وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. حکمت عملی کی چوٹی
  2. تین معیاری فرق الٹ ٹریڈنگ کی حکمت عملی

تین معیاری فرق الٹ ٹریڈنگ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-06-21 14:44:54
ٹیگز:ایس ایم اےSTDایم اےایس ڈی

三标准差动量反转交易策略

جائزہ

تین معیاری فرق الٹ ٹریڈنگ کی حکمت عملی ایک شماریاتی اصولوں پر مبنی مقداری ٹریڈنگ کا طریقہ ہے۔ یہ حکمت عملی قیمتوں کی اوسط لکیری اتار چڑھاؤ کی خصوصیات کا فائدہ اٹھاتی ہے تاکہ قیمتوں میں غیر معمولی اتار چڑھاؤ کے فاصلے کا تعین معیاری فرق کے حساب سے کیا جاسکے اور جب قیمت انتہائی انحراف تک پہنچ جاتی ہے تو اس کے خلاف تجارت کی جاسکے۔ اس کا مقصد قلیل مدتی مارکیٹ میں زیادہ ردعمل کے بعد واپسی کا رویہ پر قبضہ کرنا ہے ، خاص طور پر بڑی اتار چڑھاؤ کی تجارت کی اقسام اور چھوٹے عرصے کے لئے۔

حکمت عملی کے اصول

اس حکمت عملی کا بنیادی اصول یہ ہے کہ متحرک اوسط (MA) اور معیاری فرق (SD) کا استعمال کرتے ہوئے قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کے اوپر اور نیچے کی سرحدیں بنائیں۔ مخصوص اقدامات مندرجہ ذیل ہیں:

  1. ایک سادہ حرکت پذیر اوسط (SMA) کا حساب لگایا گیا ہے جس میں مخصوص دورانیہ ((ڈیفالٹ 20) ہے۔
  2. اس کے علاوہ ، اس نے ایک بار پھر اس کی قیمتوں کا حساب لگایا ہے۔
  3. معیاری فرق کو 3 سے ضرب کریں (معدنیات کو ایڈجسٹ کریں) ، اور اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے اوپر اور نیچے کی حد کو تشکیل دینے کے لئے.
  4. جب قیمت نیچے کی حد سے تجاوز کرتی ہے تو ، اسے اوور سیل سمجھا جاتا ہے ، جس سے خریدنے کا اشارہ ہوتا ہے۔
  5. جب قیمت اوپر کی حد سے تجاوز کرتی ہے تو ، اسے زیادہ خرید سمجھا جاتا ہے ، جس سے فروخت کا اشارہ ہوتا ہے۔

اس طریقہ کار میں یہ فرض کیا گیا ہے کہ زیادہ تر معاملات میں قیمتیں اوسط کے قریب چلتی ہیں ، اور جب قیمتوں میں انحراف اوسط 3 معیاری فرق تک پہنچ جاتا ہے تو اوسط میں واپسی کا امکان بہت زیادہ ہوتا ہے۔

اسٹریٹجک فوائد

  1. اعداد و شمار کی بنیاد: یہ حکمت عملی ٹھوس اعداد و شمار کے اصولوں پر مبنی ہے ، جس میں قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کی غیر معمولی شدت کو معیاری فرق کا استعمال کرتے ہوئے مقداری شکل دی گئی ہے ، اور اس کی نظریاتی حمایت حاصل ہے۔

  2. مضبوط موافقت: متحرک طور پر متحرک اوسط اور معیاری فرق کا حساب لگاتے ہوئے ، حکمت عملی مختلف مارکیٹ کے حالات میں اتار چڑھاؤ کی خصوصیات کو اپنانے کے قابل ہے۔

  3. انسداد رجحانات کا آپریشن: مارکیٹ کے جذبات انتہائی حد تک پہنچنے پر داخل ہونا ، قیمتوں میں الٹ جانے کے مواقع کو پکڑنے میں مدد ملتی ہے ، جس میں ممکنہ منافع کی گنجائش زیادہ ہوتی ہے۔

  4. اعلی لچک: حکمت عملی کے پیرامیٹرز (جیسے ایم اے سائیکل ، معیاری فرق کے کئی گنا) کو مختلف تجارت کی اقسام اور وقت کے فریم کے مطابق بہتر بنایا جاسکتا ہے۔

  5. بصری دوستانہ: حکمت عملی چارٹ پر واضح طور پر خرید و فروخت کے سگنل اور قیمت میں اتار چڑھاؤ کی حد کو نشان زد کرتی ہے تاکہ تاجروں کو مارکیٹ کی حالت کو بصری طور پر سمجھنے میں مدد ملے۔

اسٹریٹجک خطرات

  1. جعلی توڑ کا خطرہ: اعلی اتار چڑھاؤ والے بازاروں میں ، قیمتیں بار بار حدود کو توڑ سکتی ہیں لیکن حقیقی الٹ نہیں بناتی ہیں ، جس سے بار بار تجارت اور ممکنہ نقصان ہوتا ہے۔

  2. ٹرینڈنگ مارکیٹ میں خراب کارکردگی: مضبوط ٹرینڈنگ مارکیٹ میں ، قیمتیں طویل عرصے تک حدود سے باہر چل سکتی ہیں ، حکمت عملی بڑے رجحانات کو یاد کرسکتی ہے یا کثرت سے رد عمل کا مظاہرہ کرسکتی ہے۔

  3. پیرامیٹرز کی حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی کا انحصار بہت زیادہ ہوتا ہے ، جس میں حرکت پذیر اوسط اور معیاری فرق کے کئی گنا کا انتخاب ہوتا ہے ، اور پیرامیٹرز کی غلط ترتیب سے کارکردگی میں نمایاں کمی واقع ہوسکتی ہے۔

  4. سلیپ پوائنٹ اور ٹرانزیکشن لاگت: چھوٹے وقت کے دورانیے پر ، کثرت سے تجارت میں اعلی سلیپ پوائنٹ اور ٹرانزیکشن لاگت کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے ، جو منافع کو ختم کرتا ہے۔

  5. بلیک سوان ایونٹ کا خطرہ: اہم خبروں یا مارکیٹ میں شدید اتار چڑھاؤ کے دوران ، قیمتیں معمول کی اتار چڑھاؤ کی حد سے کہیں زیادہ ہوسکتی ہیں ، جس سے بڑے نقصانات کا سبب بنتا ہے۔

  1. رجحان فلٹر متعارف کرایا: طویل مدتی رجحان کے اشارے کے ساتھ مل کر (جیسے لمبے عرصے سے چلنے والی اوسط لائن) ، صرف رجحان کی سمت میں تجارت کو انجام دینے کے لئے ، تاکہ انسداد کی کارروائی کو کم کیا جاسکے۔

  2. متحرک طور پر ایڈجسٹ شدہ معیاری فرق کے مضامین: مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کے مطابق خود بخود ایڈجسٹ معیاری فرق کے مضامین ، کم اتار چڑھاؤ کے دوران حساسیت میں اضافہ ، اور اعلی اتار چڑھاؤ کے دوران حد کو بڑھانا۔

  3. تصدیق کے اشارے میں اضافہ: دوسرے تکنیکی اشارے (جیسے آر ایس آئی یا ایم اے سی ڈی) کے ساتھ مل کر معاون تصدیق کے طور پر، داخلہ سگنل کی وشوسنییتا کو بڑھانے کے لئے۔

  4. جزوی پوزیشن مینجمنٹ کا نفاذ: سگنل کی طاقت یا قیمت کی انحراف کی حد کے مطابق اندراج اور باہر نکلنے کے ل. ، رسک مینجمنٹ کو بہتر بنائیں۔

  5. سٹاپ نقصان اور موبائل سٹاپ نقصان شامل کریں: مناسب سٹاپ نقصان کی پوزیشن قائم کریں اور منافع کے وقت موبائل سٹاپ نقصان کا استعمال کریں، منافع بخش منافع کو محفوظ کریں.

  6. ٹائم سائیکل کے انتخاب کو بہتر بنائیں: مختلف ٹائم سائیکلوں کی کارکردگی کو دوبارہ جانچ کر اس حکمت عملی کے لئے بہترین وقت کا ایک مخصوص فریم منتخب کریں۔

  7. اتار چڑھاؤ کے عوامل پر غور کریں: کم اتار چڑھاؤ کے ماحول میں حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں یا مختلف مارکیٹ کی حالت کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے تجارت کو روکیں۔

خلاصہ

تین معیاری فرق الٹ ٹریڈنگ کی حکمت عملی ایک شماریاتی اصول پر مبنی مقداری ٹریڈنگ کا طریقہ ہے جس میں قیمتوں میں انتہائی انحراف کو پکڑ کر تجارتی مواقع کی تلاش کی جاتی ہے۔ یہ حکمت عملی نظریاتی بنیاد ، موافقت اور لچک کے لحاظ سے نمایاں فوائد رکھتی ہے ، خاص طور پر اعلی اتار چڑھاؤ والے بازاروں اور مختصر مدت کے تجارت کے لئے۔ تاہم ، صارفین کو ممکنہ خطرات جیسے جعلی خرابی ، رجحان مارکیٹ کی کارکردگی اور پیرامیٹر حساسیت سے آگاہ کرنے کی ضرورت ہے۔ اصلاحات جیسے رجحان فلٹرنگ ، متحرک پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ اور معاون اشارے متعارف کرانے سے حکمت عملی کی استحکام اور منافع بخش صلاحیت کو مزید بڑھا سکتے ہیں۔ مجموعی طور پر ، یہ ایک اچھی طرح سے تحقیق اور بہتر ٹریڈنگ حکمت عملی کا فریم ورک ہے جس میں مناسب مارکیٹ کے حالات میں اچھے تجارتی نتائج حاصل کرنے کا امکان ہے۔

/*backtest
start: 2023-06-15 00:00:00
end: 2024-06-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("MikEy Scali 3 STD Dev Buy/Sell Strategy", overlay=true)

// Input parameters
length = input.int(20, title="Standard Deviation Length", minval=1)
src = input(close, title="Source")
mult = input.float(3.0, title="Standard Deviation Multiplier", step=0.1)

// Calculate the moving average and standard deviation
ma = ta.sma(src, length)
std_dev = ta.stdev(src, length)

// Calculate upper and lower bands
upper_band = ma + (std_dev * mult)
lower_band = ma - (std_dev * mult)

// Buy and Sell conditions
// Buy when the price is below the lower band (3 std devs below MA)
buyCondition = ta.crossover(src, lower_band)
// Sell when the price is above the upper band (3 std devs above MA)
sellCondition = ta.crossunder(src, upper_band)

// Plot the buy and sell signals on the chart
plotshape(series=buyCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=sellCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")

// Execute buy and sell orders based on the conditions
if (buyCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sellCondition)
    strategy.close("Buy")

// Plot the moving average and the bands
plot(ma, color=color.blue, title="Moving Average")
plot(upper_band, color=color.red, title="Upper Band (3 STD)")
plot(lower_band, color=color.green, title="Lower Band (3 STD)")

// Optional: Plot the source
plot(src, color=color.gray, title="Source")

// Add labels for clarity
bgcolor(buyCondition ? color.new(color.green, 90) : na, offset=-1, title="Buy Signal Background")
bgcolor(sellCondition ? color.new(color.red, 90) : na, offset=-1, title="Sell Signal Background")
متعلقہ مواد
مزید معلومات

2019 - FMZ - موجد کی مقدار