انتہائی ریورس سیٹ اپ حکمت عملی ایک ایسی حکمت عملی ہے جو انتہائی K- لائن ریورس کا استعمال کرتی ہے۔ یہ تازہ ترین K- لائن اور اوسط قدر کے ادارے کے سائز کی بنیاد پر فیصلہ کرے گی ، اور جب ادارے کا سائز اوسط قدر سے زیادہ ہوتا ہے اور ریورس ہوتا ہے تو تجارتی سگنل تیار کرے گی۔
یہ حکمت عملی بنیادی طور پر موجودہ K- لائن کے ادارے کے سائز اور K- لائن کے مجموعی سائز کا جائزہ لیتی ہے۔
اس میں تازہ ترین K- لائن کا ادارہ سائز (کھولنے اور بند کرنے کے درمیان فرق) اور K- لائن کا مجموعی سائز (سب سے زیادہ اور سب سے کم کے درمیان فرق) ریکارڈ کیا جائے گا۔
اس کے بعد اوسط حقیقی رینج چلتی اوسط (RMA) کا استعمال آخری 20 K لائنوں کے اوسط ادارے کے سائز اور K لائن کے سائز کا حساب کرنے کے لئے کریں۔
جب تازہ ترین K لائن بڑھتی ہے اور ادارے کا سائز اوسط ادارے کے سائز سے زیادہ ہے، اور مجموعی طور پر K لائن کا سائز بھی اوسط K لائن سائز سے 2 گنا زیادہ ہے، تو ایک طویل سگنل پیدا ہوتا ہے.
اس کے برعکس، جب آخری K لائن گرتی ہے اور ادارے کا سائز بھی مندرجہ بالا شرائط کو پورا کرتا ہے، تو ایک مختصر سگنل پیدا ہوتا ہے.
یعنی، تجارتی سگنل پیدا ہوتے ہیں جب انتہائی K لائنز الٹ جاتے ہیں، اوسط اقدار کے ساتھ فیصلہ کرتے ہوئے.
اس حکمت عملی کے اہم فوائد یہ ہیں:
اس حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی ہیں:
خطرات کو کم کرنے کے لیے پیرامیٹرز کو مناسب طریقے سے ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے، یا سٹاپ نقصان کو کنٹرول نقصان میں شامل کیا جا سکتا ہے۔
اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں بہتر بنایا جاسکتا ہے:
انتہائی ریورس سیٹ اپ حکمت عملی تازہ ترین K- لائن کی انتہائی صورتحال کا جائزہ لے کر جب واپسی ہوتی ہے تو تجارتی سگنل تیار کرتی ہے۔ اس میں غیر معمولی انتہائی K- لائن کی خصوصیات کا استعمال کرنے کا فائدہ ہے ، لیکن اس میں کچھ خطرات بھی ہیں۔ پیرامیٹر کی اصلاح اور رسک کنٹرول کے اقدامات کے ذریعے حکمت عملی کی بہتر کارکردگی حاصل کی جاسکتی ہے۔
/*backtest start: 2024-02-13 00:00:00 end: 2024-02-20 00:00:00 period: 1m basePeriod: 1m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 strategy("Extreme Reversal Setup", overlay=true) bodySize = input(defval=0.75) barsBack = input(title="Lookback Period", type=input.integer, defval=20, minval=0) bodyMultiplier = input(title="Bar ATR Multiplier", type=input.float, defval=2.0, minval=0) myBodySize = abs(close - open) averageBody = rma(myBodySize, barsBack) myCandleSize = abs(high - low) averageCandle = rma(myCandleSize, barsBack) signal_long = open[1]-close[1] >= bodySize*(high[1]-low[1]) and high[1]-low[1] > averageCandle*bodyMultiplier and open[1]-close[1] > averageBody and close > open signal_short = close[1]-open[1] >= bodySize*(high[1]-low[1]) and high[1]-low[1] > averageCandle*bodyMultiplier and close[1]-open[1] > averageBody and open > close plotshape(signal_long, "LONG", shape.triangleup, location.belowbar, size=size.normal) plotshape(signal_short, "SHORT", shape.triangledown, location.belowbar, size=size.normal) strategy.entry("LONG", strategy.long, when=signal_long) strategy.entry("SHORT", strategy.short, when=signal_short)