یہ ایک رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے جس کی بنیاد چلتی اوسط کراس اوور پر ہے ، جس میں اسٹاپ نقصان / منافع لینے کا انتظام اور فائدہ اٹھانے کا اثر شامل ہے ، جس کا مقصد متعدد مارکیٹوں میں رجحانات کی نشاندہی کرنا اور منافع کو زیادہ سے زیادہ کرنا ہے۔
یہ حکمت عملی تیز رفتار اور سست حرکت پذیر اوسطوں کے کراس اوور کو تجارتی سگنل کے طور پر استعمال کرتی ہے۔ جب تیز رفتار ایم اے سست ایم اے سے تجاوز کرتا ہے تو یہ لمبا ہوجاتا ہے ، اور جب تیز رفتار ایم اے سست ایم اے سے تجاوز کرتا ہے تو مختصر ہوجاتا ہے۔
معمولی رجحانات سے شور کی تجارت کو فلٹر کرنے کے لئے ، یہ 200 دن کے ایم اے کو بھی رجحان فلٹر کے طور پر استعمال کرتا ہے۔ تجارتی سگنل صرف اس وقت پیدا ہوتے ہیں جب قیمت 200 دن کے ایم اے سے اوپر یا نیچے ہوتی ہے۔
یہ حکمت عملی رینج ٹریڈنگ اسٹاپ کا استعمال کرتی ہے۔ داخلے کے بعد ، مقررہ فیصد اسٹاپ نقصان اور منافع کی سطح مقرر کی جاتی ہے ، مثال کے طور پر 1٪ اسٹاپ نقصان اور 1٪ منافع حاصل کریں۔ جب قیمت اسٹاپ نقصان یا منافع حاصل کرتی ہے تو پوزیشنیں بند ہوجاتی ہیں۔
لیوریج اثر تجارتی منافع کو بڑھانے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔ مارکیٹ کی مختلف خصوصیات کی بنیاد پر ، مناسب لیوریج تناسب کا انتخاب کیا جاسکتا ہے ، مثال کے طور پر 10x۔
ایک فائدہ یہ ہے کہ یہ کرپٹو ، اسٹاک اور فیوچر سمیت متعدد مارکیٹوں میں رجحانات کی نشاندہی کرسکتا ہے ، جس سے یہ حکمت عملی وسیع پیمانے پر قابل اطلاق ہے۔
تیز رفتار / سست ایم اے کراس اوور اور رجحان فلٹر کا استعمال کرتے ہوئے رجحان کی سمت کو بہتر طور پر شناخت کیا جاسکتا ہے اور رجحان مارکیٹوں میں اچھی جیت کی شرح حاصل کی جاسکتی ہے۔
رینج ٹریڈنگ اسٹاپس قابل برداشت رینج کے اندر ایک ہی تجارت کے نقصان کو کنٹرول کرنے میں مدد کرتے ہیں، اس حکمت عملی کے مستحکم چلانے کی اجازت دیتے ہیں.
بیعانہ اثر تجارتی منافع کو بڑھا دیتا ہے، حکمت عملی کے کنارے کا مکمل استعمال کرتا ہے.
بیل / ریچھ مارکیٹوں کے لئے مختلف پس منظر کے رنگوں کے ساتھ بصری انٹرفیس ڈیزائن بدیہی مارکیٹ بصیرت فراہم کرتا ہے.
یہ حکمت عملی رجحان کی پیروی کرتی ہے لہذا یہ متضاد ، رینج سے منسلک مارکیٹوں میں کم کارکردگی کا مظاہرہ کرسکتی ہے۔ پوزیشن سائزنگ کو کنٹرول کیا جانا چاہئے۔
مقررہ فیصد اسٹاپ نقصان / منافع حاصل کرنے سے روکنے کا خطرہ لاحق ہے۔ سطحوں کو مارکیٹ کی مخصوص اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر ایڈجسٹ کیا جانا چاہئے۔
لیورج پوزیشن کے سائز کے ساتھ ساتھ خطرات کو بھی بڑھا دیتا ہے۔ بہت زیادہ نقصانات سے بچنے کے لئے لیورج تناسب کو کنٹرول کیا جانا چاہئے۔
چلتی اوسط کی پسماندگی کی نوعیت تاخیر سے ٹریڈنگ سگنل کا سبب بن سکتی ہے۔
مختلف پیرامیٹرز کے مجموعے کی جانچ کریں اور بہترین تیز / سست ایم اے لمبائی کا انتخاب کریں۔
درستگی کو بہتر بنانے کے لئے فلٹر سگنل کے طور پر دیگر اشارے یا ماڈل شامل کریں ، جیسے اے ٹی آر اسٹاپ ، آر ایس آئی وغیرہ۔
رجحان کی شناخت کی صلاحیت کو مزید بڑھانے کے لئے ADX جیسے دیگر رجحان کی شناخت کے اوزار کی تحقیق کریں.
مشین لرننگ ماڈلز کا استعمال حکمت عملی کے سگنل کو بہتر بنانے اور زیادہ موثر انٹری / آؤٹ پوائنٹس تلاش کرنے کے لئے کریں۔
زیادہ معقول سٹاپ کے لئے اتار چڑھاؤ اور مارکیٹ کے حالات کی بنیاد پر متحرک سٹاپ نقصان / منافع حاصل کریں.
یہ حکمت عملی ایک منظم رجحان کی پیروی کرنے والے نقطہ نظر کا استعمال کرتی ہے اور خطرے کو کنٹرول کرنے اور منافع کو بڑھانے کے لئے اسٹاپ / منافع حاصل کرنے اور فائدہ اٹھانے کا استعمال کرتی ہے۔ یہ مستحکم الفا کی صلاحیت کے ساتھ مارکیٹوں میں وسیع پیمانے پر قابل اطلاق ہے۔ طویل مدتی کامیابی کے لئے پیرامیٹر کی اصلاح ، خطرے کے کنٹرول اور حکمت عملی کی تکرار پر بھی توجہ دی جانی چاہئے۔
/*backtest
start: 2023-09-10 00:00:00
end: 2023-10-10 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Bozz Strategy
// Developed for Godstime
// Version 1.1
// 11/28/2021
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//@version=4
// strategy("Bozz Strategy", "", true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, margin_long=0, margin_short=0)
// ----------------------------- Inputs ------------------------------------- //
source_ma_type = input("EMA", "Source MA Type", options=["SMA", "EMA"])
source_ma_length = input(50, "Source MA Length")
fast_ma_length = input(20, "Fast MA Length")
slow_ma_length = input(50, "Slow MA Length")
use_trend_filter = input(true, "Trend Filter")
trend_filter_ma_type = input("EMA", "Trend Filter MA Type", options=["SMA", "EMA"])
trend_filter_ma_length = input(200, "Trend Filter MA Period")
show_mas = input(true, "Show MAs")
swing_trading_mode = input(false, "Swing Trading")
// -------------------------- Calculations ---------------------------------- //
fast_ma = ema(close, fast_ma_length)
slow_ma = ema(close, slow_ma_length)
source_ma = source_ma_type == "EMA"? ema(close, source_ma_length):
sma(close, source_ma_length)
trend_filter_ma = trend_filter_ma_type == "EMA"? ema(close, trend_filter_ma_length):
sma(close, trend_filter_ma_length)
// --------------------------- Conditions ----------------------------------- //
uptrend = not use_trend_filter or close > trend_filter_ma
buy_cond = crossover(fast_ma, slow_ma) and uptrend
downtrend = not use_trend_filter or close < trend_filter_ma
sell_cond = crossunder(fast_ma, slow_ma) and downtrend
// ---------------------------- Plotting ------------------------------------ //
bgcolor(use_trend_filter and downtrend? color.red: use_trend_filter? color.green: na)
plot(show_mas? fast_ma: na, "Fast MA", color.green)
plot(show_mas? slow_ma: na, "Slow MA", color.red)
plot(show_mas? source_ma: na, "Source MA", color.purple)
plot(show_mas? trend_filter_ma: na, "Trend Filter MA", color.blue)
// ---------------------------- Trading ------------------------------------ //
// Inputs
sl_perc = input(1.0, "Stop Loss (in %)", group="Backtest Control")/100
tp_perc = input(1.0, "Take Profit (in %)", group="Backtest Control")/100
leverage = input(10, "Leverage", maxval=100, group="Backtest Control")
bt_start_time = input(timestamp("2021 01 01"), "Backtest Start Time", input.time, group="Backtest Control")
bt_end_time = input(timestamp("2021 12 31"), "Backtest End Time", input.time, group="Backtest Control")
// Trading Window
in_trading_window = true
trade_qty = (strategy.equity * leverage) / close
// Long Side
strategy.entry("Long Entry", strategy.long, when=buy_cond and in_trading_window)
long_tp = strategy.position_avg_price * (1 + tp_perc)
long_sl = strategy.position_avg_price * (1 - sl_perc)
if not swing_trading_mode
strategy.exit("Long Exit", "Long Entry", limit=long_tp, stop=long_sl)
// Short Side
strategy.entry("Short Entry", strategy.short, when=sell_cond and in_trading_window)
short_tp = strategy.position_avg_price * (1 - tp_perc)
short_sl = strategy.position_avg_price * (1 + sl_perc)
if not swing_trading_mode
strategy.exit("Short Exit", "Short Entry", limit=short_tp, stop=short_sl)
// End of trading window close
strategy.close_all(when=not in_trading_window)