یہ حکمت عملی SoftKill21
اس حکمت عملی میں مختلف ادوار کے ساتھ تین ای ایم اے استعمال ہوتے ہیں: 25 پیریڈ فاسٹ ای ایم اے ، 50 پیریڈ اسٹینڈرڈ ای ایم اے اور 100 پیریڈ سست ای ایم اے۔ جب فاسٹ ای ایم اے معیاری ای ایم اے اور سست ای ایم اے سے تجاوز کرتا ہے تو ، یہ خرید کا اشارہ پیدا کرتا ہے۔ جب فاسٹ ای ایم اے معیاری ای ایم اے اور سست ای ایم اے سے نیچے عبور کرتا ہے تو ، یہ فروخت کا اشارہ پیدا کرتا ہے۔ تاخیر کو کم کرنے کے لئے ، ای ایم اے کا حساب ڈبل ایکسپونینشل ہموار کرنے کی تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے۔ یہ حکمت عملی یہ بھی چیک کرتی ہے کہ کیا لندن یا نیو یارک سیشن کے کھلی مارکیٹ کے اوقات اندراج کی شرائط سے ملتے جلتے ہیں۔ اس کے علاوہ ، ہر آرڈر کا پوزیشن سائزنگ متحرک طور پر طے کیا جاتا ہے تاکہ خطرے کو کنٹرول کیا جاسکے۔
خاص طور پر ، حکمت عملی پہلے تین ای ایم اے لائنوں کا حساب لگاتی ہے ، پھر چیک کرتی ہے کہ آیا تیز ای ایم اے معیاری ای ایم اے اور سست ای ایم اے کے ساتھ سنہری کراس یا موت کا کراس تشکیل دیتی ہے۔ اگر شرط بھی لندن یا نیو یارک کے اوپن مارکیٹ کے اوقات سے مماثل ہے تو ، خرید یا فروخت کے سگنل تیار کیے جاتے ہیں۔ پوزیشن کا سائز طے کرتے وقت ، حکمت عملی اکاؤنٹ کے ایکویٹی کی مقررہ فیصد کا حساب لگاتی ہے جس میں خطرہ کا خطرہ ہوتا ہے ، پھر اسے ہر آرڈر کے لئے پوزیشن کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لئے معاہدے کے سائز اور گول لاٹس میں تبدیل کرتی ہے۔
اس حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:
ٹرپل ای ایم اے مؤثر طریقے سے قیمت کے اعداد و شمار کو ہموار کرسکتے ہیں اور رجحان کی سمت کی نشاندہی کرسکتے ہیں۔ فاسٹ ای ایم اے قیمت کی تبدیلیوں پر حساس ہے ، معیاری ای ایم اے مستقل طور پر ٹریک کرتا ہے ، اور سست ای ایم اے شور کو فلٹر کرتا ہے۔ ایک ساتھ مل کر استعمال کیا جاتا ہے ، وہ جھوٹے بریکآؤٹس کو فلٹر کرسکتے ہیں اور رجحان کی سمت کا تعین کرسکتے ہیں۔
ڈبل ایکسپونینشل ہموار کرنے کا استعمال تاخیر کو کم کرتا ہے اور سگنل کو زیادہ حساس بناتا ہے۔
اہم تجارتی سیشنوں کو شامل کرنے سے چوٹی کے اوقات کے دوران گمراہ کن سگنل سے بچنے میں مدد ملتی ہے۔
خطرے کے انتظام کے نقطہ نظر میں اکاؤنٹ کے ایکویٹی کی بنیاد پر پوزیشن کے سائز کو ایڈجسٹ کیا جاتا ہے، جس سے ایک ہی تجارت پر زیادہ نقصانات سے بچنے سے بچنے کے لئے.
منطق سادہ اور واضح ہے، سمجھنے اور لاگو کرنے میں آسان ہے، beginners کے لئے موزوں ہے.
حکمت عملی کو مختلف کرنسی کے جوڑوں اور وقت کے فریم کے لئے بہتر اور ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے، وسیع اطلاق کے ساتھ.
اس حکمت عملی میں کچھ ممکنہ خطرات بھی ہیں:
ای ایم اے اچانک واقعات کی وجہ سے ہونے والے قلیل مدتی جھوٹے بریک آؤٹس کو مؤثر طریقے سے فلٹر نہیں کرسکتے ہیں ، جو غلط سگنل پیدا کرسکتے ہیں۔ فلٹر اور تجزیہ کے لئے دوسرے اشارے شامل کیے جاسکتے ہیں۔
مقررہ فیصد پوزیشن سائزنگ مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کے مطابق متحرک طور پر ایڈجسٹ نہیں ہوسکتی ہے ، جس کے نتیجے میں پوزیشنوں کا سائز زیادہ یا کم ہوتا ہے۔ اتار چڑھاؤ پر مبنی متحرک پوزیشن سائزنگ پر غور کیا جاسکتا ہے۔
صرف دو اہم سیشنوں پر غور کیا جاتا ہے ، جو دوسرے سیشنوں میں تجارتی مواقع سے محروم ہوسکتے ہیں۔ مختلف سیشنوں کے اثرات کی جانچ کی جاسکتی ہے۔
اسٹاپ نقصان کے میکانزم کی عدم موجودگی کے نتیجے میں یکطرفہ نقصان کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرنے میں ناکامی واقع ہوتی ہے۔ منتقل یا وقت پر مبنی اسٹاپ نقصان کو نافذ کیا جاسکتا ہے۔
ای ایم اے کراس اوورز میں کچھ تاخیر ہوتی ہے اور بہترین انٹری ٹائمنگ سے محروم ہوسکتی ہے۔ ای ایم اے کی مدت کو کم کرنا یا اہم اشارے شامل کرنا مددگار ثابت ہوسکتا ہے۔
ٹرانزیکشن لاگت سے کارکردگی متاثر ہوسکتی ہے۔ اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنے کی سطحوں کو اس کے مطابق ایڈجسٹ کیا جانا چاہئے۔
حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں بہتر بنایا جاسکتا ہے:
زیادہ سے زیادہ مجموعے تلاش کرنے کے لئے مختلف ای ایم اے مدت کے پیرامیٹرز کی جانچ کریں۔ متحرک طور پر ادوار کو بہتر بنانے کے لئے موافقت پذیر ای ایم اے متعارف کروائے جاسکتے ہیں۔
سگنل کے معیار کو بہتر بنانے کے لئے دیگر فلٹرنگ اشارے جیسے آر ایس آئی، بولنگر بینڈ شامل کریں.
مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ اور منافع پر مبنی متحرک پوزیشن سائزنگ متعارف کروانا۔
نقصانات کو محدود کرنے کے لئے منتقل یا وقت سٹاپ نقصان شامل کریں. ٹھیک ٹیون سٹاپ نقصان کی سطح.
بہترین اوقات تلاش کرنے کے لئے مختلف تجارتی سیشنوں کا تجربہ کریں۔ اتار چڑھاؤ کے اقدامات اسکریننگ میں مدد کرسکتے ہیں۔
منافع کے سائز اور جیت کی شرح کو متوازن کرنے کے لئے منافع اور نقصان کی سطح کو بہتر بنائیں۔ پیرابولک SAR جیسے ذہین اسٹاپ متعارف کروائیں۔
تاخیر کو کم کرنے کے لئے لکیری وزن والے EMA کی طرح EMA حساب کو تبدیل کرنے کی کوشش کریں.
بہترین پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے مشین لرننگ کا استعمال کریں.
ماڈل ٹرانزیکشن لاگت اور زیادہ سے زیادہ خالص منافع کے لئے ایڈجسٹ سسٹم.
مذکورہ بالا اصلاحات کے ذریعے ، نظام کی منافع بخش صلاحیت میں بہتری آسکتی ہے ، کھپت پر قابو پایا جاسکتا ہے ، قابل اطلاقیت میں توسیع کی جاسکتی ہے ، تاکہ زیادہ طاقتور اور مضبوط تجارتی حکمت عملی حاصل کی جاسکے۔
اس حکمت عملی کا مجموعی منطق واضح ہے ، رجحانات کی نشاندہی کرنے کے لئے ٹرپل ای ایم اے کا استعمال کرتے ہوئے ، عملدرآمد کے لئے بڑے سیشنوں کے ساتھ مل کر ، اور اکاؤنٹ فیصد کی بنیاد پر پوزیشن سائزنگ کو اپناتے ہوئے۔ یہ ایک عام رجحان کی پیروی کرنے والے نظام سے تعلق رکھتا ہے۔ پیرامیٹر ٹیوننگ ، میکانزم میں بہتری ، ٹیکنالوجی کے تعارف وغیرہ کے ذریعے اس کی اطلاق کو مزید وسعت دینے اور مضبوطی کو بہتر بنانے کے لئے اصلاح کے لئے بہت زیادہ گنجائش موجود ہے۔ ابتدائیوں کے لئے سیکھنے کے طور پر ، یہ ایک اچھا نقطہ اغاز فراہم کرتا ہے۔ مشق اور بہتری کے ساتھ ، یہ ایک پختہ اور قابل اعتماد مقداری حکمت عملی میں تبدیل ہوسکتا ہے۔
/*backtest
start: 2023-09-19 00:00:00
end: 2023-09-26 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// original author SoftKill21
//@version=4
//@capam
strategy(title="Triple EMA Scalper low lag strat", shorttitle="3EMA scalper", overlay=true)
strategy.initial_capital = 50000
len1 = input(25, minval=1, title="Length")
len2 = input(50, minval=1, title="Length")
len3 = input(100, minval=1, title="Length")
src = input(close, title="Source")
tmp1 = ema(src, len1)
tmp2 = ema(src, len2)
tmp3 = ema(src, len3)
fastemaOut = 2*tmp1 - ema(tmp1, len1)
standardemaOut = 2*tmp2 - ema(tmp2, len2)
slowemaOut = 2*tmp3 - ema(tmp3, len3)
//fastemaOut = sma(src, len1)
//standardemaOut = sma(src, len2)
//slowemaOut = sma(src, len3)
plot(fastemaOut, color=color.black, title="First EMA")
plot(standardemaOut, color=color.yellow, title="Second EMA")
plot(slowemaOut, color=color.blue, title="Third EMA")
timeinrange(res, sess) => time(res, sess) != 0
londopen = timeinrange(timeframe.period, "0300-1100")
nyopen = timeinrange(timeframe.period, "0800-1600")
longCondition = crossover(fastemaOut,standardemaOut) and crossover(fastemaOut,slowemaOut) and londopen //or nyopen)
shortCondition = crossunder(fastemaOut,standardemaOut) and crossunder(fastemaOut,slowemaOut) and londopen// or nyopen)
longCondition2 = crossover(fastemaOut,standardemaOut) and crossover(fastemaOut,slowemaOut) and nyopen
shortCondition2 = crossunder(fastemaOut,standardemaOut) and crossunder(fastemaOut,slowemaOut) and nyopen
tp = input(50,title="TP")
sl = input(100, title="SL")
tradeLondon = input(title="Trade london session?", type=input.bool, defval=true)
tradeNewyork = input(title="Trade new york session?", type=input.bool, defval=true)
//MONEY MANAGEMENT--------------------------------------------------------------
balance = strategy.netprofit + strategy.initial_capital //current balance
floating = strategy.openprofit //floating profit/loss
risk = input(1,type=input.float,title="Risk % of equity ")/100 //risk % per trade
temp01 = balance * risk //Risk in USD
temp02 = temp01/sl //Risk in lots
temp03 = temp02*100000 //Convert to contracts
size = temp03 - temp03%1000 //Normalize to 1000s (Trade size)
if(size < 1000)
size := 1000
if(tradeLondon==true)
strategy.entry("long",1,when=longCondition)
strategy.exit("tp/sl","long",profit=tp,loss=sl)
strategy.entry("short",0,when=shortCondition)
strategy.exit("tp/sl","short",profit=tp,loss=sl)
if(tradeNewyork==true)
strategy.entry("long",1,when=longCondition2)
strategy.exit("tp/sl","long",profit=tp,loss=sl)
strategy.entry("short",0,when=shortCondition2)
strategy.exit("tp/sl","short",profit=tp,loss=sl)
// strategy.risk.max_intraday_filled_orders(2)