وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. VWAP-ATR رجحان کے بعد اور قیمت کی تبدیلی کی حکمت عملی

VWAP-ATR رجحان کے بعد اور قیمت کی تبدیلی کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-07-30 15:50:19
ٹیگز:وی ڈبلیو اے پیاے ٹی آرڈبلیو ایم اےٹی آر

img

جائزہ

وی ڈبلیو اے پی-اے ٹی آر ٹرینڈ فالونگ اور پرائس انورسنگ اسٹریٹیجی ایک جدید تجارتی نظام ہے جس میں حجم ویویٹڈ اوسط قیمت (وی ڈبلیو اے پی) اور اوسط حقیقی رینج (اے ٹی آر) کے اشارے ملتے ہیں۔ یہ حکمت عملی متحرک طور پر ایڈجسٹ شدہ قیمت بینڈ کے ذریعہ غلط سگنل کو فلٹر کرکے مارکیٹ کے رجحانات اور ممکنہ قیمتوں کے الٹ پوائنٹس کو پکڑنے کے لئے ڈیزائن کی گئی ہے ، اس طرح تجارت کی درستگی اور منافع بخش کو بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ یہ نقطہ نظر مختلف مارکیٹ کے ماحول پر لاگو ہوتا ہے اور خاص طور پر فعال تاجروں اور سرمایہ کاروں کے لئے موزوں ہے جو تکنیکی تجزیہ کے علاوہ اضافی بصیرت کی تلاش میں ہیں۔

حکمت عملی کے اصول

VWAP-ATR حکمت عملی کے بنیادی اصول مندرجہ ذیل اہم اجزاء پر مبنی ہیں:

  1. حجم وزن شدہ اوسط قیمت (VWAP) کا حساب کتاب: حکمت عملی VWAP کا حساب لگانے کے لئے اپنی مرضی کے مطابق وقت کی مدت (جیسے ہفتہ ، مہینہ ، یا سال) کا استعمال کرتی ہے ، جو ایک اہم قیمت کا حوالہ نقطہ فراہم کرتی ہے جو ایک مخصوص وقت کے فریم میں اوسط تجارتی قیمت کی عکاسی کرتی ہے۔

  2. اوسط حقیقی رینج (اے ٹی آر) بینڈ: حکمت عملی متحرک قیمت بینڈ بنانے کے لئے ایک ترمیم شدہ اے ٹی آر حساب کا استعمال کرتی ہے۔ یہ بینڈ مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کے ساتھ ایڈجسٹ ہوتے ہیں ، جو ممکنہ تجارتی سگنلز کے لئے سیاق و سباق فراہم کرتے ہیں۔

  3. سگنل جنریشن: جب قیمت اور وی ڈبلیو اے پی اور اے ٹی آر بینڈ کے مابین تعلق مخصوص شرائط کو پورا کرتا ہے تو اس حکمت عملی میں خرید یا فروخت کے سگنل پیدا ہوتے ہیں۔ اس نقطہ نظر کا مقصد ان نکات کی نشاندہی کرنا ہے جہاں قیمت میں الٹ پڑنے کا امکان ہے۔

  4. ملٹی پیریڈ تجزیہ: مختلف وقت کی مدت (ٹریڈنگ سیشن سے لے کر سالانہ تک) کو شامل کرکے ، حکمت عملی مختلف وقت کے پیمانوں پر مارکیٹ کی حرکیات کو پکڑ سکتی ہے۔

  5. خطرے کا انتظام: اسٹریٹجی میں اسٹاپ نقصان کے مقامات شامل ہیں جو ممکنہ نقصانات کو محدود کرنے کے لئے اے ٹی آر بینڈ کی پوزیشن کی بنیاد پر متحرک طور پر مقرر کیے جاتے ہیں۔

حکمت عملی کے فوائد

  1. اعلی موافقت: VWAP اور ATR کو یکجا کرکے، حکمت عملی مختلف مارکیٹ کے حالات اور اتار چڑھاؤ کی سطحوں کو اپنانے کے قابل ہے.

  2. جھوٹے سگنلز کو کم کرنا: ایک خصوصی فلٹرنگ تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے، حکمت عملی مؤثر طریقے سے جھوٹے سگنلز کو کم کر سکتی ہے، تجارت کے معیار کو بہتر بناتی ہے.

