وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. ای ایم اے کراس اوور حکمت عملی جس میں ہدف/اسٹاپ نقصان کا تناسب اور فکسڈ پوزیشن سائز ہو

ای ایم اے کراس اوور حکمت عملی جس میں ہدف/اسٹاپ نقصان کا تناسب اور فکسڈ پوزیشن سائز ہو

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-03-28 18:04:32
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی تیز اور سست تیزی سے چلنے والے اوسط (ای ایم اے) کے کراس اوور پر مبنی تجارتی حکمت عملی ہے۔ جب تیز ای ایم اے سست ای ایم اے سے اوپر عبور کرتی ہے تو ، حکمت عملی ایک لمبی تجارت میں داخل ہوتی ہے ، اور جب تیز ای ایم اے سست ای ایم اے سے نیچے عبور کرتی ہے تو ، حکمت عملی ایک مختصر تجارت میں داخل ہوتی ہے۔ حکمت عملی اسٹاپ نقصان اور منافع لینے کی قیمتوں کا حساب کرنے کے لئے ہدف / اسٹاپ نقصان کا تناسب استعمال کرتی ہے اور ہر تجارت کے لئے ایک مقررہ پوزیشن سائز کا استعمال کرتی ہے۔

حکمت عملی کے اصول

اس حکمت عملی کا بنیادی اصول قیمت کے رجحانات میں تبدیلیوں کو پکڑنے کے لئے مختلف ادوار کے ساتھ دو ای ایم اے کا استعمال کرنا ہے۔ جب تیز ای ایم اے سست ای ایم اے کو عبور کرتا ہے تو ، یہ عام طور پر قیمت کے رجحان میں تبدیلی کی نشاندہی کرتا ہے۔ خاص طور پر ، جب تیز ای ایم اے نیچے سے سست ای ایم اے سے اوپر سے عبور کرتا ہے تو ، اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ قیمت بڑھتی ہوئی رجحان شروع کرسکتی ہے ، اور حکمت عملی ایک لمبی تجارت میں داخل ہوگی۔ جب تیز ای ایم اے اوپر سے سست ای ایم اے سے نیچے سے عبور کرتی ہے تو ، اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ قیمت نیچے کی طرف رجحان شروع کرسکتی ہے ، اور حکمت عملی ایک مختصر تجارت میں داخل ہوگی۔

حکمت عملی میں ہر تجارت کے لئے اسٹاپ نقصان اور منافع لینے کی قیمتوں کا حساب لگانے کے لئے ہدف / اسٹاپ نقصان تناسب کا تصور بھی متعارف کرایا گیا ہے۔ اسٹاپ نقصان کی قیمت اوسط اندراج کی قیمت کو (1 - ہدف / اسٹاپ نقصان کا تناسب) سے ضرب کرکے حاصل کی جاتی ہے ، جبکہ منافع لینے کی قیمت اوسط اندراج کی قیمت کو (1 + ہدف / اسٹاپ نقصان کا تناسب) سے ضرب کرکے حاصل کی جاتی ہے۔ یہ نقطہ نظر خطرہ کی ترجیحات کی بنیاد پر اسٹاپ نقصان اور منافع لینے کی سطحوں کی متحرک ایڈجسٹمنٹ کی اجازت دیتا ہے۔

مزید برآں ، حکمت عملی ہر تجارت کے لئے ایک مقررہ پوزیشن کا سائز استعمال کرتی ہے ، اس کا مطلب یہ ہے کہ ہر تجارت کے لئے فنڈز کی رقم مقرر ہے اور اکاؤنٹ بیلنس یا دیگر عوامل کی بنیاد پر ایڈجسٹ نہیں ہوتی ہے۔ اس سے خطرہ پر قابو پانے اور حکمت عملی میں مستقل مزاجی برقرار رکھنے میں مدد ملتی ہے۔

حکمت عملی کے فوائد

  1. سادہ اور موثر: یہ حکمت عملی EMA کراس اوور کے کلاسیکی اصول پر مبنی ہے، جسے سمجھنا اور لاگو کرنا آسان ہے جبکہ قیمتوں کے رجحانات میں تبدیلیوں کو مؤثر طریقے سے قبضہ کرنا.

  2. متحرک اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنا: ہدف / اسٹاپ نقصان کا تناسب متعارف کرانے سے ، حکمت عملی متحرک طور پر اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنے کی سطح کو خطرہ کی ترجیحات کی بنیاد پر ایڈجسٹ کرسکتی ہے ، جس سے حکمت عملی کی لچک اور موافقت میں اضافہ ہوتا ہے۔

  3. خطرے کا کنٹرول: ہر تجارت کے لئے ایک مقررہ پوزیشن سائز کا استعمال کرتے ہوئے، حکمت عملی ہر تجارت کے خطرے کی نمائش کو کنٹرول کرنے اور اکاؤنٹ کے مجموعی خطرے کو کم کرنے میں مدد ملتی ہے.

  4. وسیع اطلاق: حکمت عملی کو مختلف مالیاتی منڈیوں اور تجارتی آلات جیسے اسٹاک ، فیوچر اور فاریکس پر لاگو کیا جاسکتا ہے ، جس سے یہ وسیع پیمانے پر قابل اطلاق ہے۔

حکمت عملی کے خطرات

  1. پیرامیٹر حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی EMA پیرامیٹرز کے انتخاب پر منحصر ہے ، جیسے تیز اور سست EMAs کے ادوار۔ پیرامیٹرز کے مختلف مجموعوں سے حکمت عملی کی کارکردگی میں نمایاں اختلافات پیدا ہوسکتے ہیں ، لہذا پیرامیٹرز کی محتاط اصلاح اور جانچ کی ضرورت ہے۔

  2. زیادہ سے زیادہ اصلاح کا خطرہ: اگر حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو زیادہ سے زیادہ بہتر بنایا جاتا ہے تو ، اس سے نمونے سے باہر کے اعداد و شمار پر ناقص کارکردگی کا باعث بن سکتا ہے ، یعنی زیادہ سے زیادہ فٹنگ۔ لہذا ، حکمت عملی کی مضبوطی کو یقینی بنانے کے لئے جامع بیک ٹیسٹنگ اور فارورڈ ٹیسٹنگ ضروری ہے۔

  3. مارکیٹ کا خطرہ: حکمت عملی کی کارکردگی مارکیٹ کے رجحانات اور اتار چڑھاؤ سے متاثر ہوتی ہے۔ متضاد یا رجحان کے بغیر مارکیٹوں کے دوران ، حکمت عملی زیادہ غلط سگنل پیدا کرسکتی ہے ، جس سے کثرت سے تجارت اور سرمایہ نقصانات کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔

  4. بلیک سوان واقعات: حکمت عملی میں انتہائی مارکیٹ کے واقعات (جیسے مالیاتی بحران یا جیو پولیٹیکل تنازعات) میں کم موافقت ہوسکتی ہے ، جس سے نمایاں کمی واقع ہوسکتی ہے۔

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

  1. متحرک پیرامیٹر کی اصلاح: مارکیٹ کے حالات یا قیمتوں کی اتار چڑھاؤ کی خصوصیات کی بنیاد پر متحرک طور پر ای ایم اے مدت کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے پر غور کریں۔ یہ مارکیٹ کی حالت کے فیصلے کے اشارے یا اتار چڑھاؤ کے اشارے متعارف کرانے سے حاصل کیا جاسکتا ہے۔

  2. سگنل فلٹرنگ: ای ایم اے کراس اوور سگنلز کے علاوہ ، سگنلز کو فلٹر کرنے اور سگنل کی وشوسنییتا اور درستگی کو بہتر بنانے کے لئے دوسرے تکنیکی اشارے یا مارکیٹ کی معلومات متعارف کروائیں۔ مثال کے طور پر ، حجم ، رفتار کے اشارے ، یا مارکیٹ کے جذبات کے اشارے شامل کیے جاسکتے ہیں۔

  3. پوزیشن مینجمنٹ کی اصلاح: ایک مقررہ پوزیشن سائز کا استعمال کرنے کے بجائے مارکیٹ کے خطرے کے حالات یا ذاتی خطرے کی ترجیحات کی بنیاد پر تجارتی پوزیشن کے سائز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے پر غور کریں۔ یہ رسک کنٹرول ماڈلز یا منی مینجمنٹ کے قواعد متعارف کرانے سے حاصل کیا جاسکتا ہے۔

  4. لمبی مختصر ہیجنگ: مارکیٹ میں غیر جانبدار پورٹ فولیو بنانے کے لیے ایک ساتھ لمبی اور مختصر پوزیشنیں رکھنے پر غور کریں تاکہ مارکیٹ کے خطرے کو کم کیا جا سکے اور حکمت عملی کے استحکام کو بہتر بنایا جا سکے۔

خلاصہ

یہ حکمت عملی ای ایم اے کراس اوور کے اصول پر مبنی ایک رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے ، جو ہدف / اسٹاپ نقصان کے تناسب اور فکسڈ پوزیشن سائز میکانزم کو متعارف کرانے کے ذریعہ خطرہ کو کنٹرول کرتے ہوئے قیمت کے رجحانات کو پکڑتی ہے۔ اس حکمت عملی کے فوائد اس کی سادگی ، تاثیر ، متحرک اسٹاپ نقصان اور منافع لینے اور وسیع اطلاق میں ہیں۔ تاہم ، اس کو پیرامیٹر حساسیت ، زیادہ سے زیادہ اصلاح کے خطرے اور مارکیٹ کے خطرے جیسے چیلنجوں کا بھی سامنا کرنا پڑتا ہے۔ مستقبل میں ، اس حکمت عملی میں متحرک پیرامیٹر کی اصلاح ، سگنل فلٹرنگ ، پوزیشن مینجمنٹ کی اصلاح ، اور اس کی استحکام اور منافع بخش کو بڑھانے کے لئے طویل مختصر ہیجنگ کے لحاظ سے بہتری لائی جاسکتی 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/
// © KarthicSRSivagnanam

//@version=5
strategy("EMA Crossover Strategy with Target/Stop-loss Ratio and Fixed Position Size", shorttitle="EMA Cross", overlay=true)

// Define input variables
fast_length = input(20, title="Fast EMA Length")
slow_length = input(50, title="Slow EMA Length")
ema_color = input(color.red, title="EMA Color")
target_ratio = input(2, title="Target/Stop-loss Ratio")
position_size = input(1, title="Fixed Position Size (Rs.)")

// Calculate EMAs
ema_fast = ta.ema(close, fast_length)
ema_slow = ta.ema(close, slow_length)

// Plot EMAs
plot(ema_fast, color=ema_color, title="Fast EMA")
plot(ema_slow, color=color.blue, title="Slow EMA")

// Long entry condition: Fast EMA crosses above Slow EMA
longCondition = ta.crossover(ema_fast, ema_slow)

// Short entry condition: Fast EMA crosses below Slow EMA
shortCondition = ta.crossunder(ema_fast, ema_slow)

// Calculate stop-loss and target levels
stopLoss = strategy.position_avg_price * (1 - target_ratio / 100)
takeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + target_ratio / 100)

// Plot stop-loss and target levels
plot(stopLoss, color=color.red, title="Stop Loss")
plot(takeProfit, color=color.green, title="Take Profit")

// Entry conditions with fixed position size
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty = position_size)
    
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty = position_size)

// Plot entry signals
plotshape(series=longCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=shortCondition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں