وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

BreakHigh EMA کراس اوور حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-03-29 14:39:27
ٹیگز:

img

جائزہ

بریک ہائی ای ایم اے کراس اوور حکمت عملی قیمت بریک اوور اور ایکسپونینشل موونگ ایوریج (ای ایم اے) کراس اوور پر مبنی ایک تجارتی حکمت عملی ہے۔ حکمت عملی میں ایک مخصوص مدت کے اندر سب سے زیادہ قیمت خرید سگنل کے طور پر اور ای ایم اے کو فروخت سگنل کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ جب مخصوص مدت کے اندر بندش کی قیمت سب سے زیادہ قیمت سے تجاوز کرتی ہے تو ، حکمت عملی خرید سگنل تیار کرتی ہے۔ جب بندش کی قیمت ای ایم اے سے نیچے آجاتی ہے تو ، حکمت عملی فروخت سگنل تیار کرتی ہے۔ حکمت عملی خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے اسٹاپ نقصان کی قیمت بھی طے کرتی ہے۔ اس کے علاوہ ، حکمت عملی صارفین کو مختلف تجارتی طرزوں اور مارکیٹ کے حالات کے مطابق ڈھالنے کے لئے متعدد پیرامیٹرز مہیا کرتی ہے۔

حکمت عملی کا اصول

بریک ہائی ای ایم اے کراس اوور اسٹریٹیجی کا بنیادی اصول قیمت بریک اوور اور ای ایم اے کراس اوور کا استعمال کرتے ہوئے مارکیٹ کے رجحانات کو پکڑنا ہے۔ جب قیمت ایک مخصوص مدت کے اندر سب سے زیادہ قیمت سے تجاوز کرتی ہے تو ، اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ مارکیٹ ایک اپ ٹرینڈ میں داخل ہوسکتی ہے ، لہذا حکمت عملی خریدنے کا اشارہ پیدا کرتی ہے۔ ایک ہی وقت میں ، ای ایم اے رجحان کی پیروی کرنے والے اشارے کے طور پر کام کرتا ہے۔ جب قیمت ای ایم اے سے نیچے آجاتی ہے تو ، اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ اپ ٹرینڈ ختم ہوسکتا ہے ، لہذا حکمت عملی فروخت کا اشارہ پیدا کرتی ہے۔

حکمت عملی ٹریڈنگ کو لاگو کرنے کے لئے مندرجہ ذیل اقدامات کا استعمال کرتی ہے:

  1. مقررہ مدت کے اندر سب سے زیادہ قیمت کا حساب بریکآؤٹ خریداری کی قیمت کے طور پر لگایا جائے۔
  2. فروخت سگنل کے طور پر ای ایم اے کا حساب لگائیں۔
  3. جب اختتامی قیمت بریک آؤٹ خرید قیمت سے اوپر ہوتی ہے، اگر کوئی موجودہ پوزیشن نہیں ہے تو، حکمت عملی خریدنے کا اشارہ پیدا کرتی ہے.
  4. جب اختتامی قیمت ای ایم اے سے نیچے آجاتی ہے، اگر موجودہ پوزیشن موجود ہے تو، حکمت عملی فروخت سگنل پیدا کرتی ہے۔
  5. مقررہ مدت کے اندر سب سے کم قیمت کا حساب سٹاپ نقصان کی قیمت کے طور پر لگایا جائے۔
  6. اگر قیمت سٹاپ نقصان کی قیمت سے نیچے آجاتی ہے تو حکمت عملی فوری طور پر پوزیشن بند کر دیتی ہے۔

مندرجہ بالا اقدامات کے ذریعے، حکمت عملی مارکیٹ میں بڑھتی ہوئی رجحان سے فائدہ اٹھا سکتی ہے جبکہ نیچے کی طرف خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے سٹاپ نقصان کا استعمال کرتے ہوئے.

حکمت عملی کے فوائد

BreakHigh EMA کراس اوور حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. رجحان کا سراغ لگانا: یہ حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات کو پکڑنے کے لئے قیمت کے وقفے اور ای ایم اے کراس اوور کا استعمال کرتی ہے اور اپ ٹرینڈز سے فائدہ اٹھا سکتی ہے۔
  2. خطرے کا کنٹرول: حکمت عملی نیچے کی طرف کے خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے اسٹاپ نقصان کی قیمت کا استعمال کرتی ہے ، جو حکمت عملی کے زیادہ سے زیادہ استعمال کو مؤثر طریقے سے کم کرسکتی ہے۔
  3. پیرامیٹر لچک: حکمت عملی صارفین کو اپنی مرضی کے مطابق کرنے کے لئے متعدد پیرامیٹرز فراہم کرتی ہے ، جیسے مدت ، رسک ریشو ، اسٹاپ نقصان کا استعمال کرنا وغیرہ ، جسے مختلف تجارتی طرزوں اور مارکیٹ کے حالات کے مطابق ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔
  4. سادہ اور موثر: حکمت عملی کا منطق سادہ اور واضح ہے، سمجھنے اور لاگو کرنے میں آسان ہے، اور رجحان مارکیٹوں میں اچھی واپسی حاصل کرسکتا ہے.

حکمت عملی کے خطرات

اگرچہ BreakHigh EMA کراس اوور حکمت عملی کے کچھ فوائد ہیں، لیکن اس کے ساتھ مندرجہ ذیل خطرات بھی ہیں:

  1. مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کا خطرہ: مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے معاملات میں، حکمت عملی زیادہ غلط سگنل پیدا کر سکتی ہے، جس سے اکثر تجارت اور سرمایہ نقصان ہوتا ہے۔
  2. رجحان کے الٹ جانے کا خطرہ: جب مارکیٹ کا رجحان الٹ جاتا ہے تو ، حکمت عملی فروخت میں تاخیر کا باعث بن سکتی ہے ، جس کے نتیجے میں منافع میں کمی واقع ہوتی ہے یا منافع کو نقصان میں بدل دیتی ہے۔
  3. خطرہ طے کرنے والا پیرامیٹر: حکمت عملی کی کارکردگی پیرامیٹرز کی ترتیب پر منحصر ہے ، جیسے مدت ، خطرہ تناسب ، وغیرہ۔ اگر پیرامیٹرز کو غلط طریقے سے طے کیا جاتا ہے تو ، اس سے حکمت عملی کی خراب کارکردگی کا باعث بن سکتا ہے۔

ان خطرات کو کم کرنے کے لیے مندرجہ ذیل اقدامات پر غور کیا جا سکتا ہے:

  1. پیرامیٹرز کو مناسب طریقے سے ایڈجسٹ کریں: مختلف مارکیٹ کے حالات اور تجارتی آلات کے مطابق ، غلط سگنل اور کثرت سے تجارت کو کم کرنے کے ل strategy حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو مناسب طریقے سے ایڈجسٹ کریں ، جیسے مدت میں اضافہ ، رسک ریشو کو کم کرنا وغیرہ۔
  2. دیگر اشارے کے ساتھ مل کر: رجحانات اور سگنل کی صداقت کی تصدیق اور حکمت عملی کی وشوسنییتا کو بہتر بنانے کے لئے دیگر تکنیکی اشارے ، جیسے آر ایس آئی ، ایم اے سی ڈی وغیرہ کے ساتھ مل کر۔
  3. معقول سٹاپ نقصان مقرر کریں: معقول سٹاپ نقصان کی قیمت مقرر کریں ، جو نیچے کی طرف کے خطرے کو کنٹرول کرسکتی ہے اور نقصان کو بہت جلد نہیں روک سکتی ہے ، جس کے نتیجے میں منافع کے مواقع ضائع ہوجاتے ہیں۔

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

بریک ہائی ای ایم اے کراس اوور حکمت عملی کی کارکردگی کو مزید بہتر بنانے کے لئے ، مندرجہ ذیل اصلاحاتی سمتوں پر غور کیا جاسکتا ہے۔

  1. متحرک پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ: مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ اور رجحان کی طاقت کے مطابق ، حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں ، جیسے جب اتار چڑھاؤ زیادہ ہو تو مدت میں اضافہ ، جب رجحان مضبوط ہو تو رسک ریشو میں اضافہ وغیرہ ، تاکہ مختلف مارکیٹ کے حالات کو اپنایا جاسکے۔
  2. لانگ شارٹ میکانزم متعارف کروانا: اصل لانگ ٹریڈنگ کی بنیاد پر ، نیچے کے رجحانات سے بھی فائدہ اٹھانے کے لئے ایک مختصر ٹریڈنگ میکانزم متعارف کروائیں ، جس سے حکمت عملی کی موافقت اور منافع میں بہتری آئے گی۔
  3. اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنے کو بہتر بنائیں: خطرات کو بہتر طور پر کنٹرول کرنے اور منافع میں مقفل کرنے کے لئے اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنے کی ترتیب کو بہتر بنائیں ، جیسے ٹریلنگ اسٹاپ نقصان ، جزوی منافع حاصل کرنا وغیرہ کا استعمال کریں۔
  4. بنیادی تجزیہ کے ساتھ جوڑنا: بنیادی تجزیہ کو تکنیکی تجزیہ کے ساتھ جوڑنا، جیسے کہ مارکیٹ میں ممکنہ تبدیلیوں سے نمٹنے کے لئے کارپوریٹ آمدنی کی رپورٹوں اور معاشی اعداد و شمار کی رہائی جیسے اہم واقعات سے پہلے اور بعد میں حکمت عملی کی پوزیشن اور پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنا۔

مذکورہ بالا اصلاحاتی اقدامات کے ذریعے ، بریک ہائی ای ایم اے کراس اوور حکمت عملی کے استحکام ، موافقت اور منافع کو بہتر بنایا جاسکتا ہے ، جس سے اسے زیادہ مارکیٹ کے ماحول میں اچھی کارکردگی حاصل کرنے کے قابل بنایا جاسکتا ہے۔

خلاصہ

بریک ہائی ای ایم اے کراس اوور حکمت عملی ایک سادہ اور موثر رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے جو مارکیٹ کے رجحانات کو حاصل کرتی ہے جس میں قیمتوں میں خرابی اور ای ایم اے کراس اوور کا استعمال کرتے ہوئے نیچے کے خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے اسٹاپ نقصان کا استعمال ہوتا ہے۔ حکمت عملی کا منطق واضح ہے ، پیرامیٹرز لچکدار ہیں ، اور اسے سمجھنا اور نافذ کرنا آسان ہے۔ اگرچہ اس حکمت عملی میں کچھ خطرات ہیں ، جیسے مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کا خطرہ ، رجحان کے الٹ جانے کا خطرہ ، اور پیرامیٹر سیٹنگ کا خطرہ ، ان خطرات کو مناسب رسک کنٹرول کے اقدامات سے کم کیا جاسکتا ہے ، جیسے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنا ، دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر ، اور معقول اسٹاپ نقصان کی ترتیب۔ اس کے علاوہ ، حکمت عملی میں مزید اصلاح کی گنجائش ہے ، جیسے متحرک پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ ، لانگ شارٹ نقصان کا طریقہ کار متعارف کرانا ، اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنے کے لئے اصلاح کرنا ، اور بنیادی تجزیہ وغیرہ کے ساتھ مل کر ، حکمت عملی کی کارکردگی اور موافقت کو بہتر بنانا۔ ب


/*backtest
start: 2024-02-01 00:00:00
end: 2024-02-29 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// @version = 5
strategy(title="BreakHigh Strategy", overlay=true)
Period = input.int(34, "Number of previous bars(34,52 Recommend)")
showbg = input(defval = false,title = "Show BackGround Color")
showema = input(defval = true ,title = "Show Line")
MarkBuySig = input(defval = true ,title = "Show Buy/Sell Signal")

Risk_Per_Trade = input(2.5, '% of Risk Per Trade') / 100  // Risk% Per Trade Switch
SLDAY = input(title='Lowest price of the previous number of bars', defval=9)
Buysig = input(defval=true, title='Start Strategy')
UseSl = input(defval=false, title='Use Stoploss Price')
Compound = input(defval = false ,title =  "Compound Profit")
xtf = input.timeframe(title='** Fix chart to which time frame ? **)', defval='D')


//BUY
float buyLine = na
buyLine := ta.highest(high,Period)[1] 
plot(showema ? buyLine : na, linewidth=1, style=plot.style_linebr, color=color.new(color.green, 0))

//SELL
output = ta.ema(close, Period)
show = request.security(syminfo.tickerid, xtf, output)
FastL = plot(showema ? show : na, color=color.new(color.white, 0), linewidth=2, title='Slow EMA')

//Buy-Sell Signal
Green = close > buyLine   // Buy
Red = close < show // Sell

buycond = Green and Green[1] == 0
sellcond = Red and Red[1] == 0

bullish = ta.barssince(buycond) < ta.barssince(sellcond)
bearish = ta.barssince(sellcond) < ta.barssince(buycond)

buy = bearish[1] and buycond
sell = bullish[1] and sellcond

plotshape(MarkBuySig ? buy : na, style=shape.labelup, text='Buy Next Bar', textcolor=color.new(color.black, 0), location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0))
plotshape(MarkBuySig ? sell : na, style=shape.labeldown, text='Sell Next Bar', textcolor=color.new(color.black, 0), location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0))
bgcolor(showbg ? bullish ? color.new(color.green,90) : color.new(color.red,90) : na )


// === BACKTEST RANGE === //
use_date_range = input(true)
FromYear = input.int(defval=2012, title='From Year', minval=1950)
FromMonth = input.int(defval=1, title='From Month', minval=1)
FromDay = input.int(defval=1, title='From Day', minval=1)
ToYear = input.int(defval=9999, title='To Year', minval=1950)
ToMonth = input.int(defval=1, title='To Month', minval=1)
ToDay = input.int(defval=1, title='To Day', minval=1)
in_date_range = use_date_range ? time > timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00) and time < timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59) : true

//****************************************************************************//

//////////////////////////////////////////////
//    define strategy entry / exit          //
//////////////////////////////////////////////

//****************************************************************************//
// LONG CONDITIONS

Select_Long_Condition_1 = close > buyLine // Buy when Have Signal
Open_Long_Condition = Select_Long_Condition_1 and strategy.opentrades == 0

//****************************************************************************//
// STOP LOSS Price

float longSL = na
longSL := Open_Long_Condition ? ta.lowest(low, SLDAY)[1] : longSL[1]  


//****************************************************************************//
// Cal StopLoss

Long_Entry_Price = close
Diff_OPEN_to_SL = math.abs(Long_Entry_Price - longSL)

// Exit CONDITIONS

Exit_Long_Condition = close < show // Sell when Have Signal

//****************************************************************************//
// POSITION SIZE CAP

strategy.initial_capital = 50000

float portSize = Compound ? strategy.netprofit + strategy.initial_capital : strategy.initial_capital
float LossAmoutUnit = portSize * Risk_Per_Trade //50
float PercentSL = ( Diff_OPEN_to_SL / Long_Entry_Price ) * 100
float PositionSize = LossAmoutUnit / Diff_OPEN_to_SL


//****************************************************************************//
// ENTRY/EXIT

if Buysig
    if Open_Long_Condition and in_date_range 
        strategy.entry('LONG', strategy.long, qty=PositionSize)


if Exit_Long_Condition and in_date_range
    strategy.close('LONG')
if close < longSL and UseSl
    strategy.close('LONG')

//****************************************************************************//
// PLOT STOP LOSS

longPlotSL = strategy.opentrades > 0 and strategy.position_size > 0 ? longSL : na
// label.new(bar_index, high, text=str.tostring(longPlotSL),color=color.white, textcolor=color.black)
plot(longPlotSL, title="", linewidth=2, style=plot.style_linebr, color=color.new(color.red, 0))



//****************************************************************************//



مزید