  3. لچکدار ٹائم فریم: متعدد ٹائم پیریڈ تجزیہ کے لئے معاونت تاجروں کو اپنی ترجیحات اور مارکیٹ کے حالات کے مطابق ایڈجسٹ کرنے کی اجازت دیتی ہے۔

  4. بلٹ ان رسک مینجمنٹ: متحرک سٹاپ نقصان کی ترتیبات ہر تجارت کے لئے خطرے کو کنٹرول کرنے میں مدد کرتی ہیں۔

  5. جامع مارکیٹ کا نقطہ نظر: حجم کے اعداد و شمار اور قیمتوں کی حرکیات کو ضم کرکے ، حکمت عملی مارکیٹ کی ایک جامع بصیرت فراہم کرتی ہے۔

حکمت عملی کے خطرات

  1. زیادہ سے زیادہ اصلاح کا خطرہ: پیرامیٹرز کی لچک زیادہ سے زیادہ اصلاح کا باعث بن سکتی ہے ، جس سے اصل تجارت میں حکمت عملی کی کارکردگی متاثر ہوتی ہے۔

  2. بدلتی ہوئی مارکیٹ کے حالات: مارکیٹ کے حالات میں ڈرامائی تبدیلیوں کے پیش نظر، اسٹریٹجی کو دوبارہ ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہوسکتی ہے تاکہ اس کی تاثیر کو برقرار رکھا جاسکے۔

  3. تکنیکی انحصار: حکمت عملی کی کامیابی بڑی حد تک درست ڈیٹا ان پٹ اور حساب کتاب پر منحصر ہے۔ تکنیکی خرابیوں سے غلط تجارتی سگنل پیدا ہوسکتے ہیں۔

  4. اسلیپج کا خطرہ: انتہائی اتار چڑھاؤ یا کم لیکویڈ مارکیٹوں میں ، اسلیپج کا خطرہ بہت زیادہ ہوسکتا ہے۔

  5. سرمائے کے انتظام کے چیلنجز: اگر پوزیشن کے سائز کو احتیاط سے نہیں سنبھالا جاتا ہے تو اس سے زیادہ خطرہ پیدا ہوسکتا ہے۔

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

  1. بنیادی تجزیہ کو مربوط کرنا: میکرو اکنامک اشارے یا کمپنی کے بنیادی اعداد و شمار کو شامل کرنے سے سگنلز کی وشوسنییتا میں اضافہ ہوسکتا ہے۔

  2. مشین لرننگ کی اصلاح: حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لئے مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال مارکیٹ میں ہونے والی تبدیلیوں میں حکمت عملی کی موافقت کو بڑھا سکتا ہے۔

  3. جذبات تجزیہ انضمام: مارکیٹ کے جذبات کے اشارے شامل کرنا ، جیسے VIX یا سوشل میڈیا جذبات تجزیہ ، مارکیٹ کے موڑ کے مقامات کی پیش گوئی کرنے میں مدد کرسکتا ہے۔

  4. کثیر اثاثہ کلاس توسیع: مختلف اثاثہ کلاسوں جیسے اجناس یا کریپٹو کرنسیوں کے مطابق حکمت عملی کو اپنانے سے تنوع کے مواقع میں اضافہ ہوسکتا ہے۔

  5. اسٹاپ نقصان کے بہتر طریقہ کار: زیادہ نفیس اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی تیار کرنا ، جیسے ٹریلنگ اسٹاپ یا اتار چڑھاؤ پر مبنی متحرک اسٹاپ ، خطرے کے انتظام کو مزید بہتر بنا سکتا ہے۔

نتیجہ

وی ڈبلیو اے پی-اے ٹی آر ٹرینڈ فالونگ اور پرائس انورسنگ اسٹریٹیجی ایک پیچیدہ اور جامع تجارتی نقطہ نظر کی نمائندگی کرتی ہے جو جدید تکنیکی اشارے اور رسک مینجمنٹ تکنیک کو یکجا کرتی ہے۔ وی ڈبلیو اے پی ، اے ٹی آر ، اور کسٹم سگنل فلٹرنگ میکانزم کو مربوط کرکے ، اس حکمت عملی کا مقصد تاجروں کو خطرہ کا انتظام کرتے ہوئے ممکنہ منافع کے مواقع کی نشاندہی کرنے کے لئے ایک طاقتور ٹول فراہم کرنا ہے۔ اگرچہ حکمت عملی میں اہم فوائد پیش کیے جاتے ہیں ، تاجروں کو اب بھی ممکنہ خطرات سے محتاط رہنے کی ضرورت ہے اور مارکیٹ کے بدلتے ہوئے ماحول کو اپنانے کے لئے مزید اصلاحات پر غور کرنے کی ضرورت ہے۔ چونکہ مالیاتی ٹکنالوجی تیار ہوتی رہتی ہے ، اس طرح کی حکمت عملیوں میں مشین لرننگ اور بگ ڈیٹا تجزیہ کو شامل کرنا مستقبل کی ترقی کے لئے ایک اہم سمت بن جائے گا ، جس سے ممکنہ طور پر تجارتی فیصلوں کی درستگی اور کارکردگی میں مزید بہتری آئے گی۔

//@version=5
strategy('Project Thursday v3.2', overlay=true)

// Input variables
length = input(9, title="Length of Calculation")
numATRs1 = input(91, title="Number of ATRs (%)")
numATRs = numATRs1 * 0.01
anchor = input.string(defval='Week', title='External Timeframe', options=['Session', 'Week', 'Month', 'Year'])

MILLIS_IN_DAY = 86400000

// Get the appropriate bar time
dwmBarTime = timeframe.isdwm ? time : time('D')

// Handle cases where there might be no daily bar
if na(dwmBarTime)
    dwmBarTime := nz(dwmBarTime[1])

var periodStart = time - time  // Initialize periodStart to zero

// Helper functions
makeMondayZero(dayOfWeek) =>
    (dayOfWeek + 5) % 7

isMidnight(t) =>
    hour(t) == 0 and minute(t) == 0

isSameDay(t1, t2) =>
    dayofmonth(t1) == dayofmonth(t2) and month(t1) == month(t2) and year(t1) == year(t2)

isOvernight() =>
    not (isMidnight(dwmBarTime) or request.security(syminfo.tickerid, 'D', isSameDay(time, time_close), lookahead=barmerge.lookahead_on))

tradingDayStart(t) =>
    timestamp(year(t), month(t), dayofmonth(t), 0, 0)

numDaysBetween(time1, time2) =>
    diff = math.abs(timestamp('GMT', year(time1), month(time1), dayofmonth(time1), 0, 0) - timestamp('GMT', year(time2), month(time2), dayofmonth(time2), 0, 0))
    diff / MILLIS_IN_DAY

// Determine the trading day
tradingDay = isOvernight() ? tradingDayStart(dwmBarTime + MILLIS_IN_DAY) : tradingDayStart(dwmBarTime)

// Check if a new period has started
isNewPeriod() =>
    isNew = false
    if tradingDay != nz(tradingDay[1])
        if anchor == 'Session'
            isNew := na(tradingDay[1]) or tradingDay > tradingDay[1]
        else if anchor == 'Week'
            isNew := makeMondayZero(dayofweek(periodStart)) + numDaysBetween(periodStart, tradingDay) >= 7
        else if anchor == 'Month'
            isNew := month(periodStart) != month(tradingDay) or year(periodStart) != year(tradingDay)
        else if anchor == 'Year'
            isNew := year(periodStart) != year(tradingDay)
    isNew

// Initialize source variables
src = input(close, title="Source")
src2 = input(close, title="Stop Source")
src3 = input(close, title="Entry Source")
sumSrc = float(na)
sumVol = float(na)

sumSrc := nz(sumSrc[1], 0)
sumVol := nz(sumVol[1], 0)

if isNewPeriod()
    periodStart := tradingDay
    sumSrc := 0.0
    sumVol := 0.0

if not na(src) and not na(volume)
    sumSrc += src * volume
    sumVol += volume

vwapValue = sumSrc / sumVol

atrs = ta.wma(2 * ta.wma(ta.tr, length / 2) - ta.wma(ta.tr, length), math.round(math.sqrt(length))) * numATRs

// Strategy entries
if not na(close[length])
    strategy.entry('Long', strategy.long, stop=src2 + atrs, when=vwapValue < src3)
    strategy.entry('Short', strategy.short, stop=src2 - atrs, when=vwapValue > src3)
متعلقہ
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں