اس حکمت عملی کا نام
اس حکمت عملی کا بنیادی منطق موجودہ قیمت اور پچھلے سائیکل کی قیمت کا حساب لگانا ہے۔ جب موجودہ قیمت پچھلی قیمت سے زیادہ ہوتی ہے تو ، ایک مختصر سگنل متحرک ہوجاتا ہے۔ جب موجودہ قیمت پچھلی قیمت سے کم ہوتی ہے تو ، ایک لمبا سگنل متحرک ہوجاتا ہے۔ پوزیشن کا سائز کل جمع ہونے والے منافع کی بنیاد پر شمار کیا جاتا ہے۔ ہر تجارت کے اختتام کے بعد ، منافع کو اگلے آپریشن کے لئے فنڈز میں جمع کیا جاتا ہے ، جس سے دوبارہ سرمایہ کاری ہوتی ہے۔
خاص طور پر ، حکمت عملی موجودہ_قیمت اور پچھلے_قیمت متغیر کے ذریعہ پچھلے سائیکل کی موجودہ قیمت اور اختتامی قیمت کو ریکارڈ کرتی ہے۔ پھر لانگ_شرط اور شارٹ_شرط کے فیصلے کی شرائط کی وضاحت کی جاتی ہے۔ جب موجودہ_قیمت پچھلی_قیمت سے زیادہ ہے تو ، لانگ_شرط کو متحرک کیا جاتا ہے۔ جب موجودہ_قیمت پچھلی_قیمت سے کم ہے تو ، شارٹ_شرط کو متحرک کیا جاتا ہے۔ جب شرائط متحرک ہوجاتی ہیں تو ، سرمایہ_حقیقی متغیر کی بنیاد پر پوزیشن سائز پوزیشن_سائز کا تعین کریں۔ مختصر یا لمبی تجارت کو انجام دینے کے بعد ، اس تجارت کا منافع اور نقصان گنانیاس متغیر کے ذریعے ریکارڈ کریں اور اسے گنانیاس_اکومولیڈاس میں جمع کریں۔ آخر میں ، منافع کو اگلے تجارتی سرمایہ میں دوبارہ سرمایہ کاری کریں: = اصل_حقیقی + گنانیاس_اکومولیڈاس.
اس حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ یہ الٹا آپریشنز کے خیال کا استعمال کرتا ہے۔ جب مارکیٹ میں نظام کی غلطی ہوتی ہے تو ، اس کا منافع کا امکان بہت بڑا ہوگا۔ اس کے علاوہ ، اس کی دوبارہ سرمایہ کاری کا میکانزم منافع کو بھی بڑھا دے گا۔ اگر آپ قسمت کے ذریعہ لگاتار منافع بخش تجارت کرتے ہیں تو ، فنڈز دوبارہ سرمایہ کاری کے ذریعے تیزی سے جمع ہوسکتے ہیں۔
خاص طور پر، اہم فوائد یہ ہیں:
ریورس آپریشنز مارکیٹ کے فیصلے میں نظام کی غلطیوں کا استعمال کرتے ہوئے بڑے منافع کی صلاحیت رکھتے ہیں۔
منافع کی دوبارہ سرمایہ کاری کا طریقہ کار منافع کو بڑھا دیتا ہے، اور قسمت کے ساتھ فنڈز تیزی سے بڑھتے ہیں.
حکمت عملی کا منطق سادہ، سمجھنے اور ٹریک کرنے کے لئے آسان ہے.
پیرامیٹرز کو مختلف تجارتی نتائج کا تجربہ کرنے کے لئے ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے.
اس حکمت عملی کا سب سے بڑا خطرہ اس کی الٹا آپریشن کی خصوصیات میں ہے۔ اگر غلط مارکیٹ کے فیصلوں پر اصرار کیا جائے تو اسے بڑے نقصانات کا سامنا کرنا پڑے گا۔ اس کے علاوہ ، بیعانہ اثر دوبارہ سرمایہ کاری کے طریقہ کار کے ذریعہ نقصانات کو بھی بڑھا دے گا۔
مخصوص رسک پوائنٹس میں شامل ہیں:
اگر مارکیٹ کے رجحان کا جائزہ غلط ہے تو بند ہونے والی پوزیشنوں سے ہونے والا نقصان بڑھے گا۔
لیوریج ٹریڈنگ کا خطرہ بہت زیادہ ہے اور ایک ہی تجارت سے ہونے والا نقصان اصل سے زیادہ ہوسکتا ہے۔
بڑھتی ہوئی اور گرتی ہوئی مارنے کا نفسیات کام کرتا ہے، اور زیادہ تجارت نقصانات میں اضافہ کرتی ہے.
غلط پیرامیٹرز کی ترتیبات بھی غیر متوقع طور پر بڑے نقصانات کا باعث بن سکتی ہیں.
متعلقہ حل میں شامل ہیں:
خطرہ مینجمنٹ کریں، سٹاپ نقصان سے باہر نکلیں، بیچوں میں پوزیشن کھولیں۔
ہوشیار طریقے سے لیوریج کا استعمال کریں اور ایک ٹرانزیکشن کے نقصانات کو کنٹرول کریں۔
حد سے زیادہ تجارت سے بچنے کے لئے نفسیاتی ریگولیشن کو مضبوط کرنا۔
چلانے سے پہلے ٹیسٹ پیرامیٹرز.
اس حکمت عملی کی اصلاح کی گنجائش بنیادی طور پر منافع کی سرمایہ کاری اور پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ کے طریقہ کار میں مرکوز ہے۔
منافع کی سرمایہ کاری کے طریقہ کار میں ایک نقصان کے اثرات کو کنٹرول کرنے کے لئے مکمل سرمایہ کاری کے بجائے سرمایہ کاری کا تناسب مقرر کیا جاسکتا ہے۔
پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ کو زیادہ سے زیادہ پیرامیٹر مجموعہ تلاش کرنے کے لئے مختلف سائیکل کی لمبائی اور شفٹ سائز کی کوشش کر سکتی ہے.
اس کے علاوہ ، نقصانات کو کنٹرول کرنے کے لئے اسٹاپ نقصان کے طریقہ کار کو شامل کرنے کی سفارش کی جاتی ہے۔ اصلاح کی مخصوص تجاویز درج ذیل ہیں۔
غیر ضروری نقصانات سے بچنے کے لئے دوبارہ سرمایہ کاری کا تناسب مقرر کریں۔
بہترین پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے مختلف سائیکل پیرامیٹرز کو ٹیسٹ کریں.
اسٹاپ نقصان منطق شامل کریں۔ ابتدائی طور پر ایک فکسڈ اسٹاپ نقصان مقرر کر سکتے ہیں ، اور بعد میں اے ٹی آر پر مبنی متحرک اسٹاپ نقصان شامل کرسکتے ہیں۔
تجارتی تعدد کو کنٹرول کرنے کے لئے وقت یا تکنیکی اشارے پر مبنی کھلی اور بند شرائط شامل کرنے پر غور کریں۔
اس حکمت عملی کا نام
/*backtest start: 2023-11-16 00:00:00 end: 2023-11-23 00:00:00 period: 4h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 strategy("Estrategia Las Vegas Long/Short Invertida con Reinversión de Ganancias", shorttitle="Las Vegas LS-Invertida-Reinversion", overlay=true) // Parámetros length = input(14, title="Longitud de comparación") offset = input(1, title="Desplazamiento") // Capital inicial capital_inicial = input(100, title="Capital Inicial") // Variables para el seguimiento de las ganancias var float capital_actual = capital_inicial var float ganancias_acumuladas = 0.0 // Calcular el precio actual y el precio anterior current_price = close previous_price = security(syminfo.tickerid, "D", close[1]) // Lógica de la estrategia invertida long_condition = current_price > previous_price short_condition = current_price < previous_price // Calcular el tamaño de la posición en función de las ganancias acumuladas y reinvertir if (long_condition or short_condition) position_size = capital_actual / current_price ganancias = position_size * (previous_price - current_price) // Invertir la dirección capital_actual := capital_actual + ganancias ganancias_acumuladas := ganancias_acumuladas + ganancias // Reinvertir las ganancias en la próxima orden position_size_reinvested = capital_actual / current_price // Sumar las ganancias de los trades al monto de operación if (long_condition or short_condition) capital_actual := capital_actual + ganancias_acumuladas // Colocar una orden SHORT (venta) cuando se cumpla la condición Long invertida strategy.entry("Short", strategy.short, when=long_condition) // Colocar una orden LONG (compra) cuando se cumpla la condición Short invertida strategy.entry("Long", strategy.long, when=short_condition) // Etiquetas para mostrar las condiciones en el gráfico plotshape(series=long_condition, title="Condición LONG", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small) plotshape(series=short_condition, title="Condición SHORT", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small) // Mostrar el capital actual y las ganancias acumuladas en el gráfico plot(capital_actual, title="Capital Actual", color=color.blue, linewidth=2) plot(ganancias_acumuladas, title="Ganancias Acumuladas", color=color.green, linewidth=2)