وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

شماریاتی انحراف پر مبنی مارکیٹ کی انتہائی کھپت کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-11-29 16:46:33
ٹیگز:STDایس ایم اےایم اےایس ڈی

جائزہ

یہ حکمت عملی انتہائی مارکیٹ میں کمی کی شماریاتی خصوصیات پر مبنی ہے۔ مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کی شدت کو ماپنے کے لئے اعداد و شمار کے مطابق ڈراؤونگ کا تجزیہ کرکے اور معیاری انحراف کا استعمال کرتے ہوئے ، جب مارکیٹ میں کمی معمول کی حد سے تجاوز کر جاتی ہے تو یہ خریدنے کی پوزیشنوں کا آغاز کرتی ہے۔ بنیادی خیال مارکیٹ میں گھبراہٹ کی وجہ سے زیادہ فروخت کے مواقع کو پکڑنا ہے ، جو مارکیٹ کی غیر معقولیت سے پیدا ہونے والے ریاضیاتی شماریاتی طریقوں کے ذریعہ سرمایہ کاری کے مواقع کی نشاندہی کرتا ہے۔

حکمت عملی کا اصول

اس حکمت عملی میں قیمت کی زیادہ سے زیادہ کھینچنے اور ان کی شماریاتی خصوصیات کا حساب لگانے کے لئے رولنگ ٹائم ونڈو کا استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ پہلے پچھلے 50 ادوار میں سب سے زیادہ قیمت کا حساب لگاتا ہے ، پھر موجودہ اختتامی قیمت کے اعلی ترین قیمت کے مقابلے میں کھینچنے کے فیصد کا حساب لگاتا ہے۔ اس کے بعد یہ کھینچنے کی اوسط اور معیاری انحراف کا حساب لگاتا ہے ، جس میں ٹرگر کی حد کے طور پر -1 معیاری انحراف مقرر کیا جاتا ہے۔ جب مارکیٹ کی کھینچنے سے اوسط سے کم معیاری انحراف کا ایک سیٹ ضرب ہوتا ہے ، جس سے ممکنہ oversold حالات کی نشاندہی ہوتی ہے تو ، ایک طویل پوزیشن درج کی جاتی ہے۔ پوزیشنوں کو 35 ادوار کے بعد خود بخود بند کردیا جاتا ہے۔ حکمت عملی میں مارکیٹ کی oversold حالات کے بصری انداز کے لئے کھینچنے کے منحنی خطوط اور ایک ، دو ، اور تین معیاری انحراف کی سطحوں کا بھی نقشہ لگایا جاتا ہے۔

حکمت عملی کے فوائد

یہ حکمت عملی ٹھوس نظریاتی بنیاد کے ساتھ شماریاتی اصولوں پر مبنی ہے۔ مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے انتہا کو ماپنے کے لئے معیاری انحراف کا استعمال معروضی اور سائنسی ہے۔
مؤثر طریقے سے مارکیٹ میں گھبراہٹ کے دوران سرمایہ کاری کے مواقع حاصل کرتا ہے۔ غیر معقول مارکیٹ میں کمی کے دوران پوزیشنوں میں داخل ہونا ویلیو انویسٹنگ کے اصولوں کے مطابق ہے۔
فکسڈ پیریڈ پوزیشن بند کرنے سے ٹرائلنگ اسٹاپس کے ساتھ ہونے والی ری باؤنڈز کی کمی سے بچتا ہے۔
انتہائی سایڈست پیرامیٹرز مختلف مارکیٹ کے ماحول اور تجارتی آلات کے لئے لچک فراہم کرتے ہیں۔
استعمال اور معیاری انحراف کے اشارے کا سادہ حساب حکمت عملی کی منطق کو واضح اور سمجھنے اور عملدرآمد کرنے میں آسان بناتا ہے۔

حکمت عملی کے خطرات

مارکیٹوں میں مسلسل کمی واقع ہوسکتی ہے، جس کی وجہ سے اکثر کھونے والے اندراجات ہوتے ہیں۔ زیادہ سے زیادہ پوزیشن کی حدود مقرر کرنے پر غور کریں۔
مقررہ مدت کے باہر نکلنے سے بڑی اپسائڈ کی صلاحیت کو نظرانداز کیا جاسکتا ہے۔ رجحان کے بعد باہر نکلنے کے طریقوں کو شامل کرنے پر غور کریں۔
استعمال کی شماریاتی خصوصیات مارکیٹ کے حالات کے ساتھ تبدیل ہوسکتی ہیں۔ پیرامیٹرز کی باقاعدگی سے تازہ کاری پر غور کریں۔
حکمت عملی حجم اور دیگر مارکیٹ کی معلومات پر غور نہیں کرتی ہے۔ متعدد اشارے کے ساتھ کراس ویلیڈیشن پر غور کریں۔
انتہائی اتار چڑھاؤ والے بازاروں میں معیاری انحراف ناقابل اعتماد ہوسکتا ہے۔ خطرے کے کنٹرول کے اقدامات پر عمل درآمد پر غور کریں۔

اصلاح کی ہدایات

مارکیٹ میں گھبراہٹ کی سطح کی تصدیق کے لئے حجم کے اشارے شامل کریں.
ٹرینڈ اشارے شامل کریں تاکہ ڈاؤن ٹرینڈ میں کثرت سے اندراجات سے بچ سکیں۔
مارکیٹ کی کارکردگی کی بنیاد پر متحرک انعقاد کی مدت کی ایڈجسٹمنٹ کے ساتھ باہر نکلنے کے طریقہ کار کو بہتر بنائیں۔
ایک ہی تجارت کے خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے سٹاپ نقصان کی ترتیبات شامل کریں.
مارکیٹ کی تبدیلیوں میں حکمت عملی کی موافقت کو بہتر بنانے کے لئے موافقت پذیر پیرامیٹرز کا استعمال کرنے پر غور کریں۔

خلاصہ

یہ حکمت عملی اعداد و شمار کے طریقوں کے ذریعے مارکیٹ میں زیادہ فروخت کے مواقع کو حاصل کرتی ہے ، جس میں مضبوط نظریاتی بنیاد اور عملی قدر ہے۔ حکمت عملی کا منطق آسان اور واضح ہے جس میں سایڈست پیرامیٹرز ہیں ، جو توسیع اور اصلاح کے لئے ایک بنیادی حکمت عملی کے طور پر موزوں ہیں۔ تکنیکی اشارے اور رسک کنٹرول کے اقدامات کو شامل کرکے حکمت عملی کے استحکام اور منافع کو مزید بڑھا جاسکتا ہے۔ براہ راست تجارت میں ، مارکیٹ کے حالات اور تجارتی آلے کی خصوصیات کو مدنظر رکھتے ہوئے پیرامیٹرز کو احتیاط سے طے کریں ، جبکہ مناسب رسک کنٹرول کو برقرار رکھیں۔

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Buy When There's Blood in the Streets Strategy", overlay=false, shorttitle="BloodInTheStreets")


//This strategy identifies opportunities to buy during extreme market drawdowns based on standard deviation thresholds. 
//It calculates the maximum drawdown over a user-defined lookback period, identifies extreme deviations from the mean, 
//and triggers long entries when specific conditions are met. The position is exited after a defined number of bars.


// User Inputs
lookbackPeriod = input.int(50, title="Lookback Period", minval=1, tooltip="Period to calculate the highest high for drawdown")
stdDevLength = input.int(50, title="Standard Deviation Length", minval=1, tooltip="Length of the period to calculate standard deviation")
stdDevThreshold = input.float(-1.0, title="Standard Deviation Threshold", tooltip="Trigger level for long entry based on deviations")
exitBars = input.int(35, title="Exit After (Bars)", minval=1, tooltip="Number of bars after which to exit the trade")

// Drawdown Calculation
peakHigh = ta.highest(high, lookbackPeriod)
drawdown = ((close - peakHigh) / peakHigh) * 100

// Standard Deviation Calculation
drawdownStdDev = ta.stdev(drawdown, stdDevLength)
meanDrawdown = ta.sma(drawdown, stdDevLength)

// Define Standard Deviation Levels
stdDev1 = meanDrawdown - drawdownStdDev
stdDev2 = meanDrawdown - 2 * drawdownStdDev
stdDev3 = meanDrawdown - 3 * drawdownStdDev

// Plot Drawdown and Levels
plot(drawdown, color=color.red, linewidth=2, title="Drawdown (%)")
plot(meanDrawdown, color=color.blue, linewidth=2, title="Mean Drawdown")
plot(stdDev1, color=color.green, linewidth=1, title="1st Std Dev")
plot(stdDev2, color=color.orange, linewidth=1, title="2nd Std Dev")
plot(stdDev3, color=color.purple, linewidth=1, title="3rd Std Dev")

// Entry Condition
var float entryBar = na
goLong = drawdown <= meanDrawdown + stdDevThreshold * drawdownStdDev

if (goLong and strategy.position_size == 0)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    entryBar := bar_index

// Exit Condition
if (strategy.position_size > 0 and not na(entryBar) and bar_index - entryBar >= exitBars)
    strategy.close("Long")

متعلقہ

مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں