وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

رجحان کی پیروی کرنے والی تجارتی حکمت عملی کے ساتھ رفتار فلٹرنگ

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-06-03 11:23:02
ٹیگز:ایم اے سی ڈیایم اےآر ایس آئیاے ٹی آر

جائزہ

یہ حکمت عملی تکنیکی تجزیہ کے اوزار جیسے موونگ اوسط (ایم اے) ، رشتہ دار طاقت انڈیکس (آر ایس آئی) ، اور اوسط حقیقی رینج (اے ٹی آر) کو مارکیٹ میں رجحانات کے مواقع حاصل کرنے کے لئے جوڑتی ہے۔ یہ حکمت عملی رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے دوہری موونگ اوسط کراس اوورز کا استعمال کرتی ہے اور تجارتی سگنلز کی رفتار فلٹرنگ کے لئے آر ایس آئی اشارے کو ملازمت دیتی ہے۔ یہ خطرہ کو سنبھالنے کے لئے اسٹاپ نقصان کی بنیاد کے طور پر اے ٹی آر کا بھی استعمال کرتی ہے۔

حکمت عملی کے اصول

اس حکمت عملی کا بنیادی مقصد مارکیٹ کے رجحانات کی نشاندہی کرنے کے لئے مختلف ادوار (تیز اور سست) کے ساتھ دو چلتی اوسط کی کراس اوور کا استعمال کرنا ہے۔ جب تیز ایم اے سست ایم اے سے اوپر عبور کرتا ہے تو ، یہ ایک اپ ٹرینڈ کی نشاندہی کرتا ہے ، اور حکمت عملی ایک لمبا سگنل پیدا کرے گی۔ اس کے برعکس ، جب تیز ایم اے سست ایم اے سے نیچے عبور کرتا ہے تو ، یہ ایک ڈاؤن ٹرینڈ کی نشاندہی کرتا ہے ، اور حکمت عملی ایک مختصر سگنل پیدا کرے گی۔

تجارتی سگنلز کی وشوسنییتا کو بہتر بنانے کے لئے ، حکمت عملی میں آر ایس آئی اشارے کو ایک رفتار فلٹر کے طور پر متعارف کرایا گیا ہے۔ طویل پوزیشنوں کی اجازت صرف اس وقت ہوتی ہے جب آر ایس آئی ایک خاص حد سے زیادہ ہو (جیسے ، 50) ، اور مختصر پوزیشنوں کی اجازت صرف اس وقت ہوتی ہے جب آر ایس آئی اس حد سے نیچے ہو۔ اس سے سائیڈ ویز مارکیٹوں کے دوران یا جب رفتار کی کمی ہوتی ہے تو تجارت سے بچنے میں مدد ملتی ہے ، اس طرح سگنل کے معیار کو بہتر بناتا ہے۔

مزید برآں ، حکمت عملی اسٹاپ نقصان کی بنیاد کے طور پر اے ٹی آر کا استعمال کرتی ہے ، حالیہ عرصے میں قیمت کی اتار چڑھاؤ کے مطابق اسٹاپ نقصان کی سطح کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرتی ہے۔ یہ موافقت پذیر اسٹاپ نقصان کا نقطہ نظر غیر واضح رجحانات کے دوران تیزی سے روکنے کی اجازت دیتا ہے تاکہ ڈراؤونگ کو کنٹرول کیا جاسکے ، جبکہ مضبوط رجحانات کے دوران منافع کے لئے زیادہ گنجائش فراہم کی جاسکتی ہے تاکہ حکمت عملی کی واپسی کو بڑھا سکے۔

حکمت عملی کے فوائد

رجحان کی پیروی: دوہری حرکت پذیر اوسط کراس اوور کے ذریعے مارکیٹ کے رجحانات کو پکڑنے سے ، حکمت عملی بنیادی مارکیٹ کی سمت کے ساتھ سیدھ میں آسکتی ہے اور جیت کی شرح میں اضافہ کرتی ہے۔
رفتار فلٹرنگ: آر ایس آئی اشارے کا استعمال تجارتی سگنلز کی ثانوی تصدیق کے لئے کیا جاتا ہے ، جب رفتار ناکافی ہو تو اندھے اندراجات سے گریز کیا جاتا ہے اور انفرادی تجارت کے معیار کو بہتر بنایا جاتا ہے۔
موافقت پذیر اسٹاپ نقصان: اے ٹی آر پر مبنی اسٹاپ نقصان کی سطح کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرکے ، حکمت عملی مختلف مارکیٹ کے حالات میں رسک ایڈجسٹمنٹ حاصل کرتی ہے ، کھپت کو کم کرتی ہے اور سرمایہ کاری کی کارکردگی کو بہتر بناتی ہے۔
سادگی اور استعمال میں آسانی: حکمت عملی کا منطق واضح ہے، چند پیرامیٹرز کے ساتھ، اسے سمجھنے اور لاگو کرنے میں آسان بناتا ہے، زیادہ تر سرمایہ کاروں کے لئے موزوں ہے.

حکمت عملی کے خطرات

Whipsaw خطرہ: غیر واضح رجحانات کے ساتھ ہلکے بازاروں کے دوران، کثرت سے کراس اوورز زیادہ سے زیادہ تجارتی سگنل کا باعث بن سکتے ہیں، جس کے نتیجے میں کثرت سے تجارت اور تیزی سے سرمایہ ختم ہوجاتا ہے.
پیرامیٹرز کا خطرہ: حکمت عملی کی کارکردگی پیرامیٹرز کی ترتیبات پر حساس ہے ، اور مختلف پیرامیٹرز مکمل طور پر مختلف نتائج پیدا کرسکتے ہیں۔ اگر پیرامیٹرز کو صحیح طریقے سے منتخب نہیں کیا جاتا ہے تو ، حکمت عملی ناکام ہوسکتی ہے۔
رجحان کے الٹ جانے کا خطرہ: جب مارکیٹ میں اچانک شدید تبدیلیاں آتی ہیں اور رجحان تیزی سے الٹ جاتا ہے تو ، حکمت عملی وقت میں نقصانات کو روکنے کے قابل نہیں ہوسکتی ہے ، جس سے بڑے نقصانات ہوتے ہیں۔
مجموعی خطرہ: اگرچہ اس حکمت عملی میں رفتار فلٹرنگ شامل ہے ، لیکن یہ بنیادی طور پر ایک رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔ طویل عرصے تک ضمنی بازاروں کے دوران یا جب رجحانات واضح نہیں ہوتے ہیں تو اسے منظم خطرات کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

رجحان کی طاقت کی نشاندہی: رجحان کے تعین کے علاوہ ، رجحان کی طاقت کے اشارے (جیسے ADX) متعارف کروائے جاسکتے ہیں تاکہ کمزور رجحانات میں کثرت سے تجارت سے گریز کیا جاسکے اور رجحان کی گرفتاری کی درستگی کو بہتر بنایا جاسکے۔
لمبی اور مختصر رفتار کی تفریق: موجودہ حکمت عملی میں لمبی اور مختصر سگنل دونوں کے لئے ایک ہی رفتار فلٹرنگ نقطہ نظر کا اطلاق ہوتا ہے۔ تیزی اور bearish رجحانات کی عدم مساوات کو بہتر طور پر اپنانے کے لئے لمبی اور مختصر پوزیشنوں کے لئے مختلف RSI کی حد مقرر کرنے پر غور کریں۔
اسٹاپ نقصان کی اصلاح: اے ٹی آر پر مبنی اسٹاپ نقصان کے علاوہ ، اسٹاپ نقصان کے دیگر طریقوں (جیسے فیصد اسٹاپ نقصان ، سپورٹ / مزاحمت کی سطح اسٹاپ نقصان ، وغیرہ) کو مزید رسک کنٹرول کے لئے متنوع اسٹاپ نقصان کا نظام بنانے کے لئے جوڑا جاسکتا ہے۔
پیرامیٹر کی موافقت: پیرامیٹر کی اصلاح یا موافقت پذیر الگورتھم متعارف کرانے پر غور کریں تاکہ حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو مارکیٹ کے حالات میں ہونے والی تبدیلیوں کی بنیاد پر خود بخود ایڈجسٹ کیا جاسکے ، جس سے حکمت عملی کی موافقت اور استحکام میں اضافہ ہو۔

خلاصہ

یہ حکمت عملی مؤثر طریقے سے رجحان کی پیروی اور رفتار فلٹرنگ کو یکجا کرتی ہے تاکہ خطرہ کا انتظام کرتے ہوئے مارکیٹ میں رجحان کے مواقع کو حاصل کیا جاسکے۔ حکمت عملی کا منطق واضح اور لاگو کرنے اور بہتر بنانے میں آسان ہے۔ تاہم ، عملی اطلاق میں ، وِپسا خطرہ اور پیرامیٹر خطرہ پر توجہ دی جانی چاہئے۔ مارکیٹ کی خصوصیات اور انفرادی ضروریات کی بنیاد پر حکمت عملی کو لچکدار انداز میں ایڈجسٹ اور بہتر بنایا جانا چاہئے۔ مجموعی طور پر ، یہ ایک متوازن حکمت عملی ہے جو رجحان کی گرفتاری اور خطرہ کنٹرول دونوں پر غور کرتی ہے ، جو مزید تلاش اور مشق کے قابل ہے۔

/*backtest
start: 2023-05-28 00:00:00
end: 2024-06-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Trend-Following Strategy with MACD and RSI Filter", overlay=true)

// Input variables
fastLength = input(12, title="Fast MA Length")
slowLength = input(26, title="Slow MA Length")
signalLength = input(9, title="Signal Line Length")
stopLossPct = input(1.0, title="Stop Loss %") / 100
rsiLength = input(14, title="RSI Length")
rsiThreshold = input(50, title="RSI Threshold")

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

// MACD
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, fastLength, slowLength, signalLength)

// RSI
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)

// Entry conditions with RSI filter
bullishSignal = ta.crossover(macdLine, signalLine) and rsi > rsiThreshold
bearishSignal = ta.crossunder(macdLine, signalLine) and rsi < rsiThreshold

// Calculate stop loss levels
longStopLoss = ta.highest(close, 10)[1] * (1 - stopLossPct)
shortStopLoss = ta.lowest(close, 10)[1] * (1 + stopLossPct)

// Execute trades
strategy.entry("Long", strategy.long, when=bullishSignal)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=bearishSignal)
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=longStopLoss)
strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=shortStopLoss)

// Plotting signals
plotshape(bullishSignal, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small, title="Bullish Signal")
plotshape(bearishSignal, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small, title="Bearish Signal")

// Plot MACD
plot(macdLine, color=color.blue, title="MACD Line")
plot(signalLine, color=color.orange, title="Signal Line")

// Plot RSI
hline(rsiThreshold, "RSI Threshold", color=color.gray)
plot(rsi, color=color.purple, title="RSI")

متعلقہ

مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں