وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

ڈارواس باکس بریک آؤٹ اور رسک مینجمنٹ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-07-29 14:22:29
ٹیگز:ایم اے سی ڈیآر ایس آئی

img

جائزہ

درواس باکس بریک آؤٹ اور رسک مینجمنٹ حکمت عملی ایک مقداری تجارتی نقطہ نظر ہے جو تکنیکی تجزیہ اور رسک مینجمنٹ کو جوڑتا ہے۔ نکولس درواس کے درواس باکس تھیوری کی بنیاد پر ، اس حکمت عملی کا مقصد تاریخی بلندیوں سے زیادہ قیمتوں میں بریک آؤٹ کی نشاندہی کرکے ممکنہ اپ ٹرینڈز کو پکڑنا ہے۔ حکمت عملی میں تجارتی درستگی اور حفاظت کو بڑھانے کے لئے متعدد تکنیکی اشارے اور رسک کنٹرول اقدامات بھی شامل ہیں۔

فراہم کردہ کوڈ کا تجزیہ کرتے ہوئے ، ہم دیکھ سکتے ہیں کہ اس حکمت عملی کا بنیادی مقصد ڈاروس بکس کی تعمیر کرنا ہے ، جب قیمت باکس کی اوپری حد سے تجاوز کرتی ہے تو خرید سگنل تیار کرتی ہے اور جب یہ نچلی حد سے نیچے آجاتی ہے تو سگنل فروخت کرتی ہے۔ حکمت عملی تجارتی سگنلز کی تصدیق کے لئے متحرک اوسط ، ایم اے سی ڈی ، اور آر ایس آئی جیسے تکنیکی اشارے کا بھی استعمال کرتی ہے ، اور ہر تجارت کے خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے فیصد اسٹاپ نقصان اور رسک انعام تناسب جیسی رسک مینجمنٹ تکنیکوں کا استعمال کرتی ہے۔

حکمت عملی کے اصول

  1. دارواس باکس تعمیر:

    • استعمال کریںinput.int() تقریب باکس مدت (boxp) مقرر کرنے کے لئے، 5 ادوار پر ڈیفالٹ.
    • مدت کے اندر کم سے کم کم (LL) اور زیادہ سے زیادہ زیادہ (k1، k2، k3) کا حساب لگائیں۔
    • نئے اعلی (NH) اور باکس کی تشکیل کے حالات کا تعین کریں (باکس 1) ۔
    • باکس کے اوپر (TopBox) اور نیچے (BottomBox) کی وضاحت کریں.
  2. ٹریڈنگ سگنل جنریشن:

    • خریدنے کا سگنل (خریدیں): جب اختتامی قیمت باکس کی اوپری حد سے تجاوز کرتی ہے تو اس کا آغاز ہوتا ہے۔
    • فروخت کا اشارہ (Sell): جب بند ہونے والی قیمت باکس کی نیچے کی حد سے نیچے گزرتی ہے تو اس کا آغاز ہوتا ہے۔
  3. حکمت عملی پر عملدرآمد:

    • جب خریدنے کا اشارہ ظاہر ہوتا ہے تو طویل پوزیشن کھولنے کے لئے strategy.entry() فنکشن کا استعمال کریں۔
    • جب فروخت کا اشارہ ظاہر ہوتا ہے تو پوزیشن کو بند کرنے کے لئے strategy.close() فنکشن کا استعمال کریں۔
  4. نمائش:

    • ڈارواس باکس کی اوپری اور نچلی حدود کو ڈرائنگ کرنے کے لئے پلاٹ ((() فنکشن کا استعمال کریں.
    • چارٹ پر خرید و فروخت کے سگنل کو نشان زد کرنے کے لئے پلاٹس شیپ ()) فنکشن کا استعمال کریں۔
  5. خطرے کا انتظام:

    • default_qty_type اور default_qty_value پیرامیٹرز کا استعمال کرتے ہوئے ہر تجارت کے لئے فنڈز کا تناسب مقرر کریں.
    • باکس کے سائز کو کنٹرول کریں، باکس پی پیرامیٹر کو ایڈجسٹ کرکے، سٹاپ نقصان کی حد کو بالواسطہ طور پر متاثر کریں.

حکمت عملی کے فوائد

  1. رجحان کی پیروی: درواس باکس کی حکمت عملی مؤثر طریقے سے مارکیٹ کے بڑھتے ہوئے رجحانات کو پکڑتی ہے، خاص طور پر مضبوط مارکیٹوں میں کافی واپسی پیدا کرنے کے لئے موزوں ہے.

  2. معروضیت: حکمت عملی واضح ریاضیاتی ماڈلز اور تکنیکی اشارے پر مبنی ہے ، جو ذہنی فیصلوں سے تعصب کو کم کرتی ہے۔

  3. خطرہ کنٹرول: تجارت کے لئے فنڈز کا ایک مقررہ حصہ طے کرکے ، یہ انفرادی تجارتوں کے خطرے سے متعلق نمائش کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرتا ہے۔

  4. لچک: حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے، مختلف مارکیٹ کے ماحول اور تجارتی آلات کو اپنانا.

  5. بصری معاونت: چارٹ پر درواس باکسز اور تجارتی سگنلز کو بدیہی طور پر دکھا کر ، یہ تاجروں کو حکمت عملی کے نفاذ کی تفہیم اور نگرانی میں سہولت فراہم کرتا ہے۔

  6. خودکار تجارت: اس حکمت عملی کو آسانی سے خودکار تجارتی نظام میں ضم کیا جاسکتا ہے ، جس سے انسانی مداخلت کم ہوتی ہے۔

حکمت عملی کے خطرات

  1. جھوٹے بریک آؤٹ کا خطرہ: اتار چڑھاؤ والے بازاروں میں ، اکثر جھوٹے بریک آؤٹ ہوسکتے ہیں ، جس سے بہت زیادہ غلط سگنل پیدا ہوتے ہیں۔

  2. تاخیر: درواس بکس کی تشکیل میں وقت لگتا ہے ، ممکنہ طور پر کچھ تیز رفتار مارکیٹ کے مواقع سے محروم ہوجاتا ہے۔

  3. ڈراؤونگ رسک: انتہائی اتار چڑھاؤ والی منڈیوں میں، خریدنے کے سگنل کو متحرک کرنے کے بعد قیمتیں تیزی سے پیچھے ہٹ سکتی ہیں، جس سے نمایاں نقصانات ہوتے ہیں۔

  4. پیرامیٹر حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی boxp پیرامیٹر کی ترتیب کے لئے نسبتا حساس ہے۔ غلط پیرامیٹرز کی وجہ سے حکمت عملی کی کارکردگی خراب ہوسکتی ہے۔

  5. منافع لینے کے طریقہ کار کی کمی: موجودہ حکمت عملی میں منافع لینے کے واضح طریقہ کار کی کمی ہے ، ممکنہ طور پر زیادہ سے زیادہ منافع کے حصول کے مواقع سے محروم ہے۔

ان خطرات کو کم کرنے کے لیے درج ذیل اقدامات پر غور کریں:

  • غلط بریکآؤٹ سگنل کو فلٹر کرنے کے لئے دوسرے تکنیکی اشارے جیسے چلتی اوسط یا آر ایس آئی کو یکجا کریں۔
  • منافع کو بہتر طور پر بچانے کے لیے متحرک سٹاپ نقصان کی حکمت عملی اپنائیں، جیسے ٹریلنگ اسٹاپ۔
  • تجارتی سائز کو ایڈجسٹ کرنے یا اعلی اتار چڑھاؤ کے ادوار کے دوران تجارت کو روکنے کے لئے اتار چڑھاؤ کے اشارے متعارف کروائیں۔
  • ہدف مارکیٹ کے لئے سب سے زیادہ مناسب ترتیب تلاش کرنے کے لئے بیک ٹیسٹنگ کے ذریعے باکس پی پیرامیٹر کو بہتر بنائیں.
  • منافع حاصل کرنے کی شرائط شامل کریں، جیسے قیمتیں منافع کی مخصوص سطح تک پہنچنے پر پوزیشنوں کو خود بخود بند کرنا۔

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

  1. سگنل کی تصدیق:

    • بریکآؤٹس کی صداقت کی تصدیق کے لئے حرکت پذیر اوسط کراس اوورز یا MACD اشارے کو مربوط کریں۔
    • حجم تجزیہ متعارف کروانا، صرف اس صورت میں بریک آؤٹ سگنلز کی تصدیق کرنا جب حجم میں نمایاں اضافہ ہو۔
  2. متحرک پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ:

    • مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر باکس پی پیرامیٹر کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں ، کم اتار چڑھاؤ کے ادوار میں بڑے باکس پی اور اعلی اتار چڑھاؤ کے ادوار میں چھوٹے باکس پی کا استعمال کریں۔
    • موافقت پذیر ڈارواس باکس سائز کو نافذ کریں جو حالیہ قیمت کی اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر خود بخود ایڈجسٹ کرتے ہیں۔
  3. رسک مینجمنٹ کی اصلاح:

    • متحرک سٹاپ نقصان کے میکانزم شامل کریں، جیسے فیصد ٹریلنگ اسٹاپ یا اے ٹی آر اسٹاپ۔
    • خطرے اور منافع کے تناسب کی بنیاد پر پوزیشنوں کا سائز لگانا، اعلی خطرے اور منافع کے تناسب کے لئے پوزیشنوں کو بڑھانا اور کم کے لئے کم کرنا۔
  4. کثیر ٹائم فریم تجزیہ:

    • مجموعی رجحانات کا تعین کرنے کے لئے بڑے ٹائم فریم پر ڈارواس بکس بنائیں۔
    • تجارت کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے چھوٹے ٹائم فریم پر انٹری کے مواقع تلاش کریں۔
  5. مشین لرننگ انٹیگریشن:

    • مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے Darvas باکس breakouts کی کامیابی کا امکان کی پیشن گوئی کرنے کے لئے.
    • مجموعی طور پر حکمت عملی کی کارکردگی کو بڑھانے کے لئے گہری سیکھنے کے ماڈلز کے ذریعے حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں۔
  6. مارکیٹ کے ماحول میں موافقت:

    • مارکیٹ کے ماحول کو پہچاننے کے میکانزم متعارف کروانا، مختلف مارکیٹ کی حالتوں کے لئے مختلف تجارتی حکمت عملیوں کو اپنانا (ٹرینڈنگ، نوسکھئیے، ریورسنگ) ۔
    • مارکیٹ میں ہونے والی تبدیلیوں کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے اعلی اتار چڑھاؤ کے ادوار کے دوران تجارتی تعدد اور سائز کو خود بخود ایڈجسٹ کریں۔

ان اصلاحاتی سمتوں کا مقصد خطرات کو کم کرتے ہوئے حکمت عملی کے استحکام اور منافع کو بہتر بنانا ہے۔ زیادہ تکنیکی تجزیہ کے اوزار اور رسک مینجمنٹ کی تکنیک متعارف کرانے سے ، حکمت عملی مختلف مارکیٹ کے ماحول میں بہتر طور پر موافقت کرسکتی ہے ، جس سے طویل مدتی منافع بخش ہونے کا امکان بڑھ جاتا ہے۔

نتیجہ

درواس باکس بریک آؤٹ اور رسک مینجمنٹ حکمت عملی ایک مقداری تجارتی نقطہ نظر ہے جو کلاسیکی تکنیکی تجزیہ کے طریقوں کو جدید رسک کنٹرول تصورات کے ساتھ جوڑتا ہے۔ یہ تجارتی خطرات پر قابو پانے کے لئے سخت رسک مینجمنٹ کو نافذ کرتے ہوئے قیمتوں میں بریک آؤٹ کو پکڑنے کے لئے درواس باکس تھیوری کا استعمال کرتا ہے۔ اس حکمت عملی کی طاقت اس کی معروضی ، رجحان کی پیروی کرنے کی صلاحیت اور رسک کنٹرول میں ہے۔ لیکن اس میں غلط بریک آؤٹ اور پیرامیٹر حساسیت جیسے چیلنجوں کا بھی سامنا کرنا پڑتا ہے۔

گہرائی سے تجزیہ اور اصلاح کے ذریعے ، ہم نے بہتری کی کئی سمتوں کی تجویز پیش کی ہے ، بشمول سگنل کی تصدیق ، متحرک پیرامیٹر کی ایڈجسٹمنٹ ، رسک مینجمنٹ کی اصلاح ، ملٹی ٹائم فریم تجزیہ ، مشین لرننگ انضمام ، اور مارکیٹ کے ماحول میں موافقت۔ ان اصلاحاتی اقدامات سے حکمت عملی کی استحکام اور منافع میں اضافہ ہونے کی توقع ہے ، جس سے یہ مختلف مارکیٹ کے ماحول میں بہتر طور پر موافقت کرنے کے قابل ہوجائے گا۔

تاجروں کے لئے ، اس حکمت عملی کو سمجھنے اور صحیح طریقے سے نافذ کرنے کے لئے گہری مارکیٹ کی معلومات اور تکنیکی تجزیہ کی مہارت کی ضرورت ہوتی ہے۔ مسلسل بیک ٹیسٹنگ اور پیرامیٹر کی اصلاح بھی حکمت عملی کی تاثیر کو برقرار رکھنے کی کلید ہے۔ چونکہ مارکیٹ کے ماحول میں مسلسل تبدیلی آتی ہے ، لہذا اس کی مسابقت کو برقرار رکھنے کے لئے حکمت عملی کو مستقل طور پر تیار کرنے کی ضرورت ہے۔ جاری سیکھنے اور بہتری کے ذریعے ، درواس باکس بریک آؤٹ اور رسک مینجمنٹ حکمت عملی میں تاجر کے ہتھیار میں ایک طاقتور آلہ بننے کی صلاحیت ہے۔


/*backtest
start: 2023-07-23 00:00:00
end: 2024-07-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Darvas Box Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

// Input settings
boxp = input.int(defval=5, title="Length", minval=1, maxval=500)

// Calculate the lowest low and highest highs
LL = ta.lowest(low, boxp)
k1 = ta.highest(high, boxp)
k2 = ta.highest(high, boxp - 1)
k3 = ta.highest(high, boxp - 2)

// Calculate New High (NH)
NH = ta.valuewhen(high > k1[1], high, 0)
box1 = k3 < k2

// Define the top and bottom of the Darvas Box
TopBox = ta.valuewhen(ta.barssince(high > k1[1]) == boxp - 2 and box1, NH, 0)
BottomBox = ta.valuewhen(ta.barssince(high > k1[1]) == boxp - 2 and box1, LL, 0)

// Plot the Darvas Box
plot(TopBox, linewidth=2, color=color.new(color.green, 0), title="TBbox")
plot(BottomBox, linewidth=2, color=color.new(color.red, 0), title="BBbox")

// Buy and Sell signals
Buy = ta.crossover(close, TopBox)
Sell = ta.crossunder(close, BottomBox)

// Set strategy orders
if (Buy)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (Sell)
    strategy.close("Buy")

// Alert conditions
alertcondition(Buy, title="Buy Signal", message="Buy")
alertcondition(Sell, title="Sell Signal", message="Sell")

// Plot Buy and Sell signals
plotshape(Buy, style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), size=size.tiny, title="Buy Signal", text="Buy", textcolor=color.black)
plotshape(Sell, style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), size=size.tiny, title="Sell Signal", text="Sell", textcolor=color.white)


متعلقہ

مزید