وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. دو طرفہ بریک آؤٹ ریورسنگ حکمت عملی

دو طرفہ بریک آؤٹ ریورسنگ حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-11-16 17:57:04
ٹیگز:

img

جائزہ

بائی ڈائریکشنل بریک آؤٹ ریورس حکمت عملی ایک قیمت کی کارروائی کی حکمت عملی ہے جو محور پوائنٹس پر مبنی ہے۔ یہ ممکنہ الٹ جانے کے مواقع کی نشاندہی کرنے کے لئے متعدد سلاخوں کے اندر انتہائی قیمت کی سطح کا پتہ لگاتا ہے۔ جب قیمتیں محور کو توڑتی ہیں تو یہ ریورس تجارت میں داخل ہوتی ہے۔ یہ حکمت عملی اعلی اتار چڑھاؤ والی منڈیوں کے لئے موزوں ہے اور قلیل مدتی الٹ جانے کو پکڑنے کے قابل ہے۔

حکمت عملی منطق

دو طرفہ بریکآؤٹ الٹ کی حکمت عملی کا بنیادی منطق یہ ہے:

  1. استعمالpivothigh()اورpivotlow()سب سے زیادہ حالیہ n باروں کے اندر سب سے زیادہ اعلی اور سب سے کم کم حساب کرنے کے لئے محور کے طور پر. یہاں n 4 پر مقرر کیا جاتا ہے.

  2. جب تازہ ترین بار s کی اونچائی محور کی اونچائی سے تجاوز کرتی ہے تو ، حکمت عملی اس بات پر غور کرتی ہے کہ قیمتیں الٹ سکتی ہیں اور مختصر ہوجاتی ہیں۔ اسٹاپ نقصان محور کی اونچائی سے اوپر رکھا جاتا ہے۔

  3. جب تازہ ترین بار کی کم سے کم محور کی کم کو توڑتا ہے تو ، حکمت عملی اس بات پر غور کرتی ہے کہ قیمتیں الٹ سکتی ہیں اور طویل عرصے تک جاتی ہیں۔ اسٹاپ نقصان محور کی کم سے نیچے رکھا جاتا ہے۔

  4. ایک بار جب قیمتیں محور سے باہر ہوجاتی ہیں تو ، پچھلا اشارہ غیر قانونی ہوجاتا ہے اور اگلے تجارتی موقع کا انتظار کرتا ہے۔

اس طرح ، جب قیمتیں محور کو توڑ دیتی ہیں تو حکمت عملی قلیل مدتی الٹ جانے کے مواقع کو پکڑتی ہے۔ اسٹاپ نقصان کا خطرہ کنٹرول کرتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

دو طرفہ بریک آؤٹ ریورسنگ حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. سادہ اور بدیہی منطق محور پوائنٹس پر مبنی ہے.

  2. قلیل مدتی تبدیلیوں کو پکڑنے کے لئے غیر مستحکم کریپٹو مارکیٹوں کے لئے موزوں ہے۔

  3. سمجھنے میں آسان اور مہارت حاصل کرنے کے لئے.

  4. کم 10 فیصد واپسی، خطرہ کنٹرول میں ہے.

  5. اعلی 350٪ واپسی، 1 سے زیادہ شارپ تناسب.

خطرے کا تجزیہ

دو طرفہ بریک آؤٹ ریورسنگ حکمت عملی میں یہ خطرات بھی ہیں:

  1. مسلسل رجحانات میں متعدد چھوٹے سٹاپ نقصانات ہو سکتے ہیں۔

  2. محور متغیر نقطہ نظر کی ضمانت نہیں ہیں، غائب یا ناکافی متغیرات کا خطرہ موجود ہے.

  3. قیمتوں میں فوری طور پر تبدیل نہیں ہوسکتا ہے، نقصانات کا پیچھا کرنے کا خطرہ.

  4. صرف حالیہ 4 سلاخوں کے pivots کی ضرورت ہوتی ہے، نمونہ سائز بہت چھوٹا ہو سکتا ہے.

  5. مارکیٹ لیکویڈیٹی کو نظر انداز کیا جاتا ہے، بڑے آرڈر قیمتوں پر اثر انداز کر سکتے ہیں.

  6. مختصر بیک ٹیسٹ کی مدت طویل مدتی کارکردگی کو غیر یقینی بناتی ہے۔

اصلاح

دو طرفہ بریک آؤٹ ریورسنگ حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. ناکافی نمونے لینے سے بچنے کے لئے محور کی مدت میں اضافہ کریں۔ متحرک ادوار پر غور کریں۔

  2. غلط وقفوں سے بچنے کے لئے محور کو توڑنے کے بعد اضافی تصدیق کے اشارے کا انتظار کریں۔ جیسے بڑے حجم ، ایم اے سی ڈی اختلافات وغیرہ۔

  3. لیکویڈیٹی حالات کی بنیاد پر پوزیشن سائزنگ کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں۔

  4. رجحانات میں وِپساؤ سے بچنے کے لیے رجحانات کے اشارے شامل کریں۔

  5. منافع کی پیروی کرنے کے لئے سٹاپ نقصان کی تحریک کی حکمت عملی شامل کریں.

  6. مختلف مصنوعات کے لئے الگ الگ زیادہ سے زیادہ پیرامیٹرز کی جانچ کریں.

  7. بیک ٹسٹ کی مدت میں توسیع کریں اور استحکام کی تصدیق کے لئے فیوچر ڈیٹا کا استعمال کریں۔

نتیجہ

بائی ڈائریکشنل بریک آؤٹ ریورسنگ حکمت عملی قیمت کے محور کے ساتھ الٹ پوائنٹس کی نشاندہی کرکے قلیل مدتی مواقع کو پکڑتی ہے۔ فائدہ آسان اصول ، کم کھینچنے اور اعلی منافع ہے۔ لیکن مسنگ الٹ اور نقصانات کا پیچھا کرنے جیسے خطرات موجود ہیں۔ ہم نمونہ کے ادوار کو بڑھا کر ، الٹ کی تصدیق ، متحرک اسٹاپ وغیرہ شامل کرکے اسے بہتر بنا سکتے ہیں۔ طویل مدتی افادیت کو یقینی بنانے کے لئے زیادہ وسیع پیمانے پر تصدیق کی ضرورت ہے۔ مجموعی طور پر یہ قلیل مدتی تجارت میں ہنر مند مقداری تاجروں کے لئے موزوں ہے۔

/*backtest
start: 2023-10-16 00:00:00
end: 2023-11-15 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("QuantNomad - Pivot Reversal Strategy - XBTUSD - 1h", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 50)

// 
// author: QuantNomad
// date: 2019-06-01
// Pivot Reversal Strategy - XBTUSD - 1h
// https://www.tradingview.com/u/QuantNomad/
// https://t.me/quantnomad
//

leftBars  = input(4)
rightBars = input(4)

swh = pivothigh(leftBars, rightBars)
swl = pivotlow(leftBars, rightBars)

swh_cond = not na(swh)

hprice = 0.0
hprice := swh_cond ? swh : hprice[1]

le = false
le := swh_cond ? true : (le[1] and high > hprice ? false : le[1])

if (le)
    strategy.entry("PivRevLE", strategy.long, comment="PivRevLE", stop=hprice + syminfo.mintick)

swl_cond = not na(swl)

lprice = 0.0
lprice := swl_cond ? swl : lprice[1]


se = false
se := swl_cond ? true : (se[1] and low < lprice ? false : se[1])

if (se)
    strategy.entry("PivRevSE", strategy.short, comment="PivRevSE", stop=lprice - syminfo.mintick)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں