یہ بریک آؤٹ تھیوری پر مبنی ایک لمبی / مختصر مقداری تجارتی حکمت عملی ہے۔ یہ پچھلے 100 تجارتی دنوں میں سب سے زیادہ بند قیمت کا حساب لگاتا ہے اور اس بات کا تعین کرتا ہے کہ آیا آخری اختتامی قیمت اس سطح سے تجاوز کرتی ہے یا نہیں۔ اگر بریک آؤٹ کا پتہ چلتا ہے تو ، ایک لمبا سگنل متحرک ہوجاتا ہے۔ لمبے عرصے میں داخل ہونے کے بعد ، پوزیشن کو 25 بار کے بعد اسٹاپ نقصان کے ذریعہ بند کردیا جائے گا۔
اس حکمت عملی کی بنیادی منطق تکنیکی تجزیہ میں
خاص طور پر اس حکمت عملی پائن اسکرپٹ بلٹ میں تقریب کا استعمال کرتا ہےta.highest()
پچھلے 100 باروں میں سب سے زیادہ بند ہونے کا حساب لگانے کے لئے۔ اس کے بعد اس کا موازنہ کیا جاتا ہے کہ آیا موجودہ بار کی بندش کی قیمت اس سطح سے زیادہ ہے۔ اگر بندش کی قیمت 100 دن کی سب سے زیادہ بندش کی قیمت سے تجاوز کرتی ہے اور اس سے تجاوز کرتی ہے تو ، ایک لمبا انٹری سگنل متحرک ہوجاتا ہے۔
ایک بار طویل پوزیشن میں داخل ہونے کے بعد، حکمت عملی پوزیشن کو بند کرنے کے لئے ایک سٹاپ نقصان کی شرط مقرر کرتا ہے.ta.barssince()
طویل میں داخل ہونے کے بعد سے گزرنے والی سلاخوں کی تعداد شمار کرنے کے لئے، یہ 25 سلاخوں کے بعد پوزیشن کو بند کرنے پر مجبور کرے گا.
انٹری منطق کا خلاصہ اس طرح کیا جاسکتا ہے:
اس حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ رجحان کی پیروی کرنے والی تجارتوں کی نسبتا high اعلی کامیابی کی شرح کے ساتھ قیمتوں میں الٹ پوائنٹس پر قبضہ کرنا ہے۔ نیز ، اسٹاپ نقصان کا منطق ایک ہی تجارت کے نقصان کی رقم کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرسکتا ہے۔
ٹھوس فوائد یہ ہیں:
۱۔ رجحانات پر عمل پیرا ہونا، کامیابی کی شرح زیادہ
بریک آؤٹ تھیوری کا خیال ہے کہ قیمت ایک اہم سطح سے تجاوز کرنے کے بعد ، یہ ایک نیا رجحان شروع کرسکتا ہے۔ یہ حکمت عملی اس منطق کی بنیاد پر تیار کی گئی ہے ، اس طرح قیمتوں میں الٹ پلٹ کے مقامات کو پکڑنے اور رجحان کی پیروی سے فائدہ اٹھانے کا نسبتا high زیادہ امکان ہے۔
2۔ سٹاپ نقصان کے ساتھ قابو پانے والا خطرہ
یہ حکمت عملی 25 بار کے بعد جبری اسٹاپ نقصان سے باہر نکلنے کو زیادہ سے زیادہ واحد تجارت کے نقصان پر مقرر کرتی ہے ، جس سے بہت زیادہ نقصان سے بچنا پڑتا ہے۔ لہذا مجموعی خطرہ قابو میں ہے۔
درمیانی سے طویل مدتی ہولڈنگ کے لئے موزوں
ڈیفالٹ ہولڈنگ کی مدت 25 بار ہے ، تقریبا 1 مہینہ۔ یہ تعدد درمیانی سے طویل مدتی حکمت عملیوں کے لئے موزوں ہے ، وہپساؤ کے لئے بہت مختصر نہیں ہے ، اور خطرہ بڑھانے کے لئے بہت لمبا نہیں ہے۔
چند پیرامیٹرز، بہتر بنانے کے لئے آسان
بنیادی طور پر 2 ایڈجسٹ کرنے والے پیرامیٹرز ہیں۔ کچھ پیرامیٹرز کے ساتھ ، اصل تجارت کے لئے بہترین پیرامیٹرز کی جانچ کرنا اور تلاش کرنا آسان ہے۔
مختلف مصنوعات کے درمیان منتقلی
یہ حکمت عملی کچھ مصنوعات کے مخصوص اشارے پر جواب نہیں دیتی ہے۔ اس کا منطق اسٹاک ، فاریکس ، اجناس ، کریپٹو کرنسیوں وغیرہ پر لاگو ہوتا ہے۔ لہذا مصنوعات کے مابین سوئچ کرنے میں لچکدار ہے۔
اگرچہ اس حکمت عملی کے کچھ فوائد ہیں ، لیکن اصل تجارت میں اس کی تعیناتی کے دوران کچھ خطرات بھی موجود ہیں ، بنیادی طور پر:
کھونے والی پوزیشنوں کے انعقاد کا خطرہ
اس حکمت عملی میں منافع بخش پوزیشنوں کی پیروی کرنے کے لئے ٹریلنگ اسٹاپ نقصان نہیں ہوتا ہے۔ اگر قیمت کا رجحان توقع کے مطابق آگے نہیں بڑھتا ہے ، یا بریک آؤٹ غلط بریک آؤٹ ثابت ہوتا ہے تو ، پہلے سے طے شدہ اسٹاپ نقصان کے نقطہ پر جبری خروج بڑے نقصان کا باعث بن سکتا ہے۔ یہ سب سے بڑا خطرہ ہے۔
2۔ پیرامیٹر ٹوننگ کی ضرورت پڑسکتی ہے
ڈیفالٹ پیرامیٹرز زیادہ سے زیادہ نہیں ہوسکتے ہیں۔ مخصوص مصنوعات اور مارکیٹ کے نظام کے لئے بہترین فٹ تلاش کرنے کے لئے براہ راست تجارت کے دوران ان کو بہتر بنانے کی ضرورت ہے۔ اس سے اضافی کام شامل ہوتا ہے۔
مارکیٹوں کے ساتھ کارکردگی کا تعلق
یہ حکمت عملی قیمتوں کے مستقل رجحانات پر بہت زیادہ انحصار کرتی ہے۔ یہ رینج سے منسلک نظام کے دوران اچھی طرح سے کام نہیں کرتی ہے۔ اگر وہپسا مارکیٹوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے تو ، جبری خروج اکثر غیر مستحکم منافع / نقصانات کا باعث بنتا ہے۔
اس حکمت عملی کو زیادہ مستحکم اور اصل تعیناتی کے لئے منافع بخش بنانے کے لئے ، مندرجہ ذیل پہلوؤں سے کچھ بہتری کی جاسکتی ہے۔
1. پیچھے ہٹنے سٹاپ نقصان میکانیزم شامل کریں
منافع بخش پوزیشنوں کی پیروی کرنے کے لئے ٹریلنگ اسٹاپ نقصان منطق شامل کریں ، فلوٹنگ منافع کی بنیاد پر اسٹاپ نقصان کے نقطہ کو متحرک طور پر اپ ڈیٹ کرکے۔ اس سے سنگل تجارتوں کے زیادہ سے زیادہ نقصان کو محدود کیا جاسکتا ہے۔
مارکیٹوں پر مبنی موافقت پذیر پیرامیٹرز
مارکیٹ کی طاقت کی بنیاد پر بریک آؤٹ پیریڈ اور ہولڈنگ پیریڈ جیسے پیرامیٹرز کو قابل توازن بنائیں ، جو اے ٹی آر جیسے میٹرکس کا استعمال کرتے ہوئے مقداری ہیں۔ اس سے پیرامیٹرز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔
**3. رجحان فلٹرز کو یکجا کریں **
حکمت عملی کا اطلاق کرتے وقت غیر واضح رجحانات کو بہتر فلٹرنگ ، رجحان تجزیہ کے ذریعے ، یا تو صوابدیدی یا مقداری طور پر۔ صرف اس وقت تجارت کریں جب واضح رجحان دیکھیں گے۔
مختلف مصنوعات اور وقفوں پر ٹیسٹ
مختلف مصنوعات (جیسے انڈیکس ، اجناس ، فاریکس ، کریپٹو) اور وقفوں (جیسے روزانہ ، 60 ملین بار) پر بہتر پیرامیٹرز اور قواعد کی جانچ اس حکمت عملی کو زیادہ مضبوط اور وسیع پیمانے پر قابل اطلاق بنائے گی۔
اسٹاپ نقصان کے ساتھ یہ بریک آؤٹ الٹ حکمت عملی رجحان کی نشاندہی اور پوزیشن مینجمنٹ کے بارے میں واضح قوانین کے ساتھ نافذ کرنا آسان ہے۔ ہم اس کی طاقت اور خطرات کا تجزیہ کرتے ہیں ، اس کی منافع بخش اور قابل اطلاق کو بڑھانے کے لئے تجاویز فراہم کرتے ہیں۔ مزید اصلاح کے ساتھ ، یہ ایک ٹھوس مقداری تجارتی حکمت عملی بن سکتی ہے۔
/*backtest start: 2023-01-29 00:00:00 end: 2024-02-04 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/ // © All_Verklempt //@version=5 strategy("Breakout Strategy", overlay=true) // Input variable for breakout period breakoutPeriod = input.int(100, title="Breakout Period", minval=1) // Calculate the highest close of the past breakout period highestClose = ta.highest(close, breakoutPeriod) // Input variables for start and end dates startYear = input.int(2022, title="Start Year", minval=1900) startMonth = input.int(1, title="Start Month", minval=1, maxval=12) startDay = input.int(1, title="Start Day", minval=1, maxval=31) endYear = input.int(2023, title="End Year", minval=1900) endMonth = input.int(12, title="End Month", minval=1, maxval=12) endDay = input.int(31, title="End Day", minval=1, maxval=31) // Convert start and end dates to timestamp startDate = timestamp(startYear, startMonth, startDay, 00, 00) endDate = timestamp(endYear, endMonth, endDay, 23, 59) // Entry condition: Breakout and higher close within the specified date range enterLong = close > highestClose[1] and close > close[1] // Exit condition: Close the long position after twenty-five bars exitLong = ta.barssince(enterLong) >= 25 // Strategy logic if (enterLong) strategy.entry("Long", strategy.long) if (exitLong) strategy.close("Long")