اس حکمت عملی کا نام
جب آر ایس آئی 50 سے اوپر ہوتا ہے تو اسے تیزی کا اشارہ سمجھا جاتا ہے۔ اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ مارکیٹ تیزی کے زون میں توازن میں ہے۔ جب 9 دن کا ایس ایم اے 100 دن کے ایس ایم اے سے اوپر ہوتا ہے تو اس کا مطلب یہ ہے کہ قلیل مدتی رجحان طویل مدتی رجحان سے بہتر ہے ، اور ہم ایک طویل پوزیشن میں داخل ہوسکتے ہیں۔ اس کے علاوہ ، اگر قلیل مدتی 9 دن کے ایس ایم اے میں قیمت میں 6 فیصد سے زیادہ کی نسبتا change تبدیلی ہوتی ہے تو ، اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ قلیل مدتی رجحان میں تیزی آرہی ہے ، جو بھی اندراج کا اشارہ ہے۔
اگر پہلے سے ہی ایک طویل پوزیشن میں ہے تو ، یہ حکمت عملی منافع میں مقفل کرنے کے لئے پیرابولک SAR ٹریلنگ اسٹاپ کا استعمال کرے گی۔ جب قیمت ٹریلنگ اسٹاپ نقصان کے فیصد کے مطابق واپس آجاتی ہے تو یہ پوزیشنوں سے باہر نکل جائے گی۔
اس حکمت عملی میں رجحان کے اشارے اور آسکیلیٹرز کا امتزاج ہوتا ہے ، تاکہ جب مارکیٹ میں واضح رجحان ظاہر ہوتا ہے تو وہ مارکیٹ میں داخل ہو سکے ، جبکہ اس وقت سے گریز کیا جائے جب مارکیٹ الٹ رہی ہو ، جس سے تجارتی خطرہ بہت کم ہوجاتا ہے۔ اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی منافع میں بھی مقفل ہوسکتی ہے اور جب رجحان الٹ جاتا ہے تو منافع کو مکمل طور پر بخارات سے روک سکتی ہے۔
بیک ٹسٹ سے پتہ چلتا ہے کہ یہ حکمت عملی کافی واضح قلیل مدتی رجحانات میں اچھے نتائج کے ساتھ فائدہ اٹھا سکتی ہے۔ یہ ان سرمایہ کاروں کے لئے موزوں ہے جو اعلی تعدد کی تجارت کرتے ہیں۔
یہ حکمت عملی RSI اور SMA جیسے اشارے پر انحصار کرتی ہے ، جن میں ایک خاص تاخیر ہوتی ہے۔ جب اچانک واقعات کی وجہ سے مارکیٹ میں تیزی سے الٹ پڑتا ہے تو ، یہ حکمت عملی وقت پر باہر نکلنے میں ناکام ہوسکتی ہے ، جس سے بڑے نقصانات ہوتے ہیں۔
اس کے علاوہ ، اعلی تعدد کی تجارت میں تجارتی اخراجات زیادہ ہوتے ہیں۔ اگر تجارتی تعدد بہت زیادہ ہے تو ، جمع شدہ تجارتی فیس بھی منافع کو متاثر کرسکتی ہے۔
اس حکمت عملی میں اندراج اور باہر نکلنے کے اشاروں کا تعین کرنے کے لئے مزید اشارے شامل کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے ، جیسے جھوٹے بریک آؤٹ سے بچنے کے لئے حجم کے اشارے شامل کرنا۔ اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی کو بھی مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کو مدنظر رکھتے ہوئے زیادہ لچکدار طریقوں سے ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔
اس کے علاوہ ، بہترین پیرامیٹر مجموعہ تلاش کرنے کے لئے تجارتی مصنوعات ، سائیکل پیرامیٹرز پر اصلاح کی جاسکتی ہے۔ کراس سائیکل ٹریڈنگ پر بھی غور کیا جاسکتا ہے ، جس میں رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے اعلی سائیکل اور داخلے کا فیصلہ کرنے کے لئے کم سائیکل استعمال کیے جاسکتے ہیں۔
یہ حکمت عملی
/*backtest start: 2024-01-24 00:00:00 end: 2024-01-31 00:00:00 period: 1m basePeriod: 1m 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/ // © Coinrule //@version=5 strategy("Short Term RSI and SMA Percentage Change", overlay=true, initial_capital=1000, process_orders_on_close=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1) showDate = input(defval=true, title='Show Date Range') timePeriod = time >= timestamp(syminfo.timezone, 2022, 5, 1, 0, 0) notInTrade = strategy.position_size <= 0 //==================================Buy Conditions============================================ //RSI length = input(14) rsi = ta.rsi(close, length) buyCondition1 = rsi > 50 //MA SMA9 = ta.sma(close, 9) SMA100 = ta.sma(close, 100) plot(SMA9, color = color.green) plot(SMA100, color = color.blue) buyCondition2 = (SMA9 > SMA100) //Calculating MA Percentage Change buyMA = (close/SMA9) buyCondition3 = buyMA >= 0.06 if (buyCondition1 and buyCondition2 and buyCondition3 and timePeriod) //and buyCondition strategy.entry("Long", strategy.long) //==================================Sell Conditions============================================ // Configure trail stop level with input options longTrailPerc = input.float(title='Trail Long Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=5) * 0.01 shortTrailPerc = input.float(title='Trail Short Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=5) * 0.01 // Determine trail stop loss prices longStopPrice = 0.0 shortStopPrice = 0.0 longStopPrice := if strategy.position_size > 0 stopValue = close * (1 - longTrailPerc) math.max(stopValue, longStopPrice[1]) else 0 shortStopPrice := if strategy.position_size < 0 stopValue = close * (1 + shortTrailPerc) math.min(stopValue, shortStopPrice[1]) else 999999 strategy.exit('Exit', stop = longStopPrice, limit = shortStopPrice)