وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. اے ٹی آر رسک مینجمنٹ سسٹم کے ساتھ حکمت عملی کے بعد متحرک حرکت پذیر اوسط کراس اوور رجحان

اے ٹی آر رسک مینجمنٹ سسٹم کے ساتھ حکمت عملی کے بعد متحرک حرکت پذیر اوسط کراس اوور رجحان

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2025-01-06 16:27:18
ٹیگز:ایس ایم اےاے ٹی آرایم اےای ایم اےایم ایل

img

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک رجحان کے بعد ٹریڈنگ سسٹم ہے جو حرکت پذیر اوسط کراس اوور سگنلز کو اے ٹی آر پر مبنی رسک مینجمنٹ کے ساتھ جوڑتا ہے۔ یہ اے ٹی آر اشارے کا استعمال کرتے ہوئے تیز اور سست حرکت پذیر اوسط کے کراس اوور کے ذریعے مارکیٹ کے رجحانات کو پکڑتا ہے تاکہ اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنے کی سطح کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کیا جاسکے ، جس سے تجارتی خطرات کا عین مطابق کنٹرول حاصل کیا جاسکے۔ اس حکمت عملی میں منی مینجمنٹ ماڈیول بھی شامل ہے جو اکاؤنٹ کی ایکویٹی اور پیش سیٹ رسک پیرامیٹرز کی بنیاد پر پوزیشن کے سائز کو خود بخود ایڈجسٹ کرتا ہے۔

حکمت عملی کے اصول

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

  1. رجحان کی نشاندہی کا نظام - رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے 10 پیریڈ اور 50 پیریڈ کے سادہ حرکت پذیر اوسط (ایس ایم اے) کے کراس اوورز کا استعمال کرتا ہے۔ جب تیز ایم اے سست ایم اے کے اوپر عبور کرتا ہے تو لمبے سگنل پیدا ہوتے ہیں ، اور جب یہ نیچے عبور کرتا ہے تو مختصر سگنل پیدا ہوتے ہیں۔
  2. رسک مینجمنٹ سسٹم - متحرک اسٹاپ نقصان اور منافع لینے کے اہداف طے کرنے کے لئے 1.5 سے ضرب 14 پیریڈ اے ٹی آر اشارے کا استعمال کرتا ہے۔ یہ طریقہ مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر رسک کنٹرول پیرامیٹرز کو خود بخود ایڈجسٹ کرتا ہے۔
  3. منی مینجمنٹ سسٹم - فنڈز کے عقلی استعمال کو یقینی بناتے ہوئے رسک رواداری (2٪) اور کیپیٹل الاٹمنٹ (100٪) طے کرکے ہر تجارت میں استعمال ہونے والے سرمایہ کی مقدار کو کنٹرول کرتا ہے۔

حکمت عملی کے فوائد

  1. مضبوط موافقت - اے ٹی آر کے ذریعہ اسٹاپ نقصان اور منافع لینے کی سطح کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرتا ہے ، جس سے حکمت عملی کو مختلف مارکیٹ کے ماحول میں موافقت حاصل ہوتی ہے۔
  2. جامع رسک کنٹرول - فیصد پر مبنی رسک کنٹرول کو متحرک اے ٹی آر اسٹاپس کے ساتھ جوڑتا ہے ، جو دوہری رسک پروٹیکشن میکانزم تشکیل دیتا ہے۔
  3. واضح آپریٹنگ قواعد - داخلہ اور باہر نکلنے کے حالات واضح ہیں، عملدرآمد اور بیک ٹیسٹنگ کو آسان بناتے ہیں.
  4. سائنسی منی مینجمنٹ - متناسب الاٹمنٹ میکانزم کے ذریعے ہر تجارت کے لئے قابو پانے والا خطرہ یقینی بناتا ہے۔

حکمت عملی کے خطرات

  1. مارکیٹ کا خطرہ - سائیڈ ویز مارکیٹوں میں، ایم اے کے بار بار کراس ہونے سے مسلسل نقصانات ہو سکتے ہیں۔
  2. سلائپج کا خطرہ - تیز رفتار مارکیٹ کی نقل و حرکت کے دوران ، اصل عمل درآمد کی قیمتیں سگنل کی قیمتوں سے نمایاں طور پر انحراف کرسکتی ہیں۔
  3. سرمایہ کاری کی کارکردگی کا خطرہ - 100٪ سرمایہ مختص کرنے کے نتیجے میں فنڈز کا استعمال کم لچکدار ہوسکتا ہے۔

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

  1. رجحان فلٹر شامل کریں - صرف مضبوط رجحانات میں تجارت کو انجام دینے کے لئے ADX جیسے رجحان کی طاقت کے اشارے شامل کرسکتے ہیں۔
  2. ایم اے پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں - بہترین حرکت پذیر اوسط مدت کے مجموعے تلاش کرنے کے لئے تاریخی اعداد و شمار کی جانچ کرسکتا ہے۔
  3. منی مینجمنٹ کو بہتر بنائیں۔ اکاؤنٹ کی کارکردگی کی بنیاد پر تجارتی سائز کو خود بخود ایڈجسٹ کرنے کے لئے متحرک پوزیشن سائزنگ میکانزم شامل کرنے کی سفارش کریں۔
  4. مارکیٹ ماحول فلٹر شامل کریں - صرف مناسب مارکیٹ کے حالات میں تجارت میں اتار چڑھاؤ کے اشارے شامل کرسکتے ہیں۔

خلاصہ

یہ حکمت عملی ایم اے کراس اوورز کے ذریعہ رجحانات کو حاصل کرتی ہے اور ٹریڈنگ سسٹم کے بعد ایک مکمل رجحان پیدا کرنے کے لئے اے ٹی آر متحرک رسک کنٹرول کو جوڑتی ہے۔ اس حکمت عملی کی طاقت اس کی موافقت اور رسک کنٹرول کی صلاحیتوں میں ہے ، حالانکہ یہ ہلکی مارکیٹوں میں ناقص کارکردگی کا مظاہرہ کرسکتی ہے۔ رجحان فلٹرز کے اضافے اور منی مینجمنٹ سسٹم کی اصلاح کے ذریعے ، حکمت عملی کی مجموعی کارکردگی میں بہتری کی گنجائش ہے۔

/*backtest
start: 2024-12-06 00:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 3h
basePeriod: 3h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © davisash666

//@version=5
strategy("Trend-Following Strategy", overlay=true)

// Inputs for strategy parameters
timeframe = input.timeframe("D", "Timeframe")
risk_tolerance = input.float(2.0, "Risk Tolerance (%)", step=0.1) / 100
capital_allocation = input.float(200, "Capital Allocation (%)", step=1) / 100

// Technical indicators (used to emulate machine learning)
ma_length_fast = input.int(10, "Fast MA Length")
ma_length_slow = input.int(50, "Slow MA Length")
atr_length = input.int(14, "ATR Length")
atr_multiplier = input.float(1.5, "ATR Multiplier")

// Calculations
fast_ma = ta.sma(close, ma_length_fast)
slow_ma = ta.sma(close, ma_length_slow)
atr = ta.atr(atr_length)

// Entry and exit conditions
long_condition = ta.crossover(fast_ma, slow_ma)
short_condition = ta.crossunder(fast_ma, slow_ma)

// Risk management
stop_loss_long = close - (atr * atr_multiplier)
stop_loss_short = close + (atr * atr_multiplier)
take_profit_long = close + (atr * atr_multiplier)
take_profit_short = close - (atr * atr_multiplier)

// Capital allocation
position_size = strategy.equity * capital_allocation

// Execute trades
if long_condition
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=position_size / close)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Long", stop=stop_loss_long, limit=take_profit_long)

if short_condition
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=position_size / close)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Short", stop=stop_loss_short, limit=take_profit_short)

// Plotting for visualization
plot(fast_ma, color=color.green, title="Fast MA")
plot(slow_ma, color=color.red, title="Slow MA")
plot(stop_loss_long, color=color.blue, title="Stop Loss (Long)", linewidth=1, style=plot.style_cross)
plot(take_profit_long, color=color.purple, title="Take Profit (Long)", linewidth=1, style=plot.style_cross)
متعلقہ
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں