ((کل اثاثہ * 1٪) / اے ٹی آر) ؛ ابتدائی پوزیشن 1 یونٹ ہے، یہاں تک کہ اگر اس دن کئی اشیا کی کمی اے ٹی آر کی سطح تک پہنچ جاتی ہے، تو اس دن کے نقصانات کو 1 فیصد کی سطح پر کنٹرول کیا جاسکتا ہے۔ اگر پہلی قیمت 5 یونٹس تک پہنچ جاتی ہے، تو پھر ایک یونٹ میں اضافہ 3، مارکیٹ میں داخل -- سمندر کی چوٹی کی مارکیٹ میں داخل ہونے کا فائدہ ڈونگچیان چینل سے لیا جاتا ہے ، جب قیمت 20 یا 55 جڑ K لائن کی سب سے زیادہ قیمت کو توڑنے کے لئے بڑھتی ہے تو ، زیادہ داخل ہوتا ہے ، جب قیمت 20 یا 55 جڑ K لائن کی سب سے کم قیمت کو توڑنے کے لئے گرتی ہے تو ، خالی ہوتا ہے۔ سگنل آنے پر ، اندرونی تجارت ، چاہے بند یا نیچے کی جڑ K لائن۔ 4، سٹاپ نقصان --- طویل مدت میں، سٹاپ نقصان نہیں ہے کہ تجارت کامیاب نہیں ہو گا، لیکن سب سے زیادہ تاجروں کو ایک نقصان کی پوزیشن کے حامل ہیں، امید ہے کہ مارکیٹ میں تبدیل کرنے کے لئے کی کوشش کر رہے ہیں. ساحل سمندر سختی سے جب ایک نقصان کی پوزیشن سے باہر نکلنے کے لئے مقرر کیا جاتا ہے، اگر آپ کو ایک سے زیادہ احکامات منعقد، اور قیمت 2 یونٹس گر گیا ہے، تو زیادہ سے زیادہ سر کو نقصان پہنچاتا ہے. اگر آپ کو خالی احکامات منعقد، اور قیمت میں اضافہ ہوا ہے 2 یونٹس، خالی سر نقصان کی پوزیشن کو روکنے کے لئے. 5، روک تھام -- ساحل سمندر کی روک تھام کا مطلب ہے کہ بہت سارے فلوٹ کو کھونا ، جو بہت سارے تاجروں کے لئے بھی قبول کرنا مشکل ہے۔ اگر آپ فی الحال ایک سے زیادہ آرڈر رکھتے ہیں اور قیمت 10 دن کے ڈانچیانگ چینل کے نیچے گرتی ہے تو ، تمام اضافی آرڈروں کو ختم کردیں۔ اگر آپ فی الحال خالی آرڈرز رکھتے ہیں اور قیمت 10 دن کے ڈانچیانگ چینل کے اوپر بڑھتی ہے تو ، تمام خالی آرڈرز کو ختم کردیں۔

اس طرح ہم دیکھ سکتے ہیں کہ سمندر کے کنارے ٹریڈنگ کے قوانین اگرچہ بہت آسان نظر آتے ہیں، لیکن حقیقت میں یہ ایک حقیقی معنی میں ٹریڈنگ کے نظام کی شکل اختیار کر چکے ہیں، یہ ایک مکمل ٹریڈنگ کے نظام کے تمام پہلوؤں پر مشتمل ہے، جس میں تاجروں کو کوئی ذہنی طور پر تصوراتی فیصلے کرنے کی گنجائش نہیں ہے، جس میں نظام کو منظم کرنے کے فوائد کو پورا کرنے کے لئے مناسب ہے. بشمول: داخلہ اور باہر نکلنے کے قوانین، فنڈز کے انتظام اور ہوا کنٹرول وغیرہ.

سمندر کے کنارے تجارت کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ یہ ہمیں ایک موثر تجارتی طریقہ کار بنانے میں مدد کرتا ہے۔ یہ ایک ایسا طریقہ ہے جس میں بڑے پیمانے پر اسٹاک بنانے ، متحرک اسٹاپ اور نقصان کو روکنے کے ساتھ ساتھ مارکیٹ کے رجحانات کی پیروی کرنے کی حکمت عملی کو جوڑ دیا گیا ہے ، خاص طور پر اے ٹی آر ویلیو کے استعمال اور پوزیشن مینجمنٹ کے نظریات کو سیکھنے کے قابل ہے۔ یقینا. اس میں رجحانات کی پیروی کرنے کی حکمت عملی کا ایک مشترکہ مسئلہ بھی ہے ، یہ ہے کہ اس میں بہاؤ ہے۔ یہ بہاؤ ، جو اس کی پیروی کرتا ہے ، اس کی وجہ سے پوری طرح سے بہاؤ کا امکان ہے۔ بڑے رجحانات میں بہت مضبوط ہے ، اور ہلچل والی منڈیوں میں خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔

3، حقیقی جنگ میں فیوچر کی ترقی کے لئے سی ٹی اے کی حکمت عملی

3.1 مائی زبان پر مبنی CTA رجحانات کی حکمت عملی تیار کرنا

پچھلی صدی کے آخر میں ، ریاستہائے متحدہ میں مالیاتی سرمایہ کاری کے شعبے میں ایک بہت ہی حیرت انگیز تجارتی طریقہ کار مقبول ہونا شروع ہوا۔ ہزاروں افراد کی مشق کے بعد ، اس طریقہ کار کو مؤثر اور بہت بڑی عملی قیمت کے طور پر پایا گیا ، اور بہت سارے سرمایہ کاری کے ماہرین اور پیشہ ور تاجروں کی طرف سے پہچانا گیا ، جو اب تک تقریبا almost تمام مالیاتی سرمایہ کاری کے شعبوں میں بہترین طور پر لاگو ہوتا ہے ، چاہے وہ فاریکس ، سونے ، اسٹاک ، مستقبل ، خام تیل ، اشاریہ جات اور بانڈز ہوں ، یہ افراتفری کا طریقہ کار ہے۔

لفظ افراتفری سے مراد کائنات کی افراتفری کی حالت کا بیان ہے، جس کا خیال یہ ہے کہ نتائج ناگزیر ہیں، لیکن موجودہ علم کی وجہ سے نتائج کا حساب لگانا ناممکن ہے، کیونکہ حساب کتاب خود بھی نتائج کو تبدیل کر رہا ہے، آخر میں سب سے بڑا یا سب سے چھوٹا نتیجہ ہوسکتا ہے، لیکن کوئی ناگزیر نتیجہ نہیں ہے۔ یہ تجارتی مارکیٹوں کی طرح ہی ہے، جس میں شرکاء مارکیٹوں کا تجزیہ کرتے ہیں اور تجارت کرتے وقت بھی مارکیٹ کو تبدیل کرتے ہیں۔ مارکیٹ مستقل طور پر متغیر ہے، جب شرکاء مارکیٹ کی نئی شکلوں کے بارے میں سیکھتے ہیں تو مارکیٹ بھی اس کے بارے میں جانتی ہے کہ وہ شرکاء کے ذریعہ پہچانی جاتی ہے، لہذا یہ متغیر ہے۔ اور یہ یقینی طور پر شرکاء کی طرف متغیر ہونے کا رجحان رکھتا ہے، جس کے بارے میں شرکاء کو معلوم نہیں ہے، اس کے پاس کافی ذہانت ہے کہ شرکاء کو اس کے تبدیلی کے قوانین کو پکڑنے سے روکنے کے لئے، یعنی مارکیٹ مستحکم نہیں ہے، اور مارکیٹ کے بارے میں علم مستقبل کی نمائندگی نہیں کرسکتا۔

افراتفری کا آپریشن، سرمایہ کاری کے خیالات، تجارتی حکمت عملیوں اور ان پٹ آؤٹ سگنلز کا ایک مکمل سیٹ ہے، جس کا ایجاد بل ولیمز نے کیا۔ اس وقت بین الاقوامی سطح پر بہت سے سرمایہ کار افراتفری کا آپریشن استعمال کرتے ہوئے مارکیٹ میں تجارت کرتے ہیں۔ چونکہ ہمارے مالیاتی بازاروں کی ترقی میں تاخیر ہوئی ہے ، لہذا افراتفری کا نظریہ بھی ایک نسبتا new نیا خیال ہے ، لہذا افراتفری کے آپریشن کا مطالعہ کرنے والے بہت کم لوگ ہیں۔ چونکہ افراتفری کا آپریشن ایک بہت ہی وسیع پیمانے پر تجارتی حکمت عملی ہے ، جس کا استعمال تقریبا financial تمام مالیاتی سرمایہ کاری کے شعبوں میں کیا جاسکتا ہے ، بشمول اسٹاک ، بانڈز ، فاریکس ، غیر ملکی کرنسی ، ڈیجیٹل سامان ، لہذا اس کورس کا آسان ورژن افراتفری کو حکمت عملی کے طور پر استعمال کرتا ہے جس سے سرمایہ کاری میں دلچسپی اور منافع میں اضافہ ہوتا ہے۔

جیسا کہ نام سے پتہ چلتا ہے ، افراتفری کے آپریشن کے نظریاتی بنیاد پر افراتفری کا نظریہ ہے ، جو موسمیات دان ایڈورڈ لورینز نے پیش کیا ، جو 20 ویں صدی کے آخر میں سائنس کی سب سے بڑی دریافتوں میں سے ایک ہے۔ مشہور تتلی اثر کی چٹنی اس کی طرف سے پیش کی گئی ہے۔ بل ولیمز نے افراتفری کے نظریہ کو مالیاتی سرمایہ کاری کے شعبے میں تخلیقی طور پر لاگو کیا ، اور تقسیم ہندسوں ، غیر لکیری حرکیات اور دیگر شعبوں کے ساتھ مل کر ایک بہت ہی موثر تکنیکی تجزیہ اشارے کی ایک سیریز تیار کی۔

اس کے علاوہ ، یہ بھی کہا جاتا ہے کہ اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، یہ بھی کہا جاتا ہے کہ اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، یہ بھی کہا جاتا ہے کہ اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، یہ بھی کہا جاتا ہے کہ اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے علاوہ ، اس کے بعد ، اس کے بعد ، اس کے بعد ، اس کے بعد ، اس کے بعد ، اس کے بعد ، اس کے بعد ، اس کے بعد ، اس کے بعد ، اس کے بعد ، اس کے بعد ، اس کے بعد ، اس کے بعد ، اس کے بعد ، اس کے بعد ، اس کے بعد ، اس کے بعد

ہلدی کی لکیریں (Alligator)
فریکٹل
تحریک (The Momentum)
رفتار بڑھانا
بیلنس لائن

جیسا کہ اوپر دکھایا گیا ہے، مچھلی کی لکیریں تعدد ہندسوں اور غیر لکیری حرکیات کا استعمال کرتے ہوئے متوازن لکیروں کا ایک مجموعہ ہیں، جو بنیادی طور پر توسیع کے اشاریہ کے ساتھ وزن میں چلتی اوسط ہیں، جو کہ یکساں لائنوں میں سے ایک ہیں، لیکن عام یکساں لائنوں کے مقابلے میں تھوڑا سا پیچیدہ ہے. اب ہم دیکھیں گے کہ مچھلی کی لکیروں کو میک زبان میں کیسے بیان کیا جائے:

// 参数
N1:=11;
N2:=21;

// 定义价格中线
N3:=N1+N2;
N4:=N2+N3;
HL:=(H+L)/2;

// 鳄鱼线
Y^^SMA(REF(HL,N3),N4,1);
R:=SMA(REF(HL,N2),N3,1);
G:=SMA(REF(HL,N1),N2,1);

سب سے پہلے ہم دو بیرونی پیرامیٹرز N1 اور N2 کی وضاحت کرتے ہیں، پھر بیرونی پیرامیٹرز کے مطابق سب سے زیادہ قیمت اور سب سے کم قیمت کا اوسط HL کا حساب لگاتے ہیں، پھر مختلف پیرامیٹرز کے مطابق HL کا اوسط حساب لگاتے ہیں، جو کہ لبوں کے لئے بوسہ کے لئے وسط لائن کا ایک چھوٹا سا دورانیہ ہے، جو کہ وسط لائن کا ایک چھوٹا سا دورانیہ ہے، جو کہ دانتوں کے لئے وسط لائن کا ایک بڑا دورانیہ ہے، جو کہ وسط لائن کا ایک بڑا دورانیہ ہے.

افراتفری کے طریقہ کار میں بہت واضح طور پر ایک تقسیم کے تصور کی وضاحت کی گئی ہے۔ ہم اس کی مثال دے سکتے ہیں: ہاتھ کی ہتھیلی کھولیں ، انگلیاں اوپر کی طرف ، درمیانی انگلی اوپر کی تقسیم ہے ، بائیں طرف چھوٹی انگلی اور نام نہاد انگلی ، دائیں ہاتھ کی انگلی اور انگوٹھے بالترتیب غیر جدید اعلی K لائن کی نمائندگی کرتے ہیں۔ ایک بنیادی تقسیم ان 5 K لائنوں پر مشتمل ہے۔ اس طرح تقسیم کو مندرجہ ذیل کوڈ کے ذریعہ بیان کیا جاسکتا ہے:

// 分形
TOP_N:=BARSLAST(REF(H,2)=HHV(H,5))+2;
BOTTOM_N:=BARSLAST(REF(L,2)=LLV(L,5))+2;

TOP:=REF(H,TOP_N);
BOTTOM:=REF(L,BOTTOM_N);

MAX_YRG^^MAX(MAX(Y,R),G); 
MIN_YRG^^MIN(MIN(Y,R),G); 

TOP_FRACTAL^^VALUEWHEN(H>=MAX_YRG,TOP);
BOTTOM_FRACTAL^^VALUEWHEN(L<=MIN_YRG,BOTTOM);

جھاڑی لائن اور تقسیم کا حساب لگاتے ہوئے ، ہم ان دو شرائط کے مطابق ایک سادہ افراتفری آپریشن کی حکمت عملی لکھ سکتے ہیں ، جس میں اشاریہ جات کے ایک سیٹ کے ساتھ وزن میں چلتی اوسط کی بنیاد پر جھاڑی لائن اور تقسیم کے اشارے کا حساب لگایا جاتا ہے۔ یقینا the اصل ورژن کی افراتفری آپریشن کی حکمت عملی زیادہ پیچیدہ ہوگی۔ کوڈ مندرجہ ذیل ہے:

// 如果当前无多单，并且收盘价升破上分形，并且上分形在鳄鱼线上方时，多头开仓
BKVOL=0 AND C>=TOP_FRACTAL AND TOP_FRACTAL>MAX_YRG,BPK(1);
// 如果当前无空单，并且收盘价跌破下分形，并且下分形在鳄鱼线下方时，空头开仓
SKVOL=0 AND C<=BOTTOM_FRACTAL AND BOTTOM_FRACTAL<MIN_YRG,SPK(1);

// 如果收盘价跌破鳄鱼的下巴时，多头平仓
C<Y,SP(BKVOL);
// 如果收盘价升破鳄鱼的下巴时，空头平仓
C>Y,BP(SKVOL);

اس حکمت عملی کے بارے میں آپ کو کیا پتہ ہونا چاہئے؟ اس کے بارے میں آپ کو کیا پتہ ہونا چاہئے؟ اس کے بارے میں آپ کو کیا پتہ ہونا چاہئے؟

ایک سے زیادہ پوزیشن کھولیں: اگر اس وقت بہت زیادہ آرڈر نہیں ہیں ، اور اختتامی قیمت میں اضافہ ہوا ہے تو ، اوپری تقسیم کو توڑ دیں ، اور اوپری تقسیم کو ہینس لائن سے اوپر رکھیں۔
خالی پوزیشن کھولیں: اگر اس وقت کوئی خالی آرڈر نہیں ہے ، اور اختتامی قیمت نیچے کی طرف گر گئی ہے ، اور نیچے کی طرف گر گئی ہے ، اور ٹائی لائن سے نیچے ہے۔
ایک بار جب آپ نے اپنے کاروبار کو ختم کیا تو ، آپ کو اس کے بارے میں مزید جاننے کی ضرورت ہوگی۔
خالی ٹاپ فلیشنگ: اگر اختتامی قیمت میں اضافہ ہوتا ہے تو وہ مچھلی کے جبڑے کو توڑ دیتا ہے۔

اگلا ، آئیے دیکھتے ہیں کہ اس سادہ افراتفری سے چلنے والی حکمت عملی کی واپسی کا نتیجہ کیا ہوتا ہے؟ تاکہ واپسی کو حقیقی ماحول کے قریب تر بنایا جاسکے ، یہاں آپریشنل فیس کو ایکسچینج کے دو گنا ، کھولنے اور اسٹاپ کے علاوہ 2 چھلانگوں کے ساتھ ترتیب دیا گیا ہے۔ واپسی کی قسم اسٹیل انڈیکس ، تجارت کی قسم اسٹیل مین مسلسل ، فکسڈ ایک ہاتھ کی کھلی ہے۔ ذیل میں 1 گھنٹے کی سطح پر ابتدائی واپسی کی کارکردگی کی رپورٹ ہے۔

کیپٹل کوریج اور بیک میٹڈ کارکردگی کے اعداد و شمار سے ، یہ حکمت عملی اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے ، اور مجموعی طور پر کیپٹل کوریج مستحکم طور پر اوپر کی طرف ہے۔ تاہم ، سکروٹڈ اسٹیل کی اقسام کے لئے ، 2016 کے آخر کے بعد ، مارکیٹ کی خصوصیات میں تبدیلی واقع ہوئی ہے ، جو پہلے کی اعلی اتار چڑھاؤ کی یکطرفہ حرکت سے وسیع تر ہلچل کی سمت میں تبدیل ہوگئی ہے۔ کیپٹل کوریج سے ، 2017 سے اب تک کی منافع میں نمایاں طور پر کمزور ہے۔

خلاصہ یہ کہ ، افراتفری کے طریقہ کار کا جوہر یہ ہے کہ ایک موڑ کا مقام تلاش کریں ، نہ ہی اس بات کی فکر کریں کہ مارکیٹ کیسے چلتی ہے ، نہ ہی اس کی فکر کریں کہ یہ کس طرح کی غلط پیشرفت ہے ، اور اگر اس میں کوئی تبدیلی آتی ہے تو ، براہ راست اس میں شامل ہوجائیں۔ کبھی بھی مارکیٹ کی پیش گوئی کرنے کی کوشش نہ کریں ، بلکہ ایک مبصر اور پیروکار بنیں۔

3.2 جاوا اسکرپٹ پر مبنی سی ٹی اے کی حکمت عملی تیار کرنا

سوروس نے 1987 میں لکھی گئی کتاب میں ایک اہم پیش گوئی کی تھی: میں یقین کرتا ہوں کہ مارکیٹ کی قیمتیں ہمیشہ غلط ہوتی ہیں ، اس معنی میں کہ ان کے پاس مستقبل کے بارے میں تعصب ہے۔ اس کا خیال ہے کہ مارکیٹ کے موثر مفروضے صرف نظریاتی مفروضے ہیں ، حقیقت میں مارکیٹ کے شرکاء ہمیشہ عقلی نہیں ہوتے ہیں ، اور ہر وقت ، شرکاء کو پوری طرح سے حاصل کرنے اور ان کی تمام معلومات کی معقول تشریح کرنے کا امکان نہیں ہوتا ہے ، اور یہاں تک کہ اگر یہ ایک ہی معلومات ہے تو ، ہر ایک کی رائے مختلف ہے۔ یعنی ، قیمت خود ہی مارکیٹ کے شرکاء کی غلط توقعات پر مشتمل ہے ، لہذا مارکیٹ کی قیمتیں ہمیشہ غلط ہوتی ہیں۔ شاید یہ سود لینے والوں کے منافع کا ذریعہ ہے۔

مندرجہ بالا اصولوں کے مطابق ہم یہ بھی جانتے ہیں کہ غیر موثر مستقبل کی مارکیٹ میں، مختلف ادوار کے سودے کے سودے کے درمیان مارکیٹ کے اثرات بھی ہمیشہ ہم آہنگ نہیں ہوتے ہیں، اور اس کی قیمتوں کا تعین بھی مکمل طور پر مؤثر نہیں ہوتا ہے۔ اس طرح، ایک ہی تجارتی اشارے کے مختلف ادوار کے سودے کے سودے کی قیمتوں کی بنیاد پر، اگر دو قیمتوں میں بڑی قیمت کی حد ہوتی ہے تو، مختلف ادوار کے سودے کے سودے کو بیک وقت خریدا اور فروخت کیا جاسکتا ہے۔

تجارتی مستقبل کی طرح ، ڈیجیٹل کرنسیوں میں بھی اس کے ساتھ وابستہ طویل مدتی سودے کے معاہدوں کا ایک مجموعہ ہے۔ جیسے کہ اوکی ایکس ایکسچینج میں: ای ٹی سی اس ہفتے ، ای ٹی سی اگلے ہفتے ، ای ٹی سی سہ ماہی۔ مثال کے طور پر ، فرض کریں کہ ای ٹی سی اس ہفتے اور ای ٹی سی سہ ماہی کے درمیان قیمت کا فرق طویل عرصے تک 5 کے ارد گرد برقرار رہتا ہے۔ اگر کسی دن کی قیمت کا فرق 7 تک پہنچ جاتا ہے تو ، ہم توقع کرتے ہیں کہ قیمت کا فرق مستقبل میں کسی وقت 5 تک واپس آجائے گا۔ پھر آپ اسی ہفتے ای ٹی سی بیچ سکتے ہیں ، اور اسی وقت ای ٹی سی سہ ماہی میں خرید سکتے ہیں ، تاکہ اس فرق کو کم کیا جاسکے۔ اور اس کے برعکس۔

اگرچہ یہ فرق موجود ہے ، لیکن مصنوعی آپریشن میں وقت لگتا ہے ، درستگی کی کمی اور قیمتوں میں ہونے والی تبدیلیوں کے اثرات ، مصنوعی سودے اکثر غیر یقینی صورتحال کا شکار ہوتے ہیں۔ مقداری ماڈل کے ذریعہ سودے کے مواقع کو پکڑنے اور سودے کی تجارت کی حکمت عملی تیار کرنے کے ساتھ ساتھ پروگرام سازی کے الگورتھم خود بخود تبادلوں میں آرڈر دیتے ہیں ، تیزی سے درست مواقع کو پکڑتے ہیں ، اور موثر اور مستحکم منافع حاصل کرتے ہیں۔

اس سیکشن میں آپ کو سکھایا جائے گا کہ کس طرح ڈیجیٹل کرنسیوں کی تجارت میں ، ایجاد کنندہ کوالٹی ٹریڈنگ پلیٹ فارم اور اوک ای ایکس ایکسچینج میں ای ٹی سی فیوچر معاہدوں کا استعمال کرتے ہوئے ، ایک سادہ سودے بازی کی حکمت عملی کے ساتھ ، اگر فوری سودے بازی کے مواقع کو پکڑیں تو ، ہر بار دیکھنے کے قابل منافع کو پکڑیں ، جبکہ ممکنہ خطرہ کا خطرہ ہے۔

ایک ڈیجیٹل کرنسی کے لئے ایک طویل مدتی سودے کی حکمت عملی بنانامشکل: درمیانی سطحاسٹریٹجک ماحول

ٹریڈ مارک: ایتھرین کلاسیکی (ETC)
قیمتوں کے فرق کے اعداد و شمار: ETC اسی ہفتے - ETC سہ ماہی ((معاہدہ کی جانچ کو خارج کردیں)
ٹریڈنگ سائیکل: 5 منٹ
头寸匹配：1:1
ٹرانزیکشن کی قسم: ایک ہی قسم کے دوران

اسٹریٹجک منطق

اوورسیز ٹریڈنگ کی شرائط: اگر موجودہ اکاؤنٹ میں کوئی اسٹاک موجود نہیں ہے اور اس کی قیمت boll سے کم ہے تو ، اوورسیز ٹریڈنگ کریں۔ یعنی ، ETC کو اسی ہفتے خریدیں ، اور ETC کو سہ ماہی میں فروخت کریں۔
ایک چھوٹا سا کاروبار شروع کرنے کی شرط: اگر موجودہ اکاؤنٹ میں کوئی اسٹاک موجود نہیں ہے اور اس کی قیمت boll سے زیادہ ہے تو ، چھوٹا سا کاروبار شروع کریں۔ یعنی ، ETC کو ہفتے میں فروخت کریں ، اور ETC کو سہ ماہی میں خریدیں۔
اوور ڈیسفریج بریک لگانے کی شرط: اگر موجودہ اکاؤنٹ میں ہفتہ وار اوورڈیسفریج اور سہ ماہی میں اوورڈیسفریج موجود ہے اور قیمتوں کا فرق boll سے زیادہ ہے تو ، اوورڈیسفریج ہوگا۔ یعنی ، ہفتے میں اوورڈیسفریج فروخت کریں ، سہ ماہی میں اوورڈیسفریج خریدیں۔
بیلنس کی قیمت میں فرق کو ختم کرنے کی شرط: اگر موجودہ اکاؤنٹ میں اس ہفتے کے دوران ای ٹی سی کا ایک بیلنس موجود ہے اور اس میں سہ ماہی کے دوران ای ٹی سی کے ایک سے زیادہ آرڈر موجود ہیں اور اس کی قیمت بیلنس سے کم ہے تو ، بیلنس کی قیمت میں فرق ہے۔ یعنی: اس ہفتے میں بیلنس ای ٹی سی خریدیں ، سہ ماہی میں بیلنس ای ٹی سی فروخت کریں۔

مندرجہ بالا ایک سادہ ڈیجیٹل کرنسی کی کراس ٹرم سودے کی حکمت عملی کی منطق کی وضاحت ہے ، لہذا آپ اپنے خیالات کو پروگرام میں کیسے لاگو کرسکتے ہیں؟ ہم نے ایجاد کنندہ کو تجارتی پلیٹ فارم کی مقدار میں اضافہ کرنے سے پہلے فریم ورک کی تعمیر کرنے کی کوشش کی۔

function Data() {}  // 基础数据函数
Data.prototype.mp = function () {}  // 持仓函数
Data.prototype.boll = function () {}  // 指标函数
Data.prototype.trade = function () {}  // 下单函数
Data.prototype.cancelOrders = function () {}  // 撤单函数
Data.prototype.isEven = function () {}  // 处理单只合约函数
Data.prototype.drawingChart = function () {}  // 画图函数

function onTick() {
    var data = new Data(tradeTypeA, tradeTypeB);  // 创建一个基础数据对象
    var accountStocks = data.accountData.Stocks;  // 账户余额
    var boll = data.boll(dataLength, timeCycle);  // 计算boll技术指标
    data.trade();  // 计算交易条件下单
    data.cancelOrders();  // 撤单
    data.drawingChart(boll);  // 画图
    data.isEven();  // 处理持有单个合约
}

//入口函数
function main() {
    while (true) {  // 进入轮询模式
        onTick();  // 执行onTick函数
        Sleep(500);  // 休眠0.5秒
    }
}

ذرا تصور کریں کہ ہم نے کس طرح کے معاملات کے عمل کو ایک اہم تجارت میں کیا ہے؟ نظام کی تجارت میں کوئی بنیادی فرق نہیں ہے، صرف: اعداد و شمار حاصل کریں، اعداد و شمار کا حساب لگائیں، آرڈر کی تجارت کریں، آرڈر کے بعد عملدرآمد کریں۔ پھر یہ بھی پروگرام میں ہے، سب سے پہلے پروگرام 20 ویں لائن مین فنکشن کو انجام دیتا ہے، جو ایک معاہدہ شدہ قاعدہ ہے، جب پروگرام ٹرانزیکشن کی حکمت عملی کو پہلے سے ہی (اگر کوئی ہے) عملدرآمد کرنے کے بعد لامحدود لوپ موڈ میں داخل ہوتا ہے، یعنی، ٹرانزیکشن موڈ، ٹرانزیکشن موڈ میں، بار بار چلنے والے پر عملدرآمد پر عملدرآمد ہوتا ہے.

تو onTick فنکشن میں ، یہ وہی ٹریڈنگ کا عمل ہے جو ہم موضوعی تجارت میں کرتے ہیں: سب سے پہلے بنیادی قیمت کا ڈیٹا حاصل کریں ، پھر اکاؤنٹ بیلنس حاصل کریں ، پھر اشارے کا حساب لگائیں ، پھر تجارت کی شرائط کا حساب لگائیں اور آرڈر کریں ، اور آخر میں آرڈر کے بعد کی کارروائی ، بشمول: آرڈر کی واپسی ، ڈرائنگ ، انفرادی معاہدے پر کارروائی۔

اسٹریٹجک خیالات کے ساتھ ساتھ تجارتی عمل کے ساتھ ، اسٹریٹجک فریم ورک کو آسانی سے بنایا جاسکتا ہے۔ پوری حکمت عملی کو تین مراحل میں آسان بنایا جاسکتا ہے۔

اس سے پہلے کہ آپ اس کے بارے میں سوچیں ، آپ کو اس کے بارے میں جاننے کی ضرورت ہے۔
ڈیٹا اکٹھا کریں اور اس کا حساب لگائیں۔
اس کے بعد آپ کو اس کے بارے میں مزید جاننے کی ضرورت ہے۔

تجارتی حکمت عملی کے فریم ورک کی تعمیر کے بعد، آپ کو اصل ٹریڈنگ کے عمل اور ٹرانزیکشن کی تفصیلات کے مطابق، حکمت عملی کے فریم ورک میں ضروری تفصیلات کوڈ کو بھرنے کی ضرورت ہے.

ایک، پیشگی ٹریڈنگ

1۔ ضروری گلوبل متغیرات کا اعلان کریں

چارٹ کے آئٹم کی وضاحت کریںvar chart = {}
چارٹ فنکشن کو کال کریں، چارٹ کو شروع کریںvar ObjChart = Chart ( chart )
ایک خالی صف کا اعلان کریں جس میں قیمتوں میں فرق کی ترتیب کو ذخیرہ کیا جائےvar bars = []
ایک ریکارڈ شدہ تاریخی اعداد و شمار کے لئے ایک وقت کی حد متغیر بیان کریںvar oldTime = 0

خارجہ پیرامیٹرز جو پالیسی کو تشکیل دیتے ہیں

var tradeTypeA = "this_week"; // 套利A合约
var tradeTypeB = "quarter"; // 套利B合约
var dataLength = 10; //指标周期长度
var timeCycle = 1; // K线周期
var name = "ETC"; // 币种
var unit = 1; // 下单量

3۔ ڈیٹا پروسیسنگ فنکشنز کی تعریف

بنیادی ڈیٹا فنکشن: Data () ایک تعمیراتی فنکشن Data بنائیں اور اس کی اندرونی خصوصیات کی وضاحت کریں۔ بشمول: اکاؤنٹ ڈیٹا ، ہولڈنگ ڈیٹا ، K لائن ڈیٹا ٹائم فریم ، سودے A / B معاہدوں کی خرید / فروخت کی قیمت ، مثبت / مخالف سودے کی قیمت۔

function Data(tradeTypeA, tradeTypeB) { // 传入套利A合约和套利B合约
    this.accountData = _C(exchange.GetAccount); // 获取账户信息
    this.positionData = _C(exchange.GetPosition); // 获取持仓信息
    var recordsData = _C(exchange.GetRecords); //获取K线数据
    exchange.SetContractType(tradeTypeA); // 订阅套利A合约
    var depthDataA = _C(exchange.GetDepth); // 套利A合约深度数据
    exchange.SetContractType(tradeTypeB); // 订阅套利B合约
    var depthDataB = _C(exchange.GetDepth); // 套利B合约深度数据
    this.time = recordsData[recordsData.length - 1].Time; // 获取最新数据时间
    this.askA = depthDataA.Asks[0].Price; // 套利A合约卖一价
    this.bidA = depthDataA.Bids[0].Price; // 套利A合约买一价
    this.askB = depthDataB.Asks[0].Price; // 套利B合约卖一价
    this.bidB = depthDataB.Bids[0].Price; // 套利B合约买一价
    // 正套价差(合约A卖一价 - 合约B买一价)
    this.basb = depthDataA.Asks[0].Price - depthDataB.Bids[0].Price;
    // 反套价差(合约A买一价 - 合约B卖一价)
    this.sabb = depthDataA.Bids[0].Price - depthDataB.Asks[0].Price;
}

ہولڈنگ فنکشن حاصل کریں: mp () پورے ہولڈنگ صف میں گھومنا، مخصوص معاہدے، مخصوص سمت میں ہولڈنگ کی تعداد واپس کرنا، اگر کوئی نہیں ہے تو غلط واپس کرنا

Data.prototype.mp = function (tradeType, type) {
    var positionData = this.positionData; // 获取持仓信息
    for (var i = 0; i < positionData.length; i++) {
        if (positionData[i].ContractType == tradeType) {
            if (positionData[i].Type == type) {
                if (positionData[i].Amount > 0) {
                    return positionData[i].Amount;
                }
            }
        }
    }
    return false;
}

K لائن اور اشارے کی تقریب:boll () مثبت / مخالف قیمت فرق کے اعداد و شمار کے مطابق ، نئی K لائن سیریز مرتب کریں۔ اور بول اشارے کے ذریعہ حساب لگایا گیا اوپر ، وسط ، نیچے کی طرف سے اعداد و شمار واپس کریں۔

Data.prototype.boll = function (num, timeCycle) {
    var self = {}; // 临时对象
    // 正套价差和反套价差中间值
    self.Close = (this.basb + this.sabb) / 2;
    if (this.timeA == this.timeB) {
        self.Time = this.time;
    } // 对比两个深度数据时间戳
    if (this.time - oldTime > timeCycle * 60000) {
        bars.push(self);
        oldTime = this.time;
    } // 根据指定时间周期，在K线数组里面传入价差数据对象
    if (bars.length > num * 2) {
        bars.shift(); // 控制K线数组长度
    } else {
        return;
    }
    var boll = TA.BOLL(bars, num, 2); // 调用talib库中的boll指标
    return {
        up: boll[0][boll[0].length - 1], // boll指标上轨
        middle: boll[1][boll[1].length - 1], // boll指标中轨
        down: boll[2][boll[2].length - 1] // boll指标下轨
    } // 返回一个处理好的boll指标数据
}

مندرجہ ذیل فنکشن:trade () آپ کو ایک ہی وقت میں دو مختلف سمتوں میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں دو مختلف سمتوں میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت

Data.prototype.trade = function (tradeType, type) {
    exchange.SetContractType(tradeType); // 下单前先重新订阅合约
    var askPrice, bidPrice;
    if (tradeType == tradeTypeA) { // 如果是A合约下单
        askPrice = this.askA; // 设置askPrice
        bidPrice = this.bidA; // 设置bidPrice
    } else if (tradeType == tradeTypeB) { // 如果是B合约下单
        askPrice = this.askB; // 设置askPrice
        bidPrice = this.bidB; // 设置bidPrice
    }
    switch (type) { // 匹配下单模式
        case "buy":
            exchange.SetDirection(type); // 设置下单模式
            return exchange.Buy(askPrice, unit);
        case "sell":
            exchange.SetDirection(type); // 设置下单模式
            return exchange.Sell(bidPrice, unit);
        case "closebuy":
            exchange.SetDirection(type); // 设置下单模式
            return exchange.Sell(bidPrice, unit);
        case "closesell":
            exchange.SetDirection(type); // 设置下单模式
            return exchange.Buy(askPrice, unit);
        default:
            return false;
    }
}

آرڈر منسوخ کریں فنکشن:cancelOrders () تمام زیر التواء آرڈرز کی صف حاصل کریں اور ایک ایک کرکے منسوخ کریں۔ اور اگر کوئی زیر التواء آرڈر ہے تو غلط لوٹائیں۔ اگر کوئی زیر التواء آرڈر نہیں ہے تو سچ لوٹائیں۔

Data.prototype.cancelOrders = function () {
    Sleep(500); // 撤单前先延时，因为有些交易所你懂的
    var orders = _C(exchange.GetOrders); // 获取未成交订单数组
    if (orders.length > 0) { // 如果有未成交的订单
        for (var i = 0; i < orders.length; i++) { //遍历未成交订单数组
            exchange.CancelOrder(orders[i].Id); //逐个取消未成交的订单
            Sleep(500); //延时0.5秒
        }
        return false; // 如果取消了未成交的单子就返回false
    }
    return true; //如果没有未成交的订单就返回true
}

ہولڈنگ سنگل کنٹریکٹ: isEven ()) سود کی تجارت میں ایک ٹانگ کی صورت حال پیدا ہوتی ہے ، یہاں براہ راست تمام پوزیشنوں کو آسان طریقے سے صاف کرنے کا طریقہ استعمال کیا جاتا ہے۔ یقینا. ، یہ بھی ادائیگی کے طریقہ کار میں تبدیل کیا جاسکتا ہے۔

Data.prototype.isEven = function () {
    var positionData = this.positionData; // 获取持仓信息
    var type = null; // 转换持仓方向
    // 如果持仓数组长度余2不等于0或者持仓数组长度不等于2
    if (positionData.length % 2 != 0 || positionData.length != 2) {
        for (var i = 0; i < positionData.length; i++) { // 遍历持仓数组
            if (positionData[i].Type == 0) { // 如果是多单
                type = 10; // 设置下单参数
            } else if (positionData[i].Type == 1) { // 如果是空单
                type = -10; // 设置下单参数
            }
            // 平掉所有仓位
            this.trade(positionData[i].ContractType, type, positionData[i].Amount);
        }
    }
}

ڈرائنگ چارٹ فنکشن:drawingChart () ObjChart.add () طریقہ کار کو کال کریں اور چارٹ میں ضروری مارکیٹ ڈیٹا اور اشارے کے اعداد و شمار کو ڈرائنگ کریں: اوپر ، وسط ، نیچے ، مثبت / مخالف فرق۔

Data.prototype.drawingChart = function (boll) {
    var nowTime = new Date().getTime();
    ObjChart.add([0, [nowTime, boll.up]]);
    ObjChart.add([1, [nowTime, boll.middle]]);
    ObjChart.add([2, [nowTime, boll.down]]);
    ObjChart.add([3, [nowTime, this.basb]]);
    ObjChart.add([4, [nowTime, this.sabb]]);
    ObjChart.update(chart);
}

ان پٹ فنکشن main () کے اندر ، ٹرانزیکشن پری پروسیسنگ کوڈ کو انجام دیں ، جو پروگرام کے آغاز کے بعد صرف ایک بار چلتے ہیں۔ بشمول:

فلٹر کنٹرولر میں اہم معلومات نہیں ہیںSetErrorFilter ( )
ڈیجیٹل کرنسیوں کی اقسام جو تجارت کے لئے مقرر کی جائیںexchange.IO ( )
پروگرام شروع ہونے سے پہلے خالی ہونے سے پہلے تیار کردہ گرافObjChart.reset ( )
پروگرام شروع ہونے سے پہلے خالی ہونے سے پہلے اسٹیٹس ٹیب کی معلوماتLogProfitReset ( )

مندرجہ بالا ٹرانزیکشن پری پروسیسنگ کی وضاحت کرنے کے بعد ، اگلے مرحلے پر جانے کے لئے ، ٹرانزیکشن موڈ میں جائیں ، onTick () فنکشن کو بار بار انجام دیں۔ اور Sleep () ٹرانزیکشن کے دوران نیند کا وقت ترتیب دیں ، کیونکہ کچھ ڈیجیٹل کرنسی تبادلے کے APIs میں ایک مخصوص وقت کے اندر اندر رسائی کی تعداد پر پابندی ہے۔

function main() {
    // 过滤控制台中不是很重要的信息
    SetErrorFilter("429|GetRecords:|GetOrders:|GetDepth:|GetAccount|:Buy|Sell|timeout|Futures_OP");
    exchange.IO("currency", name + '_USDT'); //设置要交易的数字货币币种
    ObjChart.reset(); //程序启动前清空之前绘制的图表
    LogProfitReset(); //程序启动前清空之前的状态栏信息
    while (true) { // 进入轮询模式
        onTick(); // 执行onTick函数
        Sleep(500); // 休眠0.5秒
    }
}

دو، ڈیٹا حاصل کریں اور اسے شمار کریں

بنیادی ڈیٹا آبجیکٹ ، اکاؤنٹ بیلنس ، بولل اشارے کے اعداد و شمار کو ٹریڈنگ منطق کے استعمال کے لئے حاصل کریں۔

function onTick() {
    var data = new Data(tradeTypeA, tradeTypeB); // 创建一个基础数据对象
    var accountStocks = data.accountData.Stocks; // 账户余额
    var boll = data.boll(dataLength, timeCycle); // 获取boll指标数据
    if (!boll) return; // 如果没有boll数据就返回
}

تیسرا، درخواستیں جمع کروائیں اور ان پر عملدرآمد کریں۔

مندرجہ بالا حکمت عملی کی منطق کے مطابق ، خرید و فروخت کی کارروائی کی جاتی ہے۔ پہلے یہ فیصلہ کیا جاتا ہے کہ قیمت اور اشارے کی شرائط درست ہیں ، پھر یہ فیصلہ کیا جاتا ہے کہ ہولڈنگ کی شرائط درست ہیں ، اور آخر میں trade () سبسکرائب فنکشن کو انجام دیا جاتا ہے۔

// 价差说明
// basb = (合约A卖一价 - 合约B买一价)
// sabb = (合约A买一价 - 合约B卖一价)
if (data.sabb > boll.middle && data.sabb < boll.up) { // 如果sabb高于中轨
    if (data.mp(tradeTypeA, 0)) { // 下单前检测合约A是否有多单
        data.trade(tradeTypeA, "closebuy"); // 合约A平多
    }
    if (data.mp(tradeTypeB, 1)) { // 下单前检测合约B是否有空单
        data.trade(tradeTypeB, "closesell"); // 合约B平空
    }
} else if (data.basb < boll.middle && data.basb > boll.down) { // 如果basb低于中轨
    if (data.mp(tradeTypeA, 1)) { // 下单前检测合约A是否有空单
        data.trade(tradeTypeA, "closesell"); // 合约A平空
    }
    if (data.mp(tradeTypeB, 0)) { // 下单前检测合约B是否有多单
        data.trade(tradeTypeB, "closebuy"); // 合约B平多
    }
}
if (accountStocks * Math.max(data.askA, data.askB) > 1) { // 如果账户有余额
    if (data.basb < boll.down) { // 如果basb价差低于下轨
        if (!data.mp(tradeTypeA, 0)) { // 下单前检测合约A是否有多单
            data.trade(tradeTypeA, "buy"); // 合约A开多
        }
        if (!data.mp(tradeTypeB, 1)) { // 下单前检测合约B是否有空单
            data.trade(tradeTypeB, "sell"); // 合约B开空
        }
    } else if (data.sabb > boll.up) { // 如果sabb价差高于上轨
        if (!data.mp(tradeTypeA, 1)) { // 下单前检测合约A是否有空单
            data.trade(tradeTypeA, "sell"); // 合约A开空
        }
        if (!data.mp(tradeTypeB, 0)) { // 下单前检测合约B是否有多单
            data.trade(tradeTypeB, "buy"); // 合约B开多
        }
    }
}

ایک بار جب آپ کا آرڈر مکمل ہو جاتا ہے تو ، آپ کو غیر معمولی معاملات جیسے زیر التواء آرڈرز ، انفرادی معاہدوں کو برقرار رکھنے اور چارٹ بنانے کی ضرورت ہوتی ہے۔

data.cancelOrders(); // 撤单
data.drawingChart(boll); // 画图
data.isEven(); // 处理持有单个合约

اس کے بعد ، ہم نے 200 سے زیادہ لائنوں کے ساتھ ایک سادہ ڈیجیٹل کرنسی کی کراس ٹرم سودے کی حکمت عملی تیار کی ہے۔ مکمل کوڈ مندرجہ ذیل ہے:

// 全局变量
// 声明一个配置图表的 chart 对象
var chart = {
    __isStock: true,
    tooltip: {
        xDateFormat: '%Y-%m-%d %H:%M:%S, %A'
    },
    title: {
        text: '交易盈亏曲线图（详细）'
    },
    rangeSelector: {
        buttons: [{
            type: 'hour',
            count: 1,
            text: '1h'
        }, {
            type: 'hour',
            count: 2,
            text: '3h'
        }, {
            type: 'hour',
            count: 8,
            text: '8h'
        }, {
            type: 'all',
            text: 'All'
        }],
        selected: 0,
        inputEnabled: false
    },
    xAxis: {
        type: 'datetime'
    },
    yAxis: {
        title: {
            text: '价差'
        },
        opposite: false,
    },
    series: [{
        name: "上轨",
        id: "线1,up",
        data: []
    }, {
        name: "中轨",
        id: "线2,middle",
        data: []
    }, {
        name: "下轨",
        id: "线3,down",
        data: []
    }, {
        name: "basb",
        id: "线4,basb",
        data: []
    }, {
        name: "sabb",
        id: "线5,sabb",
        data: []
    }]
};
var ObjChart = Chart(chart); // 画图对象
var bars = []; // 存储价差序列
var oldTime = 0; // 记录历史数据时间戳

// 参数
var tradeTypeA = "this_week"; // 套利A合约
var tradeTypeB = "quarter"; // 套利B合约
var dataLength = 10; //指标周期长度
var timeCycle = 1; // K线周期
var name = "ETC"; // 币种
var unit = 1; // 下单量

// 基础数据
function Data(tradeTypeA, tradeTypeB) { // 传入套利A合约和套利B合约
    this.accountData = _C(exchange.GetAccount); // 获取账户信息
    this.positionData = _C(exchange.GetPosition); // 获取持仓信息
    var recordsData = _C(exchange.GetRecords); //获取K线数据
    exchange.SetContractType(tradeTypeA); // 订阅套利A合约
    var depthDataA = _C(exchange.GetDepth); // 套利A合约深度数据
    exchange.SetContractType(tradeTypeB); // 订阅套利B合约
    var depthDataB = _C(exchange.GetDepth); // 套利B合约深度数据
    this.time = recordsData[recordsData.length - 1].Time; // 获取最新数据时间
    this.askA = depthDataA.Asks[0].Price; // 套利A合约卖一价
    this.bidA = depthDataA.Bids[0].Price; // 套利A合约买一价
    this.askB = depthDataB.Asks[0].Price; // 套利B合约卖一价
    this.bidB = depthDataB.Bids[0].Price; // 套利B合约买一价
    // 正套价差(合约A卖一价 - 合约B买一价)
    this.basb = depthDataA.Asks[0].Price - depthDataB.Bids[0].Price;
    // 反套价差(合约A买一价 - 合约B卖一价)
    this.sabb = depthDataA.Bids[0].Price - depthDataB.Asks[0].Price;
}

// 获取持仓
Data.prototype.mp = function (tradeType, type) {
    var positionData = this.positionData; // 获取持仓信息
    for (var i = 0; i < positionData.length; i++) {
        if (positionData[i].ContractType == tradeType) {
            if (positionData[i].Type == type) {
                if (positionData[i].Amount > 0) {
                    return positionData[i].Amount;
                }
            }
        }
    }
    return false;
}

// 合成新K线数据和boll指标数据
Data.prototype.boll = function (num, timeCycle) {
    var self = {}; // 临时对象
    // 正套价差和反套价差中间值
    self.Close = (this.basb + this.sabb) / 2;
    if (this.timeA == this.timeB) {
        self.Time = this.time;
    } // 对比两个深度数据时间戳
    if (this.time - oldTime > timeCycle * 60000) {
        bars.push(self);
        oldTime = this.time;
    } // 根据指定时间周期，在K线数组里面传入价差数据对象
    if (bars.length > num * 2) {
        bars.shift(); // 控制K线数组长度
    } else {
        return;
    }
    var boll = TA.BOLL(bars, num, 2); // 调用talib库中的boll指标
    return {
        up: boll[0][boll[0].length - 1], // boll指标上轨
        middle: boll[1][boll[1].length - 1], // boll指标中轨
        down: boll[2][boll[2].length - 1] // boll指标下轨
    } // 返回一个处理好的boll指标数据
}

// 下单
Data.prototype.trade = function (tradeType, type) {
    exchange.SetContractType(tradeType); // 下单前先重新订阅合约
    var askPrice, bidPrice;
    if (tradeType == tradeTypeA) { // 如果是A合约下单
        askPrice = this.askA; // 设置askPrice
        bidPrice = this.bidA; // 设置bidPrice
    } else if (tradeType == tradeTypeB) { // 如果是B合约下单
        askPrice = this.askB; // 设置askPrice
        bidPrice = this.bidB; // 设置bidPrice
    }
    switch (type) { // 匹配下单模式
        case "buy":
            exchange.SetDirection(type); // 设置下单模式
            return exchange.Buy(askPrice, unit);
        case "sell":
            exchange.SetDirection(type); // 设置下单模式
            return exchange.Sell(bidPrice, unit);
        case "closebuy":
            exchange.SetDirection(type); // 设置下单模式
            return exchange.Sell(bidPrice, unit);
        case "closesell":
            exchange.SetDirection(type); // 设置下单模式
            return exchange.Buy(askPrice, unit);
        default:
            return false;
    }
}

// 取消订单
Data.prototype.cancelOrders = function () {
    Sleep(500); // 撤单前先延时，因为有些交易所你懂的
    var orders = _C(exchange.GetOrders); // 获取未成交订单数组
    if (orders.length > 0) { // 如果有未成交的订单
        for (var i = 0; i < orders.length; i++) { //遍历未成交订单数组
            exchange.CancelOrder(orders[i].Id); //逐个取消未成交的订单
            Sleep(500); //延时0.5秒
        }
        return false; // 如果取消了未成交的单子就返回false
    }
    return true; //如果没有未成交的订单就返回true
}

// 处理持有单个合约
Data.prototype.isEven = function () {
    var positionData = this.positionData; // 获取持仓信息
    var type = null; // 转换持仓方向
    // 如果持仓数组长度余2不等于0或者持仓数组长度不等于2
    if (positionData.length % 2 != 0 || positionData.length != 2) {
        for (var i = 0; i < positionData.length; i++) { // 遍历持仓数�

اگلا صفحہ

متعلقہ

مزید

دیانوان99سیکھنا

ڈیڈیسیکھنا

زون فینگ91سیکھنا

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں