وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. انکولی رفتار مارٹنگل ٹریڈنگ سسٹم

انکولی رفتار مارٹنگل ٹریڈنگ سسٹم

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2025-01-06 11:01:12
ٹیگز:ایس ایم اےسی این اینGAN

img

حکمت عملی کا جائزہ

یہ حکمت عملی ایک مکمل طور پر خودکار تجارتی نظام ہے جو انکولی رفتار اور مارٹنگیل پوزیشن مینجمنٹ کو جوڑتا ہے۔ یہ مارکیٹ تجزیہ کے لئے متعدد تکنیکی اشارے استعمال کرتا ہے ، بشمول آٹو انکوڈر ہموار کرنا ، سی این این کے ذریعہ نقلی رفتار کی خصوصیت نکالنا ، اور اتار چڑھاؤ پر مبنی تجارتی سگنل فلٹرنگ۔ یہ نظام مارٹنگیل طریقہ کار کا استعمال کرتے ہوئے متحرک طور پر پوزیشن کے سائز کو ایڈجسٹ کرتا ہے جبکہ مقررہ منافع اور اسٹاپ نقصان کی سطحوں کے ذریعے خطرہ اور انعام کے درمیان توازن برقرار رکھتا ہے۔

حکمت عملی کے اصول

یہ حکمت عملی تین بنیادی ماڈیولز پر کام کرتی ہے:

  1. ڈیٹا پری پروسیسنگ ماڈیول - آٹو انکوڈر کی طرح قیمت کو ہموار کرنے اور مارکیٹ شور کو فلٹر کرنے کے لئے ایس ایم اے کا استعمال کرتا ہے۔
  2. سگنل جنریشن ماڈیول - طویل مدتی حرکت پذیر اوسط کے ساتھ قیمت کے اختلافات کا حساب لگاتے ہوئے سی این این کی خصوصیت نکالنے کا اندازہ لگاتا ہے ، جس میں اعلی امکان کے تجارتی مواقع کی اسکریننگ کے لئے اتار چڑھاؤ کی حد کے ساتھ مل کر۔
  3. پوزیشن مینجمنٹ ماڈیول - مارٹنگیل طرز کی پوزیشن ایڈجسٹمنٹ کو نافذ کرتا ہے، مسلسل نقصانات کے بعد پوزیشن کا سائز متناسب طور پر بڑھتا ہے اور منافع کے بعد بیس لائن پر واپس آتا ہے۔

حکمت عملی کے فوائد

  1. سگنل جنریشن کی قابل اعتماد - متعدد تکنیکی اشارے اور اتار چڑھاؤ فلٹرنگ کے ذریعے تجارتی سگنل کے معیار کو بہتر بناتا ہے۔
  2. جامع رسک مینجمنٹ - متعدد حفاظتی میکانزم شامل ہیں جن میں فائدہ اٹھانا، سٹاپ نقصان اور زیادہ سے زیادہ پوزیشن کی حدود شامل ہیں۔
  3. مضبوط موافقت - مارکیٹ کے حالات کی بنیاد پر تجارتی حکمت عملی کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرتا ہے۔
  4. واضح آپریشنل منطق - اچھی طرح سے مقرر داخلہ اور باہر نکلنے کے حالات backtesting اور اصلاح کی سہولت.

حکمت عملی کے خطرات

  1. مارٹنگیل خطرہ - مسلسل نقصانات تیزی سے پوزیشن کی ترقی کا باعث بن سکتے ہیں ، جس کے لئے پوزیشن کا سخت زیادہ سے زیادہ کنٹرول ضروری ہے۔
  2. رجحان کی تبدیلی کا خطرہ - مارکیٹ میں انتہائی اتار چڑھاؤ کے دوران رفتار کے سگنل ناکام ہوسکتے ہیں۔
  3. پیرامیٹر حساسیت - متعدد کلیدی پیرامیٹرز حکمت عملی کی کارکردگی کو نمایاں طور پر متاثر کرتے ہیں۔

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

  1. سگنل میں اضافہ - سگنل کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے مشین لرننگ ماڈل شامل کریں۔
  2. خطرے کے کنٹرول میں اضافہ - ڈراؤنڈ کنٹرول اور پوزیشن کی مدت کی حدود شامل کریں.
  3. موافقت پذیر پیرامیٹرز - حکمت عملی کے استحکام کو بہتر بنانے کے لئے پیرامیٹرز کی موافقت کے طریقہ کار تیار کریں۔
  4. کثیر اثاثوں کی موافقت - کثیر اثاثوں کی تجارت کے لئے حکمت عملی کے قابل اطلاق کو بڑھانا۔

خلاصہ

یہ حکمت عملی جدید مقداری تجارتی تکنیکوں کو کلاسیکی مارٹنگیل طریقہ کار کے ساتھ جوڑتی ہے تاکہ نظریاتی بنیاد اور عملی دونوں کے ساتھ تجارتی نظام تشکیل دیا جاسکے۔ اگرچہ کچھ خطرات موجود ہیں ، مناسب پیرامیٹر سیٹنگ اور سخت رسک کنٹرول کے ذریعے ، حکمت عملی کریپٹوکرنسی مارکیٹ میں مستحکم منافع حاصل کرنے کا وعدہ کرتی ہے۔

/*backtest
start: 2024-12-06 00:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Adaptive Crypto Trading Strategy with Martingale", shorttitle = "ACTS_w_MG_V1",overlay=true)

// Inputs
smoothing_length = input.int(14, title="Smoothing Length (Autoencoder)")
momentum_window = input.int(21, title="Momentum Window (CNN)")
volatility_threshold = input.float(0.02, title="Volatility Threshold (GAN Simulation)")
take_profit = input.float(0.05, title="Take Profit (%)")
stop_loss = input.float(0.02, title="Stop Loss (%)")

// Martingale Inputs
base_lot_size = input.float(1, title="Base Lot Size")  // Initial trade size
multiplier = input.float(2, title="Martingale Multiplier")  // Lot size multiplier after a loss
max_lot_size = input.float(2, title="Maximum Lot Size")  // Cap on lot size
var float lot_size = base_lot_size  // Initialize the lot size

// Step 1: Data Smoothing (Autoencoder)
smoothed_price = ta.sma(close, smoothing_length)

// Step 2: Feature Extraction (Momentum - CNN Simulation)
momentum = ta.sma(close, momentum_window) - close
volatility = ta.stdev(close, momentum_window)

// Step 3: Entry Conditions (GAN-Inspired Pattern Detection)
long_condition = (momentum > 0 and volatility > volatility_threshold)
short_condition = (momentum < 0 and volatility > volatility_threshold)

// Martingale Logic
if (strategy.closedtrades > 0)
    if (strategy.closedtrades.profit(strategy.closedtrades - 1) < 0)
        lot_size := math.min(lot_size * multiplier, max_lot_size)  // Increase lot size after a loss, but cap it
    else
        lot_size := base_lot_size  // Reset lot size after a win or on the first trade

// Step 4: Take Profit and Stop Loss Management
long_take_profit = close * (1 + take_profit)
long_stop_loss = close * (1 - stop_loss)
short_take_profit = close * (1 - take_profit)
short_stop_loss = close * (1 + stop_loss)

// Execute Trades
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=lot_size, stop=long_stop_loss, limit=long_take_profit)

if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=lot_size, stop=short_stop_loss, limit=short_take_profit)
متعلقہ
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں