وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. تجارتی حکمت عملی کے بعد چلتی اوسط رجحان

تجارتی حکمت عملی کے بعد چلتی اوسط رجحان

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-12-11 15:05:31
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک مخصوص مدت کے دوران موجودہ حالت میں ایک اپ ٹرینڈ یا ایک ڈاؤن ٹرینڈ کے ساتھ مل کر ہے کہ آیا کا تعین کرنے کے لئے چلتی اوسط اور قیمت کی تبدیلی کی شرح کا حساب لگاتا ہے، اور اس کے مطابق طویل یا مختصر جاتا ہے.

حکمت عملی کا اصول

یہ حکمت عملی پہلے لمبائی l کی سادہ چلتی اوسط a اور لمبائی l کی قیمت کی تبدیلی کی شرح r کا حساب لگاتی ہے۔ پھر یہ موجودہ K لائن کی قیمت اور چلتی اوسط کے درمیان فرق k کا حساب لگاتی ہے۔ آخر میں ، یہ پچھلی s K لائنوں پر k کا مجموعہ حساب لگاتی ہے۔

جب sum> 0 ہوتا ہے تو یہ موجودہ اپ ٹرینڈ کی نشاندہی کرتا ہے اور حکمت عملی طویل ہوجائے گی۔ جب sum<0 ہوتا ہے تو یہ موجودہ ڈاؤن ٹرینڈ کی نشاندہی کرتا ہے اور حکمت عملی مختصر ہوجائے گی۔

طویل یا مختصر جانے کے بعد، پوزیشن کو اس وقت تک برقرار رکھا جائے گا جب تک کہ رجحان الٹ نہ جائے (مجموعہ مثبت سے منفی یا اس کے برعکس بدل جائے) ، پھر پوزیشن بند کردی جائے گی۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ یہ رجحان کو پکڑ سکتا ہے اور رجحان کی تجارت کے لئے موزوں ہے۔ خاص طور پر اس کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. مجموعی رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے چلتی اوسط کا استعمال مؤثر طریقے سے مارکیٹ شور کو فلٹر کرسکتا ہے اور اہم رجحان کو مقفل کرسکتا ہے۔

  2. قیمتوں میں تبدیلی کی شرح کے اشارے کو رفتار کی طاقت کی پیمائش کرنے کے لئے لاگو کرنے سے مضبوط رفتار کی کمی سے بچنے سے بچتا ہے.

  3. ایک مدت کے دوران متعدد K لائنوں کو مدنظر رکھتے ہوئے رجحان کو زیادہ درست طریقے سے طے کیا جاسکتا ہے اور انفرادی آئسریسر کی طرف سے گمراہ ہونے سے بچا جاسکتا ہے۔

  4. جب تک یہ رجحان برقرار رہے گا، رجحان کی مارکیٹ سے زیادہ سے زیادہ منافع حاصل کرنے کے لئے پوزیشن کو برقرار رکھنے کے لئے جاری رکھیں.

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے اہم خطرات یہ ہیں:

  1. رجحان کے اختتام کے وقت کو درست طریقے سے طے کرنے میں ناکام، نقصان کو قبل از وقت روک سکتا ہے یا کچھ منافع کھو سکتا ہے.

  2. ایک ہی نقصان کے سائز کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرنے کے قابل نہیں، انتہائی مارکیٹ کے حالات میں نقصانات بڑے ہوسکتے ہیں.

  3. غلط حکمت عملی کے پیرامیٹرز سے زیادہ کثرت سے تجارت یا کچھ تجارتی مواقع ضائع ہوسکتے ہیں۔

  4. طویل مدتی ہولڈنگز کو راتوں رات سود اور مارجن کے خطرات کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔

خطرات پر قابو پانے کے لیے، ہم سٹاپ نقصان پوائنٹس مقرر کر سکتے ہیں، صرف انتہائی لیکویڈ مصنوعات کی تجارت کر سکتے ہیں، پیرامیٹرز کو بہتر بنا سکتے ہیں اور مناسب طریقے سے لیوریج استعمال کر سکتے ہیں۔

اصلاح کی ہدایات

اس حکمت عملی کو بہتر بنانے کے اہم پہلوؤں میں شامل ہیں:

  1. بہترین پیرامیٹر مجموعہ تلاش کرنے کے لئے مختلف لمبائی کے چلتے ہوئے اوسط اور قیمت کی تبدیلی کی شرحوں کا تجربہ کریں۔

  2. رجحان کو بہتر طور پر طے کرنے اور درستگی کو مزید بہتر بنانے کے لئے MACD جیسے دوسرے اشارے آزمائیں۔

  3. پوزیشن مینجمنٹ میکانزم شامل کریں، جیسے کچھ منافع حاصل کرنے کے بعد منافع حاصل کرنا، ایک ہی نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے.

  4. انتہائی مارکیٹ کے حالات میں خطرات کو کم کرنے کے لئے متحرک رکاوٹوں کو مقرر کرنے کے لئے اتار چڑھاؤ کے اشارے شامل کریں.

  5. غلط بریک آؤٹ کو فلٹر کرنے اور تجارتی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے انٹری اور ایگزٹ منطق کو بہتر بنائیں۔

نتیجہ

اس حکمت عملی کا مجموعی منطق واضح اور لاگو کرنا آسان ہے۔ طویل مدتی ہولڈنگ ٹریڈنگ کے رجحانات کو ٹریک کرنے سے ، ڈراؤنڈ کنٹرول نسبتا reasonable معقول ہے۔ یہ مستحکم منافع کی تلاش میں سرمایہ کاروں کے لئے موزوں ہے۔ اسٹاپ نقصان اور پوزیشن مینجمنٹ کو مزید بہتر بنانا اچھی طویل مدتی مستحکم واپسی کی توقع کرسکتا ہے۔

/*backtest
start: 2023-12-03 00:00:00
end: 2023-12-10 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("Indicator Integrator Strat",default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100,currency="USD",initial_capital=662, overlay=false)

l = input(defval=170,title="Length for indicator")
s = input(title="Length of summation",defval=18)
a= sma(close,l)
r=roc(close,l)
k=close-a
sum = 0
for i = 0 to s
    sum := sum + k[i]
//plot(a,color=yellow,linewidth=2,transp=0)
//bc =  iff( sum > 0, white, teal)
//plot(sum,color=bc, transp=20, linewidth=3,style=columns)
//plot(sma(sum,3),color=white)
//hline(0)

inpTakeProfit = input(defval = 0, title = "Take Profit", minval = 0)
inpStopLoss = input(defval = 0, title = "Stop Loss", minval = 0)
inpTrailStop = input(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss", minval = 0)
inpTrailOffset = input(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss Offset", minval = 0)
useTakeProfit = inpTakeProfit >= 1 ? inpTakeProfit : na
useStopLoss = inpStopLoss >= 1 ? inpStopLoss : na
useTrailStop = inpTrailStop >= 1 ? inpTrailStop : na
useTrailOffset = inpTrailOffset >= 1 ? inpTrailOffset : na

////buyEntry = crossover(source, lower)
////sellEntry = crossunder(source, upper)
if sum>0
    strategy.entry("BBandLE", strategy.long, oca_name="BollingerBands",  comment="BBandLE")
else
    strategy.cancel(id="BBandLE")
if sum<0
    strategy.entry("BBandSE", strategy.short, oca_name="BollingerBands",  comment="BBandSE")
else
    strategy.cancel(id="BBandSE")

strategy.initial_capital = 50000
plot(strategy.equity-strategy.initial_capital-strategy.closedtrades*.25/2, title="equity", color=red, linewidth=2)
hline(0)
//longCondition = sum>0
//exitlong = sum<0

//shortCondition = sum<0
//exitshort = sum>0

//strategy.entry(id = "Long", long=true, when = longCondition)
//strategy.close(id = "Long", when = exitlong)
//strategy.exit("Exit Long", from_entry = "Long", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset, when=exitlong)

//strategy.entry(id = "Short", long=false, when = shortCondition)
//strategy.close(id = "Short", when = exitshort)
//strategy.exit("Exit Short", from_entry = "Short", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset, when=exitshort)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں