وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. فبونیکی 0.7 لیول ٹرینڈ بریچ پر مبنی مقداری تجارتی حکمت عملی

فبونیکی 0.7 لیول ٹرینڈ بریچ پر مبنی مقداری تجارتی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-12-27 15:51:13
ٹیگز:SLٹی پی

img

جائزہ

یہ حکمت عملی فبونیکی 0.7 ریٹریکشن لیول پر مبنی ایک رجحان کی پیشرفت ٹریڈنگ سسٹم ہے۔ جب قیمت فبونیکی 0.7 کی سطح سے گزرتی ہے تو یہ تجارتی سگنل تیار کرتی ہے ، جس کا حساب ایک مخصوص بیک بیک مدت کے اندر سب سے زیادہ اور کم قیمتوں کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے۔ یہ حکمت عملی خطرے کے انتظام کے لئے مقررہ فیصد منافع اور اسٹاپ نقصان کی سطحوں کو استعمال کرتی ہے ، جس میں ڈیفالٹ پوزیشن سائز کے طور پر 5٪ اکاؤنٹ ایکویٹی کا استعمال کیا جاتا ہے۔

حکمت عملی کا اصول

حکمت عملی کا بنیادی منطق مندرجہ ذیل اہم عناصر پر مبنی ہے:

  1. متحرک فبونیکی سطح کا حساب کتاب: مخصوص بیک بیک مدت (ڈیفالٹ 20 ادوار) کے اندر مسلسل اعلی ترین اور کم ترین قیمتوں کا سراغ لگاتا ہے اور 0.7 فبونیکی ریٹریکشن کی سطح کا حساب لگاتا ہے۔
  2. بریک آؤٹ سگنل کی تصدیق: جب اختتامی قیمت 0.7 کی سطح سے اوپر ٹوٹ جاتی ہے تو طویل سگنل اور جب اس سے نیچے ٹوٹ جاتی ہے تو مختصر سگنل تیار کرتا ہے۔
  3. رسک مینجمنٹ: سسٹم منافع اور سٹاپ نقصان کے متوازن حالات کو نافذ کرتا ہے ، جس میں منافع کے لئے 1.8٪ اور اسٹاپ نقصان کے لئے 1.2٪ کی ڈیفالٹ ترتیبات ہیں ، جو مثبت متوقع قیمت کے نقطہ نظر کی عکاسی کرتی ہیں۔
  4. پوزیشن سائزنگ: پوزیشن سائزنگ کے لیے اکاؤنٹ کے ایکویٹی کا ایک مقررہ فیصد استعمال کرتا ہے، جس سے متحرک منی مینجمنٹ اور مسلسل رسک کنٹرول میں آسانی ہوتی ہے۔

حکمت عملی کے فوائد

  1. سائنسی اشارے کا انتخاب: فبونیکی ریٹریکشن ایک وسیع پیمانے پر تسلیم شدہ تکنیکی تجزیہ کا آلہ ہے ، جس میں 0.7 کی سطح عام طور پر مضبوط حمایت یا مزاحمت کی نمائندگی کرتی ہے۔
  2. واضح سگنل منطق: تجارتی ٹرگر کے طور پر قیمت کی پیشرفت کا استعمال کرتا ہے ، پیچیدہ سگنل مجموعوں سے ممکنہ تاخیر سے بچتا ہے۔
  3. معقول رسک ریٹرن ریشو: فائدہ اٹھانے اور سٹاپ نقصان کی شرح کی ترتیبات مثبت متوقع قدر کی عکاسی کرتی ہیں، جو طویل مدتی مستحکم منافع کے لئے موزوں ہے۔
  4. لچکدار منی مینجمنٹ: اکاؤنٹ فی صد کی بنیاد پر پوزیشن سائزنگ اکاؤنٹ کے سائز میں تبدیلی کے ساتھ ہی تجارتی حجم کو خود بخود ایڈجسٹ کرتی ہے۔

حکمت عملی کے خطرات

  1. مارکیٹ کے ماحول پر انحصار: مختلف مارکیٹوں میں بار بار غلط پیشرفت کے سگنل پیدا کرسکتے ہیں ، جس سے لین دین کے اخراجات میں اضافہ ہوتا ہے۔
  2. پیرامیٹر حساسیت: نظرثانی کی مدت ، منافع لینے اور اسٹاپ نقصان کے تناسب کا انتخاب حکمت عملی کی کارکردگی کو نمایاں طور پر متاثر کرتا ہے۔
  3. سلائیپج اثر: کم تجارتی حجم والے بازاروں میں سلائیپج کے اہم خطرے کا سامنا ہوسکتا ہے۔
  4. تکنیکی حدود: واحد تکنیکی اشارے میں کثیر جہتی مارکیٹ کی معلومات کو مکمل طور پر حاصل نہیں کیا جاسکتا ہے۔

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

  1. سگنل فلٹرنگ: جھوٹے اختراعی سگنلز کو فلٹر کرنے کے لئے حجم اور اتار چڑھاؤ جیسے معاون اشارے متعارف کروا سکتے ہیں۔
  2. متحرک پیرامیٹرز: مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر بیک بیک مدت اور منافع / نقصان کے تناسب کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے پر غور کریں۔
  3. وقت فلٹرنگ: انتہائی اتار چڑھاؤ کے ادوار سے بچنے کے لئے تجارتی وقت کی کھڑکی کی پابندیوں کو شامل کریں.
  4. ملٹی ٹائم فریم کی تصدیق: سگنل کی وشوسنییتا کو بہتر بنانے کے لئے متعدد ٹائم فریموں میں تصدیق کے طریقہ کار شامل کریں۔

خلاصہ

یہ حکمت عملی کلاسیکی فبونیکی نظریہ کو رجحان کی پیشرفت اور رسک مینجمنٹ کے بنیادی عناصر کے ساتھ جوڑتی ہے۔ اگرچہ اس کی کچھ حدود ہیں ، لیکن مناسب پیرامیٹر کی اصلاح اور سگنل فلٹرنگ کے ذریعہ ، اس میں مختلف مارکیٹ کے حالات میں مستحکم کارکردگی برقرار رکھنے کی صلاحیت ہے۔ کامیاب حکمت عملی کے نفاذ کے لئے تاجروں کو مارکیٹ کی خصوصیات کو گہرائی سے سمجھنے اور اصل حالات کی بنیاد پر مناسب ایڈجسٹمنٹ اور اصلاحات کرنے کی ضرورت ہے۔

/*backtest
start: 2024-11-26 00:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Fibonacci 0.7 Strategy - 60% Win Rate", overlay=true)

// Input parameters
fibonacci_lookback = input.int(20, minval=1, title="Fibonacci Lookback Period")
take_profit_percent = input.float(1.8, title="Take Profit (%)")
stop_loss_percent = input.float(1.2, title="Stop Loss (%)")

// Calculating Fibonacci levels
var float high_level = na
var float low_level = na
if (ta.change(ta.highest(high, fibonacci_lookback)))
    high_level := ta.highest(high, fibonacci_lookback)
if (ta.change(ta.lowest(low, fibonacci_lookback)))
    low_level := ta.lowest(low, fibonacci_lookback)

fib_level_0_7 = high_level - ((high_level - low_level) * 0.7)

// Entry Conditions
buy_signal = close > fib_level_0_7 and close[1] <= fib_level_0_7
sell_signal = close < fib_level_0_7 and close[1] >= fib_level_0_7

// Risk management
long_take_profit = strategy.position_avg_price * (1 + take_profit_percent / 100)
long_stop_loss = strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss_percent / 100)
short_take_profit = strategy.position_avg_price * (1 - take_profit_percent / 100)
short_stop_loss = strategy.position_avg_price * (1 + stop_loss_percent / 100)

// Execute trades
if (buy_signal)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sell_signal)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

// Take Profit and Stop Loss
if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Buy", stop=long_stop_loss, limit=long_take_profit)
if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Sell", stop=short_stop_loss, limit=short_take_profit)

// Plot Fibonacci Level
plot(fib_level_0_7, color=color.blue, title="Fibonacci 0.7 Level")
متعلقہ
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں