وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

بولنگر بینڈس ڈبل ٹریک بریکنگ اسٹریٹیجی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-02-05 14:05:47
ٹیگز:

جائزہ

یہ حکمت عملی بولنگر بینڈ پر مبنی ایک دو ٹریک توڑنے والی تجارتی حکمت عملی ہے۔ یہ بولنگر بینڈ کی اوپری اور نچلی ریلوں کو خرید و فروخت کے اشارے کے طور پر استعمال کرتی ہے ، اور خطرات پر قابو پانے کے لئے اسٹاپ نقصان کا نقطہ طے کرتی ہے۔

حکمت عملی کا اصول

یہ حکمت عملی بولنگر بینڈ کی اوپری اور نچلی ریلوں کا استعمال کرتی ہے۔ بولنگر بینڈ میں ایک چلتی اوسط اور اس کے مطابق دو معیاری انحراف چینلز شامل ہیں۔ جب قیمت بولنگر بینڈ کی اوپری ریل کو چھوتی ہے یا توڑتی ہے تو فروخت کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔ جب قیمت بولنگر بینڈ کی نچلی ریل کو چھوتی ہے یا توڑتی ہے تو خرید کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔ اس کے علاوہ ، حکمت عملی میں اسٹاپ نقصان کا نقطہ بھی طے ہوتا ہے۔ جب قیمت چلتی اوسط کے ایک خاص فیصد سے کم ہوتی ہے تو ، اسٹاپ نقصان کی نشاندہی کی جائے گی۔

خاص طور پر ، حکمت عملی بولنگر بینڈز کو پلاٹ کرنے کے لئے مخصوص سائیکل (جیسے 20 دن) کے دو بار چلنے والے اوسط اور معیاری انحراف کا حساب لگاتی ہے۔ اوپری ریل چلنے والا اوسط ہے جس میں دو بار معیاری انحراف ہے ، اور نچلی ریل چلنے والا اوسط ہے جس میں دو بار معیاری انحراف ہے۔ جب اختتامی قیمت اوپری ریل سے زیادہ یا برابر ہوتی ہے تو ، فروخت کا اشارہ جاری کیا جاتا ہے۔ جب اختتامی قیمت کم یا کم ریل کے برابر ہوتی ہے تو ، خرید کا اشارہ جاری کیا جاتا ہے۔ اس کے علاوہ ، اگر قیمت چلنے والے اوسط کے ایک خاص فیصد (جیسے 1٪) سے کم ہے تو ، اسٹاپ نقصان کا اشارہ جاری کیا جاتا ہے۔

حکمت عملی کے فوائد

اس حکمت عملی میں بولنگر بینڈ کی خصوصیات کا استعمال غیر معمولی قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کے وقت تجارتی سگنل جاری کرنے کے لئے کیا جاتا ہے ، اس طرح قیمتوں میں الٹ پھیر کے مواقع حاصل ہوتے ہیں۔ سادہ حرکت پذیر اوسط ٹریکنگ حکمت عملی کے مقابلے میں ، یہ حکمت عملی جب اتار چڑھاؤ بڑھتا ہے تو تجارتی سگنل پیدا کرسکتی ہے ، جس سے کسی حد تک جھوٹے بریک آؤٹ کا خطرہ کم ہوتا ہے۔

ڈبل ٹریک کی سادہ پیشرفت کی حکمت عملیوں کے مقابلے میں ، اس حکمت عملی میں اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار شامل ہے۔ یہ انفرادی غلط سگنلز کی وجہ سے ہونے والے نقصان کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرسکتا ہے۔ اسٹاپ نقصان کا نقطہ بھی نسبتا reasonable معقول ہے ، جو چلتی اوسط کے قریب ہے ، زیادہ سے زیادہ اسٹاپ نقصان سے بچنے سے بچنے کے لئے بہت زیادہ نقصان کا سبب بنتا ہے۔

حکمت عملی کے خطرات

اس حکمت عملی کا سب سے بڑا خطرہ یہ ہے کہ بولنگر بینڈ خود ہی تجارتی سگنلز کی صداقت کی ضمانت نہیں دے سکتے ہیں۔ جب مارکیٹ میں خصوصی حالات پیش آتے ہیں تو ، قیمتیں تیزی سے اور غیر معمولی طور پر اتار چڑھاؤ کا شکار ہوسکتی ہیں ، جس صورت میں بولنگر بینڈ کے ذریعہ جاری کردہ تجارتی سگنل غلط ہوسکتے ہیں۔ اس سے کافی نقصانات ہونے کا امکان ہے۔

اس کے علاوہ ، اسٹاپ نقصان کے مقامات کی ترتیب بھی بہت جارحانہ یا قدامت پسند ہوسکتی ہے ، جس سے حتمی منافع پر اثر پڑے گا۔ اگر اسٹاپ نقصان کی حد بہت زیادہ ہے تو ، درست سگنل اکثر نقصان کو روک سکتے ہیں۔ اگر اسٹاپ نقصان کی حد بہت کم ہے تو ، یہ نقصان کو مؤثر طریقے سے کنٹرول نہیں کرسکتا ہے۔

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں بہتر بنایا جاسکتا ہے:

بہترین پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لیے مختلف پیرامیٹرز کے مجموعے جیسے چلتی اوسط سائیکل، معیاری انحراف ضرب، سٹاپ نقصان کا فیصد وغیرہ کی مختلف اقدار کا تجربہ کریں۔
غلط سگنل سے بچنے کے لئے دوسرے اشارے کو بڑھانا اور متعدد فلٹر حالات تشکیل دینا۔
سٹاپ نقصان کی حکمت عملی کو بہتر بنائیں، جیسے سادہ سٹاپ نقصان کے بجائے منتقل سٹاپ نقصان، بیچ سٹاپ نقصان کا استعمال؛
ٹریڈنگ سگنلز کی تصدیق مختلف وقت کے دوروں کے بولنگر بینڈ کو یکجا کرکے کریں تاکہ پھنسنے سے بچ سکیں۔

خلاصہ

مجموعی طور پر ، یہ حکمت عملی ٹرینڈ ٹریکنگ اور ڈوئل ٹریک بریکنگ اسٹریٹیجیز کا عملی امتزاج ہے۔ جب قیمتوں میں اتار چڑھاؤ بڑھتا ہے تو یہ الٹ جانے کے مواقع کا فائدہ اٹھا سکتا ہے ، اور خطرات پر قابو پانے کے لئے اسٹاپ نقصانات مرتب کرسکتا ہے۔ پیرامیٹر کی اصلاح ، سگنل فلٹرنگ میں اضافہ ، بہتر اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی وغیرہ کے ذریعہ ، حکمت عملی کے استحکام اور منافع کو مزید بڑھا سکتا ہے۔

/*backtest
start: 2024-01-28 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Bollinger Bands Strategy by Royce Mars", overlay=true)

length = input.int(20, minval=1)
maType = input.string("SMA", "Basis MA Type", options = ["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"])
src = input(close, title="Source")
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev")
stopLossPercent = input.float(1.0, title="Stop Loss Percent", minval=0.1, maxval=10, step=0.1)

ma(source, length, _type) =>
    switch _type
        "SMA" => ta.sma(source, length)
        "EMA" => ta.ema(source, length)
        "SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
        "WMA" => ta.wma(source, length)
        "VWMA" => ta.vwma(source, length)

basis = ma(src, length, maType)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev

// Buy and Sell Conditions
buyCondition = close <= lower
sellCondition = close >= upper

// Stop Loss Condition
stopLossCondition = close < basis * (1 - stopLossPercent / 100)

// Strategy Execution
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buyCondition)
strategy.close("Buy", when=sellCondition or stopLossCondition)

strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sellCondition)
strategy.close("Sell", when=buyCondition)

// Plotting on the Chart
plotshape(buyCondition, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.labelup, location=location.belowbar)
plotshape(sellCondition or stopLossCondition, title="Sell Signal", color=color.red, style=shape.labeldown, location=location.abovebar)

// Plotting the Bollinger Bands
plot(basis, "Basis", color=color.orange)
p1 = plot(upper, "Upper Band", color=color.blue)
p2 = plot(lower, "Lower Band", color=color.blue)
fill(p1, p2, title="Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))

مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں