وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. حکمت عملی کے بعد متحرک رجحان

حکمت عملی کے بعد متحرک رجحان

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-03-29 11:38:18
ٹیگز:

img

جائزہ

متحرک رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے جو چلتی اوسط اور رجحان ربن اشارے پر مبنی ہے۔ یہ حکمت عملی رجحان کی طاقت کی تصدیق کے لئے رجحان ربن اشارے کا استعمال کرتے ہوئے ممکنہ خرید و فروخت کے مواقع کی نشاندہی کرنے کے لئے تیز اور سست چلتی اوسط سے کراس اوور سگنل کا استعمال کرتی ہے۔ اس میں خطرہ انعام تناسب کو بہتر بنانے کے لئے متحرک پوزیشن سائزنگ اور اسٹاپ نقصان / منافع لینے کے طریقہ کار بھی شامل ہیں۔

لچکدار پیرامیٹر کی ترتیبات اور API انضمام کے ساتھ ، حکمت عملی مختلف تجارتی طرزوں اور مارکیٹ کے حالات کے مطابق ڈھال سکتی ہے۔ متحرک رجحان کے بعد کی حکمت عملی کا مقصد تاجروں کو مارکیٹ میں اہم اتار چڑھاؤ کو پکڑنے اور منافع کی صلاحیت کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لئے رجحان کی تشکیل میں ابتدائی تجارت میں داخل ہونے میں مدد کرنا ہے۔

حکمت عملی کے اصول

ڈینامک ٹرینڈ فالونگ اسٹریٹیجی مندرجہ ذیل بنیادی اصولوں پر مبنی ہے:

  1. دوہری حرکت پذیر اوسط: یہ حکمت عملی قیمت کے رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے تیز اور سست حرکت پذیر اوسط کا استعمال کرتی ہے۔ جب تیز رفتار اوسط سست حرکت پذیر اوسط سے تجاوز کرتا ہے تو ، یہ ایک اپ ٹرینڈ کی نشاندہی کرتا ہے اور خریدنے کا اشارہ پیدا کرتا ہے۔ اس کے برعکس ، جب تیز رفتار حرکت پذیر اوسط سست حرکت پذیر اوسط سے نیچے عبور کرتا ہے تو ، یہ نیچے کے رجحان کی نشاندہی کرتا ہے اور فروخت کا اشارہ پیدا کرتا ہے۔

  2. رجحان ربن اشارے: یہ حکمت عملی رجحان کی طاقت کی پیمائش کرنے کے لئے رجحان ربن اشارے کا استعمال کرتی ہے۔ جب قیمت رجحان ربن سے اوپر گزرتی ہے تو ، اس کا مطلب بڑھتی ہوئی تیزی سے ہوتا ہے۔ جب قیمت رجحان ربن سے نیچے گزرتی ہے تو ، اس کا مطلب بڑھتی ہوئی bearish رفتار ہوتا ہے۔ رجحان ربن کا رنگ تبدیل ہونے سے رجحان الٹ جانے کا بصری اشارہ ملتا ہے۔

  3. متحرک پوزیشن سائزنگ: حکمت عملی اکاؤنٹ لیوریج اور پورٹ فولیو فیصد کی بنیاد پر ہر تجارت کے لئے متحرک طور پر پوزیشن سائز کا حساب لگاتی ہے۔ یہ نقطہ نظر تاجر کی رسک رواداری پر غور کرتے ہوئے سرمایہ کی تخصیص کو بہتر بناتا ہے۔

  4. اسٹاپ نقصان / منافع حاصل کرنے کا طریقہ کار: یہ حکمت عملی تاجروں کو فیصد پر مبنی اسٹاپ نقصان مقرر کرنے اور منافع کی سطح لینے کی اجازت دیتی ہے۔ ایک بار جب پہلے سے طے شدہ قیمت کی سطح تک پہنچ جاتا ہے تو ، منافع کی حفاظت اور ممکنہ نقصانات کو محدود کرنے کے لئے یہ طریقہ کار متحرک ہوجاتا ہے۔

  5. API انضمام: API پیرامیٹرز کے لئے کسٹم ان پٹ فیلڈز کے ذریعہ ، حکمت عملی میں لچکدار عملدرآمد کے اختیارات پیش کیے جاتے ہیں۔ تاجروں کو خودکار تجارت کے ل their اپنی ترجیحات کے مطابق پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔

حکمت عملی کے فوائد

ڈینامک ٹرینڈ فالونگ اسٹریٹیجی کئی فوائد پیش کرتی ہے:

  1. رجحان کی نشاندہی: دوہری چلتی اوسط اور رجحان ربن اشارے کو یکجا کرکے ، حکمت عملی مؤثر طریقے سے مارکیٹ کے رجحانات کی نشاندہی کرتی ہے ، تاجروں کو بروقت پوزیشنوں میں داخل ہونے اور رجحان کے مواقع کو حاصل کرنے میں مدد دیتی ہے۔

  2. متحرک پوزیشن سائزنگ: حکمت عملی اکاؤنٹ کے بیعانہ اور پورٹ فولیو فیصد کی بنیاد پر پوزیشن کے سائز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرتی ہے ، جس سے خطرہ سے نمٹنے کے دوران دارالحکومت کی تقسیم کو بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ اس نقطہ نظر سے تاجروں کو مختلف مارکیٹ کے حالات میں مستقل واپسی حاصل کرنے میں مدد ملتی ہے۔

  3. رسک مینجمنٹ: بلٹ ان اسٹاپ نقصان / منافع حاصل کرنے کا طریقہ کار ہر تجارت کے لئے رسک مینجمنٹ کے اوزار فراہم کرتا ہے۔ تاجر اپنی رسک رواداری کے مطابق فیصد کی سطح طے کرسکتے ہیں ، اس طرح ممکنہ نقصانات کو قابل قبول حدود تک محدود کرسکتے ہیں۔

  4. لچک: اے پی آئی انضمام اور مرضی کے مطابق پیرامیٹر ان پٹ کے ساتھ ، حکمت عملی مختلف تجارتی طرزوں اور ترجیحات کو ایڈجسٹ کرسکتی ہے۔ تاجر حکمت عملی کی کارکردگی کو بہتر بنانے اور انفرادی ضروریات کو پورا کرنے کے لئے چلتی اوسط ، رجحان ربن پیرامیٹرز اور پوزیشن سائزنگ کی لمبائی کو ٹھیک کرسکتے ہیں۔

  5. رجحان کی گرفتاری: اس حکمت عملی کا مقصد رجحانات کی ابتدائی نشاندہی کرنا اور رجحان کی تشکیل کے ابتدائی مراحل میں تجارت کرنا ہے۔ فوری طور پر پوزیشنوں میں داخل ہونے سے ، تاجر منافع کی صلاحیت کو زیادہ سے زیادہ کرسکتے ہیں جبکہ مارکیٹ کی اہم حرکتوں سے محروم ہونے کے خطرے کو کم کرسکتے ہیں۔

حکمت عملی کے خطرات

اگرچہ ڈینامک ٹرینڈ فالونگ اسٹریٹیجی مختلف فوائد پیش کرتی ہے ، تاجروں کو ممکنہ خطرات سے بھی آگاہ ہونا چاہئے:

  1. مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ: یہ حکمت عملی اتار چڑھاؤ والی منڈیوں میں تجارتی سگنلز کی کثرت پیدا کرسکتی ہے ، جس سے لین دین کے زیادہ اخراجات اور ممکنہ غلط سگنل پیدا ہوتے ہیں۔ اس خطرے کو کم کرنے کے ل traders ، تاجر حرکت پذیر اوسط کی لمبائی کو ایڈجسٹ کرنے یا اضافی تصدیق کے اشارے شامل کرنے پر غور کرسکتے ہیں۔

  2. رجحان کی تبدیلی: اچانک رجحان کی تبدیلی کے دوران حکمت عملی کو نقصان ہوسکتا ہے۔ اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار اس خطرے کو کسی حد تک کم کرسکتا ہے ، لیکن مارکیٹ کے انتہائی حالات میں ، قیمتیں تیزی سے اسٹاپ نقصان کی سطح کو توڑ سکتی ہیں ، جس کے نتیجے میں بڑے نقصانات ہوتے ہیں۔

  3. پیرامیٹر حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی کا انحصار بہت زیادہ اوسط اور رجحان ربن پیرامیٹرز کے انتخاب پر ہوتا ہے۔ پیرامیٹر کی غلط ترتیبات کے نتیجے میں ناقص نتائج برآمد ہوسکتے ہیں۔ تاجروں کو مارکیٹ کے مختلف حالات اور اثاثہ جات کی کلاسوں کی بنیاد پر پیرامیٹرز کو بہتر بنانا اور ایڈجسٹ کرنا چاہئے۔

  4. اوور فٹنگ: پیرامیٹرز کو زیادہ سے زیادہ بہتر بنانا اس نتیجے میں ہوسکتا ہے کہ حکمت عملی کو تاریخی اعداد و شمار پر زیادہ فٹ کیا جائے ، جس کی وجہ سے رواں تجارت میں خراب کارکردگی کا مظاہرہ ہوتا ہے۔ اس خطرے کو کم سے کم کرنے کے لئے ، تاجروں کو مختلف مارکیٹ کے حالات میں حکمت عملی کی مکمل بیک ٹسٹنگ اور فارورڈ ٹیسٹنگ کرنی چاہئے۔

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

متحرک رجحان کے بعد کی حکمت عملی کی کارکردگی کو مزید بڑھانے کے لئے، مندرجہ ذیل اصلاحاتی سمتوں پر غور کیا جاسکتا ہے:

  1. متعدد ٹائم فریم تجزیہ: مارکیٹ کے زیادہ جامع نقطہ نظر کو حاصل کرنے کے لئے مختلف ٹائم فریموں سے چلنے والے اوسط اور رجحان ربن اشارے کا امتزاج۔ یہ نقطہ نظر تاجروں کو ثانوی اتار چڑھاؤ سے غلط سگنل سے بچتے ہوئے غالب رجحانات کی نشاندہی کرنے میں مدد کرسکتا ہے۔

  2. متحرک پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ: مارکیٹ کے بدلتے ہوئے حالات کی بنیاد پر متحرک اوسط اور رجحان ربن پیرامیٹرز کی لمبائی کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنا۔ یہ مارکیٹ کے بدلتے ہوئے ماحول کو اپنانے کے لئے اتار چڑھاؤ کے اشارے یا مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرکے حاصل کیا جاسکتا ہے۔

  3. بہتر رسک مینجمنٹ: زیادہ جدید رسک مینجمنٹ تکنیک متعارف کرانا ، جیسے اتار چڑھاؤ پر مبنی پوزیشن سائزنگ یا متحرک اسٹاپ نقصان کی سطح۔ یہ طریقے تاجروں کو حکمت عملی کی کارکردگی کو برقرار رکھتے ہوئے رسک کو بہتر طور پر کنٹرول کرنے میں مدد کرسکتے ہیں۔

  4. کثیر اثاثہ جات کی تنوع: پورٹ فولیو کی تنوع کو حاصل کرنے کے لئے متعدد اثاثہ جات کے طبقات اور بازاروں میں حکمت عملی کا اطلاق۔ اس سے واحد مارکیٹ یا اثاثہ جات کے خطرات سے خطرہ کم ہوسکتا ہے اور حکمت عملی کی استحکام میں اضافہ ہوسکتا ہے۔

  5. دیگر اشارے کا انضمام: اضافی تصدیق کے سگنل اور فلٹرنگ میکانزم فراہم کرنے کے لئے حکمت عملی میں دیگر تکنیکی اشارے یا بنیادی عوامل کو شامل کرنے پر غور کرنا۔ اس سے تاجروں کو غلط اشاروں سے بچنے اور حکمت عملی کی مجموعی درستگی کو بہتر بنانے میں مدد مل سکتی ہے۔

نتیجہ

متحرک رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ایک مقداری تجارتی نقطہ نظر ہے جو چلتی اوسط اور رجحان ربن اشارے پر مبنی ہے ، جس کا مقصد مارکیٹ کے اہم رجحانات کو پکڑنا اور رسک - انعام تناسب کو بہتر بنانا ہے۔ متحرک پوزیشن سائزنگ ، اسٹاپ نقصان / منافع لینے کے طریقہ کار ، اور لچکدار پیرامیٹر کی ترتیبات کے ساتھ ، حکمت عملی مختلف تجارتی طرزوں اور مارکیٹ کے حالات کے مطابق ڈھال سکتی ہے۔

اگرچہ یہ حکمت عملی رجحان کی نشاندہی ، رسک مینجمنٹ اور لچک جیسے فوائد پیش کرتی ہے ، تاجر کو ممکنہ خطرات سے بھی آگاہ ہونا چاہئے ، بشمول مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ ، رجحان کی تبدیلی اور پیرامیٹر کی حساسیت۔ حکمت عملی کی کارکردگی کو مزید بہتر بنانے کے ل traders ، تاجر متعدد ٹائم فریم تجزیہ ، متحرک پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ ، بہتر رسک مینجمنٹ ، ملٹی اثاثوں کی تنوع اور دیگر اشارے کے انضمام پر غور کرسکتے ہیں۔

محتاط بیک ٹسٹنگ ، مسلسل نگرانی ، اور مناسب رسک مینجمنٹ کے ذریعے ، تاجر مختلف مارکیٹ کے ماحول میں مستقل واپسی کے حصول کے لئے متحرک رجحان کے بعد کی حکمت عملی کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ تاہم ، یہ یاد رکھنا ضروری ہے کہ ماضی کی کارکردگی مستقبل کے نتائج کی ضمانت نہیں دیتی ہے ، اور تاجروں کو حکمت عملی کو نافذ کرتے وقت محتاط رہنا چاہئے اور مکمل Due Diligence کرنا چاہئے۔

/*backtest
start: 2024-02-27 00:00:00
end: 2024-03-28 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Big Runner", shorttitle="Sprinter", overlay=true,
         initial_capital=100000, 
         default_qty_type=strategy.percent_of_equity, 
         default_qty_value=100)

// Leverage Input
leverage = input.float(1, title="Leverage", minval=1, step=0.1)

// Moving Average Settings
fastLength = input(5, title="Fast Length")
slowLength = input(20, title="Slow Length")

fastMA = ta.sma(close, fastLength)
slowMA = ta.sma(close, slowLength)

// Trend Ribbon Settings
ribbonColor = input(true, title="Show Trend Ribbon")
ribbonLength = input(20, title="Ribbon Length")
ribbonColorUp = color.new(color.blue, 80)
ribbonColorDown = color.new(color.red, 80)

ribbonUp = ta.crossover(close, ta.sma(close, ribbonLength))
ribbonDown = ta.crossunder(close, ta.sma(close, ribbonLength))

// Buy and Sell Signals
buySignal = ta.crossover(close, fastMA) and ta.crossover(fastMA, slowMA)
sellSignal = ta.crossunder(close, fastMA) and ta.crossunder(fastMA, slowMA)

// Input for SL/TP percentages and toggle
use_sl_tp = input(true, title="Use Stop Loss/Take Profit")
take_profit_long_percent = input(4.0, title="Take Profit Long (%)") / 100
take_profit_short_percent = input(7.0, title="Take Profit Short (%)") / 100
stop_loss_long_percent = input(2.0, title="Stop Loss Long (%)") / 100
stop_loss_short_percent = input(2.0, title="Stop Loss Short (%)") / 100

// Calculate SL and TP levels
calculate_sl_tp(entryPrice, isLong) =>
    stopLoss = isLong ? entryPrice * (1 - stop_loss_long_percent) : entryPrice * (1 + stop_loss_short_percent)
    takeProfit = isLong ? entryPrice * (1 + take_profit_long_percent) : entryPrice * (1 - take_profit_short_percent)
    [stopLoss, takeProfit]

// Plotting Moving Averages
plot(fastMA, color=color.blue, title="Fast MA")
plot(slowMA, color=color.red, title="Slow MA")

// Plotting Trend Ribbon
bgcolor(ribbonColor ? ribbonUp ? ribbonColorUp : ribbonDown ? ribbonColorDown : na : na)

// Calculate position size based on the percentage of the portfolio and leverage
percentOfPortfolio = input.float(10, title="Percent of Portfolio")
positionSizePercent = percentOfPortfolio / 100 * leverage
positionSize = strategy.equity * positionSizePercent / close

// Strategy Execution with Leverage
var float stopLossLong = na
var float takeProfitLong = na
var float stopLossShort = na
var float takeProfitShort = na

if (buySignal)
    entryPrice = close
    [stopLossLong, takeProfitLong] = calculate_sl_tp(entryPrice, true)
    strategy.entry("Buy", strategy.long, qty=positionSize)
    if use_sl_tp
        strategy.exit("Take Profit Long", "Buy", limit=takeProfitLong)
        strategy.exit("Stop Loss Long", "Buy", stop=stopLossLong)

if (sellSignal)
    entryPrice = close
    [stopLossShort, takeProfitShort] = calculate_sl_tp(entryPrice, false)
    strategy.entry("Sell", strategy.short, qty=positionSize)
    if use_sl_tp
        strategy.exit("Take Profit Short", "Sell", limit=takeProfitShort)
        strategy.exit("Stop Loss Short", "Sell", stop=stopLossShort)

strategy.close("Buy", when = sellSignal)
strategy.close("Sell", when = buySignal)

// Manual Input Fields for API Parameters
var string api_enter_long = input("", title="API Enter Long Parameters")
var string api_exit_long = input("", title="API Exit Long Parameters")
var string api_enter_short = input("", title="API Enter Short Parameters")
var string api_exit_short = input("", title="API Exit Short Parameters")
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں