وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. متحرک اوسط کراس اوور کی بنیاد پر خطرہ-انعامی تناسب کو بہتر بنانے کی حکمت عملی

متحرک اوسط کراس اوور کی بنیاد پر خطرہ-انعامی تناسب کو بہتر بنانے کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-12-27 15:46:05
ٹیگز:ایم اےایس ایم اےRRSLٹی پی

img

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک متحرک اوسط کراس اوور سگنلز پر مبنی ایک خودکار تجارتی نظام ہے ، جو ایک مقررہ رسک - انعام تناسب کے ذریعے بہتر ہے۔ یہ حکمت عملی پوزیشن رسک مینجمنٹ کے لئے پہلے سے طے شدہ اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنے کی سطحوں کو جوڑ کر ، مارکیٹ کے رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے فاسٹ ایم اے اور سست ایم اے کے کراس اوور کا استعمال کرتی ہے۔

حکمت عملی کا اصول

بنیادی منطق دو حرکت پذیر اوسط (10 مدت اور 30 مدت) کے ذریعہ تیار کردہ کراس اوور سگنلز پر انحصار کرتی ہے۔ جب تیز ایم اے سست ایم اے کے اوپر عبور کرتا ہے تو یہ نظام لمبے سگنل تیار کرتا ہے ، اور جب تیز ایم اے نیچے عبور کرتا ہے تو مختصر سگنل تیار کرتا ہے۔ ہر اندراج کے بعد ، سسٹم خود بخود 2٪ نقصان کے فیصد کی بنیاد پر اسٹاپ نقصان کی سطح کا حساب لگاتا ہے اور 2.5 کے تناسب کے مطابق منافع حاصل کرنے کے اہداف طے کرتا ہے۔ یہ نقطہ نظر اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ہر تجارت میں مستقل خطرہ انعام کی خصوصیات ہوں۔

حکمت عملی کے فوائد

  1. منظم رسک مینجمنٹ: فکسڈ سٹاپ نقصان کے فیصد اور رسک ریٹرن ریشو کے ذریعے معیاری سرمایہ کاری کا انتظام حاصل کرتا ہے
  2. مقصد ٹریڈنگ میکانزم: ایم اے کراس اوورز پر مبنی سگنل سسٹم ذہنی فیصلے کی تعصب کو ختم کرتا ہے
  3. مضبوط پیرامیٹر موافقت: اہم پیرامیٹرز جیسے سٹاپ نقصان کا فیصد اور رسک ریٹرن ریشو کو لچکدار طریقے سے ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے
  4. اعلی آٹومیشن کی سطح: سگنل کی تخلیق سے لے کر پوزیشن مینجمنٹ تک خودکار عمل انسانی غلطی کو کم کرتے ہیں

حکمت عملی کے خطرات

  1. مارکیٹ کا خطرہ: ایم اے کے کراس اوور سگنل مختلف مارکیٹوں میں اکثر جھوٹے بریک آؤٹ پیدا کرسکتے ہیں
  2. سلائپج کا خطرہ: تیز رفتار مارکیٹوں میں اصل عملدرآمد کی قیمتیں سگنل کی قیمتوں سے نمایاں طور پر انحراف کرسکتی ہیں۔
  3. اسٹاپ نقصان کا مقررہ خطرہ: اسٹاپ نقصان کا واحد فیصد تمام مارکیٹ کے حالات کے مطابق نہیں ہوسکتا ہے۔
  4. کمیشن کے اخراجات: کثرت سے تجارت کے نتیجے میں اعلی لین دین کے اخراجات ہوسکتے ہیں

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

  1. رجحان فلٹرز کو نافذ کریں: جھوٹے سگنل کو فلٹر کرنے کے لئے طویل مدتی چلتی اوسط یا دیگر رجحان اشارے شامل کریں
  2. متحرک سٹاپ نقصان میکانزم: بہتر موافقت کے لئے مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر سٹاپ نقصان کے فیصد کو ایڈجسٹ کریں
  3. حجم کی تصدیق: بریک آؤٹ کی صداقت کی تصدیق کے لئے حجم کے اشارے شامل کریں
  4. انٹری ٹائمنگ کی اصلاح: پوزیشنوں میں داخل ہونے سے پہلے ایم اے کراس اوورز کے بعد واپس آنے کا انتظار کریں

خلاصہ

یہ حکمت عملی کلاسیکی تکنیکی تجزیہ کے طریقوں کو جدید رسک مینجمنٹ تصورات کے ساتھ مل کر ایک مکمل تجارتی نظام کی تعمیر کرتی ہے۔ اگرچہ اس کی کچھ حدود ہیں ، لیکن مسلسل اصلاح اور بہتری سے حکمت عملی کو مختلف مارکیٹ کے حالات میں مستحکم کارکردگی برقرار رکھنے کی اجازت ملتی ہے۔ اصل مارکیٹنگ کے نتائج کی بنیاد پر پیرامیٹر کی ترتیبات کو مستقل طور پر ایڈجسٹ کرنے کی کلید موجود ہے تاکہ موجودہ مارکیٹ کے ماحول کے لئے موزوں ترین ترتیب مل سکے۔

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("SOL 15m 2.5 R:R Strategy", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100, initial_capital=10000, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)

//---------------------------------------------------
// User Inputs
//---------------------------------------------------
// sym = input.symbol("swap", "Symbol")
timeframe = input.timeframe("15", "Timeframe")

fastLength  = input.int(10, "Fast MA Length")
slowLength  = input.int(30, "Slow MA Length")

stopLossPerc = input.float(2.0, "Stop Loss %", step=0.1) // This is an example; adjust to achieve ~45% win rate
RR           = input.float(2.5, "Risk to Reward Ratio", step=0.1)

//---------------------------------------------------
// Data Sources
//---------------------------------------------------
price = request.security("swap", timeframe, close)

// Compute moving averages
fastMA = ta.sma(price, fastLength)
slowMA = ta.sma(price, slowLength)

// Entry Conditions
longCondition  = ta.crossover(fastMA, slowMA)
shortCondition = ta.crossunder(fastMA, slowMA)

//---------------------------------------------------
// Stop Loss and Take Profit Calculation
//---------------------------------------------------
var entryPrice = 0.0

if (strategy.position_size == 0) // not in a position
    if longCondition
        // Long entry
        entryPrice := price
        strategy.entry("Long", strategy.long)

    if shortCondition
        // Short entry
        entryPrice := price
        strategy.entry("Short", strategy.short)

if strategy.position_size > 0
    // We are in a long position
    if strategy.position_avg_price > 0 and strategy.position_size > 0
        longStop  = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPerc/100)
        longTarget = strategy.position_avg_price * (1 + (stopLossPerc/100)*RR)
        strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=longStop, limit=longTarget)

if strategy.position_size < 0
    // We are in a short position
    if strategy.position_avg_price > 0 and strategy.position_size < 0
        shortStop  = strategy.position_avg_price * (1 + stopLossPerc/100)
        shortTarget = strategy.position_avg_price * (1 - (stopLossPerc/100)*RR)
        strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=shortStop, limit=shortTarget)

//---------------------------------------------------
// Plotting
//---------------------------------------------------
plot(fastMA, color=color.new(color.teal, 0), title="Fast MA")
plot(slowMA, color=color.new(color.orange, 0), title="Slow MA")
متعلقہ
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں