وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. اسٹوکاسٹک آسکیلیٹر پر مبنی اتار چڑھاؤ رینج ٹریڈنگ کی حکمت عملی

اسٹوکاسٹک آسکیلیٹر پر مبنی اتار چڑھاؤ رینج ٹریڈنگ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-06-17 14:52:10
ٹیگز:اے ٹی آر

img

جائزہ

یہ حکمت عملی اسٹوکاسٹک آسکیلیٹر کا استعمال زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت ہونے والی مارکیٹ کے حالات کی نشاندہی کرنے کے لئے کرتی ہے ، جو ایک غیر مستحکم تجارتی رینج کے اندر قیمتوں میں اتار چڑھاؤ پر فائدہ اٹھانے کے لئے پہلے سے طے شدہ رسک اور انعام کے پیرامیٹرز کے ساتھ تجارت کو متحرک کرتی ہے۔ اس حکمت عملی کے پیچھے بنیادی خیال یہ ہے کہ تجارتی رینج کے نچلے حصے میں خریدیں اور اعلی حصے میں فروخت کریں ، جبکہ خطرہ کو سختی سے کنٹرول کریں۔

حکمت عملی منطق

  1. جب اسٹوکاسٹک اوسیلیٹر oversold کی سطح سے نیچے گزرتا ہے (20) ، تو حکمت عملی ایک طویل پوزیشن میں داخل ہوتی ہے؛ جب یہ overbought کی سطح (80) سے اوپر گزرتا ہے، تو حکمت عملی ایک مختصر پوزیشن میں داخل ہوتی ہے.
  2. سٹاپ نقصان اور منافع لینے کی سطح اوسط حقیقی رینج (اے ٹی آر) کے 2 گنا کی بنیاد پر مقرر کی جاتی ہے، اور ہر تجارت اکاؤنٹ کے ایکویٹی کا 1٪ خطرہ ہے.
  3. اوور ٹریڈنگ سے بچنے کے لئے ، حکمت عملی ہر تجارت کے درمیان کم از کم 20 بار نافذ کرتی ہے ، جس سے کول ڈاؤن کی مدت کی اجازت ہوتی ہے اور وِپساؤ سے بچنا ہوتا ہے۔

حکمت عملی کے فوائد

  1. حکمت عملی ایک غیر مستحکم تجارتی رینج کے اندر قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کو پکڑ سکتی ہے، کم پوائنٹس پر خریدنے اور ممکنہ منافع کے لئے اعلی پوائنٹس پر فروخت کر سکتی ہے.
  2. اس میں سخت رسک مینجمنٹ کے اقدامات شامل ہیں جن میں اے ٹی آر پر مبنی سٹاپ نقصان اور منافع لینے کی سطح اور فی تجارت 1 فیصد کا فکسڈ رسک شامل ہے جس سے ڈراؤنڈ اور سنگل ٹریڈ نقصانات پر قابو پانے میں مدد ملتی ہے۔
  3. تجارت کے درمیان کم سے کم وقفہ (20 بار) مقرر کرکے، حکمت عملی اکثر تجارت سے بچتی ہے اور مارکیٹ شور سے دھوکہ دیا جاتا ہے.
  4. حکمت عملی کا منطق واضح ، سمجھنے میں آسان ، اور لاگو کرنے میں آسان ہے ، جس کی وجہ سے یہ مختلف مارکیٹ کے ماحول میں درخواست کے لئے موزوں ہے۔

حکمت عملی کے خطرات

  1. حکمت عملی کی کامیابی بڑی حد تک ٹریڈنگ رینج کی درست شناخت پر منحصر ہے۔ اگر رینج کی غلط شناخت کی جاتی ہے تو ، اس سے تجارت میں نقصان ہوسکتا ہے۔
  2. اگر مارکیٹ ٹریڈنگ رینج سے باہر نکلتی ہے اور ایک رجحان تشکیل دیتی ہے تو ، حکمت عملی رجحان کی پیروی کرنے والے مواقع سے محروم ہوسکتی ہے۔
  3. خطرے کے انتظام کے اقدامات کے باوجود ، اسٹریٹجی کو اب بھی انتہائی مارکیٹ کے حالات میں توقعات سے زیادہ نقصانات کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔
  4. حکمت عملی کے پیرامیٹرز (مثال کے طور پر، زیادہ سے زیادہ خرید / فروخت کی سطح، ATR ضرب) کو مختلف مارکیٹ کے حالات کے لئے بہتر بنانے کی ضرورت ہے؛ نامناسب پیرامیٹرز خراب کارکردگی کا باعث بن سکتے ہیں.

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

  1. تجارتی سگنلز کی تصدیق اور سگنل کی وشوسنییتا کو بہتر بنانے کے لئے دیگر تکنیکی اشارے (مثال کے طور پر، MACD، RSI) کو یکجا کرنے پر غور کریں.
  2. متحرک سٹاپ نقصان اور منافع لینے کے طریقہ کار متعارف کروانا، جیسے اسٹاپ نقصان کی سطح کو ایڈجسٹ کرنا جب قیمت ایک سازگار سمت میں چلتی ہے، تاکہ ممکنہ طور پر زیادہ منافع حاصل کیا جاسکے۔
  3. تجارتی رینج کی نشاندہی کے لئے ، درستگی کو بہتر بنانے کے لئے زیادہ جدید تکنیک ، جیسے مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کریں۔
  4. رجحان کی مارکیٹوں میں، رجحان کے خلاف تجارت سے بچنے کے لئے رجحان فلٹر متعارف کرانے پر غور کریں.

خلاصہ

اسٹوکاسٹک آسکیلیٹر پر مبنی اتار چڑھاؤ رینج ٹریڈنگ حکمت عملی پہلے سے طے شدہ ٹریڈنگ رینج کے اندر آسکیلیٹر کے زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت ہونے والے سگنلز سے فائدہ اٹھانے کی کوشش کرتی ہے۔ حکمت عملی سخت رسک مینجمنٹ اور تجارتی وقفوں کے ذریعے خطرے کو کنٹرول کرتی ہے۔ اگرچہ اس حکمت عملی کے کچھ فوائد ہیں ، لیکن اس کی کامیابی کا انحصار تجارتی رینج کی درست شناخت پر ہے۔ مستقبل میں اصلاح کی سمتوں میں دیگر تکنیکی اشارے کو جوڑنا ، متحرک اسٹاپ نقصان اور منافع لینے کی سطحوں کو متعارف کرانا ، زیادہ جدید رینج کی نشاندہی کی تکنیکوں کا استعمال کرنا ، اور رجحان فلٹر شامل کرنا شامل ہے۔ عملی طور پر حکمت عملی کو لاگو کرتے وقت ، ذاتی ترجیحات اور رسک رواداری کے مطابق پیرامیٹرز اور رسک مینجمنٹ کے قوانین کو ایڈجسٹ کرنا یقینی بنائیں۔

/*backtest
start: 2023-06-11 00:00:00
end: 2024-06-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Range Trading with Stochastic", overlay=true)

// Input Parameters
overboughtLevel = input.int(80, title="Overbought Level", minval=1, maxval=100)
oversoldLevel = input.int(20, title="Oversold Level", minval=1, maxval=100)
stochLength = input.int(14, title="Stochastic Length", minval=1)
riskPerTrade = input.float(0.01, title="Risk per Trade (%)", minval=0.01, maxval=100, step=0.01)
barsBetweenTrades = input.int(20, title="Bars Between Trades", minval=1)

// Calculate Stochastic Oscillator
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, stochLength), 3)
d = ta.sma(k, 3)

// Variables to Track Time Since Last Trade
var lastTradeBar = 0
barsSinceLastTrade = bar_index - lastTradeBar

// Risk Management
atr = ta.atr(14)
stopLoss = 2 * atr
takeProfit = 2 * atr
riskAmount = strategy.equity * riskPerTrade / 100
positionSize = 1

// Entry Conditions
longCondition = k < oversoldLevel and strategy.position_size == 0 and barsSinceLastTrade >= barsBetweenTrades
shortCondition = k > overboughtLevel and strategy.position_size == 0 and barsSinceLastTrade >= barsBetweenTrades

// Entry/Exit Orders
if longCondition
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=positionSize)
    strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=close - stopLoss, limit=close + takeProfit)
    lastTradeBar := bar_index // Update last trade bar
if shortCondition
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=positionSize)
    strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=close + stopLoss, limit=close - takeProfit)
    lastTradeBar := bar_index // Update last trade bar

// Plot Stochastic
plot(k, color=color.blue, title="%K")
plot(d, color=color.orange, title="%D")
hline(overboughtLevel, color=color.red, title="Overbought")
hline(oversoldLevel, color=color.green, title="Oversold")
متعلقہ
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں