وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

مارکیٹ کی لیکویڈیٹی اور رجحان پر مبنی اسکیلپنگ حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-01-30 15:36:33
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی قلیل مدتی تجارتی حکمت عملیوں کو نافذ کرنے کے لئے مارکیٹ کی لیکویڈیٹی ، رجحان اور تکنیکی اشارے پر جامع طور پر غور کرتی ہے۔ یہ حکمت عملی رجحان کی پیروی کرسکتی ہے اور مارکیٹ کی لیکویڈیٹی نسبتا good اچھی ہونے پر پوزیشنیں کھول سکتی ہے ، اس طرح قلیل مدتی منافع حاصل ہوسکتا ہے۔

حکمت عملی کا اصول

  1. بنیادی اصول: یہ حکمت عملی بنیادی طور پر مارکیٹ کی لیکویڈیٹی اور رجحان پر غور کرتی ہے۔ جب مارکیٹ کی لیکویڈیٹی اچھی ہو اور رجحان ظاہر ہو تو قلیل مدتی کارروائی کریں۔

  2. مارکیٹ لیکویڈیٹی اشارے: یہ حکمت عملی بنیادی طور پر ایم ایف آئی اور تجارتی حجم میں ہونے والی تبدیلیوں کو مارکیٹ لیکویڈیٹی اشارے کے طور پر استعمال کرتی ہے۔ جب ایم ایف آئی بڑھتی ہے اور تجارتی حجم بڑھتا ہے تو ، ہمارا خیال ہے کہ مارکیٹ لیکویڈیٹی بہتر ہے اور یہ پوزیشن کھولنے کے لئے موزوں ہے۔

  3. رجحان کا فیصلہ: یہ حکمت عملی رجحان کا تعین کرنے کے لئے ADX ، EMA اور دیگر اشارے کو جوڑتی ہے۔ جب ADX 30 اور اس کے EMA سے اوپر ہوتا ہے تو ، اس کا مطلب یہ ہے کہ رجحان نسبتا strong مضبوط ہے۔ اسی وقت ، اگر تیز اور سست EMA کا سنہری کراس ہوتا ہے تو ، رجحان کی تصدیق بھی کی جاسکتی ہے۔

  4. افتتاحی شرائط: جب مارکیٹ کی لیکویڈیٹی اچھی ہوتی ہے اور ایک ہی وقت میں ایک رجحان ظاہر ہوتا ہے، اگر دیگر معاون شرائط (جیسے SAR پوزیشن فیصلے، وغیرہ) بھی پورا ہوتے ہیں، تو افتتاحی سگنل پیدا ہوتے ہیں.

  5. لے منافع اور سٹاپ نقصان کی ترتیبات: یہ حکمت عملی ہر تجارت کے لئے مقررہ لے منافع (10 پوائنٹس) اور سٹاپ نقصان (7.5 پوائنٹس) مقرر کرتا ہے.

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. وقت کا تعین کرنے کے لئے مارکیٹ کی لیکویڈیٹی کا استعمال کریں: مارکیٹ کی لیکویڈیٹی کا تعین کرنے کے لئے ایم ایف آئی اور تجارتی حجم کی بنیاد پر ، مارکیٹ کی لیکویڈیٹی خراب ہونے پر پوزیشن کھولنے سے گریز کریں۔

  2. منافع کے لئے رجحانات کی پیروی کریں: رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے ای ایم اے اور دیگر اشارے کو یکجا کریں ، رجحان کے منافع حاصل کرنے میں مدد کریں۔

  3. اچھا رسک کنٹرول: فی تجارت زیادہ سے زیادہ نقصان کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرنے کے لئے منافع لینے اور نقصان کو روکنے کے لئے مقرر کریں.

  4. نسبتا high اعلی تجارتی تعدد: ایک قلیل مدتی حکمت عملی کے طور پر ، تجارتی تعدد نسبتا high زیادہ ہوگی ، جو قدم بہ قدم منافع جمع کرنے کے لئے موزوں ہوگی۔

  5. پیرامیٹر کی اصلاح کے لئے بڑی جگہ: مثال کے طور پر ، ایم اے پیرامیٹرز ، اسٹاپ نقصان اور منافع کی ترتیبات کو حکمت عملی کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے بہتر بنایا جاسکتا ہے۔

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی ہیں:

  1. حقیقی ٹریڈنگ سلائپج کنٹرول رسک: نظریاتی اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنا حقیقی تجارتی حالات کو مکمل طور پر ظاہر نہیں کرسکتا ہے۔ حقیقی ٹریڈنگ میں سلائپج نسبتا large بڑا ہوسکتا ہے۔

  2. رجحان کی غلط تشخیص کا خطرہ: یہ حکمت عملی رجحان کا تعین کرنے کے لئے متعدد اشارے پر بہت زیادہ انحصار کرتی ہے ، لیکن پھر بھی ناکامی کا امکان ہے۔

  3. تجارت سے زیادہ خطرہ: قلیل مدتی حکمت عملی کے طور پر ، پیرامیٹر کی غلط ترتیبات سے تجارت سے زیادہ ہو سکتی ہے۔

  4. مارکیٹ کی خرابی کا خطرہ: مارکیٹ کی انتہائی کمزور لیکویڈیٹی یا پالیسی کی تبدیلیوں کے انتہائی معاملات میں ، یہ حکمت عملی مناسب طریقے سے کام نہیں کرسکتی ہے۔

اسی طرح، ہم مندرجہ ذیل پہلوؤں سے خطرات کو کم کر سکتے ہیں:

  1. مناسب طریقے سے سٹاپ نقصان کی حد کو آرام سے لے لو تاکہ حقیقی سلائڈنگ عوامل پر غور کیا جا سکے.

  2. رجحان کے فیصلے کی منطق کو بہتر بنائیں اور ناکامی کے امکان کو کم کرنے کے لئے مزید اشارے متعارف کروائیں۔

  3. زیادہ تجارت سے بچنے کے لئے کھلی پوزیشن کی تعدد کی حدود شامل کریں.

  4. غیر معمولی حالات سے نمٹنے کے لئے مارکیٹ کے حالات کی بنیاد پر پیرامیٹرز کو لچکدار طریقے سے ایڈجسٹ کریں۔

اصلاح کی سمت

اس حکمت عملی کی اصلاح کی سمتوں میں شامل ہیں:

  1. رجحان کی تشخیص کو بہتر بنانے اور فیصلے کو زیادہ درست بنانے کے لئے مزید اشارے متعارف کروائیں۔ مثال کے طور پر ، MACD اشارے متعارف کروائیں۔

  2. بہترین پیرامیٹر مجموعہ تلاش کرنے کے لئے ایم اے کے سائیکل پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں.

  3. سٹاپ نقصان کو بہتر بنائیں اور منافع کی حکمت عملی بنائیں، جیسے چلنے والی سٹاپ نقصان، وقفہ سٹاپ نقصان وغیرہ کا استعمال کریں.

  4. بہت زیادہ کثرت سے تجارت سے بچنے کے لئے تجارت کی تعداد پر پابندیاں شامل کریں۔ مثال کے طور پر ، دن میں زیادہ سے زیادہ 3 بار پوزیشن کھولیں۔

  5. مارکیٹ کی لیکویڈیٹی کے بہتر اشارے تلاش کریں تاکہ پوزیشنوں کے افتتاح کے وقت کا مزید تعین کیا جاسکے۔ مثال کے طور پر ، خالص آنے والے اشارے متعارف کروائیں۔

  6. بہترین پیرامیٹر مجموعے تلاش کرنے کے لئے پیرامیٹرز کو خود بخود بہتر بنانے کے لئے پیرامیٹر کی اصلاح کے افعال شامل کریں.

خلاصہ

اس حکمت عملی میں مارکیٹ کی لیکویڈیٹی اور رجحان جیسے عوامل پر جامع طور پر غور کیا جاتا ہے۔ یہ قلیل مدتی میں منافع حاصل کرتا ہے۔ روایتی رجحان کی حکمت عملیوں کے مقابلے میں ، اس حکمت عملی کی سب سے بڑی جدت مارکیٹ کی لیکویڈیٹی اشارے کا تعارف ہے تاکہ مارکیٹ کی لیکویڈیٹی خراب ہونے پر پوزیشن کھولنے سے بچ سکے۔ اسی طرح ، اس حکمت عملی میں حقیقی دنیا کے کنٹرول کے کچھ خطرات اور رجحان کی غلط تشخیص کے خطرات بھی ہیں۔ ہم مزید اشارے متعارف کرانے ، پیرامیٹرز کو بہتر بنانے اور رسک مینجمنٹ کے ذریعے اس حکمت عملی کو مستقل طور پر بہتر بنا سکتے ہیں۔


/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © trent777brown

//@version=5
strategy("scalping with market facilitation", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)


MFI0 = (high - low) / volume
MFI1 = (high[1] - low[1]) / volume[1]

MFIplus = MFI0 > MFI1
MFIminus = MFI0 < MFI1

//Current Trend-(Changed mean to trend)-revised
trendplus = hl2 > high[1]
trendzero = hl2 < high[1] and hl2 > low[1]  //addition of script
trendminus = hl2 < low[1]  //changed high to low

//Volume +/-
volplus = volume > volume[1]
volminus = volume < volume[1]

//Period Control by Buyers or Sellers is determined with reference to Price action of the period 
//divided into 3 sectors, sector 1 is the Top third, Sector 2 is the middle third, 
//and sector 3 is the Bottom third of the period. Control classifications are: Extremes(11, 33), Neutral(22), 
//Climbers(31,21,32) Open lower than Close, and Drifters(13,23,12)Close lower than Open

//value0 = low
//value1 = ((high - low)/3)
//value2 = ((high - low)/3)*2
//value3 = high

//o1 = (open >= (((high - low)/3) * 2) + low)
//c1 = (close >= (((high - low)/3) * 2) + low)
//o2 = (open <= o1) 
//c2 = (close <= c1)
//o3 = (open <= ((high - low)/3) + low)
//c3 = (close <= ((high - low)/3) + low)

//sector2 = if((high - low)/3) + low and sector2 <= (((high - low)/3)*2) + low

//sector3 = if((high - low)/3) + low and >= low


//Extremes-Full Control of Period by Buyers or Sellers 
//pg79 notes an 85% chance that the current trend will change in the next 1 to 5 bars
b11 = open >= (high - low) / 3 * 2 + low and close >= (high - low) / 3 * 2 + low  //Extreme Buyer Control:Chartruse
b33 = open <= (high - low) / 3 + low and close <= (high - low) / 3 + low  //Extreme Seller Control:Crimson
//Neutral pg80
b22 = open >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2 and close >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2  //Bracketed Price Control
//Climber-Open lower than Close pg81
b31 = open <= (high - low) / 3 + low and close >= (high - low) / 3 * 2 + low  //Strong Buyer Control:Dark Green
b21 = open >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2 and close >= (high - low) / 3 * 2 + low  //Moderate Buyer Control:Green
b32 = open <= (high - low) / 3 + low and close >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2  //Weak Buyer Control:Light Green
//Drifter-Close lower than Open pg81
b13 = open >= (high - low) / 3 * 2 + low and close <= (high - low) / 3 + low  //Strong Seller Control:Dark Red
b23 = open >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2 and close <= (high - low) / 3 + low  //Moderate Seller Control:Red
b12 = open >= (high - low) / 3 * 2 + low and close >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2  //Weak Seller Control:Light Red/Pink

 

//


psar= ta.sar(.09, .2, .2)

ema8= ta.ema(hlc3, 8)

ema13h= ta.ema(high, 13)
ema13l= ta.ema(low, 13)
ema13= ta.ema(close, 13)

ema55= ta.ema(close, 100)

[dip, dim, adx]= ta.dmi(5, 5)
adxema=ta.ema(adx, 3)
[macdl, sigl, histl]= ta.macd(close, 8, 13, 5)
obv= ta.obv
obvema= ta.ema(obv, 8)
obvema55= ta.ema(obv, 55)
mfigreen= MFIplus and volplus
adx_x_over= ta.crossover(adx, adxema) and adx >= 25
barssincemfi= ta.barssince(mfigreen)










longtrig2= adx > 30 and adx > adxema and barssincemfi <= 4 


shorttrig2= adx > 30 and adx > adxema and barssincemfi <= 4 


long= macdl > sigl and obv > obvema55 and ema8 > ema55   and psar < low and trendplus//and ema13l > ema55//and open > hull200 and close > hull200

short= macdl < sigl and obv < obvema55 and ema8 < ema55 and psar > high and trendminus//and ema13h < ema55//open < hull200 and close < hull200


//plot(hull200, color=color.red, linewidth=3)
plot(ema13h, color=color.gray, linewidth=3)
plot(ema13l, color=color.gray, linewidth=3)

plot(ema13, color=color.blue, linewidth=3)
//
plot(ema55, color=color.white, linewidth=3)
plot(psar, color=color.white, style=plot.style_circles)
plotshape(mfigreen, color=color.yellow, style=shape.flag, location=location.belowbar, size= size.tiny)
longCondition = long
if (longCondition)
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long, 1,  when= longtrig2)
    strategy.exit("exit long", "My Long Entry Id", profit= 100, loss= 75)
shortCondition = short
if (shortCondition)
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short, 1,  when= shorttrig2)
    strategy.exit("exit short", "My Short Entry Id", profit= 100, loss= 75)


مزید