اس حکمت عملی کا بنیادی خیال یہ ہے کہ مارکیٹ کی واپسی کے بعد واپسی کے موقع پر قبضہ کرنے کے لئے مختلف ادوار کے ساتھ دو حرکت پذیر اوسط استعمال کریں۔ جب قیمت طویل مدتی حرکت پذیر اوسط سے اوپر ہوتی ہے اور قلیل مدتی حرکت پذیر اوسط پر واپس آجاتی ہے تو ، حکمت عملی ایک طویل پوزیشن کھولتی ہے اور جب قیمت قلیل مدتی حرکت پذیر اوسط سے اوپر واپس آجاتی ہے یا اسٹاپ نقصان کی قیمت کو نشانہ بناتی ہے تو پوزیشن بند کردیتی ہے۔ رجحان میں واپسی کے دوران خریدنے کے مواقع تلاش کرکے ، حکمت عملی کا مقصد رجحان سازی کی منڈیوں سے منافع حاصل کرنا ہے۔
چلتی اوسط پل بیک ٹریکنگ حکمت عملی دو مختلف ادوار کے ساتھ چلتی اوسط کی متعلقہ پوزیشن کا استعمال کرتے ہوئے ایک اپ ٹرینڈ میں قیمتوں میں پل بیک کے دوران طویل تجارتی مواقع حاصل کرتی ہے۔ یہ حکمت عملی رجحاناتی منڈیوں کے لئے موزوں ہے ، اور مناسب پیرامیٹر کی ترتیبات اور اسٹاپ نقصانات کے ساتھ ، یہ رجحاناتی حالات میں مستحکم واپسی پیدا کرسکتی ہے۔ تاہم ، اس حکمت عملی کو ہلکی مارکیٹوں اور رجحانات کے الٹ کے دوران کچھ خطرات کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ مزید اشارے متعارف کرانے ، پوزیشن سائزنگ کو بہتر بنانے ، متحرک اسٹاپ نقصانات کو نافذ کرنے اور دیگر طریقوں سے ، اس حکمت عملی کی کارکردگی اور استحکام کو مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
/*backtest start: 2023-03-22 00:00:00 end: 2024-03-27 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/ // © contapessoal_ivan // @version=5 strategy("Pullback Strategy", overlay=true, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, // 100% of balance invested on each trade commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, commission_value=0.005) // Interactive Brokers rate // Get user input i_ma1 = input.int(title="MA 1 Length", defval=200, step=10, group="Strategy Parameters", tooltip="Long-term MA") i_ma2 = input.int(title="MA 2 Length", defval=10, step=10, group="Strategy Parameters", tooltip="Short-term MA") i_stopPercent = input.float(title="Stop Loss Percent", defval=0.10, step=0.1, group="Strategy Parameters", tooltip="Failsafe Stop Loss Percent Decline") i_lowerClose = input.bool(title="Exit On Lower Close", defval=false, group="Strategy Parameters", tooltip="Wait for a lower-close before exiting above MA2") i_startTime = input(title="Start Filter", defval=timestamp("26 Jan 2023 00:00 +0000"), group="Time Filter", tooltip="Start date & time to begin searching for setups") i_endTime = input(title="End Filter", defval=timestamp("26 Mar 2024 23:59 +0000"), group="Time Filter", tooltip="End date & time to stop searching for setups") // Get indicator values ma1 = ta.sma(close, i_ma1) ma2 = ta.sma(close, i_ma2) // Check filter(s) f_dateFilter = true // Check buy/sell conditions var float buyPrice = 0 buyCondition = close > ma1 and close < ma2 and strategy.position_size == 0 and f_dateFilter sellCondition = close > ma2 and strategy.position_size > 0 and (not i_lowerClose or close < low[1]) stopDistance = strategy.position_size > 0 ? ((buyPrice - close) / close) : na stopPrice = strategy.position_size > 0 ? buyPrice - (buyPrice * i_stopPercent) : na stopCondition = strategy.position_size > 0 and stopDistance > i_stopPercent // Enter positions if buyCondition strategy.entry(id="Long", direction=strategy.long) if buyCondition[1] buyPrice := open // Exit positions if sellCondition or stopCondition strategy.close(id="Long", comment="Exit" + (stopCondition ? "SL=true" : "")) buyPrice := na // Draw pretty colors plot(buyPrice, color=color.lime, style=plot.style_linebr) plot(stopPrice, color=color.red, style=plot.style_linebr, offset=-1) plot(ma1, color=color.blue) plot(ma2, color=color.orange)