مندرجات کا جدول

باب 1 مقداری تجارت کی بنیادی باتیں

1.1 مقداری تجارت کیا ہے؟

خلاصہ

مقداری تجارت، سائنس اور مشینوں کے امتزاج کی پیداوار کے طور پر، جدید مالیاتی منڈی کے منظر نامے کو تبدیل کر رہی ہے۔ اب بہت سے سرمایہ کاروں نے اس شعبے کی طرف توجہ دی ہے۔ خطرات کو کیسے کم کیا جائے اور بہترین منافع کیسے حاصل کیا جائے؟ یہ کورسز کی اس سیریز کا مقصد بھی ہے، پہلے مضمون کے طور پر، ہم مختصراً یہ بتائیں گے کہ "مقداراتی تجارت کیا ہے"۔

جائزہ

جب بہت سے لوگ "مقداراتی تجارت" کی اصطلاح سنتے ہیں، تو وہ سمجھتے ہیں کہ یہ اعلیٰ درجے کی ہے اور راتوں رات انہیں امیر بنا دے گی۔ ڈیپ لرننگ، بگ ڈیٹا اور کلاؤڈ کمپیوٹنگ جیسی جدید ٹیکنالوجیز کے عروج کے ساتھ مصنوعی ذہانت کے دور نے اسے ایک پراسرار رنگ دیا ہے۔ ایسا لگتا ہے کہ جب تک مقداری تجارت کا استعمال ہوتا ہے، ایک "کامل" تجارتی حکمت عملی بنائی جا سکتی ہے۔

درحقیقت، ایک حد تک، مقداری تجارت ایک افسانہ بن چکی ہے۔ ٹریڈنگ کو ایک طرف رکھتے ہوئے، "کوانٹیفیکیشن" دراصل کمپیوٹر، شماریات، ریاضی اور دیگر طریقوں کا استعمال ہے، ایک سائنسی سرمایہ کاری کے نظام کے ذریعے، متوقع تجارتی سگنل سسٹم کا ایک سیٹ تلاش کرنے کے لیے۔ یہ سگنل سسٹم ہمیں بتائے گا کہ ہمیں کب اور کس قیمت پر خریدنا اور بیچنا چاہیے۔

مقداری تجارت کی ترقی

ماخذ پر واپس جائیں تو، وہ شخص جس نے سب سے پہلے اعداد و شمار کی تبدیلیوں کا تجزیہ کرنے اور مارکیٹ کی قیمتوں کے اتار چڑھاؤ کے نمونوں کو دریافت کرنے کے لیے مقداری طریقے استعمال کیے، وہ نہ ڈچ تھا، نہ اسٹاک کی جائے پیدائش، نہ جدید مالیات کو فروغ دینے والے برطانوی، اور نہ ہی وہ امریکی جو ملک کے قیام کے بعد سے مالیات کے ساتھ ساتھ رہے ہیں، بلکہ ایک فرانسیسی تھا۔

18ویں صدی کے اوائل میں، ایک معاون فرانسیسی اسٹاک بروکر، جولس ریگنالٹ نے سٹاک کی قیمتوں میں تبدیلی کا جدید نظریہ پیش کیا، اس نے بعد میں کتاب "امکانی کیلکولیشن اینڈ دی فلاسفی آف سٹاک ٹریڈنگ" شائع کی، جس میں اس نے مارکیٹ کے اتار چڑھاؤ (عام تقسیم) کے قانون کی وضاحت کی، اس نے دریافت کیا: "تجارتی قیمت اور کامیابی کے حصول کے لیے درست وقت کا انحراف"۔ فعال سرمایہ کاری کے فیصلے

آج کل انٹرنیٹ + بگ ڈیٹا + کلاؤڈ کمپیوٹنگ + مصنوعی ذہانت کے دور میں مقداری تجارت نے بھی تیزی سے ترقی کی ہے۔ لندن کا کینری وارف، جو کبھی عالمی مالیاتی مرکز تھا، طویل عرصے سے آئی ٹی کمپنیوں کا مرکز بن چکا ہے۔ دنیا کے سرفہرست انویسٹمنٹ بینک بھی اپنی مقداری ٹیمیں تیار کر رہے ہیں، "جو بھی ماڈل حاصل کرتا ہے وہ دنیا جیتتا ہے" کی مالی جنگ میں شامل ہونے کی کوشش کر رہے ہیں یہ آئی ٹی ٹیمیں جو تجارتی ماڈل تیار کرتی ہیں کوانٹ ٹیمیں بھی کہا جاتا ہے۔ پیمانے کے لحاظ سے، ریاستہائے متحدہ، جو پہلے شروع ہوا تھا، پہلے سے ہی بڑی تعداد میں مضبوط مقداری ہیج فنڈز رکھتا ہے۔

اس کے برعکس، چین میں، دونوں ہارڈویئر آلات اور سرمایہ کاری کی تحقیق کی صلاحیتیں ابھی ابتدائی مراحل میں ہیں۔ تاہم، زیادہ سے زیادہ اداروں اور پیشہ ورانہ سرمایہ کاروں نے مقداری تجارت کے فوائد کو محسوس کیا ہے اور اس شعبے میں حصہ لیا ہے، خاص طور پر چونکہ نگرانی تیزی سے سخت ہوتی جارہی ہے اور مارکیٹ کی کارکردگی بتدریج بہتر ہوتی جارہی ہے، مقداری تجارت میں ترقی کے لیے وسیع گنجائش موجود ہے۔

مقداری تجارت کی خصوصیات

سائنسی تصدیق: تصور کریں کہ ایک بار آپ کے پاس تجارتی نظام ہے، اگر آپ اس کی تاثیر کو جانچنے کے لیے ایک نقلی تجارتی نظام استعمال کرتے ہیں، تو اس میں بہت زیادہ وقت لگ سکتا ہے اگر آپ اسے حقیقی تجارتی نظام کے ساتھ جانچتے ہیں، تو آپ حقیقی رقم کھو سکتے ہیں۔ تاہم، مقداری تجارت میں بیک ٹیسٹنگ فنکشن کو تاریخی ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار کے ذریعے تجارتی نظام کو سائنسی انداز میں جانچنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اعداد و شمار کو صرف ہجوم کی پیروی کرنے کے بجائے کہ کیا کام کرتا ہے اور کیا نہیں۔

مقصد اور درست: تجارت میں، ہمارا اصل دشمن ہم خود ہیں، ہماری ذہنیت کو سنبھالنا آسان ہے۔ تجارتی مارکیٹ میں انسانی کمزوریاں جیسے لالچ، خوف اور قسمت کو کئی گنا بڑھایا جائے گا مقداری تجارت ان کمزوریوں پر قابو پانے اور تجارت میں بہتر فیصلے کرنے میں ہماری مدد کر سکتی ہے۔

بروقت اور موثر: سبجیکٹو ٹریڈنگ میں، لوگوں کے رد عمل کی رفتار کمپیوٹر سے زیادہ تیز نہیں ہو سکتی، اور لوگوں کی جسمانی طاقت اور توانائی 24 گھنٹے کام نہیں کر سکتی ٹریڈنگ مارکیٹ میں جہاں مواقع کم ہوتے ہیں، مقداری ٹریڈنگ مکمل طور پر سبجیکٹو ٹریڈنگ کی جگہ لے سکتی ہے، ٹریڈنگ کے مواقع تلاش کر سکتی ہے، اور بروقت اور تیز رفتار طریقے سے مارکیٹ کی تبدیلیوں کو ٹریک کر سکتی ہے۔

رسک کنٹرول: مقداری تجارت نہ صرف ان تاریخی نمونوں کو تلاش کر سکتی ہے جو تاریخی اعداد و شمار سے مستقبل میں دہرائے جا سکتے ہیں، بلکہ یہ تاریخی نمونے جیتنے کے زیادہ امکانات کے ساتھ حکمت عملی بھی ہیں۔ آپ نظامی خطرات کو کم کرنے اور فنڈنگ ​​کے منحنی خطوط کو ہموار کرنے کے لیے مختلف قسم کے سرمایہ کاری کے پورٹ فولیو بھی بنا سکتے ہیں۔

مقداری تجارت کے لیے کلاسک تجارتی حکمت عملی کیا ہیں؟

بریک آؤٹ حکمت عملی کھولنا

کھلنے کے بعد کا پہلا آدھا گھنٹہ اکثر دن کے رجحان کا تعین کر سکتا ہے یہ حکمت عملی دن کے رجحان کو جانچنے کے معیار کے طور پر کھلنے کے بعد آدھے گھنٹے کے اندر ایک مثبت یا منفی لائن کا استعمال کرتی ہے۔ اگر یہ مثبت لائن ہے، تو خرید کی پوزیشن کھولیں؛ اگر یہ منفی لائن ہے، تو فروخت کی پوزیشن کھولیں، اور بند ہونے سے چند منٹوں میں پوزیشن کو بند کریں۔ یہ ایک بہت ہی آسان تجارتی حکمت عملی ہے۔

ڈونچین چینل کی حکمت عملی

شکل 1-1 ڈونچین چینل کی حکمت عملی کا خاکہ

ڈونچین چینل کی حکمت عملی کو انٹرا ڈے ٹریڈنگ کا آباؤ اجداد سمجھا جا سکتا ہے: اگر موجودہ قیمت پچھلی N K-لائنز کی سب سے زیادہ قیمت سے زیادہ ہے تو خریدیں، اور اگر موجودہ قیمت پچھلی N K-لائنز کی سب سے کم قیمت سے کم ہو تو فروخت کریں۔ مشہور ٹرٹل ٹریڈنگ رولز ڈونچین چینل کی حکمت عملی کا ایک ترمیم شدہ ورژن استعمال کرتے ہیں۔

کراس پیریڈ ثالثی کی حکمت عملی

کراس پیریڈ ثالثی ثالثی لین دین کی سب سے عام قسم ہے یہ ایک ہی تجارتی پروڈکٹ کے لیے مختلف ڈیلیوری مہینوں کے ساتھ معاہدوں کی قیمتوں پر مبنی ہوتی ہے اگر دونوں قیمتوں کے درمیان بہت زیادہ فرق ہو تو کراس پیریڈ آربیٹریج کرنے کے لیے ایک ہی وقت میں خریدے اور فروخت کیے جا سکتے ہیں۔ فرض کریں کہ مین کنٹریکٹ اور سیکنڈری مین کنٹریکٹ کے درمیان قیمت کا فرق ایک طویل عرصے تک -50~50 کے قریب رہتا ہے۔ اگر کسی مقررہ دن اسپریڈ 70 تک پہنچ جاتا ہے، تو ہم امید کرتے ہیں کہ مستقبل میں کسی وقت اسپریڈ 50 پر واپس آجائے گا۔ پھر آپ قیمت کے فرق کو کم کرنے کے لیے ایک ہی وقت میں مرکزی معاہدہ فروخت کر سکتے ہیں اور ثانوی مرکزی معاہدہ خرید سکتے ہیں۔ اس کے برعکس

خلاصہ کریں۔

اوپر، ہم نے مختصراً مقداری تجارت کے متعلقہ تصورات کو اس کی تعریف، ترقی، خصوصیات اور کلاسک تجارتی حکمت عملیوں کے پہلوؤں سے متعارف کرایا ہے۔

مقداری تجارت کو سمجھنا Quant بننے کی راہ پر ایک اہم قدم ہے۔ آخر میں، میری خواہش ہے کہ ہر کوئی اپنے آپ کو ریچھ کے بازار میں مالا مال کر سکے اور جلد از جلد علم کے حصول کا ادراک کر سکے! یاد رکھیں، آپ مالی آزادی سے صرف ایک بیل مارکیٹ دور ہیں!

اگلا سیکشن پیش نظارہ
مقداری تجارت اور روایتی تجارت میں کیا فرق ہے؟ اصل تجارت میں، کیا ہمیں روایتی تجارت یا مقداری تجارت کا انتخاب کرنا چاہیے؟ اگلے حصے میں، ہم مقداری تجارت کو مزید سمجھنے کے لیے ان دو سوالات کو لیں گے۔

ہوم ورک

1. مختصراً بیان کریں کہ ایک جملے میں مقداری تجارت کیا ہے؟
2. مقداری تجارت کی خصوصیات کیا ہیں؟

1.2 مقداری تجارت کا انتخاب کیوں کریں۔

خلاصہ

بہت سے لوگ مقداری تجارت پر بحث کرتے وقت پیچیدہ حکمت عملی پروگرامنگ کو نقطہ آغاز کے طور پر استعمال کرتے ہیں، نادانستہ طور پر مقداری تجارت پر اسرار کا پردہ ڈال دیتے ہیں۔ اس حصے میں، ہم اس کے اسرار سے پردہ اٹھانے کے لیے آسانی سے سمجھی جانے والی زبان میں مقداری تجارت کا ایک سادہ "خاکہ" بنانے کی کوشش کریں گے۔

مقداری تجارت اور موضوعی تجارت کے درمیان فرق

سبجیکٹو ٹریڈنگ انسانی تجزیہ اور مارکیٹ کی سمجھ پر زیادہ توجہ دیتی ہے، یہاں تک کہ اگر خرید و فروخت کے سگنلز ظاہر ہوتے ہیں، تو لوگ غلطیاں کرنے کے بجائے مارکیٹ کو چھوڑ دیتے ہیں۔ انسانی احساسات پیچیدہ، بدلنے والے اور ناقابل بھروسہ ہوتے ہیں جب زیادہ تر تاجروں کو لگاتار نقصان کا سامنا کرنا پڑتا ہے، تو وہ کسی اور طریقے پر چلے جاتے ہیں۔ یہ انتہائی بے ترتیب اور آسانی سے نفع اور نقصان سے پریشان ہے، جس سے مستحکم منافع کمانا مشکل ہو جاتا ہے۔

مقداری تجارت لین دین کو سمجھ کر خرید و فروخت کی مستقل حکمت عملی تیار کرتی ہے۔ ٹریڈنگ میں، تمام رجحانات کے ساتھ یکساں برتاؤ کریں، اور ایک منظم طریقے سے کھلنے اور بند ہونے کی پوزیشنوں کو سنبھالنے کے بجائے غلطی کرنا بہتر ہے۔ اس میں ایک مکمل تشخیصی نظام بھی ہے، جو یہ طے کرتا ہے کہ تاریخی ڈیٹا کو بیک ٹیسٹنگ کے ذریعے کس قسم کی مارکیٹ اور مصنوعات کے لیے حکمت عملی زیادہ موزوں ہے، اور متعدد حکمت عملیوں اور مصنوعات کو ملا کر منافع حاصل کرتی ہے۔

مختصراً، سبجیکٹو ٹریڈنگ مقداری ٹریڈنگ کی بنیاد ہے، اور مقداری ٹریڈنگ ساپیکش ٹریڈنگ کی اصلاح ہے۔ سبجیکٹو ٹریڈنگ مارشل آرٹس کی مشق کرنے کی طرح ہے کہ آیا آپ آخر میں کامیاب ہو سکتے ہیں اس کا انحصار زیادہ تر آپ کی صلاحیتوں پر ہے، جب کہ کچھ لوگ ایک دن میں روشن خیالی حاصل کر سکتے ہیں۔ مقداری تجارت زیادہ فٹنس کی طرح ہے جب تک کہ آپ سخت محنت کرتے ہیں، آپ کے پاس ٹیلنٹ نہ ہونے کے باوجود آپ پٹھوں کو بنا سکتے ہیں۔

کیا مقداری تجارت سبجیکٹو ٹریڈنگ سے بہتر ہے؟

ایک کامیاب شخصی تاجر، ایک لحاظ سے، ایک مقداری تاجر بھی ہے۔ کیونکہ ایک کامیاب سبجیکٹیو ٹریڈر کے پاس اپنے قوانین اور طریقوں کا اپنا سیٹ ہونا چاہیے، یعنی ایک تجارتی نظام۔ کامیاب سبجیکٹو ٹریڈنگ ٹریڈنگ ڈسپلن اور ٹریڈنگ رولز پر مبنی ہونی چاہیے، اور ٹریڈنگ رولز کا ایگزیکیوشن حصہ دراصل سبجیکٹو ٹریڈنگ کا مقداری حصہ ہے۔

اس کے برعکس، ایک کامیاب مقداری تاجر کو ایک بہترین سبجیکٹو ٹریڈر بھی ہونا چاہیے، کیونکہ مقداری تجارتی حکمت عملیوں کی ترقی دراصل کسی شخص کے تجارتی فلسفے کی کرسٹالائزیشن ہے۔ اگر مارکیٹ کے بارے میں کسی کا ادراک اور سمجھ شروع سے ہی غلط ہے، تو پھر تیار کردہ تجارتی حکمت عملی طویل مدت میں منافع کمانا مشکل ہو جائے گی۔

لہذا، منافع کے نقطہ نظر سے، اہم عنصر جو یہ طے کرتا ہے کہ آیا کوئی تاجر بالآخر کامیاب ہو سکتا ہے تجارتی فلسفہ ہے، نہ کہ یہ سبجیکٹو ٹریڈنگ ہے یا مقداری ٹریڈنگ۔ مقداری تجارت سطح پر بلند آواز لگ سکتی ہے، لیکن اس کے منافع کا جوہر جوہر میں سبجیکٹو ٹریڈنگ سے مختلف نہیں ہے، وہ ایک چیز کے دو رخوں کی طرح ہیں، جو کہ متضاد اور متحد ہیں۔

لیکن یہ ناقابل تردید ہے کہ تجارتی ٹولز کے لحاظ سے مقداری تجارت کے بہت سے فوائد ہیں۔

تیز تر جائزہ: اگر آپ تجارتی حکمت عملی کو جانچنا چاہتے ہیں، تو آپ کو تاریخی ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار کا حساب لگانا ہوگا، مقداری تجارت چند منٹوں میں نتائج کا حساب لگا سکتی ہے۔ یہ رفتار موضوعی تجارت سے کئی گنا تیز ہے۔

زیادہ سائنسی：اس بات کا جائزہ لینے کے لیے کہ آیا کوئی حکمت عملی اچھی ہے، ہم ڈیٹا پر انحصار کرتے ہیں (جیسے تیز تناسب، زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاون کی شرح، سالانہ واپسی) کے بجائے خود خدمت کرنے والے چارلیٹنز۔

مزید مواقع：دنیا میں ہزاروں ٹریڈنگ پروڈکٹس ہیں ایک ہی وقت میں سبجیکٹو ٹریڈنگ کے لیے مارکیٹ کی نگرانی کرنا ناممکن ہے، لیکن مقداری ٹریڈنگ حقیقی وقت میں پوری مارکیٹ کی نگرانی کر سکتی ہے، کسی بھی تجارتی مواقع سے محروم نہیں ہوتی اور منافع میں اضافہ ہوتا ہے۔

کیا مقداری تجارت یقینی طور پر پیسہ کما سکتی ہے؟

یقینا آپ کر سکتے ہیں، لیکن طویل عرصے تک اس پر قائم رہنا مشکل ہے۔ چاہے آپ پیسہ کمائیں یا نہ کریں یہ صرف مقداری تجارت پر منحصر نہیں ہے، یہ صرف ایک ٹول ہے جو کہ ایک پروگرام شدہ، باقاعدہ اور مقدار کے مطابق ٹریڈنگ آئیڈیاز کو لاگو کرتا ہے۔ مشکل حصہ طویل مدتی میں مستحکم طریقے سے پیسہ کمانا ہے، کیونکہ مارکیٹ ایک کھیل ہے اور متحرک طور پر تبدیل ہوتی ہے، اور تجارتی خیالات کو بھی مارکیٹ کے ساتھ تبدیل ہونا چاہیے۔

مقداری تجارت کے خطرات

مقداری تجارت میں بھی خطرات ہوتے ہیں، کیوں؟ کیونکہ مقداری تجارت تاریخی اعداد و شمار میں نمونوں کو دریافت کرنے اور تجارتی حکمت عملی بنانے کے بارے میں ہے۔ تاہم، مالیاتی منڈی ایک ماحولیاتی نظام ہے، اور اس کے قوانین اور انسانی فطرت ایک متعامل متحرک عمل ہے، حتمی تجزیہ میں، یہ اب بھی ایک انسانی منڈی ہے۔ مارکیٹ کے قوانین انسانی فطرت سے متاثر ہوں گے، اور مارکیٹ میں تبدیلی کے ساتھ انسانی فطرت میں بہت کم قوانین موجود ہیں، چاہے تجارتی حکمت عملی کتنی ہی طاقتور کیوں نہ ہو، قوانین میں اس طرح کی اچانک تبدیلیوں کا مقابلہ کرنا مشکل ہے۔

خلاصہ کریں۔

مندرجہ بالا وضاحت سے، ہم دیکھ سکتے ہیں کہ مقداری تجارت کوئی منفرد تجارتی طریقہ نہیں ہے، یہ تجارتی منطق کا تجزیہ کرنے اور تجارتی حکمت عملیوں کو بہتر بنانے میں ہماری مدد کرنے کے لیے صرف ایک تجارتی ٹول ہے۔ چاہے آپ ویلیو انویسٹر ہوں یا ٹیکنیکل انویسٹر، اور چاہے آپ اسٹاک، بانڈز، کموڈٹیز یا آپشنز میں سرمایہ کاری کر رہے ہوں، ہر چیز کی اصل میں مقدار طے کی جا سکتی ہے۔ ان تاجروں کے مقابلے میں جو ذاتی تجربے کی بنیاد پر فیصلے کرتے ہیں، مقداری تاجروں کے ہاتھ میں ہتھیار مارکیٹ کے ثبوت اور معقولیت ہیں۔

اگلا سیکشن پیش نظارہ

مقدار کا تعین صرف ایک تجارتی طریقہ ہے، حکمت عملی صرف تجارتی خیالات کا ایک کیریئر ہے، اور پروگرام ہر تجارتی عمل کو انجام دیتا ہے۔ اگلا حصہ آپ کو مقداری تجارت کے مکمل لائف سائیکل کے ذریعے لے جائے گا، جس میں شامل ہوں گے: حکمت عملی تصور، ماڈل کی تعمیر، بیک ٹیسٹنگ اور ٹیوننگ، نقلی تجارت، حقیقی تجارت، حکمت عملی کی نگرانی، وغیرہ۔

ہوم ورک

1. مقداری تجارت اور موضوعی تجارت کے درمیان سب سے اہم فرق کیا ہے؟
2. موضوعی تجارت کے مقابلے مقداری تجارت کے کیا فوائد ہیں؟

1.3 مقداری تجارت کے لیے آپ کو کیا تیاری کرنے کی ضرورت ہے؟

خلاصہ

ایک مکمل مقداری تجارتی زندگی کا دور صرف تجارتی حکمت عملی نہیں ہے۔ یہ کم از کم چھ لنکس پر مشتمل ہے، بشمول: حکمت عملی تصور، ماڈل کی تعمیر، بیک ٹیسٹنگ اور ٹیوننگ، نقلی تجارت، حقیقی تجارت، حکمت عملی کی نگرانی، وغیرہ۔

اسٹریٹجک سوچ

سب سے پہلے، مقداری تجارت کرنے کے لیے، آپ کو پہلے تجارتی مارکیٹ میں واپس آنا چاہیے، مارکیٹ میں قیمتوں کا مزید مشاہدہ کرنا چاہیے، مارکیٹ کے اتار چڑھاو کے قوانین کو سمجھنا چاہیے، ہر لین دین کی منطق کا اندازہ لگانے کی کوشش کرنا چاہیے، اور آخر میں تجارتی حکمت عملی کا خلاصہ کرنا چاہیے۔ یہاں کوئی شارٹ کٹ نہیں ہے آپ کو سرمایہ کاری کی کلاسک کتابیں پڑھنے کی ضرورت پڑسکتی ہے، یا تجارت جاری رکھنے اور اپنی ناکامیوں سے سیکھنے کی ضرورت پڑسکتی ہے۔

مقداری تجارت شروع کرنے والوں کے لیے، شروع میں تجارتی حکمت عملی تیار کرنے کا بہترین طریقہ نقل کرنا ہے۔ حکمت عملی کی منطق بنانے اور خرید و فروخت کے قواعد لکھنے کے لیے موجودہ تکنیکی تجزیہ کے اشارے کو براہ راست استعمال کریں، تاکہ آپ کو ایک آسان حکمت عملی مل سکے۔ فرض کریں کہ آپ کی تجارتی حکمت عملی یہ ہے: اگر قیمت پچھلے 10 دنوں کی اوسط قیمت سے زیادہ ہے تو خریدیں، اور اگر قیمت پچھلے 10 دنوں کی اوسط قیمت سے کم ہے تو فروخت کریں۔ پھر اس کا فن تعمیر اس طرح ہے (جیسا کہ نیچے دکھایا گیا ہے):

شکل 1-2 تجارتی حکمت عملی کی مثال

بلاشبہ، جیسا کہ آپ حکمت عملی کا تجربہ جمع کرتے ہیں اور اپنا تجارتی طریقہ تشکیل دیتے ہیں، آپ کے منطقی انتخاب زیادہ سے زیادہ متنوع ہوتے جائیں گے، اور آپ زیادہ منظم مقداری تجارت کی طرف بڑھیں گے۔ اگر آپ مقداری سوچ کے ساتھ تاجر بن سکتے ہیں، چاہے وہ اسٹاک ہو یا فیوچر مارکیٹ، یہ ایک نعمت ہے، کیونکہ ایسے شخص کے پاس مستقل اور مستحکم منافع ہوتا ہے، چاہے وہ کسی بھی تجارتی منڈی میں کیوں نہ ہو۔

ماڈل کی تعمیر

دوم، آپ کو تجارتی حکمت عملی لکھنے اور اپنے تجارتی خیالات کو سمجھنے کے لیے ایک مقداری تجارتی ٹول پر عبور حاصل کرنے کی ضرورت ہے۔ مارکیٹ میں عام طور پر استعمال ہونے والا کوئی بھی سافٹ ویئر استعمال کیا جا سکتا ہے۔ لیکن اگر آپ اعلیٰ درجے کے مقداری تاجر بننا چاہتے ہیں تو آپ کو سیکھنے کی ضرورت ہے۔

کمپیوٹر کی زبان جانیں میں Python کی سفارش کرتا ہوں کیونکہ یہ سائنسی کمپیوٹنگ کے لیے مستند زبان ہے۔
یہ مختلف اوپن سورس تجزیہ پیکجز، فائل پروسیسنگ، نیٹ ورکنگ، ڈیٹا بیس وغیرہ بھی فراہم کرتا ہے۔

اگر آپ کی پروگرامنگ کی صلاحیت کمزور ہے، جس کے بارے میں خیال کیا جاتا ہے کہ زیادہ تر ابتدائی افراد کا کمزور نقطہ ہے، تو نسبتاً آسان بصری پروگرامنگ زبان یا مائی زبان استعمال کرنے کی سفارش کی جاتی ہے، جو مقداری تجارت سیکھنے میں آپ کی دلچسپی کو بڑھا سکتی ہے اور آپ کو حکمت عملیوں پر توجہ مرکوز کرنے اور حکمت عملی کی تیاری کو مؤثر طریقے سے مکمل کرنے کے قابل بنا سکتی ہے۔ جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے: مائی زبان کا استعمال کرتے ہوئے، جیسا کہ اوپر بتایا گیا ہے، ایک تجارتی حکمت عملی تیار کریں حکمت عملی کوڈ میں تفصیلی تبصرے دیکھنے کے لیے تصویر پر ڈبل کلک کریں۔

شکل 1-3 تجارتی حکمت عملی کی ترقی کا صفحہ

اوپر دیے گئے سٹریٹیجی کوڈ کو موجد کے مقداری ٹول کی مائی لینگویج کا استعمال کرتے ہوئے دکھایا گیا ہے یہ بہت سے فنکشنل ماڈیولز کو ضم کرتا ہے جو براہ راست استعمال کیے جا سکتے ہیں، اور یہ تیزی سے شروع کرنے کا ایک اچھا طریقہ ہے۔

بیک ٹیسٹنگ اور ٹیوننگ

پھر، حکمت عملی کا ماڈل لکھنے کے بعد، اگلا مرحلہ حکمت عملی کو بیک ٹیسٹ کرنے کے ساتھ ساتھ اسکرین اور پیرامیٹرز کو بہتر بنانا ہے۔ آپ حکمت عملی کو بیک ٹیسٹ کرنے اور حکمت عملی کے تیز تناسب، زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن، سالانہ واپسی وغیرہ کا مشاہدہ کرنے کے لیے مختلف پیرامیٹرز استعمال کر سکتے ہیں۔ حکمت عملی کو مسلسل ڈیبگ کرنے اور اس میں ترمیم کرنے سے، ہم آخر کار ایک مکمل مقداری تجارتی حکمت عملی حاصل کر لیں گے۔

مثال کے طور پر، ہم 2017 کے تاریخی ڈیٹا کو نمونے کے اندر موجود ڈیٹا کے طور پر اور 2018 کے تاریخی ڈیٹا کو نمونے سے باہر کے ڈیٹا کے طور پر لیتے ہیں۔ سب سے پہلے، ہم 2017 کے ڈیٹا کو اچھی کارکردگی کے ساتھ پیرامیٹرز کے کئی سیٹوں کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کرتے ہیں، اور پھر ان پیرامیٹرز کو 2018 کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔

ڈیٹا بیک ٹیسٹنگ۔ عام طور پر، آؤٹ آف سیمپل بیک ٹیسٹ کے نتائج اتنے اچھے نہیں ہوتے جتنے کہ نمونے سے باہر اور اندرونِ نمونہ کے نتائج بہت مختلف ہوتے ہیں، تو حکمت عملی تقریباً غیر موثر ہے اور حکمت عملی کی ناکامی کی وجوہات کا تعین کرنے کے لیے اس کا مشاہدہ اور تجزیہ کرنا ضروری ہے۔

فرض کریں کہ ہمیں معلوم ہوتا ہے کہ نمونے سے باہر ہونے والے اعداد و شمار کی وجہ سے حکمت عملی ناکام ہو جاتی ہے اور مارکیٹ کے کچھ انتہائی حالات بڑے نقصان کا باعث بنتے ہیں، تو ہم اس خطرے سے بچنے کے لیے ایک مقررہ سٹاپ نقصان کی شرط شامل کر سکتے ہیں، اگر ہمیں معلوم ہوتا ہے کہ بہت زیادہ لین دین کی وجہ سے حکمت عملی ناکام ہو جاتی ہے، تو ہم تجارتی منطق کو تھوڑا سا سخت کر سکتے ہیں اور تجارتی تعدد کو کم کر سکتے ہیں۔

واضح رہے کہ اگر ٹریڈنگ کی منطق شروع میں ہی غلط ہے، تو منافع بخش حکمت عملی حاصل کرنا مشکل ہو جائے گا چاہے آپ اس میں کتنی ہی ترمیم کر لیں، آپ کو اپنی حکمت عملی کی سوچ کو دوبارہ جانچنے کی ضرورت ہے۔ مزید برآں، پیرامیٹر کی اصلاح میں، پیرامیٹر کے جتنے زیادہ دستیاب گروپس اتنے ہی بہتر ہیں، جو اس بات کی نشاندہی کرتے ہیں کہ حکمت عملی وسیع پیمانے پر قابل اطلاق ہے۔ بیک ٹیسٹنگ کرتے وقت، بہت کم تجارت کے ساتھ حکمت عملی زندہ بچ جانے والے تعصب کا شکار ہو سکتی ہے۔ اگر بیک ٹیسٹ کا نتیجہ ایک انتہائی منافع بخش فنڈ وکر ہے۔
بہت سے معاملات میں، آپ کی منطق غلط ہے۔

نقلی تجارت

پھر، جب آپ کو صحیح ٹریڈنگ منطق کے ساتھ حکمت عملی ملے اور نمونے کے اندر اور باہر منافع بخش، تو حقیقی اکاؤنٹ پر تجارت کرنے کے لیے جلدی نہ کریں۔ خاص طور پر ابتدائی افراد کے لیے، کم از کم 3 ماہ کے لیے نقلی اکاؤنٹ چلانا ضروری ہے اگر یہ راتوں رات درمیانی یا کم تعدد والی حکمت عملی ہے، تو ایک طویل نقلی تجارتی وقت درکار ہوگا۔

مستقبل میں ایک مکمل طور پر نامعلوم نقلی مارکیٹ میں، نقلی ٹریڈنگ میں حکمت عملی کی کارکردگی کا مشاہدہ کریں، احتیاط سے چیک کریں کہ آیا بیکٹیسٹ سگنل نقلی تجارتی سگنل کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے، اور کیا آرڈر دیتے وقت قیمت اور لین دین مکمل ہونے پر قیمت کے درمیان کوئی انحراف ہے، اگر کارکردگی توقعات کے مطابق ہے، تو اس کا مطلب ہے کہ حکمت عملی موثر ہے۔

ریئل اسٹیٹ ٹرانزیکشن

آخر میں، طویل عرصے تک حکمت عملی کی جانچ کرنے کے بعد، اسے حقیقی تجارت میں ڈالنے کا وقت آگیا ہے۔ یقیناً، ہمیں مقداری تجارت کے عمل کے دوران بھی چوکس رہنا چاہیے اور مارکیٹ کے انتہائی حالات سے بچنا چاہیے۔ اصل تجارت میں، حکمت عملی کی توقعات کو عام طور پر رعایت دی جاتی ہے، اور 50% توقعات کو حاصل کرنا اہل سمجھا جاتا ہے۔

پالیسی مانیٹرنگ

آخر میں، مجھے ہر ایک کو یاد دلانے کی ضرورت ہے کہ جیسے جیسے ٹریڈنگ آگے بڑھ رہی ہے، ہمیں حکمت عملی کی تاثیر کا بھی مشاہدہ کرنا چاہیے جب ہمیں معلوم ہوتا ہے کہ حکمت عملی میں توقعات سے زیادہ نقصانات ہیں، تو ہمیں حکمت عملی کا از سر نو جائزہ لینا چاہیے۔ چونکہ مارکیٹ کی خصوصیات بدل جائیں گی، اس لیے جو حکمت عملی ہم اب بناتے ہیں ان کا مقصد بنیادی طور پر ماضی کی مارکیٹ کی خصوصیات ہیں۔ مارکیٹ کی خصوصیات تبدیل ہونے کے بعد، حکمت عملی کے ماڈل کو بروقت ایڈجسٹ کیا جانا چاہیے، یا حکمت عملی کو عارضی طور پر معطل کر دیا جانا چاہیے۔

خلاصہ کریں۔

اس مضمون میں، ہم مقداری تجارت کے مکمل عمل کی وضاحت کرتے ہیں۔ مختصراً، اگر آپ مارکیٹ کے تجربے کے حامل سرمایہ کار ہیں، تو کمپیوٹر کی زبان کی بنیادی باتیں آپ کو بصری زبان یا مائی لینگویج سے شروع کر سکتی ہیں، اس پلیٹ فارم پر خود کو تربیت دے سکتے ہیں، حکمت عملی بنا سکتے ہیں، اور پھر آہستہ آہستہ Python کے اعلی درجے کی مقداری تجارت کی طرف رجوع کر سکتے ہیں۔

اگر آپ سائنس اور انجینئرنگ کے طالب علم ہیں یا مضبوط پروگرامنگ کی مہارت کے حامل ہیں، تو آپ کو مارکیٹ میں سرمایہ کاری کے تجربے کو کم نہ سمجھیں، دونوں قسم کا علم ناگزیر ہے۔

اگلا سیکشن پیش نظارہ

پورے مقداری تجارتی لائف سائیکل کا مرکز اب بھی تجارتی حکمت عملی ہے۔ اگلے حصے میں، ہم تجارتی حکمت عملی کے فریم ورک کے نقطہ نظر سے ایک مکمل تجارتی حکمت عملی کے عناصر کی وضاحت کریں گے۔ اس سے آپ کو اپنی تجارتی حکمت عملی کو مزید جامع بنانے اور مقداری تجارت کو ایک نئی سطح پر لے جانے میں مدد ملے گی!

ہوم ورک

1. مائی زبان کا استعمال کرتے ہوئے اس سیکشن میں تجارتی حکمت عملی لکھنے کی کوشش کریں۔
2. مقداری ٹریڈنگ بیک ٹیسٹنگ میں کارکردگی کا سب سے اہم اشاریہ کیا ہے؟

1.4 مکمل حکمت عملی کے عناصر کیا ہیں؟

خلاصہ

ایک مکمل حکمت عملی درحقیقت مختلف قسم کے قوانین ہیں جو تاجروں نے اپنے لیے طے کیے ہیں اور اس میں تاجروں کے موضوعی تخیل کے لیے کوئی گنجائش نہیں چھوڑی جائے گی۔ اس میں کم از کم حکمت عملی کا انتخاب، مصنوعات کا انتخاب، سرمایہ کا انتظام، آرڈر کی جگہ کا تعین، مارکیٹ کے انتہائی حالات کا جواب، تجارتی ذہنیت وغیرہ شامل ہیں۔

حکمت عملی کا انتخاب

ہیج فنڈز کے نقطہ نظر سے، مرکزی دھارے کی تجارتی حکمت عملیوں کو ٹرینڈ ٹریڈنگ، پیئر ٹریڈنگ، باسکٹ ٹریڈنگ، ایونٹ سے چلنے والی، ہائی فریکونسی ٹریڈنگ، آپشن اسٹریٹیجیز وغیرہ میں تقسیم کیا جا سکتا ہے، جیسا کہ نیچے دی گئی تصویر میں دکھایا گیا ہے۔ یقینا، حکمت عملیوں کی درجہ بندی کا طریقہ طے نہیں ہے۔

شکل 1-4 تجارتی حکمت عملی کی درجہ بندی

مقداری تجارت کے ابتدائی افراد کے لیے، آپ کو بہت ساری شرائط اور تصورات کے بارے میں فکر کرنے کی ضرورت نہیں ہے، بس قدم بہ قدم آسان سے شروع کریں۔ اگر میں ابتدائیوں کے لیے صرف ایک مقداری تجارتی حکمت عملی کی سفارش کرتا ہوں، تو یہ ٹرینڈ ٹریڈنگ ہے، کیونکہ یہ سادہ اور موثر ہے۔ مجھے یقین ہے کہ اگر آپ منظم طریقے سے مالیاتی علم نہیں سیکھتے ہیں، تب بھی آپ اچھی تجارت کر سکتے ہیں۔ اور یہ حکمت عملی ایک طویل عرصے سے، ابتدائی عوامی تجارتی حکمت عملیوں میں موجود ہے، اور یہ آج بھی متعدد بازاروں میں موثر ہے کیونکہ انسانی فطرت کو تبدیل کرنا مشکل ہے۔

کیا خریدنا اور بیچنا ہے۔

جس نے بھی تجارت کی ہے اسے معلوم ہونا چاہیے کہ ہر قسم کی اپنی شخصیت ہوتی ہے۔ کچھ قسمیں بہت ہی "گرم" شخصیت کی حامل ہوتی ہیں، اچھی لیکویڈیٹی، بڑے اتار چڑھاؤ اور زیادہ اتار چڑھاؤ کے ساتھ؛ کچھ اقسام کی شخصیت بہت ہی "مناسب" ہوتی ہے، جو سال بھر ایک مخصوص حد میں اتار چڑھاؤ رکھتی ہے اور ان میں اتار چڑھاؤ کم ہوتا ہے۔

لہٰذا، تجارتی مصنوعات کا انتخاب کرتے وقت، آپ کے پاس اتار چڑھاؤ کا تصور ہونا چاہیے جو کہ زیادہ اتار چڑھاؤ والی مصنوعات اکثر آسانی سے اچھا رجحان پیدا کر سکتی ہیں۔ اجناس کے مستقبل کے لیے، اگر یہ رجحان سے باخبر رہنے کی حکمت عملی ہے، تو صنعتی مصنوعات کو منتخب کرنے کی کوشش کریں، مصنوعات کی خصوصیات کے لحاظ سے، صنعتی مصنوعات میں زرعی مصنوعات سے زیادہ اتار چڑھاؤ ہوتا ہے۔

مختلف حکمت عملی مارکیٹ کے مختلف حالات کے مطابق ہوتی ہے، اور صحیح تجارتی مصنوعات کا انتخاب فیوچر ٹریڈنگ کے بڑے منصوبے کے لیے ایک بہت اہم آغاز ہے۔ مطلق معنوں میں، کوئی بالکل اچھی قسمیں یا بالکل بری قسمیں نہیں ہیں۔ آپ کے سرمایہ کاری کے انداز اور خطرے کی رواداری پر منحصر ہے، آپ کو اپنے معیارات کے مطابق ایڈجسٹمنٹ کرنے کی ضرورت ہے۔

کتنا خریدنا اور بیچنا ہے۔

ٹریڈنگ میں پیسہ کھونا آسان ہے لیکن پیسہ کمانا مشکل ہے جب اکاؤنٹ کے فنڈز 50% کھو جاتے ہیں، نقصان کی وصولی کے لیے 100% منافع درکار ہوتا ہے۔ یہاں تک کہ اگر آپ کئی بار 100% منافع کما سکتے ہیں، تو آپ کو یہ سب کھونے کے لیے صرف ایک بار 100% کھونے کی ضرورت ہے۔ لہذا، ایک بالغ تجارتی حکمت عملی میں رقم کا انتظام شامل ہونا چاہیے۔

ہر کسی کے لیے سمجھنا آسان بنانے کے لیے، پچھلے حصے سے موونگ ایوریج کی حکمت عملی بھی یہاں استعمال کی گئی ہے۔ درحقیقت، روایتی تکنیکی اشارے کے ساتھ بنائی گئی بہت سی تجارتی حکمت عملیوں میں عام طور پر 50% سے زیادہ یا اس سے بھی زیادہ ڈرا ڈاؤن کی شرح ہوتی ہے۔ لیکن ایک بہت خطرناک حکمت عملی جو مکمل طور پر ناقابل عمل ہے؟

ظاہر ہے نہیں، زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن کی شرح کو فنڈ مینجمنٹ کے ذریعے مکمل طور پر کنٹرول کیا جا سکتا ہے۔ اگر پوزیشن کو نصف تک کم کیا جاتا ہے، تو مجموعی خطرہ بھی نصف تک کم ہو جائے گا، اور زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاون کی شرح 30% ہو جائے گی۔ یہ پیسے کے انتظام کا ایک سادہ اور خام طریقہ ہے۔ بہت سے لوگ جانتے ہیں کہ وہ پوری پوزیشن کے ساتھ کام نہیں کر سکتے، لیکن وہ نہیں جانتے کہ وہ مکمل پوزیشن کے ساتھ کیوں کام نہیں کر سکتے۔

کب خریدنا اور بیچنا ہے۔

خریداری کا ایک اچھا نقطہ نصف کامیابی ہے، کیونکہ یہ آپ کو لاگت کے علاقے سے تیزی سے نکال سکتا ہے۔ لیکن کوئی بھی آپ کو یہ نہیں بتا سکتا کہ اس مقام سے شروع کرنا صحیح ہے اور اس مقام سے شروع کرنا غلط ہے۔ پوزیشن کھولنا ٹریڈنگ کا بنیادی مقصد نہیں ہے کہ پوزیشن کھولنے کے بعد پوزیشن کو زیادہ سے زیادہ کس طرح بہتر بنایا جائے۔

چاہے یہ قلیل مدتی حکمت عملی ہو یا طویل مدتی حکمت عملی، اہم یہ نہیں ہے کہ کون زیادہ دیر تک اس عہدے پر فائز ہے، بلکہ خطرے کی واپسی کا تناسب ہے۔ دوسرے لفظوں میں، حتمی نتیجہ جو حکمت عملی کی کارکردگی کو متاثر کرتا ہے وہ یہ ہے کہ باہر نکلنے کا طریقہ اور کب منافع حاصل کرنا ہے۔ ایگزٹ کے طریقوں کو دو اقسام میں تقسیم کیا جا سکتا ہے: نقصان سے باہر نکلنا بند کرو اور منافع سے باہر نکلو۔ یہ دونوں حصے کسی بھی تجارتی نظام کے لیے ضروری ہیں اور یہ اہم واٹرشیڈ بھی ہیں جو تجارتی حکمت عملی کی کامیابی یا ناکامی کا تعین کرتے ہیں۔

خرید و فروخت کا طریقہ

1. آرڈر دینے کی قسم اور طریقہ:
آرڈر دینے کی بہت سی قسمیں اور طریقے ہیں، جیسے: قطار کی حد کے آرڈرز کا استعمال، کاؤنٹر پارٹی قیمت، تازہ ترین قیمت، زائد قیمت، اوپر کی حد کی قیمت، کم حد کی قیمت، پہلی قیمت خریدنا، دوسری قیمت خریدنا، پہلی قیمت فروخت کرنا، دوسری قیمت فروخت کرنا، یا قطار کی قیمت پہلے اور پھر زائد قیمت کا استعمال کرنا، بیچوں میں آرڈر دینا، یا بڑے آرڈرز کو چھوٹے آرڈرز میں تقسیم کرنا، یا براہ راست تمام آرڈرز میں تقسیم کرنا۔

2. آرڈر منسوخ کریں۔
اگر آرڈر پر عمل نہیں ہوتا ہے، تو کیا آپ کو انتظار کرنا جاری رکھنا چاہیے یا منسوخی کی شرط وقت پر مبنی ہے، مثال کے طور پر، اگر 10 سیکنڈ کے اندر کوئی لین دین نہیں ہوتا ہے، اور قیمت جب آرڈر دی گئی تھی، تو کیا آپ کو انتظار کرنا جاری رکھنا چاہیے، آرڈر کو منسوخ کرنا چاہیے یا اس کی پیروی کرنا چاہیے۔

3. فالو اپ آرڈرز
جب کسی حکم پر عمل نہیں ہوتا ہے، چاہے حکم کی پیروی کی جائے۔ اگر کسی آرڈر کا پیچھا کرتے ہو تو کیا ہمیں اس کا پیچھا تازہ ترین قیمت کے مطابق کرنا چاہیے، یا قیمت کی حد کے مطابق اگر تعاقب کا حکم ابھی تک نافذ نہیں ہوا ہے، تو کیا ہمیں آرڈر کا پیچھا کرنا جاری رکھنا چاہیے؟

4. قیمت کی حد
اگر آرڈر سگنل اوپری یا کم قیمت پر ظاہر ہوتا ہے تو مجھے کیا کرنا چاہیے؟ آیا اوپری اور نچلی حد کی قیمتوں پر عمل درآمد کے لیے قطار میں کھڑا ہونا ہے، اور اگر کوئی عمل درآمد نہیں ہوتا ہے تو کیا کرنا ہے۔

5. نیلامی کو کال کریں۔
کیا آپ کو افتتاحی نیلامی میں حصہ لینا چاہیے اور کس طرح حصہ لینا ہے۔

6. نائٹ ٹریڈنگ
کچھ کموڈٹی فیوچرز کے لیے، نائٹ ٹریڈنگ اگلے دن 21:00 سے 02:30 تک چلتی ہے، اس مدت کے دوران، آپ اسے دستی طور پر کرنا ہے یا کمپیوٹر کے ذریعے۔

7. بڑے تہوار
کیا آپ کو بڑے تہواروں کے دوران اضافی طویل تعطیلات سے پہلے اپنی پوزیشن برقرار رکھنے کی ضرورت ہے؟ اگر برقرار رکھا جائے تو خطرات کو کیسے کنٹرول کیا جائے۔

انتہائی مارکیٹ کے حالات

1. مختصر مدت میں قیمتوں میں بڑا اتار چڑھاؤ
   حالات سے کیسے نمٹا جائے جیسے فوری قیمت کی حدیں، قیمت کی مسلسل حدیں، غلط آرڈرز، بلیک سوان مارکیٹ کی قیمت میں بھگدڑ وغیرہ۔

2. لیکویڈیٹی کا خطرہ
   اگر کاؤنٹر پارٹی کے پاس آپ کے مطلوبہ آرڈر والیوم نہیں ہے، لیکن آپ کو وقت پر لین دین مکمل کرنے کی ضرورت ہے، خاص طور پر جب غیر اہم معاہدوں کی لیکویڈیٹی بہت کم ہو، آپ جو آرڈر دیتے ہیں وہ آسانی سے مارکیٹ پر اثر ڈال سکتے ہیں اور پھسلن بہت زیادہ ہے، آپ کو اس سے کیسے نمٹنا چاہیے؟

3. مختلف قسم کے قوانین میں تبدیلیاں
   کموڈٹی فیوچر پروڈکٹس کو رات کی تجارت میں شامل کیا جاتا ہے، مارجن کا تناسب بڑھایا جاتا ہے، اور ہینڈلنگ فیس میں اضافہ ہوتا ہے، خاص طور پر، ان تبدیلیوں کے لیے بہت حساس ہوں گے۔

4. تجارتی ماحول کے خطرات
   مثال کے طور پر: اچانک بجلی کی بندش، انٹرنیٹ کی بندش، کمپیوٹر کی خرابی، سافٹ ویئر کریش، بینک فیوچر کی منتقلی کی معطلی، قدرتی آفات وغیرہ ہونے پر کیسے جواب دیا جائے۔

مندرجہ بالا صورت حال کے پیش آنے کا امکان بہت کم ہے، یا تقریباً ناممکن ہے۔ لیکن اگر یہ ہو سکتا ہے، یہ ہو جائے گا. ان مفروضوں پر عمل کرنا اور احتیاطی تدابیر اختیار کرنا ضروری ہے۔

نفسیاتی تعمیر

تین اہم نفسیاتی جذبات جو تجارت میں عام ہیں وہ ہیں لالچ، خوف اور قسمت۔ سرمایہ کاروں کو مختلف مراحل پر مندرجہ بالا تین جذبات کو کنٹرول کرنے اور استعمال کرنے کے لیے ایک مضبوط تجارتی نفسیاتی نظام کی ضرورت ہے۔

ٹریڈنگ سے پہلے، آپ کے پاس مستقبل کے لیے مجموعی توقعات ہونی چاہیے، بشمول مارکیٹ کی توقعات اور پروڈکٹ کے لیے نفسیاتی توقعات۔ مارکیٹ کی توقعات مارکیٹ کی پوزیشن اور مستقبل کی سمت کے لیے ایک واضح ہدف کا حوالہ دیتی ہیں، اور مصنوعات کی توقعات اس کی موجودہ پوزیشن پر پروڈکٹ کے تجارتی مواقع اور خطرے کی حیثیت کا حوالہ دیتی ہیں۔ مندرجہ بالا نفسیاتی بنیاد کے بغیر کچھ بھی حاصل نہیں کیا جا سکتا۔

حقیقی ٹریڈنگ کا پورا عمل مسلسل تجزیہ، اصلاح اور عمل کا عمل ہے، ٹریڈنگ پر زیادہ وقت نہیں لگتا ہے، لیکن زیادہ وقت ٹریکنگ اور صبر پر خرچ ہوتا ہے۔ یہ ایک ایسا عمل ہے جو مکمل طور پر ذہنیت کا جائزہ لیتا ہے اور انسانی فطرت کی جانچ کرتا ہے ٹریڈنگ کے عمل کے دوران تاجروں کی تمام عادات کو مکمل طور پر ظاہر اور بڑھایا جائے گا۔ تجربات اور اسباق کو مسلسل سیکھنے اور ان کا خلاصہ کرنے اور تجربہ حاصل کرتے رہنے سے ہی ہم انسانی فطرت کی مشترکہ سوچ اور نفسیاتی کمزوریوں پر قابو پا سکتے ہیں۔

خلاصہ کریں۔

خلاصہ یہ کہ نام نہاد تجارتی حکمت عملی اس طرح کی ہے جب ہم اس بات کی پیمائش کرتے ہیں کہ آیا کوئی تجارتی حکمت عملی معقول ہے، تو ہمیں حکمت عملی کی سالمیت کا جامع تجزیہ کرنا چاہیے۔

آخر میں، حکمت عملی کی خصوصیات کی بنیاد پر، آپ کی اپنی شخصیت اور مالی حالات کے ساتھ، اندازہ لگائیں کہ آیا یہ حکمت عملی آپ کے لیے موزوں ہے، آپ کو اس پر قائم رہنے کا مکمل اندازہ لگانا چاہیے، اور اگر آپ نے بدترین صورت حال کے بارے میں سوچا ہے، تو اس کا امکان بہت زیادہ ہے۔

یاد رکھیں، تجارت میں، اعتماد آپ کی دلی پہچان سے آتا ہے، اور اعتماد درست تجارتی فلسفے سے آتا ہے!

اگلا سیکشن پیش نظارہ

یہ پہلے باب کا آخری مضمون ہے اگلے باب میں، ہم مقداری تجارتی ٹولز کی مزید وضاحت کریں گے، بشمول: مقداری ٹولز کا مجموعی تعارف، مقداری تجارتی نظام کو ترتیب دینے کا طریقہ، عام API وضاحتیں، اور مقداری نظام پر حکمت عملی کیسے لکھی جائے۔

ہوم ورک

1. کیا ٹرینڈ ٹریڈنگ کی حکمت عملیوں کو زیادہ اتار چڑھاؤ والی مصنوعات یا کم اتار چڑھاؤ والی مصنوعات کا انتخاب کرنا چاہیے؟
2. ٹریڈنگ آرڈرز کی اقسام کیا ہیں؟

باب 2 مقداری آلات کا تعارف

2.1 مقداری ٹولز کا مجموعی تعارف

خلاصہ

پچھلے باب میں، ہم نے مقداری تجارت کے متعلقہ تصورات کے بارے میں سیکھا اور مقداری تجارت کی بنیادی سمجھ حاصل کی۔ تو مارکیٹ میں مقداری تجارت کے لیے کون سے اوزار ہیں؟ ہمیں اپنی ضروریات کے مطابق کیسے انتخاب کرنا چاہئے؟

اوپن سورس اور کمرشل سافٹ ویئر
گھریلو مقداری تجارتی ٹولز کو عام طور پر دو قسموں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے: اوپن سورس سافٹ ویئر اور کمرشل سافٹ ویئر۔ نام نہاد اوپن سورس سافٹ ویئر کو ایسے سافٹ ویئر کے طور پر سمجھا جا سکتا ہے جس کا سورس کوڈ کھلا ہے اور اسے استعمال کے لیے براہ راست ڈاؤن لوڈ کیا جا سکتا ہے۔

اوپن سورس مقداری سافٹ ویئر

سب سے پہلے، اوپن سورس سافٹ ویئر میں بہت زیادہ لچک ہوتی ہے اور صارف بنیادی طور پر اس سافٹ ویئر کو کسی بھی فنکشن کو لاگو کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں، چاہے وہ درمیانی ہو یا کم فریکوئنسی ٹریڈنگ کی حکمت عملی، جو کہ حسب ضرورت ماڈیولز کے ذریعے حاصل کی جا سکتی ہے، اس لیے یہ سافٹ ویئر کے ہر کونے کو زیادہ محفوظ سمجھ سکتا ہے۔

اگرچہ اوپن سورس سافٹ ویئر کے بہت سے فوائد ہیں، یہ مقداری تجارت کے آغاز کرنے والوں کے لیے زیادہ دوستانہ نہیں ہے، آپ کو معیاری پروگرامنگ زبان جیسے Python، Java یا C++ سیکھنے کی ضرورت ہے۔ شروع کرنے سے لے کر ہار ماننے تک، مشکل کا تصور کیا جا سکتا ہے، بعض اوقات، کیڑے آپ کو اپنی زندگی پر شک کر سکتے ہیں۔ اور تجارتی سافٹ ویئر کے برعکس، آپ کے سوالات کا فوری جواب دینے کے لیے مخصوص تکنیکی کسٹمر سروس موجود ہے۔ اس وقت نہ صرف آپ کو کامیابی کا احساس نہیں ہوگا، بلکہ یہ آپ کو مطالعہ جاری رکھنے سے بھی حوصلہ شکنی کرے گا۔

لہذا، سیکھنے کے نقطہ نظر سے، یہ سفارش کی جاتی ہے کہ مقداری ٹریڈنگ شروع کرنے والے آسان ترین تجارتی سافٹ ویئر کے ساتھ شروع کریں، اگرچہ اس کی ادائیگی کی جاتی ہے، اگر حکمت عملی منافع بخش ہے، تو اس کے علاوہ، تجارتی سافٹ ویئر کو عام طور پر ایک ٹیم کے ذریعہ برقرار رکھا جاتا ہے، اور اس کی پختگی یقینی طور پر اوپن سورس سافٹ ویئر سے زیادہ مضبوط ہوتی ہے۔

کاروباری مقداری سافٹ ویئر

چین میں مقداری تجارت کے لیے درجنوں تجارتی سافٹ ویئر موجود ہیں، جو کہ پیشہ ورانہ، جامع اور بہت سے پراڈکٹس ہیں، جو کہ بڑے پیمانے پر ہم آہنگی والے ڈیٹا کو ہینڈل کر سکتے ہیں، جو کہ C++ انٹرفیس کو سپورٹ کرتا ہے اور اس پر عمل درآمد کرنے کی کارکردگی اور TMC کو کنٹرول کرنے کے لیے بہتر ہے؛ انفرادی تاجروں کے لیے MQ۔ ذیل کے اعداد و شمار میں، ہم نے مرکزی دھارے کے گھریلو مقداری پلیٹ فارمز کا ایک جامع جائزہ لیا ہے اور مقداری ٹولز کی مشکل کی ایک خاص درجہ بندی بھی کی ہے جو قارئین اپنی اصل صورت حال کے مطابق منتخب کر سکتے ہیں۔

شکل 2-1 مرکزی دھارے کے گھریلو مقداری پلیٹ فارمز کا جامع جائزہ

اگرچہ مندرجہ بالا کمرشل سافٹ ویئر ہیں، لیکن وہ معیاری پروگرامنگ لینگوئجز یا اسکرپٹ لینگوئجز کا استعمال کرتے ہیں، ایسا کرنے کے بجائے براہ راست اوپن سورس سافٹ ویئر استعمال کرنا بہتر ہے جو کہ مفت اور محفوظ ہو۔ ابتدائی افراد کے لیے FMZ Inventor Quantitative پلیٹ فارم کو براہ راست استعمال کرنے کی سفارش کی جاتی ہے، ویب سائٹ www.fmz.com ہے۔ مقداری تجارت سیکھنے کے لیے ایک اہم قدم کے طور پر۔

مقداری تجارتی ٹولز کے موجد سے ملیں۔

موجد کے مقداری اوزار نوآموزوں کے لیے دوستانہ ہوتے ہیں، یہاں تک کہ اگر آپ کو کوئی بنیادی معلومات نہیں ہیں، تو آپ اس میں موجود آلات کی بنیاد پر مقداری تجزیہ کی دلکشی کا تجربہ کر سکتے ہیں۔ یہ ٹول ہائی فریکوئنسی ٹریڈنگ کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے اور اس کی کارکردگی اور سیکیورٹی کے سخت تقاضے ہیں۔ اعلی تعدد کی حکمت عملیوں، ثالثی کی حکمت عملیوں، اور رجحان کی حکمت عملیوں کی حمایت کریں۔ اور یہ حکمت عملی کی ترقی، جانچ، اصلاح، تخروپن، اور حقیقی تجارت کے مکمل عمل کو مربوط کرتا ہے۔ اس کے علاوہ، یہ آسان اور استعمال میں آسان مائی زبان اور جدید مقداری تجارتی زبانوں جیسے Python اور C++ دونوں کو سپورٹ کرتا ہے، جس کا مطلب ہے ایک سیکھنے کے بعد بغیر کسی رکاوٹ کے سوئچنگ۔ اور صرف حقیقی ٹریڈنگ پر 0.125 یوآن فی گھنٹہ چارج کیا جاتا ہے، جو سیکھنے کے مرحلے کے دوران آپ کے سافٹ ویئر کی لاگت کو کم کرتا ہے، آپ مفت میں نقلی تجارت کر سکتے ہیں۔

مقدار کی طرف پہلا قدم اٹھانا: مقداری ٹولز کا استعمال

مقداری ٹولز استعمال کرنے میں بہت آسان ہیں آپ کو اپنی مقداری حکمت عملی تیار کرنے کے لیے صرف ویب سائٹ میں داخل ہونے اور اس پر کلک کرنے کی ضرورت ہے۔ آپ Inventor Quantitative Tool کی آفیشل ویب سائٹ پر لاگ ان کر سکتے ہیں، اور اسے استعمال کرنے کے لیے کنٹرول سینٹر پر کلک کر سکتے ہیں (جیسا کہ نیچے دکھایا گیا ہے) رجسٹریشن اور لاگ ان کرنے کے بعد، آپ اپنی مختصر ویڈیوز پوسٹ کر سکتے ہیں، اور آپ اپنی ٹریڈنگ کی حکمت عملی بنا سکتے ہیں۔

شکل 2-2 FMZ مقداری تجارتی پلیٹ فارم کا مرکزی صفحہ

پروگرامنگ کوانٹیٹیو ٹولز کے لیے ایک سنٹرلائزڈ فنکشن ایریا شامل ہے (جیسا کہ نیچے دکھایا گیا ہے) اس پر کلک کرنے کے بعد، آپ ٹریڈنگ کی حکمت عملی اور حکمت عملی کی بیک ٹیسٹنگ لکھ سکتے ہیں، ٹریڈنگ روبوٹ کو منظم کرنے کے لیے ایک نگہبان تشکیل دے سکتے ہیں۔ جہاں تک افعال کے مخصوص استعمال کا تعلق ہے، ہم ان کا تفصیل سے اگلے مضامین میں تعارف کرائیں گے، فی الحال ہم صرف ابتدائی کام کر رہے ہیں۔

FMZ مقداری تجارتی پلیٹ فارم میں لاگ ان ہونے کے بعد تصویر 2-3 مینجمنٹ صفحہ

وہ دوست جو مقداری تحقیق میں نئے ہیں کوڈز اور پروگرامنگ کو نہ سمجھ کر حوصلہ شکنی کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ صارفین کے لیے حد کو کم کرنے کے لیے، آفیشل کمیونٹی نے بہت سے ویڈیو ٹیوٹوریلز تیار کیے ہیں تاکہ مقداری ٹریڈنگ شروع کرنے والوں کو تیزی سے شروع کیا جا سکے۔

اس کے علاوہ، حکمت عملی میں ترمیم کرنے والے انٹرفیس میں کلاسک حکمت عملی کے نمونے بھی ترتیب دیئے گئے ہیں، آپ اس پر کلک کر کے براہ راست استعمال کر سکتے ہیں، اور آسانی سے پوری مقداری تجارت کے بنیادی عمل کا تجربہ کر سکتے ہیں اور اس پر عمل کر سکتے ہیں۔

ریئل منی ٹریڈنگ سے پہلے، اس ٹول کی نقلی ٹریڈنگ ایک ناگزیر قدم ہے اور یہ مکمل طور پر مفت ہے جس میں سمولیشن میں شامل وقت، قیمت، آرڈر والیوم وغیرہ حقیقی مارکیٹ کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے۔ حکمت عملی کی توثیق کی کارکردگی کو بہت بہتر بنائیں۔

خلاصہ کریں۔

چاہے یہ اوپن سورس سافٹ ویئر ہو یا کمرشل سافٹ ویئر، اچھے اور برے میں کوئی فرق نہیں ہے، اور ہر ٹول کا اپنا فوکس ہوتا ہے جو آپ کی ضروریات کے مطابق ہو۔ کمرشل سافٹ ویئر کو ادائیگی کی ضرورت ہوتی ہے، اور اس میں بہتر خدمات وغیرہ ہیں، اور یہ ان ابتدائیوں کے لیے زیادہ موزوں ہو سکتا ہے جو ابھی اس صنعت میں داخل ہو رہے ہیں۔ اگر آپ ایک طویل عرصے سے اس صنعت میں ہیں اور آپ نے کافی تجربہ جمع کیا ہے، یا آپ کو مزید پیچیدہ تجارتی حکمت عملیوں کو نافذ کرنے کی ضرورت ہے، تو اوپن سورس سافٹ ویئر ایک بہتر انتخاب ہے۔

اگلا سیکشن پیش نظارہ

ٹولز کا استعمال کیسے کریں؟ بالکل اسی طرح جیسے جب ہم ایک نیا موبائل فون خریدتے ہیں اور اسے پہلی بار آن کرتے وقت سادہ سٹارٹ اپ سیٹنگز کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، اسی طرح مقداری ٹولز کو بھی بنیادی سیٹنگز اور کنفیگریشنز کی ضرورت ہوتی ہے، اگلے سیکشن میں ہم آپ کی قدم بہ قدم رہنمائی کریں گے۔ مقداری تجارت کا پہلا دروازہ کھولیں، بشمول: تبادلے کو شامل کرنا، متولیوں کو شامل کرنا، تجارتی حکمت عملی بنانا، مقداری روبوٹ بنانا وغیرہ۔ بنیادی ترتیب کو مکمل کرنے کے بعد، آپ باضابطہ طور پر اپنی پہلی مقداری حکمت عملی لکھ سکتے ہیں۔

ہوم ورک

1. مقداری تجارتی ٹولز کی دو بڑی اقسام کیا ہیں؟
2. عام طور پر استعمال ہونے والی مقداری پروگرامنگ زبانیں کیا ہیں؟

2.2 موجد مقداری تجارتی نظام کو ترتیب دینے کا طریقہ

خلاصہ

مقداری تجارتی حکمت عملی تیار کرتے وقت، سب سے پہلے تجارتی ٹولز کو ترتیب دینا ہے کنفیگریشن کیا ہے؟ یہ اصل میں صرف ترتیبات ہے. اس سیکشن میں، ہم آپ کو ایکسچینج ترتیب دینے، تجارتی حکمت عملی بنانے، اور ایک مقداری تجارتی روبوٹ بنانے کے بارے میں بتائیں گے، جو مقداری تجارت کے لیے تمام ضروری شرائط ہیں۔

کنفیگریشن کو انٹری لیول لرننگ سمولیشن ٹریڈنگ کنفیگریشن اور ریئل ٹائم ٹریڈنگ کنفیگریشن میں تقسیم کیا گیا ہے، اس زمرے میں ہم بنیادی طور پر گھریلو کموڈٹی فیوچرز پر توجہ مرکوز کرتے ہیں اور مخصوص گھریلو حالات کی وجہ سے ان کی مقداری سرمایہ کاری کی سفارش نہیں کی جاتی ہے، لیکن آپریٹنگ عمل ایک جیسا ہوتا ہے، صرف کنفیگریشن کا عمل مختلف ہوتا ہے۔

ایکسچینج شامل کریں

تبادلے کو شامل کرنا پورے کنفیگریشن کے عمل کا پہلا مرحلہ ہے، براہ کرم مخصوص عمل کے لیے نیچے دی گئی تصویر دیکھیں۔ اس مرحلے میں، ہمیں اس بات پر زور دینے کی ضرورت ہے کہ تبادلے کو شامل کرنا ان لوگوں کے لیے مشکل نہیں ہے جنہیں یقین نہیں ہے کہ وہ کس تبادلے سے تعلق رکھتے ہیں۔ پہلے سیکھنے کی نقل کرنے کی سفارش کی جاتی ہے۔

شکل 2-4 FMZ مقداری تجارتی پلیٹ فارم کی رجسٹریشن اور تبادلے کے مراحل کو شامل کرنا

کموڈٹی فیوچرز ایکسچینج (لائیو) کنفیگریشن

ہماری ریئل ٹائم کوانٹیٹیو ٹریڈنگ بنیادی طور پر گھریلو فیوچر ٹریڈنگ پروڈکٹس پر فوکس کرتی ہے، انوینٹر کوانٹیٹیو کی بنیادی سروس گھریلو فیوچر ایکسچینجز ہیں، ان دوستوں کے لیے جو فارن ایکسچینج کرتے ہیں، ان کے لیے ایک سیکھنے کے پلیٹ فارم کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے، کیونکہ فارن ایکسچینج کوانٹیٹیو ٹریڈنگ پہلے ہی MT5 جیسے پلیٹ فارمز پر ظاہر ہو چکی ہے۔

ریئل ٹائم کنفیگریشن میں جن مسائل کو نوٹ کرنے کی ضرورت ہے وہ حسب ذیل ہیں: چونکہ موجد کے مقداری ٹولز متعدد تجارتی منڈیوں کو سپورٹ کرتے ہیں، اس لیے آپ کو پہلے مرحلہ 1 میں "روایتی فیوچر" کا انتخاب کرنا ہوگا؛ آپ کو فیوچر اکاؤنٹ اور پاس ورڈ پُر کرنے کی ضرورت ہے جو آپ فیوچر اکاؤنٹ کمپنی کے ذریعے کھولتے ہیں۔

موجد کا مقداری ٹول CTP پروٹوکول کو اپناتا ہے اور حقیقی مارکیٹ کو ترتیب دیتے وقت کوئی لنک ناکام نہیں ہوتا جب تک کہ اکاؤنٹ اور پاس ورڈ غلط نہ ہوں، اس لیے ابتدائی افراد کو اکاؤنٹ اور پاس ورڈ کو واضح طور پر چیک کرنے پر توجہ دینی چاہیے۔

شکل 2-5 FMZ مقداری تجارتی پلیٹ فارم فیوچر ایکسچینج کا اضافہ کرتا ہے۔

کموڈٹی فیوچرز ایکسچینج (سمولیشن) کنفیگریشن

ان دوستوں کے لیے جو کموڈٹی فیوچرز میں نئے ہیں، میں تجویز کرتا ہوں کہ آپ پہلے ایک مدت کے لیے ٹریڈنگ کی نقل کریں، کیونکہ مقداری تجارتی حکمت عملی تیار کرنے کے عمل میں، مسلسل جانچ، ڈیبگنگ، اور اصلاح کی ضرورت ہوتی ہے۔ بالکل ڈرائیونگ کی طرح، آپ یقینی طور پر شروع میں ڈرائیونگ اسکول میں سیکھنے میں کچھ مہینے گزاریں گے، اور پھر آپ ٹیسٹ پاس کرنے اور اپنا لائسنس حاصل کرنے کے بعد سڑک پر آ سکتے ہیں۔

یہاں ہم SimNow نقلی ٹریڈنگ کا استعمال کرنے کا مشورہ دیتے ہیں جو کہ سرمایہ کاروں کے لیے خاص طور پر Shangqi ٹیکنالوجی کے ذریعے تخلیق کیا گیا ہے اور فی الحال مختلف گھریلو فیوچر ایکسچینجز کے کموڈٹی فیوچر کے کاروبار کو سپورٹ کرتا ہے۔

شکل 2-6 لاگ ان کے بعد FMZ مقداری تجارتی پلیٹ فارم مینجمنٹ کا صفحہ

حکمت عملی تحریر

حکمت عملی لائبریری وہ جگہ ہے جہاں کوڈز کو محفوظ کیا جاتا ہے، جو کہ ہمارے مقداری تجارتی حکمت عملی کے گودام کے برابر ہے۔ اسے بنیادی طور پر دو افعال میں تقسیم کیا گیا ہے: حکمت عملی لکھنا اور نقلی بیک ٹیسٹنگ۔ حکمت عملی لکھنے کا علاقہ مستقبل میں حکمت عملی تیار کرنے کے لیے ہمارے کام کا اہم حصہ ہے (جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے) بہت سے لوگوں کو اکثر مختلف کوڈز سے روک دیا جاتا ہے اور درحقیقت جب تک آپ تھوڑی سی توجہ دیتے ہیں، آپ ان کوڈز کو سیکھ سکتے ہیں۔ نقلی بیک ٹیسٹنگ ایریا کو حکمت عملی کی ترقی کے عمل کے دوران حکمت عملیوں کو ڈیبگ کرنے کے ساتھ ساتھ حکمت عملی کی تیاری مکمل ہونے کے بعد ہم اس کی تفصیل سے وضاحت کریں گے۔

تصویر 2-7 پالیسی بنانے کے مراحل

ایک مقداری تجارتی روبوٹ بنانا

ایک مقداری ٹریڈنگ روبوٹ ایک تجارتی حکمت عملی کا عمل کرنے والا ہوتا ہے، ایک بار حکمت عملی بن جانے کے بعد، ایک ایسا روبوٹ بنائیں جو آپ کو حکمت عملی کے کوڈ میں ہر تجارتی منطق پر عمل کرنے کے ساتھ ساتھ پوزیشن کھولنے اور بند کرنے، آرڈر واپس لینے اور دیگر خرید و فروخت کے کاموں میں مدد کر سکے۔ مقداری تجارتی روبوٹ بنانے کے لیے مخصوص اقدامات درج ذیل ہیں: پہلا، مرحلہ ①: کنٹرول سینٹر کے صفحہ پر، "روبوٹ" پر کلک کریں، "روبوٹ بنائیں" پر کلک کریں مرحلہ ②: روبوٹ کو ایک حسب ضرورت نام دیں۔ مرحلہ 3: ٹریڈنگ پلیٹ فارم شامل کرنے کے لیے "+" کے نشان پر کلک کریں۔ مرحلہ 4: "روبوٹ بنائیں" پر کلک کریں

شکل 2-8 روبوٹ بنانے کے مراحل

خلاصہ کریں۔

مندرجہ بالا عمل میں، حقیقی ٹریڈنگ اور نقلی انتخاب کے پہلے مرحلے کے علاوہ، حکمت عملی لکھنے اور ٹریڈنگ روبوٹ بنانے کے بعد کے مراحل متحد اقدامات ہیں۔ پورے مقداری ٹول کو ترتیب دیا گیا ہے، ٹریڈنگ روبوٹ پہلے سے ہی چل رہا ہے، اور حکمت عملی کی مخصوص شرائط کے مطابق خرید و فروخت کا کام انجام دے گا۔ مقداری تجارت کو ترتیب دینے کے لیے تین مراحل ہیں: ایک ایکسچینج شامل کریں اور اپنے فیوچر اکاؤنٹ کا پاس ورڈ بھریں اور ایک حقیقی وقتی تجارتی روبوٹ بنائیں؛ کیا یہ آسان نہیں ہے؟

اگلا سیکشن پیش نظارہ

اگرچہ مقداری تجارت صرف تین آسان مراحل میں حاصل کی جا سکتی ہے، آپ کو معلوم ہو سکتا ہے کہ تبادلے کو شامل کرنا اور مقداری تجارتی روبوٹ بنانا آسان ہے۔ تاہم، ایک قابل عمل تجارتی حکمت عملی کو نافذ کرنا اتنا آسان نہیں ہے۔ اگلے حصے میں، ہم آپ کو ایک قابل عمل تجارتی حکمت عملی لکھنے کی تیاری کے لیے مقداری تجارت میں عام طور پر استعمال ہونے والے APIs کو سیکھنے کے لیے لے جائیں گے۔ کیونکہ اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ کس قسم کا مقداری تجارتی ٹول استعمال کیا جاتا ہے، یہ API انٹرفیس سے الگ نہیں کیا جا سکتا، جو مقداری تجارتی حکمت عملیوں کو حاصل کرنے کے لیے ایک اہم کام ہے۔

ہوم ورک

1. ایک تبادلہ شامل کرنے کی کوشش کریں۔
2. اس سیکشن میں تجارتی حکمت عملی لکھنے کی کوشش کریں۔

2.3 کامن API وضاحت

خلاصہ

جب پروگرامنگ کی بات آتی ہے، تو ہم بہت سے غیر IT لوگوں کے لیے API سے بچ نہیں سکتے، دراصل API کیا ہے؟ API ≈ مجھے سمجھ نہیں آیا۔ اس سیکشن میں، ہم سادہ زبان میں وضاحت کریں گے کہ API کیا ہے اور عام طور پر مقداری ٹولز میں استعمال ہونے والے APIs کو متعارف کرائیں گے۔

API کیا ہے؟

اگر آپ آن لائن تلاش کرتے ہیں، تو آپ کو درج ذیل نتائج ملیں گے: API (ایپلی کیشن پروگرامنگ انٹرفیس) پہلے سے طے شدہ افعال کا ایک مجموعہ ہے جس کا مقصد ایپلیکیشنز اور ڈیولپرز کو مخصوص سافٹ ویئر یا ہارڈ ویئر پر مبنی معمولات کے سیٹ تک رسائی حاصل کرنے کی اہلیت فراہم کرنا ہے بغیر سورس کوڈ تک رسائی حاصل کیے یا اندرونی ورکنگ میکانزم کی تفصیلات کو سمجھے۔ لہذا، اسے زیادہ آسان الفاظ میں، ایک API کیا ہے؟

درحقیقت، ہماری روزمرہ کی زندگی میں، ہمارے پاس APIs سے ملتے جلتے بہت سے منظرنامے ہوتے ہیں، مثال کے طور پر، جب آپ کسی ریستوراں میں کھانے کے لیے جاتے ہیں، تو آپ کو صرف مینو کو دیکھنے اور کھانے کا آرڈر دینے کی ضرورت ہوتی ہے، یہ جانے بغیر کہ یہ کیسے بنایا گیا ہے۔ مینو میں ڈش کے نام مخصوص APIs ہیں، اور مینو API دستاویزات ہیں۔

مقداری تجارت میں API کیا ہے؟

اگر آپ کو آج موجودہ پروڈکٹ کی ابتدائی قیمت حاصل کرنے کی ضرورت ہے، تو آپ کو یہ جاننے کی ضرورت نہیں ہے کہ اسے کیسے حاصل کیا جائے۔ آپ کو صرف کوڈ ایڈیٹر میں "اوپن" لکھنا ہوگا اور اسے براہ راست استعمال کرنا ہوگا "اوپن" مائی زبان میں ابتدائی قیمت کا API ہے۔

عام طور پر استعمال شدہ Mai language API

Mai Language API کی وضاحت کرنے سے پہلے، آئیے ایک نظر ڈالیں عام کوڈ کی ساخت اور اس سے آپ کو API کو بہتر طور پر سمجھنے میں مدد ملے گی۔

شکل 2-9 مائی زبان کی مثال

جیسا کہ اوپر کوڈ میں دکھایا گیا ہے:
جامنی رنگ کا AA ایک متغیر ہے جو بدل سکتا ہے، بالکل اسی طرح جو ہم نے جونیئر ہائی اسکول میں سیکھا تھا۔ اگر ابتدائی قیمت AA کو تفویض کی گئی ہے، تو AA ابتدائی قیمت ہے؛ اگر سب سے زیادہ قیمت AA کو تفویض کی گئی ہے، تو AA سب سے زیادہ قیمت ہے۔ یقینا، AA صرف ایک حسب ضرورت نام ہے، آپ اسے BB کے طور پر بھی بیان کر سکتے ہیں۔

سبز "：=" کا مطلب ہے اسائنمنٹ، جس کا مطلب ہے "：=" کے دائیں جانب والی قدر کو بائیں جانب متغیر کو تفویض کرنا۔

اورنج کوڈ انوینٹر کوانٹیٹیو ٹول کا مائی لینگوئج API ہے نوٹ کریں کہ پہلی لائن میں OPEN اختتامی قیمت حاصل کرنے کے لیے API ہے، جو کہ دوسری لائن میں MA حرکت پذیر اوسط حاصل کرنے کے لیے API ہے، جس میں دو پیرامیٹرز کو پاس کرنے کی ضرورت ہے، یعنی، آپ کو انوینٹر کو بتانا ہوگا کہ آپ کو کس قسم کی اوسط کی ضرورت ہے: ابتدائی قیمت کی بنیاد پر اوسط کا حساب لگایا گیا ہے، آپ اسے اس طرح لکھ سکتے ہیں: MA(OPEN,50) نوٹ کریں کہ دو پیرامیٹرز کے درمیان انگریزی کوما ہے۔

پیلا "//" ایک تبصرہ کی علامت ہے، اور اس کے پیچھے نیلے رنگ کے چینی حروف تبصرے کے مواد ہیں، یہ آپ کے لیے ہیں کہ آپ خود پڑھ سکتے ہیں، اور کوڈ کی لائن کا مطلب بتانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ جب یہ چل رہا ہو تو پروگرام تبصروں پر کارروائی نہیں کرتا ہے۔ نوٹ کریں کہ کمنٹ کریکٹر سے پہلے، کوڈ کی ہر سطر میں لائن کے آخر میں ایک انگریزی سیمیکولن ہونا ضروری ہے۔

کوڈ کی ساخت کی بنیادی سمجھ کے ساتھ، ہم ذیل میں آپ کو عام طور پر استعمال ہونے والی کچھ زبانوں کا تعارف کرائیں گے، اور ہم مستقبل میں ان زبانوں کو بھی کثرت سے استعمال کریں گے۔
OPEN——تازہ ترین K-line کی ابتدائی قیمت حاصل کریں۔
مثال: AA: =OPEN؛ تازہ ترین K-line کی ابتدائی قیمت حاصل کریں اور نتیجہ AA کو تفویض کریں۔

اعلی——تازہ ترین K-line کی سب سے زیادہ قیمت حاصل کریں۔
مثال: AA: =HIGH؛ تازہ ترین K-line کی سب سے زیادہ قیمت حاصل کریں اور نتیجہ AA کو تفویض کریں۔

LOW——تازہ ترین K-line کی سب سے کم قیمت حاصل کریں۔
مثال: AA: =LOW؛ تازہ ترین K-line کی سب سے کم قیمت حاصل کریں اور نتیجہ AA کو تفویض کریں۔

CLOSE——کے-لائن کی تازہ ترین اختتامی قیمت حاصل کریں جب انٹرا ڈے K-لائن ختم نہ ہو، تازہ ترین قیمت حاصل کریں۔
مثال: AA: =CLOSE؛ تازہ ترین K-line کی اختتامی قیمت حاصل کریں اور نتیجہ AA کو تفویض کریں۔

VOL—— تازہ ترین K-line ٹرانزیکشن والیوم حاصل کریں۔
مثال: AA: =VOL؛ تازہ ترین K-line ٹرانزیکشن والیوم حاصل کریں اور نتیجہ AA کو تفویض کریں۔

REF(X,N) - X N سائیکل پہلے کی قدر کا حوالہ دیتا ہے۔
مثال: REF(CLOSE,1)؛ پچھلی K-لائن کی ابتدائی قیمت حاصل کریں۔

MA(X,N)——N ادوار میں X کی سادہ موونگ ایوریج تلاش کریں۔
مثال: MA(CLOSE,10);

CROSSUP(A,B)-—جب A نیچے سے اوپر کی طرف B کو کراس کرتا ہے، تو یہ 1 (ہاں) لوٹاتا ہے، بصورت دیگر یہ 0 (نہیں) لوٹاتا ہے۔
مثال: CROSSUP(CLOSE,MA(C,10)) // اختتامی قیمت 10 مدت کی اوسط قیمت کو عبور کرتی ہے

کراسڈاؤن(A,B)-—جب A اوپر سے B کو کراس کرتا ہے، تو یہ 1 (ہاں) لوٹاتا ہے، ورنہ یہ 0 (نہیں) لوٹاتا ہے۔
مثال: CROSSDOWN(CLOSE,MA(C,10)) // اختتامی قیمت 10 مدت کی اوسط قیمت سے نیچے ہے

BK——خریدنے کی پوزیشن
مثال: CLOSE>MA(CLOSE,5),BK؛ //بندی کی قیمت 5-پیریڈ موونگ ایوریج سے زیادہ ہے، خرید پوزیشن

SP——بند پوزیشن پر فروخت کریں۔
مثال: CLOSE<MA(CLOSE,5),SP؛ // بند ہونے والی قیمت 5-پیریڈ موونگ ایوریج سے کم ہے، پوزیشن بیچیں اور بند کریں۔

SK——سیل اوپننگ پوزیشن
مثال: CLOSE<MA(CLOSE,5),SK؛ // بند ہونے والی قیمت 5-پیریڈ موونگ ایوریج سے کم ہے، سیل پوزیشن

بی پی—— بند کرنے کے لیے خریدیں۔
مثال: CLOSE>MA(CLOSE,5),BP؛ //بندی قیمت 5-پیریڈ موونگ ایوریج، خرید اور بند پوزیشن سے زیادہ ہے۔

BPK——کسی پوزیشن کو بند کرنے کے لیے خریدیں، اور پوزیشن کھولنے کے لیے خریدیں (لمبا الٹا)
مثال: CLOSE>MA(CLOSE,5),BPK؛ // بند ہونے والی قیمت 5-پیریڈ موونگ ایوریج سے زیادہ ہے، شارٹ پوزیشن بند کریں اور پھر نئی پوزیشن کھولنے کے لیے خریدیں۔

SPK——کسی پوزیشن کو بند کرنے کے لیے بیچیں اور پوزیشن کھولنے کے لیے بیچیں (مختصر فروخت)
مثال: CLOSE<MA(CLOSE,5),SPK; // بند ہونے والی قیمت 5-پیریڈ موونگ ایوریج سے کم ہے، لانگ پوزیشن کو بند کریں اور پھر اوپن پوزیشن کو فروخت کریں۔

CLOSEOUT——تمام پوزیشنز کو بند کریں، پوزیشن بڑھانے اور گھٹانے کے ماڈل میں استعمال کے لیے تجویز کردہ۔ مثال: CLOSEOUT؛ تمام مقامات کو تمام سمتوں میں بند کریں۔

عام طور پر استعمال شدہ JavaScript زبان APIs

JavaScript زبان API کی وضاحت کرنے سے پہلے، آئیے عام کوڈ کی ساخت اور اس کے فعال اجزاء پر ایک نظر ڈالیں اس سے آپ کو API کو بہتر طور پر سمجھنے میں مدد ملے گی۔

شکل 2-10 جاوا اسکرپٹ کوڈ کی مثال

جیسا کہ اوپر کوڈ میں دکھایا گیا ہے:
جاوا اسکرپٹ کی زبان میں متغیر بنانے کو اکثر متغیر کا "اعلان" کہا جاتا ہے۔ ریڈ کوڈ میں، ہم متغیر کا اعلان کرنے کے لیے var کلیدی لفظ استعمال کرتے ہیں، اور متغیر کا نام اورنج کوڈ میں ہے: "aa"۔

JavaScript میں، برابر کا نشان اقدار کو تفویض کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، یعنی "=" کے دائیں جانب والی قدر بائیں جانب متغیر کو تفویض کی جاتی ہے۔
سائین کوڈ "ایکسچینج" ایکسچینج آبجیکٹ ہے۔

گرین کوڈ جاوا اسکرپٹ API ہے جب ہم اسے کال کرتے ہیں، ہم اصل میں ایکسچینج آبجیکٹ میں فنکشن کو کال کر رہے ہوتے ہیں۔ بلیو کوڈ کے بعد ڈاٹ کو نوٹ کریں، جو کہ ایک فکسڈ فارمیٹ بھی ہے۔ یہاں فنکشن وہی ہے جو ہم نے مڈل اسکول میں سیکھا تھا۔ اگر فنکشن کو پیرامیٹرز کی ضرورت نہیں ہے، تو اس کی نشاندہی کرنے کے لیے خالی قوسین استعمال کریں؛ اگر فنکشن کو پیرامیٹرز میں گزرنا چاہیے، تو قوسین کے اندر پیرامیٹرز لکھیں۔

مثالوں کے ذریعے کوڈ کے بنیادی ڈھانچے اور اصولوں کو سمجھنے کے بعد، ہم آپ کو کئی JavaScript زبان کے API دکھائیں گے جنہیں آپ مستقبل میں اکثر استعمال کریں گے۔
SetContractType("پروڈکٹ کوڈ")——معاہدے کی قسم سیٹ کریں، یعنی آپ کس پروڈکٹ کی تجارت کرنا چاہتے ہیں
مثال: exchange.SetContractType("rb1905")؛ //ٹرانزیکشن کی قسم کو "Rebar 1905 Contract" پر سیٹ کریں

GetTicker——ٹک ڈیٹا حاصل کریں۔
مثال: exchange.GetTicker()؛ //Get Tick data

GetRecords——K-line ڈیٹا حاصل کریں۔
مثال: exchange.GetRecords(); // K-line ڈیٹا حاصل کریں۔

خریدیں۔
مثال: exchange.buy(5000, 1)؛ //ایک لاٹ 5000 یوآن میں خریدیں۔

بیچیں——خریدیں۔
مثال: exchange.Sell(5000, 1)؛

GetAccount——اکاؤنٹ کی معلومات حاصل کریں۔
مثال: exchange.GetAccount()؛ //اکاؤنٹ کی معلومات حاصل کریں۔

GetPosition——پوزیشن کی معلومات حاصل کریں۔
مثال: exchange.GetPosition()؛ //پوزیشن کی معلومات حاصل کریں۔

SetDirection——طویل یا مختصر آرڈر کی قسم سیٹ کریں۔
مثال:
exchange.SetDirection("خریدیں")؛ //ایک لمبی پوزیشن کھولنے کے لیے آرڈر کی قسم سیٹ کریں۔
exchange.SetDirection("closebuy")؛ //طویل پوزیشنوں کو بند کرنے کے لیے آرڈر کی قسم سیٹ کریں۔
exchange.SetDirection("sell")؛
exchange.SetDirection("closesell")؛

لاگ - لاگ میں ایک پیغام آؤٹ پٹ
مثال: لاگ ("ہیلو، ورلڈ")؛ // لاگ میں آؤٹ پٹ "ہیلو ورلڈ"

نیند - پروگرام کو کچھ وقت کے لیے روک دیں۔
مثال: نیند (1000)؛ //پروگرام کو 1 سیکنڈ کے لیے روک دیں۔

آپ میں سے کچھ کے سوالات ہوسکتے ہیں کہ اوپر اتنے سارے APIs کو کیسے یاد رکھا جائے؟ درحقیقت، آپ کو یہ سب یاد کرنے کی ضرورت نہیں ہے Inventor Quant کی آفیشل ویب سائٹ پر API دستاویزات کا ایک تفصیلی سیٹ موجود ہے۔ بالکل اسی طرح جیسے لغت تلاش کریں، جب آپ کو ضرورت ہو، بس اسے تلاش کریں۔ ان کوڈز اور دیگر مواد سے خوفزدہ نہ ہوں جس سے آپ پہلی بار واقف ہیں کہ ہم ان زبانوں کے ذریعے اپنی حکمت عملیوں کو منظم کرنا چاہتے ہیں۔

خلاصہ کریں۔

مندرجہ بالا مقداری تجارت میں سب سے زیادہ استعمال ہونے والے APIs ہیں، جن میں بنیادی طور پر شامل ہیں: ڈیٹا حاصل کرنا، ڈیٹا کا حساب لگانا، خرید و فروخت کے آرڈر دینا، جو کہ ایک سادہ مقداری تجارتی حکمت عملی کو سنبھالنے کے لیے کافی ہیں، اگر آپ زیادہ پیچیدہ حکمت عملی لکھنا چاہتے ہیں، تو آپ کو اسے حاصل کرنے کے لیے انوینٹر کوانٹیٹیو ٹول کی آفیشل ویب سائٹ پر جانا ہوگا۔

ہوم ورک

1. مائی لینگویج میں ایک بیان لکھنے کی کوشش کریں کہ 5-پیریڈ موونگ ایوریج 10-پیریڈ موونگ ایوریج کو عبور کرے۔
2. اپنے اکاؤنٹ کی معلومات حاصل کرنے کے لیے JavaScript میں GetAccount استعمال کرنے کی کوشش کریں، اور لاگ کا استعمال کرتے ہوئے اسے لاگ پر پرنٹ کریں۔

اگلا سیکشن پیش نظارہ

پروگرامنگ لیگو بلاکس کو جمع کرنے کی طرح ہے، APIs بلاکس کے مختلف حصوں کی طرح ہیں، اور پروگرامنگ کا عمل لیگو کے مختلف حصوں کو ایک ساتھ ایک مکمل کھلونا بنانا ہے۔ اگلے حصے میں، میں آپ کو ایک مکمل مقداری تجارتی حکمت عملی کو جمع کرنے کے لیے Mai Language API استعمال کرنے کی رہنمائی کروں گا۔

2.4 موجد مقداری نظام پر حکمت عملی کیسے لکھیں۔

خلاصہ

پچھلے حصوں کا مطالعہ کرنے کے بعد، اب آپ آخر کار مقداری تجارتی حکمت عملی لکھنا شروع کر سکتے ہیں۔ یہ آپ کے لیے دستی تجارت سے مقداری تجارت کی طرف جانے کا سب سے اہم قدم ہوگا۔ درحقیقت، یہ اتنا پراسرار نہیں ہے کہ حکمت عملی لکھنا آپ کے خیالات کو کوڈ میں تبدیل کرنے سے زیادہ کچھ نہیں ہے۔ یہ سیکشن شروع سے ایک مقداری تجارتی حکمت عملی کو نافذ کرے گا اور آپ کو موجد مقداری نظام پر حکمت عملی لکھنے کے طریقے سے واقف کرائے گا۔

تیار کریں۔

سب سے پہلے، موجد کوانٹیٹیو ٹول کی آفیشل ویب سائٹ کھولیں، اور باری باری "اسٹریٹیجی لائبریری" اور "نئی حکمت عملی" پر کلک کریں، واضح رہے کہ کوڈ لکھنا شروع کرنے سے پہلے، آپ کو پروگرامنگ لینگویج ڈراپ ڈاؤن مینو میں مائی لینگویج یا جاوا اسکرپٹ لینگویج کو منتخب کرنا ہوگا۔

اسٹریٹجک خیالات

پچھلے باب میں، ہم نے چلتی اوسط کے ذریعے قیمتوں کو توڑنے کی حکمت عملی متعارف کرائی تھی۔ یعنی: اگر قیمت پچھلے 10 دنوں کی اوسط قیمت سے زیادہ ہے تو خریدیں، اگر قیمت پچھلے 10 دنوں کی اوسط قیمت سے کم ہے تو فروخت کریں۔ تاہم، اگرچہ قیمت براہ راست مارکیٹ کی حیثیت کی عکاسی کر سکتی ہے، بہت سے غلط پیش رفت کے سگنل ہوں گے، لہذا ہمیں اس حکمت عملی کو اپ گریڈ کرنے اور بہتر بنانے کی ضرورت ہے۔

سب سے پہلے، رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لیے ایک بڑی مدت کی موونگ ایوریج کا انتخاب کریں، جس نے کم از کم تقریباً نصف موونگ ایوریج کو فلٹر کیا ہو، اگرچہ یہ زیادہ مستحکم ہو جائے گا تاکہ داخلے کی کامیابی کی شرح کو مزید بڑھایا جا سکے۔

حکمت عملی کی منطق

مندرجہ بالا اسٹریٹجک خیالات اور خیالات کے ساتھ، ہم حکمت عملی کی منطق کو بنانے کی کوشش کر سکتے ہیں. یہاں منطق یہ نہیں ہے کہ آپ آسمانی حرکت کے قوانین کا حساب لگائیں؛ یہ اتنا پیچیدہ نہیں ہے۔ یہ پچھلے اسٹریٹجک خیالات کو الفاظ میں بیان کرنے سے زیادہ کچھ نہیں ہے۔

لمبی پوزیشن کا افتتاح: اگر کوئی موجودہ پوزیشن نہیں ہے، اور اختتامی قیمت قلیل مدتی موونگ ایوریج سے زیادہ ہے، اور بند ہونے والی قیمت طویل مدتی موونگ ایوریج سے زیادہ ہے، اور قلیل مدتی موونگ ایوریج طویل مدتی موونگ ایوریج سے زیادہ ہے، اور لانگ ٹرم موونگ ایوریج بڑھ رہی ہے۔

ایک مختصر پوزیشن کھولیں۔: اگر کوئی موجودہ پوزیشن نہیں ہے، اور اختتامی قیمت قلیل مدتی موونگ ایوریج سے کم ہے، اور بند ہونے والی قیمت طویل مدتی موونگ ایوریج سے کم ہے، اور قلیل مدتی موونگ ایوریج لانگ ٹرم موونگ ایوریج سے کم ہے، اور لانگ ٹرم موونگ ایوریج گر ​​رہی ہے۔

لمبی پوزیشن بند کرنا: اگر آپ کے پاس فی الحال ایک طویل آرڈر ہے اور اختتامی قیمت طویل مدتی موونگ ایوریج سے کم ہے، یا قلیل مدتی موونگ ایوریج لانگ ٹرم موونگ ایوریج سے کم ہے، یا طویل مدتی موونگ ایوریج کم ہو رہی ہے۔

مختصر پوزیشن کی بندش: اگر آپ فی الحال شارٹ آرڈر رکھتے ہیں، اور بند ہونے کی قیمت طویل مدتی موونگ ایوریج سے زیادہ ہے، یا قلیل مدتی موونگ ایوریج لانگ ٹرم موونگ ایوریج سے زیادہ ہے، یا لانگ ٹرم موونگ ایوریج بڑھ رہی ہے۔

مندرجہ بالا پوری مقداری تجارتی حکمت عملی کا منطقی حصہ ہے اگر ہم حکمت عملی منطق کے متنی ورژن کو کوڈ میں تبدیل کرتے ہیں، تو اس میں تین مراحل شامل ہوں گے: مارکیٹ کے حالات حاصل کرنا، انڈیکیٹرز کا حساب لگانا، اور خرید و فروخت کے آرڈر دینا۔

زبان کی حکمت عملی

اس مقداری تجارتی حکمت عملی میں، ہمیں صرف اختتامی قیمت حاصل کرنے کی ضرورت ہے: CLOSE یعنی تازہ ترین K-لائن کی اختتامی قیمت حاصل کرنے کے لیے آپ کو کوڈ میں CLOSE لکھنا ہوگا۔

اس کے بعد حسابی اشارے آتے ہیں، ہم کل 2 ٹیکنالوجیز کا استعمال کرتے ہیں، یعنی: مختصر مدت کی حرکت پذیری اوسط، ہم سمجھتے ہیں کہ قلیل مدتی موونگ ایوریج 10-پیریڈ موونگ ایوریج ہے۔ 50 مدت حرکت پذیری اوسط؟ براہ کرم مندرجہ ذیل اعداد و شمار کو دیکھیں:

شکل 2-11 مائی زبان کی حکمت عملی کوڈ

مینوئل ٹریڈنگ میں، ہم ایک نظر میں دیکھ سکتے ہیں کہ آیا 50 مدت کی موونگ ایوریج بڑھ رہی ہے یا گر رہی ہے، لیکن ہم اسے کوڈ میں کیسے ظاہر کرتے ہیں؟ اس کے بارے میں غور سے سوچیں، یہ فیصلہ کرنے کے لیے کہ آیا موونگ ایوریج بڑھ رہی ہے، کیا ایسا نہیں ہے کہ موجودہ K-لائن کی 50-مدت کی موونگ ایوریج ویلیو پچھلی K-لائن کی 50-period Moving اوسط ویلیو سے زیادہ ہے، اور 50-period Moving اوسط قدر گزشتہ K-line کی 50-period Moving اوسط قدر سے زیادہ ہے اس کے برعکس سچ ہے، جس کا مطلب ہے کہ موونگ ایوریج گر ​​رہی ہے۔ تو کوڈ میں، یہ اس طرح ہونا چاہئے:

شکل 2-12 مائی زبان کا فیصلہ موونگ ایوریج کوڈ

مندرجہ بالا اعداد و شمار میں 8 اور 9 میں گلاب سرخ کوڈ "AND" کا مطلب ہے "اور"۔ مثال کے طور پر، 9ویں لائن کا چینی میں ترجمہ کیا جاتا ہے: اگر موجودہ K-لائن کی 50-مدت کی اوسط حرکت پچھلی K-لائن کی 50-مدت کی حرکت اوسط سے زیادہ ہے، اور پچھلی K-لائن کی 50-مدت کی حرکت پذیری گزشتہ K-لائن کی 50-مدت کی حرکت پذیری اوسط سے زیادہ ہے، تو دوسری قیمت کے طور پر شمار کیا جاتا ہے، اور "قدر کے حساب سے شمار کیا جاتا ہے" نتیجہ "MA50_ISUP" کو تفویض کیا گیا ہے۔

خرید و فروخت کے عمل کو انجام دینے کے لیے آپ کو خرید و فروخت کے منطقی کوڈ کے بعد صرف موجد کے مقداری ٹول کے آرڈر API کو کال کرنے کی ضرورت ہے۔ براہ کرم مندرجہ ذیل تصویر دیکھیں:

شکل 2-13 مائی زبان خرید و فروخت کا لین دین کا کوڈ

اوپر کی تصویر میں 13 اور 14 میں گلاب سرخ کوڈ "OR" کو نوٹ کریں اس کا مطلب مائی زبان میں "یا" ہے۔ مثال کے طور پر ، لائن 13 کا چینی زبان میں ترجمہ کیا گیا ہے: اگر موجودہ کے لائن کی اختتامی قیمت موجودہ کے لائن کی 50 مدت کی حرکت پذیر اوسط سے کم ہے ، یا موجودہ کے لائن کی 10 مدت کی اوسط اوسط موجودہ کے لائن کی 50 مدت کی حرکت پذیر اوسط سے کم ہے تو ، اس کی قیمت "ہاں" کے طور پر لگائی گئی ہے اور اس کا حساب کتاب نہیں کیا جاتا ہے۔

براہ کرم نوٹ کریں: "AND" اور "OR" مائی زبان میں منطقی آپریٹرز ہیں:
"اور" کا مطلب ہے کہ جب تمام شرائط "ہاں" ہیں، حتمی شرط "ہاں" ہے؛
"OR" کا مطلب ہے کہ تمام شرائط میں سے جب تک کوئی ایک شرط "ہاں" ہو، حتمی شرط "ہاں" ہو گی۔

خلاصہ کریں۔

مندرجہ بالا انوینٹر کوانٹیٹیو ٹول پر مائی زبان میں ٹریڈنگ کی حکمت عملی لکھنے کا پورا عمل ہے: حکمت عملی کا خیال رکھنے سے لے کر حکمت عملی کو تصور کرنے اور منطق کو الفاظ میں بیان کرنے تک، اور آخر میں کوڈ کے ساتھ مکمل تجارتی حکمت عملی کو نافذ کرنا۔ اگرچہ یہ ایک سادہ حکمت عملی ہے، لیکن عمل درآمد کا مخصوص عمل پیچیدہ حکمت عملی سے ملتا جلتا ہے، سوائے اس کے کہ حکمت عملی کا الگورتھم اور ڈیٹا کا ڈھانچہ مختلف ہو۔ لہذا، جب تک آپ اس سیکشن میں مقداری حکمت عملی کے عمل کو سمجھتے اور اس پر عبور حاصل کر لیتے ہیں، آپ مقداری حکمت عملی کی تحقیق اور ضرورت کے مطابق موجد کے مقداری آلات پر مشق کرنے کے لیے مائی زبان کا استعمال کر سکتے ہیں۔

ہوم ورک

1. اس سیکشن میں حکمت عملیوں کو خود نافذ کرنے کی کوشش کریں۔
2. اس سیکشن میں حکمت عملی کی بنیاد پر، سٹاپ-پرافٹ اور سٹاپ-لاس فنکشنز شامل کریں۔

اگلا سیکشن پیش نظارہ

مقداری تجارتی حکمت عملیوں کی ترقی میں، پروگرامنگ زبانیں ہتھیاروں اور آلات کی طرح ہوتی ہیں، ایک اچھی پروگرامنگ زبان آپ کو نصف کوشش کے ساتھ دوگنا نتیجہ حاصل کرنے میں مدد دیتی ہے۔ مثال کے طور پر، مقداری تجارتی صنعت میں عام طور پر استعمال ہونے والی ایک درجن سے زیادہ زبانیں ہیں، جن میں Python، C++، Java، C#، EasyLanguage، Mai Language وغیرہ شامل ہیں۔ میدان جنگ میں جانے کے لیے مجھے کون سا ہتھیار چننا چاہیے؟ اگلے حصے میں ہم ان عام پروگرامنگ زبانوں اور ہر پروگرامنگ زبان کی خصوصیات کو متعارف کرائیں گے۔

باب 3 تجارتی حکمت عملیوں کو نافذ کرنے کے لیے سادہ پروگرامنگ زبان

3.1 مقداری تجارتی پروگرامنگ زبانوں کی افقی تشخیص

خلاصہ

باب 1 اور باب 2 میں، ہم نے مقداری تجارت کی بنیادی باتیں سیکھی ہیں اور اس باب میں، ہم تجارتی حکمت عملی کو تفصیل سے نافذ کریں گے۔ اگر آپ اپنا کام اچھی طرح کرنا چاہتے ہیں تو آپ کو پہلے اپنے اوزاروں کو تیز کرنا ہوگا۔ تجارتی حکمت عملیوں کو نافذ کرنے کے لیے، آپ کو پہلے پروگرامنگ زبان پر عبور حاصل کرنا چاہیے۔ یہ سیکشن سب سے پہلے مقداری تجارت میں مرکزی دھارے کی پروگرامنگ زبانوں کے ساتھ ساتھ ہر پروگرامنگ زبان کی خصوصیات کو متعارف کرایا جاتا ہے۔

پروگرامنگ لینگویج کیا ہے؟

پروگرامنگ لینگویج سیکھنے سے پہلے آپ کو پہلے "پروگرامنگ لینگویج" کے تصور کو سمجھنا چاہیے۔ پروگرامنگ لینگویج ایک ایسی زبان ہے جسے انسان اور کمپیوٹر دونوں سمجھ سکتے ہیں۔ کمپیوٹر پروگرامنگ زبانوں کے مطابق ہدایات پر عمل کر سکتے ہیں، اور ہم کمپیوٹرز کو ہدایات جاری کرنے کے لیے کوڈ بھی لکھ سکتے ہیں۔

جس طرح ہمارے والدین نے ہمیں بچپن میں بولنا سکھایا، اسی طرح انہوں نے ہمیں یہ بھی سکھایا کہ دوسرے کیا کہتے ہیں اسے کیسے سمجھنا ہے۔ ایک طویل عرصے کے اثر و رسوخ اور خود مطالعہ کے بعد، ہم نے اسے سمجھے بغیر بولنا سیکھا اور دوسرے بچوں کی باتوں کو سمجھ سکتے تھے۔ چینی، انگریزی، فرانسیسی وغیرہ سمیت بہت سی زبانیں ہیں مثال کے طور پر:
چینی: ہیلو ورلڈ
انگریزی: ہیلو ورلڈ
فرانسیسی: Bonjour tout le monde

اگر آپ کمپیوٹر اسکرین پر "ہیلو ورلڈ" کو ظاہر کرنے کے لیے پروگرامنگ زبان کا استعمال کرتے ہیں، تو یہ اس طرح نظر آئے گا:
C زبان: puts("Hello World")؛
جاوا زبان: System.out.println("ہیلو ورلڈ")؛
ازگر کی زبان: پرنٹ ("ہیلو ورلڈ")
ہم دیکھ سکتے ہیں کہ کمپیوٹر کی زبانوں کے اپنے مخصوص اصول ہیں، اور یہ زبان کے اصول پروگرامنگ زبان کی درجہ بندی ہیں جن کی ہمیں آج ہر درجہ بندی میں، ہمیں صرف سب سے بنیادی اور عام طور پر استعمال ہونے والے اصولوں کو یاد رکھنے کی ضرورت ہے، اور ہم ان پروگرامنگ زبانوں کو کمپیوٹر کے ساتھ بات چیت کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔

پروگرامنگ زبان کی درجہ بندی

آپ کے حوالہ اور موازنہ کو آسان بنانے کے لیے، اور آپ کے لیے موزوں تجارتی پروگرامنگ زبان کو منتخب کرنے کے لیے، ہم چھ سب سے زیادہ استعمال ہونے والی پروگرامنگ زبانوں کی درجہ بندی کریں گے، یعنی Python، Matlab/R، C++، Java/C#، EasyLanguage اور بصری زبان (جیسا کہ نیچے دکھایا گیا ہے)۔

تصویر 3-1 پروگرامنگ زبان کی تشخیص

ہم نے ان کے فعال دائرہ کار، چلنے کی رفتار، اسکیل ایبلٹی، اور سیکھنے میں دشواری کی بنیاد پر درجہ بندی کی۔ سکور 1 اور 5 کے درمیان ہے۔ مثال کے طور پر، فنکشنل رینج کے لحاظ سے 5 کے سکور کا مطلب ہے کہ فنکشن طاقتور ہے، اور 1 کے سکور کا مطلب ہے کہ فنکشن کم ہے۔ (جیسا کہ اوپر دکھایا گیا ہے۔

تاہم، ہر پروگرامنگ زبان کی تشخیص کا مقصد بنیادی طور پر مقداری تجارت کے میدان میں اس کا اطلاق ہوتا ہے اور اس میں ذاتی موضوعی عناصر ہوتے ہیں۔ تبصرہ کے سیکشن میں تنقید کرنے یا بحث کے لیے اپنے خیالات پیش کرنے کے لیے آپ کا بھی خیرمقدم ہے۔ اس کے بعد ہم ان پروگرامنگ لینگویجز کو ایک ایک کرکے متعارف کرانا شروع کریں گے۔

بصری زبان

بصری پروگرامنگ کی ایک طویل تاریخ ہے اور یہ نیا نہیں ہے۔ مختلف کنٹرول ماڈیولز سے لیس یہ "جو آپ دیکھتے ہیں وہی آپ کو ملتا ہے"، یہ کوڈ لاجک اور مکمل ٹریڈنگ حکمت عملی ڈیزائن بنا سکتا ہے بس ڈریگ اور ڈراپ کرنے سے یہ عمل بالکل اسی طرح کا ہے۔

شکل 3-2 بصری پروگرامنگ زبان کا انٹرفیس

جیسا کہ اوپر دکھایا گیا ہے، اسی پروگرام کو موجد مقداری تجارتی پلیٹ فارم کی بصری پروگرامنگ میں کوڈ کی صرف چند سطروں کے ساتھ مکمل کیا جا سکتا ہے۔ یہ پروگرامنگ کی حد کو بہت کم کر دیتا ہے، جو کہ ایک بہترین آپریٹنگ تجربہ ہے، خاص طور پر ان تاجروں کے لیے جنہیں پروگرامنگ کا کوئی علم نہیں ہے۔

چونکہ اس بصری زبان کے نفاذ کی بنیادی حکمت عملی کو C++ میں تبدیل کر دیا گیا ہے، اس لیے اس کا پروگرام کے چلنے کی رفتار پر بہت کم اثر پڑتا ہے۔ تاہم، اس کی فعالیت اور توسیع پذیری نسبتاً کمزور ہے، اور حد سے زیادہ پیچیدہ یا جدید ترین تجارتی حکمت عملی تیار کرنا ممکن نہیں ہے۔

آسان زبان

نام نہاد EasyLanguage سے مراد ایک پروگرامنگ زبان ہے جو کچھ تجارتی مقداری تجارتی سافٹ ویئر کے لیے منفرد ہے۔ اگرچہ ان زبانوں میں کچھ آبجیکٹ پر مبنی خصوصیات بھی ہیں، لیکن وہ بنیادی طور پر ان کی ایپلی کیشنز میں اسکرپٹ کی جاتی ہیں۔ نحو کے لحاظ سے، یہ ہماری فطری زبان کے بہت قریب ہے، مقداری تجارت کے آغاز کرنے والوں کے لیے، ایزی لینگویج کو بطور انٹری پوائنٹ استعمال کرنا ایک بہتر انتخاب ہے۔ مثال کے طور پر: موجد کے مقداری تجارتی پلیٹ فارم میں مائی زبان۔

اس اسکرپٹنگ زبان کو اپنے مخصوص سافٹ ویئر میں حکمت عملی کی بیک ٹیسٹنگ اور حقیقی تجارت کرنے میں کوئی دشواری نہیں ہے، لیکن یہ اکثر اسکیل ایبلٹی کے لحاظ سے محدود ہوتی ہے، مثال کے طور پر، حکمت عملی تیار کرنے والے بیرونی APIs کو کال نہیں کرسکتے ہیں۔ مزید برآں، چلنے کی رفتار کے لحاظ سے، یہ اسکرپٹنگ زبان اپنی ورچوئل مشین پر چلتی ہے، اور اس کی کارکردگی کی اصلاح جاوا/C# کی طرح اچھی نہیں ہے، اس لیے یہ سست ہے۔

Python

Stackoverflow پر، حالیہ برسوں میں مرکزی دھارے کی پروگرامنگ زبانوں کے دوروں کی تعداد میں بڑی حد تک کوئی تبدیلی نہیں ہوئی، صرف Python ہی اوپر کا رجحان دکھا رہا ہے۔ Python کو ویب سائٹ کی ترقی، مشین لرننگ، ڈیپ لرننگ، ڈیٹا تجزیہ وغیرہ کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس کی لچک اور کھلے پن کی وجہ سے یہ سب سے عام زبان بن گئی ہے۔ مقداری سرمایہ کاری کے میدان میں بھی ایسا ہی ہے، فی الحال زیادہ تر گھریلو مقداری پلیٹ فارمز پائتھون پر مبنی ہیں۔

Python کے بنیادی ڈیٹا ڈھانچے، فہرستیں اور لغات، بہت طاقتور ہیں اور بنیادی طور پر ڈیٹا کی نمائندگی کی ضروریات کو پورا کر سکتے ہیں۔ اگر آپ کو تیز تر اور زیادہ جامع ڈیٹا ڈھانچہ کی ضرورت ہے تو NumPy اور SciPy استعمال کرنے کی سفارش کی جاتی ہے یہ دونوں لائبریریاں بنیادی طور پر Python سائنسی کمپیوٹنگ کے لیے معیاری لائبریری کہلاتی ہیں۔

فنانشل انجینئرنگ کے لیے، ایک زیادہ ٹارگٹ شدہ لائبریری پانڈاس ہے، جس میں دو ڈیٹا سٹرکچر ہیں، سیریز اور ڈیٹا فریم، اور یہ ٹائم سیریز کی پروسیسنگ کے لیے بہت موزوں ہے۔

رفتار کے لحاظ سے، Python درمیان میں ہے، C++ سے سست اور EasyLanguage سے تیز، بنیادی طور پر کیونکہ Python ایک متحرک زبان ہے اور خالص Python میں چلنے پر اس کی رفتار اوسط ہوتی ہے۔ تاہم، آپ C++ کی رفتار تک پہنچنے کے لیے کچھ افعال کو مستحکم طور پر بہتر بنانے کے لیے Cython کا استعمال کر سکتے ہیں۔

ایک گلو لینگویج کے طور پر، پائیتھون توسیع کی کارکردگی کے لحاظ سے غیر متنازعہ نمبر ایک ہے، اس کے علاوہ توسیعی API کو استعمال کرنے میں بہت آسان بنایا گیا ہے۔ سیکھنے کی دشواری کے لحاظ سے، Python میں سادہ نحو، انتہائی پڑھنے کے قابل کوڈ، اور شروع کرنا آسان ہے۔

Matlab/R

اس کے بعد متلاب اور آر ہیں۔ یہ دو زبانیں بنیادی طور پر ڈیٹا کے تجزیہ کے لیے استعمال ہوتی ہیں، زبان کے مصنفین نے سائنسی کارروائیوں کے لیے بہت سے مصنوعی ڈیزائن بنائے ہیں کہ یہ قدرتی طور پر مقداری تجارتی کارروائیوں کو سپورٹ کرتی ہیں۔ تاہم، اس کی درخواست کا دائرہ نسبتاً محدود ہے، اور یہ عام طور پر ڈیٹا کے تجزیہ اور حکمت عملی کی بیک ٹیسٹنگ کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ تجارتی نظام اور حکمت عملی الگورتھم کی ترقی کے لیے، اس کا استعمال اور استحکام نسبتاً ناقص ہے۔

اس کے علاوہ، ان کی چلانے کی رفتار اور اسکیل ایبلٹی نسبتاً کم ہے کیونکہ متلاب اور آر منفرد زبان کی ورچوئل مشینوں پر چلتے ہیں۔ کارکردگی کے لحاظ سے، ان کی ورچوئل مشینیں Java اور C# سے کہیں زیادہ خراب ہیں۔ لیکن چونکہ ان کا نحو ریاضیاتی تاثرات کے قریب ہے، اس لیے ان کا سیکھنا نسبتاً آسان ہے۔

C++

C++ ایک عام مقصد کی پروگرامنگ زبان ہے جو متعدد پروگرامنگ ماڈلز کو سپورٹ کرتی ہے، جیسے کہ پروسیجرل پروگرامنگ، ڈیٹا ایبسٹریکشن، آبجیکٹ پر مبنی پروگرامنگ، عام پروگرامنگ، اور ڈیزائن پیٹرن۔ آپ ان تمام فنکشنز کو لاگو کرنے کے لیے C++ کا استعمال کر سکتے ہیں جو آپ حاصل کرنا چاہتے ہیں، لیکن ایسی طاقتور زبان کا سب سے بڑا نقصان یہ ہے کہ اسے سیکھنا بہت مشکل ہے، جیسے کہ ٹیمپلیٹس، پوائنٹرز، میموری لیک وغیرہ۔

فی الحال، C++ بڑے حجم، اعلی تعدد کی تجارت کے لیے ترجیحی پروگرامنگ زبان ہے کیونکہ C++ زبان کی خصوصیات بنیادی کمپیوٹر تک پہنچنا آسان ہے، یہ اعلی کارکردگی والے بیک ٹیسٹنگ اور عمل درآمد کے نظام کو تیار کرنے کے لیے سب سے مؤثر ٹول ہے۔

Java/C#

Java/C# دونوں جامد زبانیں ہیں جو C++ کے مقابلے میں ورچوئل مشینوں پر چلتی ہیں، کوئی صف سے باہر کی غلطی نہیں ہے، کوئی کورڈمپ نہیں ہے، پھینکے گئے استثناء ایرر کوڈ کے مقام کو درست طریقے سے تلاش کر سکتے ہیں، ان کا اپنا خودکار کوڑا اٹھانے کا طریقہ کار ہے، میموری لیک وغیرہ کے بارے میں فکر کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ لہذا، نحو سیکھنے کی دشواری کے لحاظ سے، وہ C++ سے بھی آسان ہیں۔ چلانے کی رفتار کے لحاظ سے، چونکہ ان کی تمام ورچوئل مشینوں کا رن ٹائم کمپلیشن کے لیے اپنا JIT فنکشن ہوتا ہے، اس لیے ان کی رفتار C++ کے بعد دوسرے نمبر پر ہے۔

تاہم، فعالیت کے لحاظ سے، بنیادی تجارتی نظام جیسے C++ کو بہتر بنانا ممکن نہیں ہے۔ توسیع کی کارکردگی کے لحاظ سے، یہ C++ سے کمزور ہے کیونکہ ان کی توسیع کو C کے پل سے گزرنا پڑتا ہے، اور یہ دونوں زبانیں خود ورچوئل مشینوں پر چلتی ہیں، اس لیے فنکشنل ماڈیولز کو پھیلاتے وقت، اسے حاصل کرنے کے لیے دیوار کی ایک اضافی تہہ کو عبور کرنا ضروری ہے۔

خلاصہ کریں۔

لیکن پھر، مقداری پروگرامنگ زبان اہم نہیں ہے، جو اہم ہے وہ خیال ہے۔ مقداری داخلے کے لیے موجد کی ایجاد کردہ مقداری مائی زبان کو استعمال کرنے میں قطعی طور پر کوئی حرج نہیں ہے، داخلے کے بعد بہتری لانے کے لیے آپ کو مسلسل کوشش کرنے کی ضرورت ہے اور یہ کہا جا سکتا ہے کہ خیالات ہی راستے کا تعین کرتے ہیں۔

"اپنی حکمت عملی کو ڈیزائن کریں، اپنے آئیڈیاز کی تجارت کریں۔" ایک مقداری تاجر کے طور پر، آپ کو نہ صرف حکمت عملی لکھنے کے پلیٹ فارم کے بنیادی نحو اور افعال میں مہارت حاصل کرنے کی ضرورت ہے، بلکہ حقیقی لڑائی میں تجارتی تصورات کا تجربہ کرنے کی بھی ضرورت ہے۔ مختلف تجارتی تصورات کی عکاسی کرنے کے لیے کوانٹیفیکیشن صرف ایک ٹول اور کیریئر ہے۔

ہوم ورک

1. مقداری تجارت کے لیے ازگر کی زبان کے کیا فوائد ہیں؟
2. موجد کی مائی زبان کا استعمال کرتے ہوئے کچھ عام استعمال شدہ API لکھنے کی کوشش کریں؟

اگلا سیکشن پیش نظارہ

مجھے یقین ہے کہ پروگرامنگ زبانوں کے اوپر تعارف کے ساتھ، آپ کو معلوم ہونا چاہیے کہ کس طرح کا انتخاب کرنا ہے، ہم پروگرامنگ زبانوں کی درجہ بندی کے مطابق ایک ہدفی انداز میں تجارتی حکمت عملی کی ترقی سیکھیں گے۔

3.2 مائی زبان کے لیے فوری آغاز گائیڈ

خلاصہ

مائی زبان کیا ہے؟ نام نہاد مائی زبان پروگرام شدہ فنکشن لائبریریوں کا ایک مجموعہ ہے جسے ابتدائی اسٹاک تکنیکی اشارے سے بڑھایا گیا ہے۔ الگورتھم فنکشنز میں سمیٹے ہوئے ہیں، اور صارفین کو حکمت عملی کی منطق کو لاگو کرنے کے لیے صرف فنکشنز کو لائن بائے لائن کال کرنے کی ضرورت ہے۔

یہ "چھوٹے نحو، بڑے فنکشن" کے تعمیراتی انداز کو اپناتا ہے، جس سے تحریری کارکردگی میں بہت بہتری آتی ہے جس کے لیے دوسری زبانوں میں 100 سے زیادہ جملوں کی ضرورت ہوتی ہے، عام طور پر مائی زبان میں صرف ایک درجن جملوں میں لکھا جا سکتا ہے۔ مالیاتی شماریاتی فنکشن لائبریری اور موجد کے مقداری ٹولز کے ڈیٹا ڈھانچے کے ساتھ مل کر، یہ کچھ پیچیدہ تجارتی منطق کو بھی سپورٹ کر سکتا ہے۔

مکمل حکمت عملی

اس سیکشن کے کلیدی علم کو تیزی سے سمجھنے میں آپ کی مدد کرنے کے لیے، موجد کوانٹیٹیو مائیکرو ویو لینگویج کوئیک اسٹارٹ متعارف کرانے سے پہلے، آپ کو پہلے اس سیکشن کے تصورات کی ابتدائی سمجھ حاصل کرنی چاہیے۔ ہم اب بھی طویل مدتی 50 دن کی موونگ ایوریج اور قلیل مدتی 10 دن کی موونگ ایوریج کو بنیادی کیسز کے طور پر استعمال کرتے ہیں اور پچھلے باب میں مذکور مکمل حکمت عملی کیس کا جائزہ لیتے ہیں:

لمبی پوزیشن کا افتتاح: اگر کوئی موجودہ پوزیشن نہیں ہے، اور اختتامی قیمت قلیل مدتی موونگ ایوریج سے زیادہ ہے، اور بند ہونے والی قیمت طویل مدتی موونگ ایوریج سے زیادہ ہے، اور قلیل مدتی موونگ ایوریج طویل مدتی موونگ ایوریج سے زیادہ ہے، اور لانگ ٹرم موونگ ایوریج بڑھ رہی ہے۔

ایک مختصر پوزیشن کھولیں۔: اگر کوئی موجودہ پوزیشن نہیں ہے، اور اختتامی قیمت قلیل مدتی موونگ ایوریج سے کم ہے، اور بند ہونے والی قیمت طویل مدتی موونگ ایوریج سے کم ہے، اور قلیل مدتی موونگ ایوریج لانگ ٹرم موونگ ایوریج سے کم ہے، اور لانگ ٹرم موونگ ایوریج گر ​​رہی ہے۔

لمبی پوزیشن بند کرنا: اگر آپ کے پاس فی الحال ایک طویل آرڈر ہے اور اختتامی قیمت طویل مدتی موونگ ایوریج سے کم ہے، یا قلیل مدتی موونگ ایوریج لانگ ٹرم موونگ ایوریج سے کم ہے، یا طویل مدتی موونگ ایوریج کم ہو رہی ہے۔

مختصر پوزیشن کی بندش: اگر آپ فی الحال شارٹ آرڈر رکھتے ہیں، اور بند ہونے کی قیمت طویل مدتی موونگ ایوریج سے زیادہ ہے، یا قلیل مدتی موونگ ایوریج لانگ ٹرم موونگ ایوریج سے زیادہ ہے، یا لانگ ٹرم موونگ ایوریج بڑھ رہی ہے۔

اگر اسے مائی زبان کے کوڈ میں لکھا جائے تو یہ اس طرح لگتا ہے:

شکل 3-3 مائی زبان کی مکمل مثال

ایک مکمل مقداری تجارتی حکمت عملی لکھنے کے لیے، اسے عام طور پر کئی مراحل کی ضرورت ہوتی ہے: ڈیٹا کا حصول، ڈیٹا کیلکولیشن، منطقی حساب، آرڈر کی جگہ کا تعین وغیرہ۔ جیسا کہ اوپر کے اعداد و شمار میں دکھایا گیا ہے، پورے کوڈ میں، صرف ایک API کا استعمال کیا گیا ہے، جو کہ پہلی اور دوسری لائنوں میں "CLOSE" ہے، پھر پہلی سے نویں لائنیں ڈیٹا کیلکولیشن کا حصہ ہیں اور آخر میں گیارہویں سے چودھویں لائنیں منطقی حساب اور ترتیب کا حصہ ہیں۔

براہ کرم نوٹ کریں کہ جامنی کوڈ ایک متغیر ہے؛ پہلی سے نویں لائنوں میں، سبز ":=" ایک اسائنمنٹ آپریٹر ہے، اور اسائنمنٹ آپریٹر کے دائیں طرف کا ڈیٹا حساب کے بعد متغیر کو تفویض کیا جاتا ہے، مثال کے طور پر، پہلی لائن میں، کالنگ کو اوسط کے طور پر سمجھا جاتا ہے، جس میں دو پیرامیٹر کی ضرورت ہوتی ہے۔ ing MA، آپ کو MA کی قسم سیٹ کرنے کی ضرورت ہے؛ گلاب سرخ "AND" اور "OR" منطقی آپریٹرز ہیں، جو بنیادی طور پر متعدد منطقی حسابات وغیرہ کو جوڑنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ مندرجہ بالا بنیادی علمی تصورات کے ساتھ، آئیے مائی زبان کی تفصیلی بنیادی باتیں سیکھنا شروع کریں۔

بنیادی ڈیٹا

بنیادی ڈیٹا (افتتاحی قیمت، سب سے زیادہ قیمت، سب سے کم قیمت، اختتامی قیمت، تجارتی حجم) مقداری تجارت کا ایک ناگزیر حصہ ہے حکمت عملی میں تازہ ترین بنیادی ڈیٹا حاصل کرنے کے لیے، آپ کو صرف موجد کے مقداری ٹول کے API کو کال کرنے کی ضرورت ہے۔ اگر آپ تاریخی بنیادی ڈیٹا حاصل کرنا چاہتے ہیں، تو آپ "REF" استعمال کر سکتے ہیں، جیسے: REF (CLOSE، 1) کل کی بند قیمت حاصل کرنے کے لیے ہے۔

متغیرات

ایک متغیر ایک عدد ہے جسے تبدیل کیا جا سکتا ہے، اس کا نام چینی حروف، حروف، اعداد اور ڈیش کو سپورٹ کرتا ہے، لیکن اس کی لمبائی 31 حروف کے اندر ہونی چاہیے۔ متغیر ناموں کو ایک دوسرے، پیرامیٹر کے ناموں، یا فنکشن کے ناموں (API) کے ساتھ دہرایا نہیں جا سکتا، اور ہر بیان کا اختتام سیمی کالن کے ساتھ ہونا چاہیے۔ اگر آپ لکھنے کے بعد اپنی زبان کے تبصرے شامل کرنا چاہتے ہیں تو آخر میں "//" استعمال کریں۔ اسے نصف چوڑائی ان پٹ طریقہ کے بڑے حروف میں لکھنے کی ضرورت ہے۔ جیسا کہ مندرجہ ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے:

شکل 3-4 مائی زبان کے ڈیٹا کی قسم

متغیر اسائنمنٹ

ویری ایبل اسائنمنٹ اسائنمنٹ آپریٹر کے دائیں جانب والی ویلیو کو بائیں جانب متغیر کو تفویض کرنا ہے، اسائنمنٹ آپریٹرز کی 4 قسمیں ہیں، جو اس بات کو کنٹرول کر سکتے ہیں کہ آیا چارٹ پر ویلیو ظاہر ہو اور ڈسپلے پوزیشن کی وضاحت کی جائے۔ ذیل کے اعداد و شمار میں سبز فونٹس اسائنمنٹ آپریٹرز ہیں، یعنی ":"، ":="، "^^"، اور ".."

شکل 3-5 مائی لینگویج متغیر اسائنمنٹ

ڈیٹا کی قسم

مائی زبان میں، ڈیٹا کی بہت سی قسمیں ہیں، جن میں سب سے زیادہ استعمال ہونے والی عددی قسم، سٹرنگ کی قسم، اور بولین قسم ہیں۔ عددی قسمیں اعداد ہیں، بشمول عدد، اعشاریہ، مثبت اور منفی نمبر، جیسے: 1، 2، 3، 1.1234، 2.23456...؛ سٹرنگ کی اقسام کو متن، چینی، انگریزی، اور نمبرز تمام سٹرنگز ہو سکتے ہیں، جیسے: 'Inventor Quantification'، 'Bo 6 PRICE'؛ CLOSE PRICE کی اقسام ایک قسم سب سے آسان ہے، اس کی صرف دو قدریں ہیں "ہاں" اور "نہیں"، جیسے کہ: 1 "ہاں" کے لیے سچ کی نمائندگی کرتا ہے، اور 0 "نہیں" کے لیے غلط کو ظاہر کرتا ہے۔

رشتہ دار آپریٹر

رشتہ دار آپریٹرز، جیسا کہ نام سے پتہ چلتا ہے، وہ آپریٹرز ہیں جو دو اقدار کے درمیان تعلق کا موازنہ کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ وہ برابر ہیں، اس سے بڑا، اس سے کم، اس سے بڑا یا مساوی، اس سے کم یا مساوی، اور اس کے برابر نہیں، جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے:

شکل 3-6 مائی لینگویج آپریٹرز

منطقی آپریٹرز

منطقی آپریشنز الگ الگ بولین بیانات کو ایک ساتھ جوڑ سکتے ہیں سب سے زیادہ استعمال ہونے والے "AND" اور "OR" ہیں۔ فرض کریں کہ دو بولین قسم کی قدریں ہیں، یعنی "اختتامی قیمت کھلنے کی قیمت سے زیادہ ہے" اور "اختتامی قیمت حرکت پذیری اوسط سے زیادہ ہے"، ہم انہیں بولین قدر میں جوڑ سکتے ہیں، جیسے: "اختتامی قیمت کھلنے کی قیمت سے زیادہ ہے اور (AND) بند ہونے کی قیمت حرکت پذیری اوسط سے زیادہ ہے"، "اختتامی قیمت کھلنے کی قیمت سے زیادہ ہے یا (OR) بڑی قیمت ہے۔

شکل 3-7 مائی زبان کا منطقی عمل

سب متوجہ ہوں:
"اور" کا مطلب ہے کہ جب تمام شرائط "ہاں" ہیں، حتمی شرط "ہاں" ہے؛
"OR" کا مطلب ہے کہ تمام شرائط میں سے جب تک کوئی ایک شرط "ہاں" ہو، حتمی شرط "ہاں" ہو گی۔
"اور" کو "&&" کے طور پر لکھا جاسکتا ہے اور "OR" کو "||" لکھا جاسکتا ہے۔

ریاضی کے آپریٹر

مائی زبان میں عام طور پر استعمال ہونے والے ریاضی کے آپریٹرز ("+", "-",*”، “/”) پرائمری اسکول میں سیکھی گئی ریاضی سے مختلف نہیں ہے، جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے:

شکل 3-8 مائی زبان میں ریاضی کے عمل

ترجیحات

اگر 100 ہے۔*ایکسپریشن (10-1)/(10+5) کے لیے، پروگرام پہلے کس مرحلے کا حساب لگاتا ہے؟ مڈل اسکول کی ریاضی ہمیں بتاتی ہے: ① اگر یہ ایک ہی سطح کا آپریشن ہے، تو اسے عام طور پر بائیں سے دائیں حساب کیا جاتا ہے۔ ② اگر جمع اور گھٹاؤ کے ساتھ ساتھ ضرب اور تقسیم دونوں ہیں تو پہلے ضرب اور تقسیم کا حساب لگائیں، پھر اضافہ اور گھٹاؤ۔ ③اگر بریکٹ ہیں تو پہلے بریکٹ کے مواد کا حساب لگائیں۔ ④ اگر یہ آپریشن کے قوانین کے مطابق ہے، تو آپریشن کے قوانین کو حساب کو آسان بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ مائی زبان کی ترجیح وہی ہے جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے۔

شکل 3-9 مائی زبان میں ریاضی کی کارروائیوں کی ترجیح

عملدرآمد موڈ

موجد کے مقداری ٹول کی مائی زبان میں، پروگرام کی حکمت عملی پر عمل درآمد کے لیے دو طریقے ہیں، یعنی: بند ہونے والی قیمت کا موڈ اور ریئل ٹائم پرائس موڈ۔ کلوزنگ پرائس موڈ کا مطلب یہ ہے کہ موجودہ K-لائن سگنل قائم ہو گیا ہے، اور اگلی K-لائن شروع ہونے پر آرڈر کا لین دین فوراً مکمل ہو جاتا ہے۔ ریئل ٹائم پرائس موڈ کا مطلب ہے کہ ایک بار موجودہ K-لائن سگنل قائم ہو جانے کے بعد، آرڈر کا لین دین فوری طور پر مکمل ہو جائے گا۔

انٹرا ڈے حکمت عملی

اگر یہ انٹرا ڈے حکمت عملی ہے، جب آپ کو تجارتی دن کے اختتام پر پوزیشن کو بند کرنے کی ضرورت ہو تو، آپ کو "TIME" ٹائم فنکشن استعمال کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ فنکشن چار ہندسوں کی شکل میں ظاہر ہوتا ہے جب یہ دوسری مدت سے اوپر اور دن کی مدت سے کم ہوتا ہے، یعنی: HHMM (1450-14:50)۔ نوٹ: ٹریڈنگ کے اختتام پر کسی پوزیشن کو بند کرنے کی شرط کے طور پر TIME فنکشن کا استعمال کرتے وقت، یہ تجویز کیا جاتا ہے کہ اوپننگ کنڈیشن میں بھی ایک متعلقہ وقت کی حد ہو۔ جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے:

شکل 3-10 مائیکروفون لینگویج ٹائم فنکشن

ماڈل کی درجہ بندی

شکل 3-11 مائی زبان کے ماڈل کی درجہ بندی

مائی زبان میں ماڈل کی درجہ بندی کی دو قسمیں ہیں، یعنی: نان فلٹرنگ ماڈل اور فلٹرنگ ماڈل۔ یہ حقیقت میں سمجھنا بہت آسان ہے: نان فلٹرنگ ماڈل مسلسل کھلنے یا بند ہونے والے سگنلز کی اجازت دیتا ہے، جو پوزیشنز کو شامل کرنے اور کم کرنے کے افعال کو محسوس کر سکتا ہے۔ فلٹرنگ ماڈل مسلسل کھلنے یا بند ہونے والے سگنلز کی اجازت نہیں دیتا ہے، یعنی جب کوئی افتتاحی سگنل ظاہر ہوتا ہے، تب تک بند ہونے والے سگنلز کو فلٹر کیا جائے گا جب تک کہ نان فلٹرنگ ماڈل میں سگنلز کی ترتیب یہ ہے: اوپن-کلوز-اوپن-کلز-اوپن.....

خلاصہ کریں۔

اوپر مائی زبان کا فوری تعارف ہے اسے سیکھنے کے بعد، آپ مقداری تجارتی حکمت عملیوں کو پروگرام کر سکتے ہیں۔ اگر آپ کو مزید پیچیدہ حکمت عملی لکھنے کی ضرورت ہے، تو آپ Inventor Quantitative Tool Mai Language API دستاویزات کا حوالہ دے سکتے ہیں، یا اپنے لیے مقداری تجارتی حکمت عملی لکھنے کے لیے براہ راست آفیشل کسٹمر سروس سے رجوع کر سکتے ہیں۔

اگلا سیکشن پیش نظارہ

دن کی تجارت بھی ایک تجارتی نمونہ ہے، اس لیے مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کا خطرہ کم ہو جاتا ہے، ایک بار جب مارکیٹ کے ناموافق حالات پیدا ہوتے ہیں، تو وقت پر ایڈجسٹمنٹ کی جا سکتی ہے۔ اس سیکشن میں مائی زبان کا تعارف سیکھنے کے بعد، اگلے حصے میں ہم آپ کو دکھائیں گے کہ انٹرا ڈے مقداری تجارتی حکمت عملی کیسے لکھی جائے۔

ہوم ورک

1. بنیادی ڈیٹا حاصل کرنے کے لیے Mai زبان میں API لکھنے کے لیے Inventor Quantitative Tool استعمال کرنے کی کوشش کریں۔
2. چارٹ میں متغیر اسائنمنٹس کو ظاہر کرنے کے کیا طریقے ہیں؟

3.3 مائی زبان میں حکمت عملیوں کو کیسے نافذ کیا جائے۔

خلاصہ

پچھلے مضمون میں، ہم نے مائی زبان کے تعارف، بنیادی نحو، ماڈل پر عمل درآمد کے طریقہ کار، ماڈل کی درجہ بندی وغیرہ کے پہلوؤں سے تجارتی حکمت عملیوں کو لاگو کرنے کی بنیاد کی وضاحت کی ہے۔ اس مضمون میں، ہم پچھلے مضمون کے مواد کو جاری رکھیں گے اور عام طور پر استعمال ہونے والے حکمت عملی کے ماڈیولز اور تکنیکی ماڈیولز سے مرحلہ وار ایک قابل عمل انٹرا ڈے مقداری تجارتی حکمت عملی کا احساس کرنے میں آپ کی مدد کریں گے۔

پالیسی ماڈیول

اس کے بارے میں سوچیں، آپ لیگو کے ٹکڑوں کا استعمال کرتے ہوئے روبوٹ کیسے بناتے ہیں؟ آپ اسے اوپر سے نیچے یا نیچے سے اوپر تک ایک ساتھ نہیں رکھ سکتے۔ تھوڑی سی عقل رکھنے والا کوئی بھی جانتا ہے کہ سر، بازو، ٹانگیں، پروں وغیرہ کو الگ الگ رکھ کر ایک مکمل روبوٹ کی شکل میں ملانا چاہیے۔ پروگرام لکھتے وقت بھی ایسا ہی ہوتا ہے۔ ذیل میں میں کچھ عام طور پر استعمال ہونے والے حکمت عملی کے ماڈیولز کی فہرست دوں گا:

مرحلے میں اضافہ

موجودہ K-لائن کی اختتامی قیمت اور پچھلے N ادوار کی اختتامی قیمت کے درمیان فرق کے فیصد کا حساب لگا کر مرحلے میں اضافہ کا حساب لگایا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، آخری 10 K-line پیریڈز کے اضافے کا حساب لگانے کے لیے، کوڈ کو اس طرح لکھا جا سکتا ہے:

شکل 3-12 مائی لینگویج سٹیج گروتھ

نئی بلندیاں

ایک نئی بلندی مقرر کرنے کے لیے، ہمیں یہ حساب کرنا ہوگا کہ آیا موجودہ K-لائن N ادوار میں سب سے زیادہ قیمت سے زیادہ ہے۔ مثال کے طور پر، یہ حساب کرنے کے لیے کہ آیا موجودہ K-لائن آخری 10 K-لائنوں میں سب سے زیادہ قیمت سے زیادہ ہے، کوڈ کو اس طرح لکھا جا سکتا ہے:

تصویر 3-13 مائی زبان ایک نئی بلندی کو چھو رہی ہے۔

بڑا حجم الٹا

بڑھتے ہوئے قیمتوں اور تجارتی حجم میں تیز اضافے کے طور پر بڑے حجم کے اوپر کی طرف حملہ سمجھا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر: اگر K-لائن کی اختتامی قیمت پچھلی 10 K-لائنز کی اختتامی قیمت سے 1.5 گنا ہے، تو اس کا مطلب ہے کہ اس میں 10 دنوں میں 50% اضافہ ہوا ہے؛ تجارتی حجم آخری 10 K-لائنز کی اوسط سے 5 گنا زیادہ ہے۔ اسے کوڈ میں اس طرح لکھا جا سکتا ہے:

شکل 3-14 Maiyuyu کا حجم بڑھتا ہے۔

تنگ تکمیل

تنگ رینج کنسولیڈیشن کا مطلب ہے کہ قیمتیں ایک خاص حد کے اندر ایک حالیہ مدت کے دوران رہیں۔ مثال کے طور پر: اگر 10 ادوار میں سب سے زیادہ قیمت اور 10 ادوار کے اندر سب سے کم قیمت کے درمیان فرق، موجودہ K-لائن کی اختتامی قیمت سے تقسیم کیا جائے تو، تقریباً 0.05 سے کم ہے۔ اسے کوڈ میں اس طرح لکھا جا سکتا ہے:

تصویر 3-15 گندم کی زبان کی تنگ رینج

موونگ اوسط تیزی کا انتظام

موونگ ایوریجز کا تیزی کا انتظام تیزی کے انتظامات اور بیئرش انتظامات میں تقسیم کیا گیا ہے، K-لائن کو 5-10-20-30-60 کے تحت سپورٹ کے ساتھ ترتیب دیا گیا ہے، جو کہ تیزی کے انتظامات کا مطلب ہے کہ مارکیٹ کا رجحان ایک مضبوط اوپر کی طرف ہے۔ اسے کوڈ میں اس طرح لکھا جا سکتا ہے:

شکل 3-16 مائی لینگویج موونگ ایوریج بلش ارینجمنٹ

پچھلی اونچائیاں اور ان کے مقامات

پچھلے ہائی پوائنٹ اور اس ہائی پوائنٹ کے مقام کو حاصل کرنے کے لیے، آپ اسے براہ راست موجد مقداری ٹول کے API کے ذریعے حاصل کر سکتے ہیں۔ یہ کوڈ میں لکھا جا سکتا ہے:

شکل 3-17 مائی لینگویج کا پچھلا ہائی پوائنٹ

گیپ

ایک خلا ایک ایسی صورت حال ہے جہاں دو K-لائنوں کی سب سے زیادہ اور سب سے کم قیمتیں آپس میں منسلک نہیں ہوتی ہیں، یہ فرق مستقبل کے سپورٹ اور پریشر پوائنٹس کے لیے ایک حوالہ قیمت ہے۔ جب کوئی خلا واقع ہوتا ہے، تو یہ فرض کیا جا سکتا ہے کہ اصل خلا کی سمت میں رجحان کی ایک سرعت شروع ہو گئی ہے۔ یہ کوڈ میں لکھا جا سکتا ہے:

شکل 3-18 مائی زبان کا فرق

عام تکنیکی اشارے

حرکت پذیری اوسط

شکل 3-19 حرکت پذیر اوسط چارٹ

شماریاتی نقطہ نظر سے، متحرک اوسط روزانہ کی قیمتوں کی ریاضی کی اوسط ہے، اور یہ ایک رجحان کے ساتھ قیمت کی رفتار ہے۔ موونگ ایوریج سسٹم ایک تکنیکی ٹول ہے جو عام طور پر زیادہ تر تجزیہ کاروں کے ذریعہ استعمال کیا جاتا ہے، یہ ایک ایسا عنصر ہے جو تکنیکی تجزیہ کاروں کی نفسیاتی قیمت اور خرید و فروخت کے فیصلہ سازی کو متاثر کرتا ہے۔

شکل 3-20 مائی زبان کے مختلف اشارے کا حساب

بول چینل

شکل 3-21 BOLL چینل کا خاکہ

BOLL، جسے بولنگر بینڈ انڈیکیٹر کے نام سے بھی جانا جاتا ہے، شماریاتی اصولوں کا استعمال کرتے ہوئے پہلے N-day حرکت پذیری اوسط کی بنیاد پر درمیانی ٹریک کا حساب لگاتا ہے، اور پھر معیاری انحراف کی بنیاد پر اوپری اور نچلے ٹریک کا حساب لگاتا ہے۔ جب BOLL چینل تنگ ہو جاتا ہے، تو اس کا مطلب ہے کہ قیمت آہستہ آہستہ اوسط پر واپس آ رہی ہے۔ جب BOLL چینل تنگ سے چوڑا ہوتا ہے، تو اس کا مطلب ہے کہ اگر قیمت اوپری ٹریک کو عبور کرتی ہے، تو یہ ظاہر کرتا ہے کہ قوت خرید بڑھ گئی ہے، اگر قیمت فروخت کی طاقت بڑھ گئی ہے۔

تمام تکنیکی اشاریوں میں، BOLL کا حساب کا طریقہ سب سے پیچیدہ ہے، جو شماریات میں معیاری انحراف کے تصور کو متعارف کراتا ہے اور اس میں درمیانی لائن (MB)، اوپری لائن (UP) اور نچلی لائن (DN) کا حساب شامل ہوتا ہے۔ حساب کتاب کا طریقہ درج ذیل ہے:

شکل 3-22 مائی لینگویج بولنگر بینڈ کیلکولیشن

MACD اشارے

شکل 3-23 MACD اشارے

MACD اشارے تیز (مختصر مدت) اور سست (طویل مدتی) حرکت پذیری اوسط اور ان کے کنورجن اور علیحدگی کی علامات کا استعمال کرتا ہے، اور ایک ڈبل ہموار آپریشن انجام دیتا ہے۔ MACD، جو موونگ ایوریج کے اصول کی بنیاد پر تیار کیا گیا ہے، اس نے موونگ ایوریج کی خرابی کو ختم کر دیا ہے جو کہ اکثر غلط سگنل بھیجتا ہے، اور اس نے موونگ ایوریج کے اثر کو برقرار رکھا ہے، اس لیے MACD انڈیکیٹر میں موونگ ایوریج کے رجحان، استحکام اور استحکام کی خصوصیات ہیں، یہ ایک تکنیکی تجزیہ کا اشارہ ہے جس کا استعمال اسٹاک کی قیمتوں میں اضافے اور قیمتوں میں اضافے کے لیے کیا جاتا ہے۔ حساب کتاب کا طریقہ درج ذیل ہے:

شکل 3-24 مائی زبان کا MACD اشارے

مندرجہ بالا مقداری ٹریڈنگ کی حکمت عملیوں کو تیار کرنے میں زیادہ عام طور پر استعمال ہونے والے ماڈیولز ہیں۔ اگلا، ہم ایک قابل عمل انٹرا ڈے مقداری تجارتی حکمت عملی لکھنا شروع کریں گے۔

حکمت عملی تحریر

فارن ایکسچینج اسپاٹ مارکیٹ میں، ایک بار وسیع پیمانے پر گردش کرنے والی پیش رفت ٹریڈنگ کی حکمت عملی تھی، جو کہ HANS123 حکمت عملی ہے جو کہ افتتاح کے بعد N K-لائنز کی اپنی سادہ ہائی اور کم پوائنٹ بریک تھرو کو ٹریڈنگ سگنل کو متحرک کرنے کے معیار کے طور پر استعمال کرتی ہے۔ یہ ابتدائی اندراج کے ساتھ ایک تجارتی موڈ بھی ہے۔

حکمت عملی کی منطق

مارکیٹ کھلنے کے 30 منٹ بعد مارکیٹ میں داخل ہونے کے لیے تیار رہیں؛
اپر ٹریک = ہائی پوائنٹ کھلنے کے 30 منٹ بعد؛
لوئر ٹریک = کھولنے کے بعد 30 منٹ کم؛
جب قیمت اوپری ٹریک سے ٹوٹ جاتی ہے، ایک پوزیشن خریدیں اور کھولیں۔
جب قیمت نچلے ٹریک سے نیچے آجائے تو فروخت کی پوزیشن کھولیں۔
انٹرا ڈے ٹریڈنگ حکمت عملی، مارکیٹ بند ہونے سے پہلے قریبی پوزیشنز؛

حکمت عملی کوڈ

شکل 3-25 مائی زبان کی حکمت عملی کوڈ

خلاصہ کریں۔

اوپر، ہم نے حکمت عملی کے ماڈیولز کا تصور سیکھ لیا ہے، اور کئی عام طور پر استعمال ہونے والے حکمت عملی کے ماڈیول کیسز کے ذریعے، ہم موجد کے مقداری ٹولز کے پروگرامنگ کے طریقوں سے واقف ہو گئے ہیں، یہ کہا جا سکتا ہے کہ حکمت عملی کے ماڈیولز لکھنا سیکھنا اور پروگرامنگ منطقی سوچ کو بہتر بنانا جدید مقداری تجارت کے اہم اقدامات ہیں۔ آخر میں، ہم نے ان تجارتی حکمت عملیوں کو نافذ کرنے کے لیے موجد کے مقداری ٹولز کا استعمال کیا جو عام طور پر غیر ملکی کرنسی کی جگہ ٹریڈنگ میں استعمال ہوتی ہیں۔

اگلا سیکشن پیش نظارہ

کچھ دوست الجھن محسوس کر سکتے ہیں اور گنجان بھرے کوڈز کو سمجھنے سے قاصر ہو سکتے ہیں۔ پریشان نہ ہوں، ہم نے پہلے ہی آپ کے لیے ان سب کے بارے میں سوچا ہے، ایک پروگرامنگ لینگویج ہے جو کہ نئے صارفین کے لیے زیادہ موزوں ہے، جیسا کہ آپ دیکھتے ہیں کہ آپ کو مل کر کیا ملتا ہے۔

ہوم ورک

1. متعدد تجارتی ماڈیولز کو لاگو کرنے کی کوشش کریں جنہیں آپ سبجیکٹیو ٹریڈنگ میں اکثر استعمال کرتے ہیں۔
2. موجد کے مقداری ٹول میں مائی زبان کا استعمال کرتے ہوئے KDJ اشارے الگورتھم کو نافذ کرنے کی کوشش کریں۔

3.4 بصری پروگرامنگ کے ساتھ فوری آغاز

خلاصہ

بہت سے لوگ مقداری تجارت میں دلچسپی رکھتے ہیں، تاہم، روایتی پروگرامنگ زبانوں کی بنیادی ترکیب، ڈیٹا آپریشنز، منطقی کنٹرول وغیرہ سیکھنے کے بعد، وہ اکثر حوصلہ شکنی کرتے ہیں یا اس وقت آپ کے لیے بصری پروگرامنگ زبانیں زیادہ موزوں ہو سکتی ہیں۔

مکمل حکمت عملی

اس سیکشن کے اہم علم کو تیزی سے سمجھنے میں ہر ایک کی مدد کرنے کے لیے، موجد مقداری بصری پروگرامنگ لینگویج کا فوری تعارف پیش کرنے سے پہلے، آئیے پہلے ایک نظر ڈالتے ہیں کہ بصری زبان میں لکھی گئی حکمت عملی کیسی نظر آتی ہے؟ اور اس حصے میں اسم کے تصورات کی ابتدائی سمجھ حاصل کریں۔ آئیے لمبا چلنے کی سب سے آسان مثال لیں جب اختتامی قیمت 50-پیریڈ کی اوسط سے زیادہ ہو، اور جب اختتامی قیمت 50-پیریڈ کی اوسط سے کم ہو تو مختصر جانا:

لمبی پوزیشن کا افتتاح: اگر کوئی موجودہ پوزیشن نہیں ہے اور اختتامی قیمت 50-پیریڈ موونگ ایوریج سے زیادہ ہے۔
ایک مختصر پوزیشن کھولیں۔: اگر کوئی موجودہ پوزیشن نہیں ہے اور اختتامی قیمت 50-پیریڈ موونگ ایوریج سے کم ہے۔
لمبی پوزیشن بند کرنا：اگر آپ فی الحال ایک لمبی پوزیشن پر فائز ہیں اور اختتامی قیمت 50-پیریڈ موونگ ایوریج سے کم ہے۔
مختصر پوزیشن کی بندش：اگر آپ کے پاس فی الحال ایک مختصر آرڈر ہے اور اختتامی قیمت 50 مدت کی اوسط سے زیادہ ہے۔

اگر مذکورہ حکمت عملی کو بصری زبان میں لکھا جائے تو یہ اس طرح نظر آئے گا (جیسا کہ نیچے دکھایا گیا ہے):

شکل 3-26 بصری زبان کا انٹرفیس

جیسا کہ اوپر کے اعداد و شمار میں دکھایا گیا ہے، حکمت عملی کے ڈیزائن کا پورا عمل یہ ہے: مارکیٹ کی قسم سیٹ کریں، K-لائن سرنی حاصل کریں، پچھلی K-لائن کی 50-مدت کی اوسط حاصل کریں، پچھلی K-لائن کی اختتامی قیمت حاصل کریں، پوزیشن کی صف حاصل کریں، پوزیشن کی حیثیت کا تعین کریں، اس بات کا تعین کریں کہ آیا اختتامی قیمت حرکت پذیری اوسط سے زیادہ ہے یا کم، اور اوپننگ کو انجام دینا۔

یہاں ہمیں "ارے" کے تصور پر توجہ دینے کی ضرورت ہے جو ہر پروگرامنگ لینگویج کے لیے ایک اہم ڈیٹا ڈھانچہ ہے۔ Arrays کنٹینرز کی طرح ہیں جو اقدار کی ایک سیریز کو ذخیرہ کرسکتے ہیں. مثال کے طور پر، K-line ارے حاصل کرنے کے لیے API کو کال کرنے سے درج ذیل نتیجہ ملتا ہے:

شکل 3-27 K-line صف

مندرجہ بالا اعداد و شمار میں کوڈ ایک K-لائن سرنی ہے، صف میں کل تین ڈیٹا ہیں، یعنی پچھلی K-لائن کا ڈیٹا، اور موجودہ K-لائن کا ڈیٹا۔ اگر ہم اس صف کو متغیر "arr" کے لیے تفویض کرتے ہیں، اگر ہم اس صف میں آخری ڈیٹا (روٹ K لائن کا ڈیٹا) حاصل کرنا چاہتے ہیں، تو ہم اسے اس طرح لکھ سکتے ہیں (جیسا کہ نیچے دی گئی تصویر میں چوتھی اور پانچویں لائن میں دکھایا گیا ہے):

شکل 3-28 صف کا حوالہ

ہم صرف لکھنے کا دوسرا طریقہ (لائن 5) استعمال کر سکتے ہیں، کیونکہ حقیقت میں سیکڑوں یا ہزاروں کے-لائن ڈیٹا موجود ہیں، اور نئی K-لائنز میں مسلسل اضافہ ہو رہا ہے۔ لہذا آپ پہلے سرنی کی لمبائی حاصل کر سکتے ہیں جس کا مطلب ہے سرنی کی لمبائی حاصل کرنا، اور پھر "1" کو گھٹائیں، جو کہ تازہ ترین K-لائن کا ڈیٹا ہے۔ اگر آپ پچھلی کے لائن کا ڈیٹا حاصل کرنا چاہتے ہیں تو "2" کو گھٹائیں۔

ہوشیار لوگوں کو معلوم ہو سکتا ہے کہ یہ ڈیٹا "{}" میں بند ہے، انگریزی ناموں سے، آپ تقریباً یہ جان سکتے ہیں کہ وہ اس سے مطابقت رکھتے ہیں: وقت، کھلنے کی قیمت، سب سے کم قیمت، اختتامی قیمت، اور تجارتی حجم۔ اگر آپ پچھلی K-لائن کی اختتامی قیمت حاصل کرنا چاہتے ہیں، تو صرف "" اور آخر میں مطلوبہ قدر شامل کریں، نیچے دی گئی تصویر میں 8 سے 10 لائنوں کا حوالہ دیں۔

شکل 3-29 صف کا حوالہ

بصری پروگرامنگ زبان کیوں استعمال کریں؟

مندرجہ بالا تصورات کے ساتھ، آئیے پہلے جاوا کو ایک پروگرام لکھنے کے لیے استعمال کریں جو روایتی پروگرامنگ کا تجربہ کرنے کے لیے "ہیلو، ورلڈ" کو آؤٹ پٹ کرتا ہے، جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے۔

شکل 3-30

ایک پروگرام جو صرف "ہیلو ورلڈ!" کو آؤٹ پٹ کرتا ہے اس کے لیے کوڈ کی صرف 5 لائنوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ میرا ماننا ہے کہ زیادہ تر ابتدائی افراد صرف بریکٹ میں انگریزی الفاظ "ہیلو، ورلڈ" جانتے ہیں اور انہیں کچھ نہیں معلوم کہ باقی کے ساتھ کہاں سے آغاز کیا جائے۔ لہذا، نقصان میں رہنے کے بجائے بصری پروگرامنگ کے ساتھ شروع کرنا بہتر انتخاب ہے۔

بصری پروگرامنگ کیا ہے؟

بصری پروگرامنگ کی ایک طویل تاریخ ہے اور یہ نیا نہیں ہے۔ مختلف کنٹرول ماڈیولز سے لیس یہ "جو آپ دیکھتے ہیں وہی آپ کو ملتا ہے"، یہ کوڈ لاجک اور مکمل ٹریڈنگ حکمت عملی ڈیزائن بنا سکتا ہے بس ڈریگ اور ڈراپ کرنے سے یہ عمل بالکل اسی طرح کا ہے۔

شکل 3-31

جیسا کہ اوپر دکھایا گیا ہے، اسی پروگرام کو بلاکلی ویژول پروگرامنگ میں کوڈ کی صرف ایک لائن کے ساتھ مکمل کیا جا سکتا ہے۔ یہ پروگرامنگ کے لیے حد کو بہت کم کر دیتا ہے، جو کہ ایک بہترین آپریٹنگ تجربہ ہے، خاص طور پر ان تاجروں کے لیے جنہیں پروگرامنگ کا کوئی علم نہیں ہے۔

بصری پروگرامنگ زبان کی خصوصیات کیا ہیں؟

بلاکلی ایک پروگرامنگ کا کھلونا نہیں ہے، یہ ایک حقیقی ایڈیٹر ہے، نہ کہ ایک ایڈیٹر کے روپ میں یہ پروگرامنگ کے بہت سے بنیادی عناصر کو سپورٹ کرتا ہے، جیسے کہ متغیرات، فنکشنز، اور آسانی سے قابل توسیع اور حسب ضرورت بلاکس کو آپ پیچیدہ پروگرامنگ کے کاموں کو مکمل کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔ ڈیزائن یونکس کے فلسفے سے بہت مطابقت رکھتا ہے: ایک کام کرو۔

مقداری بصری پروگرامنگ کے موجد کو بھی گوگل کے جاری کردہ بلاکی ویژولائزیشن ٹول کے ذریعے محسوس کیا گیا۔ ڈیزائن MIT کی طرف سے شروع کردہ سکریچ سے ملتا جلتا ہے، واقعی صفر کی حد کے ساتھ (جیسا کہ نیچے دکھایا گیا ہے)۔

شکل 3-32

انوینٹر کوانٹ کے بصری پروگرامنگ انٹرفیس میں، عام طور پر استعمال ہونے والے سینکڑوں ٹریڈنگ ماڈیولز بنائے گئے ہیں۔ تاجروں کے نئے آئیڈیاز اور نئی ایپلی کیشنز کو سپورٹ کرنے کے لیے مستقبل میں مزید ٹریڈنگ ماڈیولز شامل کیے جائیں گے۔

اگرچہ نحو آسان ہے، لیکن یہ کارکردگی کو قربان نہیں کرتا ہے۔ یہ تقریباً سب سے آسان مقداری تجارتی حکمت عملیوں کی ترقی کو پورا کر سکتا ہے۔ فعالیت اور رفتار کے لحاظ سے یہ روایتی پروگرامنگ زبانوں جیسے پائتھون اور جاوا اسکرپٹ سے کمتر نہیں ہے۔ مستقبل میں، یہ منطقی طور پر پیچیدہ مالیاتی ایپلی کیشنز کو سپورٹ کرے گا۔

استعمال کرنے کا طریقہ

شکل 3-33

ہیلو، ورلڈ پروگرام لکھیں۔

شکل 3-34

"ہیلو، ورلڈ" کو چلائیں اور پرنٹ کریں

شکل 3-35

خلاصہ کریں۔

اوپر، ہم نے ایک مکمل ویژولائزیشن حکمت عملی کے ساتھ شروعات کی، پھر ویژولائزیشن لینگویج کا تعارف اور خصوصیات کو متعارف کرایا، اور آخر میں متعارف کرایا کہ موجد کوانٹ ٹول پر ویژولائزیشن لینگویج کو کیسے استعمال کیا جائے، اور "ہیلو ورلڈ" کی مثال لکھی۔ تاہم، ہمیں ہر ایک کو یاد دلانے کی ضرورت ہے کہ مقداری تجارت کے تعارف کے طور پر، بصری پروگرامنگ ایک اچھا قدم ہے، لیکن فی الحال صرف محدود API انٹرفیس انوینٹر کوانٹیٹیو ٹول پر کھلے ہوئے ہیں، مقداری تجارت کے لیے اسے ایک معاون ٹول کے طور پر استعمال کرنا بہتر ہے۔

اگلا سیکشن پیش نظارہ

بصری پروگرامنگ کی بنیادی باتوں اور اعلیٰ سطحی پروگرامنگ زبانوں میں کوئی فرق نہیں ہے، اور کچھ پہلو یہاں تک کہ یونیورسل ہوتے ہیں ایک بار جب آپ بصری پروگرامنگ سیکھ لیتے ہیں، تو آپ اعلیٰ سطحی پروگرامنگ سیکھنے کے ایک قدم کے قریب پہنچ جائیں گے۔ اگلے حصے میں، ہم بصری پروگرامنگ کی اعلیٰ تعلیم کا مطالعہ کریں گے، بشمول موجد مقداری ٹول پر عام طور پر استعمال ہونے والے مقداری تجارتی ماڈیولز کو لکھنے کے لیے بصری زبان کا استعمال کیسے کریں، اور ایک مکمل انٹرا ڈے ٹریڈنگ حکمت عملی کیسے تیار کی جائے۔

ہوم ورک

1. Inventor Quant بصری پروگرامنگ انٹرفیس میں، API کا استعمال کریں اور سمجھیں کہ ان کا کیا مطلب ہے۔
2. تازہ ترین افتتاحی قیمت حاصل کرنے کے لیے بصری زبان کا استعمال کریں اور اسے لاگ میں آؤٹ پٹ کریں۔

3.5 بصری زبان کا استعمال کرتے ہوئے حکمت عملیوں کو کیسے نافذ کیا جائے۔

خلاصہ

پچھلے مضمون میں، ہم نے بصری پروگرامنگ زبان کے تعارف اور خصوصیات کے بارے میں سیکھا، "ہیلو ورلڈ" مثال، اور موجد کے مقداری تجارتی ٹول میں حکمت عملی لکھنا، اور تجارتی حکمت عملیوں کو لاگو کرنے کے لیے ضروری شرائط کی وضاحت کی۔ اس آرٹیکل میں، ہم پچھلے مضمون سے جاری رکھیں گے، عام طور پر استعمال ہونے والے حکمت عملی کے ماڈیولز اور تکنیکی اشارے سے شروع کرتے ہوئے، اور پھر حکمت عملی کی منطق تک، تاکہ ہر کسی کو ایک مکمل انٹرا ڈے ٹریڈنگ حکمت عملی کا مرحلہ وار احساس کرنے میں مدد ملے۔

پالیسی ماڈیول

مرحلے میں اضافہ

موجودہ K-لائن کی اختتامی قیمت اور پچھلے N ادوار کی اختتامی قیمت کے درمیان فرق کے فیصد کا حساب لگا کر مرحلے میں اضافہ کا حساب لگایا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، آخری 10 K-line پیریڈز کے اضافے کا حساب لگانے کے لیے، کوڈ کو اس طرح لکھا جا سکتا ہے:

شکل 3-36

مندرجہ بالا کوڈ سے، ہم دیکھ سکتے ہیں کہ جس طرح سے کمپیوٹر کو ایک مکمل منطقی لوپ کی ضرورت ہوتی ہے، مثال کے طور پر، آخری 10 K-line پیریڈز کی شرح نمو کا حساب لگانے کے لیے، اسے درج ذیل مراحل میں تقسیم کرنے کی ضرورت ہے۔
سب سے پہلے، کمپیوٹر کو واضح طور پر معلوم ہونا چاہیے کہ آپ کس پروڈکٹ کی تجارت کرنا چاہتے ہیں، مثال کے طور پر، اوپر دی گئی مثال میتھانول کی ہے، اس لیے کنٹریکٹ کوڈ کو "MA888" پر سیٹ کریں۔ کنٹریکٹ کوڈ سیٹ کرنے کے بعد، آپ معاہدے کا K-line ڈیٹا حاصل کر سکتے ہیں۔

K-line ڈیٹا کے ساتھ، آپ ان K-line ڈیٹا سے کسی بھی K-لائن کا تفصیلی ڈیٹا حاصل کر سکتے ہیں۔
متواتر اضافے کا حساب لگانے کے لیے، آپ کو پہلے دو K-لائنوں کی اختتامی قیمتیں حاصل کرنی ہوں گی، مثال کے طور پر: پچھلی K-لائن کی اختتامی قیمت اور اس سے پہلے کی 11ویں K-لائن کی اختتامی قیمت۔

آخر میں، ان دو K-لائنوں کی اختتامی قیمتوں کی بنیاد پر، مرحلے میں اضافے کے تناسب کا حساب لگائیں۔ مندرجہ ذیل حکمت عملیوں میں سے ہر ایک میں اس طرح کے منطقی لوپس اور مشروط خصوصیات کی خصوصیات ہوتی ہیں جب آپ اس منطق کو سمجھ لیں گے تو بصری پروگرامنگ بہت آسان ہو جائے گی۔

بڑا حجم الٹا

بڑھتے ہوئے قیمتوں اور تجارتی حجم میں تیز اضافے کے طور پر بڑے حجم کے اوپر کی طرف حملہ سمجھا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر: اگر K-لائن کی اختتامی قیمت پچھلی 10 K-لائنز کی اختتامی قیمت سے 1.5 گنا ہے، تو اس کا مطلب ہے کہ اس میں 10 دنوں میں 50% اضافہ ہوا ہے؛ تجارتی حجم آخری 10 K-لائنز کی اوسط سے 5 گنا زیادہ ہے۔ اسے کوڈ میں اس طرح لکھا جا سکتا ہے:

شکل 3-37

گیپ

ایک خلا ایک ایسی صورت حال ہے جہاں دو K-لائنوں کی سب سے زیادہ اور سب سے کم قیمتیں آپس میں منسلک نہیں ہوتی ہیں، یہ فرق مستقبل کے سپورٹ اور پریشر پوائنٹس کے لیے ایک حوالہ قیمت ہے۔ جب کوئی خلا واقع ہوتا ہے، تو یہ فرض کیا جا سکتا ہے کہ اصل خلا کی سمت میں رجحان کی ایک سرعت شروع ہو گئی ہے۔ یہ کوڈ میں لکھا جا سکتا ہے:

شکل 3-38

عام تکنیکی اشارے

EMA حرکت پذیری اوسط

شماریاتی نقطہ نظر سے، متحرک اوسط روزانہ کی قیمتوں کی ریاضی کی اوسط ہے، اور یہ ایک رجحان کے ساتھ قیمت کی رفتار ہے۔ موونگ ایوریج سسٹم ایک تکنیکی ٹول ہے جو عام طور پر زیادہ تر تجزیہ کاروں کے ذریعہ استعمال کیا جاتا ہے، یہ ایک ایسا عنصر ہے جو تکنیکی تجزیہ کاروں کی نفسیاتی قیمت اور خرید و فروخت کے فیصلہ سازی کو متاثر کرتا ہے۔

شکل 3-39

MACD اشارے

MACD اشارے تیز (مختصر مدت) اور سست (طویل مدتی) حرکت پذیری اوسط اور ان کے کنورجن اور علیحدگی کی علامات کا استعمال کرتا ہے، اور ایک ڈبل ہموار آپریشن انجام دیتا ہے۔ MACD، جو موونگ ایوریج کے اصول کی بنیاد پر تیار کیا گیا ہے، اس نے موونگ ایوریج کی خرابی کو ختم کر دیا ہے جو کہ اکثر غلط سگنل بھیجتا ہے، اور اس نے موونگ ایوریج کے اثر کو برقرار رکھا ہے، اس لیے MACD انڈیکیٹر میں موونگ ایوریج کے رجحان، استحکام اور استحکام کی خصوصیات ہیں، یہ ایک تکنیکی تجزیہ کا اشارہ ہے جس کا استعمال اسٹاک کی قیمتوں میں اضافے اور قیمتوں میں اضافے کے لیے کیا جاتا ہے۔ حساب کتاب کا طریقہ درج ذیل ہے:

شکل 3-40

KDJ اشارے

KDJ انڈیکیٹر مومینٹم کے تصور، طاقت اور کمزوری کے اشارے اور متحرک اوسط کے فوائد کو یکجا کرتا ہے، اور اسے عام قیمت کی حد سے اسٹاک کی قیمتوں کے تغیر کی ڈگری کی پیمائش کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ نہ صرف اختتامی قیمت کو مدنظر رکھا جاتا ہے، بلکہ حالیہ بلند ترین اور کم ترین قیمتوں کو بھی مدنظر رکھا جاتا ہے، جو صرف اختتامی قیمت پر غور کرنے اور حقیقی اتار چڑھاؤ کو نظر انداز کرنے کی کمزوری سے بچتا ہے۔ حساب کتاب کا طریقہ درج ذیل ہے:

شکل 3-41

حکمت عملی تحریر

وارن بفیٹ کے سرپرست بینجمن گراہم نے ایک بار اپنی کتاب "دی انٹیلیجنٹ انویسٹر" میں اسٹاک اور بانڈز کے درمیان متحرک توازن کے تجارتی ماڈل کا ذکر کیا۔

یہ تجارتی ماڈل بہت آسان ہے:
اپنی رقم کا 50% اسٹاک فنڈز میں اور بقیہ 50% بانڈ فنڈز میں لگائیں۔ یعنی، اسٹاک اور بانڈز ہر ایک کا آدھا حصہ ہے۔

اسٹاک اثاثوں کے بانڈ اثاثوں کے تناسب کو ابتدائی 1:1 پر بحال کرنے کے لیے مقررہ وقفوں پر یا مارکیٹ میں ہونے والی تبدیلیوں کی بنیاد پر اثاثوں کو دوبارہ متوازن کرنا۔ یہ حکمت عملی کی پوری منطق ہے، بشمول کب خریدنا اور بیچنا ہے، اور کتنا خریدنا اور بیچنا ہے۔ کافی سادہ!

اس طریقہ کار میں، بانڈ فنڈز کی اتار چڑھاؤ دراصل بہت کم ہے، اسٹاک کی اتار چڑھاؤ سے بہت کم، اس لیے بانڈز کو یہاں "ریفرنس اینکر" کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے، یعنی بانڈز کا استعمال اس بات کی پیمائش کرنے کے لیے کہ آیا اسٹاک میں بہت زیادہ اضافہ ہوا ہے۔ اب بھی بہت کم ہے.

اگر اسٹاک کی قیمت بڑھ جاتی ہے، تو اسٹاک کی مارکیٹ ویلیو بانڈ کی مارکیٹ ویلیو سے زیادہ ہوگی جب دونوں کی مارکیٹ ویلیو کا تناسب مقررہ حد سے بڑھ جائے گا، تو کل پوزیشن کو ایڈجسٹ کیا جائے گا، اسٹاک فروخت کیا جائے گا۔ اسٹاک بانڈ مارکیٹ ویلیو ریشو کو اصل 1:1 پر بحال کرنے کے لیے بانڈ خریدا جائے گا۔

اس کے برعکس، اگر سٹاک کی قیمت گرتی ہے، تو سٹاک کی مارکیٹ ویلیو بانڈ کی مارکیٹ ویلیو سے کم ہو جائے گی جب دونوں کی مارکیٹ ویلیو کا تناسب مقررہ حد سے زیادہ ہو جائے گا، تو کل پوزیشن کو سٹاک خریدنے کے لیے ایڈجسٹ کیا جائے گا۔ اسٹاک بانڈ مارکیٹ ویلیو ریشو کو اصل 1:1 پر بحال کرنے کے لیے بانڈز فروخت کریں۔

اس طرح ، اسٹاک اور بانڈ کے مابین متحرک توازن کا تناسب اسٹاک میں اضافے کے فوائد سے لطف اندوز ہونے اور اثاثوں کی اتار چڑھاؤ کو کم کرنے کے لئے کافی ہے۔ ویلیو انویسٹمنٹ کے ایک سرخیل کی حیثیت سے ، گریہم نے ہمیں ایک عمدہ نظریہ فراہم کیا ہے۔

حکمت عملی کی منطق

BTC کی موجودہ قیمت کے مطابق، اکاؤنٹ کا بیلنس £5000 نقد اور 0.1 BTC ہو گا، یعنی BTC کی مارکیٹ ویلیو میں نقد کا ابتدائی تناسب 1:1 ہے۔

اگر BTC کی قیمت £6000 تک بڑھ جاتی ہے، یعنی BTC کی مارکیٹ ویلیو اکاؤنٹ بیلنس سے زیادہ ہے، اور ان کے درمیان فرق مقررہ حد سے زیادہ ہے، تو (6000-5000)/6000/2 سکے فروخت کیے جائیں گے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ بی ٹی سی نے تعریف کی ہے اور پیسہ واپس تبدیل کیا جا سکتا ہے.

اگر BTC کی قیمت £4000 تک گر جاتی ہے، یعنی BTC کی مارکیٹ ویلیو اکاؤنٹ بیلنس سے کم ہے، اور ان کے درمیان فرق مقررہ حد سے زیادہ ہے، تو (5000-4000)/4000/2 سکے خریدیں۔ اس کا مطلب ہے کہ بی ٹی سی کی قدر کم ہو گئی ہے، اس لیے بی ٹی سی واپس خریدیں۔

اس طرح، اس بات سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ BTC تعریف کرتا ہے یا گھٹتا ہے، اکاؤنٹ بیلنس اور BTC کی مارکیٹ ویلیو ہمیشہ برابر رکھی جاتی ہے۔ اگر بی ٹی سی کی قدر کم ہوتی ہے تو کچھ خریدیں، اور جب یہ واپس آجائے تو کچھ بیچیں، بالکل بیلنس کی طرح۔

شرائط خریدنا: اگر موجودہ پوزیشن مارکیٹ ویلیو مائنس موجودہ دستیاب بیلنس منفی موجودہ دستیاب بیلنس کے 5% سے کم ہے تو خرید پوزیشن کھولیں۔
بیچنے کی شرائط：اگر موجودہ پوزیشن مارکیٹ ویلیو مائنس موجودہ دستیاب بیلنس موجودہ دستیاب بیلنس کے 5% سے زیادہ ہے تو پوزیشن کو بند کریں اور فروخت کریں۔

شرطیں

• موجودہ مارکیٹ
• موجودہ اثاثے
• سککوں کی کل مارکیٹ ویلیو
• اثاثہ کا فرق

حکمت عملی کی تعمیر

بصری تصنیف کی حکمت عملی مرحلہ 1

ہم تجارتی حکمت عملی کے لیے چار شرائط کا حساب لگاتے ہیں اور انہیں ان کے متعلقہ متغیرات کے لیے تفویض کرتے ہیں۔ بصری پروگرامنگ کے ساتھ، کوڈ بلاکس اس طرح نظر آتے ہیں۔ جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے۔

شکل 3-42

واضح رہے کہ کرنسی کی کل مارکیٹ ویلیو موجودہ سکوں کی موجودہ تعداد کی کل مارکیٹ ویلیو ہے، اور اس کا حساب کتاب کرنے کا طریقہ یہ ہے کہ موجودہ تازہ ترین قیمت سے موجود سکوں کی موجودہ کل تعداد کو ضرب دیا جائے۔ اثاثہ کا فرق کرنسی کی کل مارکیٹ ویلیو ہے جو موجودہ دستیاب بیلنس سے کم ہے۔

بصری تصنیف کی حکمت عملی مرحلہ 2

ضروری شرائط اور ضروری شرائط تفویض کرنے کے بعد، آپ کو لین دین کی منطق لکھنے کی ضرورت ہے۔ یہ اتنا پیچیدہ نہیں ہے جتنا آپ سوچ سکتے ہیں۔ یہ کوڈ بلاکس کی شکل میں مذکورہ حکمت عملی کی منطق کا اظہار کرنے سے زیادہ کچھ نہیں ہے۔

یعنی، اگر اثاثہ کا فرق دستیاب بیلنس کے 5% سے کم ہے، تو خریدیں۔ جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے:

شکل 3-43

ایسا لگتا ہے کہ پوری حکمت عملی لکھی گئی ہے، لیکن آپ کو معلوم ہونا چاہیے کہ پروگرام اوپر سے نیچے تک عمل میں آتا ہے اور عمل درآمد کے بعد رک جاتا ہے۔ تاہم، ہماری تجارتی حکمت عملی یہ نہیں ہے کہ تجارتی حالات کو ایک بار انجام دیا جائے، بلکہ انہیں بار بار انجام دینا ہے۔

دوسرے الفاظ میں، پروگرام کو مسلسل جانچنے کی ضرورت ہے کہ آیا حکمت عملی کی شرائط پوری ہو گئی ہیں، اگر ایسا ہے تو، خریدیں یا فروخت کریں؛ اس وقت، آپ کو ایک اور لوپ اسٹیٹمنٹ استعمال کرنے کی ضرورت ہے، جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے:

شکل 3-44

حکمت عملی بیک ٹیسٹنگ

ویژولائزیشن کی حکمت عملیوں اور دیگر پروگرامنگ زبانوں میں لکھی گئی حکمت عملیوں کے درمیان کوئی ضروری فرق نہیں ہے، وہ متعدد ادوار اور درستگی کے ساتھ تاریخی ڈیٹا ٹیسٹنگ کو بھی سپورٹ کرتے ہیں۔ حکمت عملی کی سب سے پچھلی معلومات درج ذیل ہیں:

شکل 3-45

اس مقام پر، ایک مکمل تجارتی حکمت عملی مکمل ہو گئی ہے۔ ان لوگوں کا خیال رکھنے کے لیے جو ہم سے فائدہ اٹھانا چاہتے ہیں، اس حکمت عملی کو سٹریٹیجی اسکوائر میں شیئر کیا گیا ہے اور اس کی براہ راست کاپی اور مطالعہ کیا جا سکتا ہے۔

نتیجہ

10,000 گھنٹے کا اصول ہمیشہ موجود رہتا ہے، لیکن ان تاجروں کے لیے جن کے پاس بنیادی معلومات نہیں ہیں، صنعت میں دوبارہ داخل ہونے کے لیے 10,000 گھنٹے صرف کرنا ناممکن ہے۔ لہذا آپ کے پاس ایک سیڑھی ہونی چاہیے، اور صفر پروگرامنگ فاؤنڈیشن والے تاجروں کے لیے، Inventor Quant کی بصری پروگرامنگ فوری اندراج کے لیے ایک سیڑھی ہے۔

بصری پروگرامنگ کے ساتھ، آپ کو نحو اور طریقہ کار کے نام یاد رکھنے کی ضرورت نہیں ہے، آپ صرف فنکشن کے ماڈیولز کو براؤز کر سکتے ہیں اور جو چاہیں تلاش کر سکتے ہیں۔ یہ مقداری کے موجد کا اصل ارادہ بھی ہے، جو زیادہ مقداری ابتدائی افراد کو داخلے کی حد کو کم کرنے اور مقداری تجارت میں اپنی دلچسپی بڑھانے میں مدد کرنا ہے، تاکہ ہر کوئی مقداری تاجر بن سکے!

تاہم، یہ کہنے کے بعد، بصری پروگرامنگ کو مقداری سیکھنے کے لیے ایک قدم کے طور پر کوئی مسئلہ نہیں ہے، لیکن اس کی اپنی حدود بھی ہیں، جیسے کہ حد سے زیادہ پیچیدہ اور جدید ترین تجارتی حکمت عملیوں کو تیار کرنے میں ناکامی۔ لیکن یہ مقداری تجارت میں آپ کے پہلے قدم کو متاثر نہیں کرتا!

اگلا سیکشن پیش نظارہ

مقداری تجارت کے پیشہ ورانہ نقطہ نظر سے، مائی زبان اور بصری زبان دونوں مقداری تجارت کی دنیا میں داخل ہونے کے لیے محض عبوری زبانیں ہیں۔ ان کی زبان کی خصوصیات مقداری تجارتی حکمت عملیوں کی ترقی میں ان کی حدود کا تعین کرتی ہیں، اور کچھ پیچیدہ حکمت عملیوں کے نفاذ کا امکان نہیں ہے۔ اس لیے اگلے حصے میں ہم آپ کو جاوا اسکرپٹ سکھائیں گے، جو ایک رسمی اعلیٰ سطحی پروگرامنگ زبان ہے اور آپ کے لیے اعلی درجے کی مقداری تجارت کی طرف بڑھنے کا واحد طریقہ ہے۔

ہوم ورک

1. بصری زبان کا استعمال کرتے ہوئے بولنگر بینڈ اشارے کو نافذ کرنے کی کوشش کریں۔
2. تجارتی حکمت عملی کو مکمل کرنے کے لیے اس سیکشن میں تجارتی ماڈیول استعمال کرنے کی کوشش کریں۔

باب 4 مین اسٹریم پروگرامنگ زبانوں میں تجارتی حکمت عملیوں کو نافذ کرنا

4.1 جاوا اسکرپٹ زبان کا فوری تعارف

خلاصہ

مستقبل کے مقداری تجارتی ستارے کے طور پر، آپ کے لیے صرف ایک سادہ زبان سیکھنا ناممکن ہے۔ اگرچہ موجد کے مقداری ٹولز کی مائی زبان اور تصور کی زبان آپ کو شروع کر سکتی ہے، لیکن ان کی زبان کی خصوصیات کی وجہ سے حکمت عملی کی ترقی میں بہت سی حدود ہیں۔ لہذا، اگر آپ مقداری تجارت میں قدم جمانا چاہتے ہیں، تو آپ کو ایک رسمی پروگرامنگ زبان سیکھنی ہوگی۔

جاوا اسکرپٹ کیوں سیکھیں۔

بصری زبانوں کے مقابلے میں، JavaScript میں مضبوط کارکردگی اور عملدرآمد کی کارکردگی ہے۔ اور حکمت عملی کی ترقی کے لحاظ سے، جاوا اسکرپٹ بصری زبانوں کے مقابلے میں بہت زیادہ لچکدار ہے، مثال کے طور پر، اگر آپ ثالثی کی حکمت عملی تیار کرنا چاہتے ہیں، تو آپ بصری زبان کا استعمال نہیں کر سکتے کیونکہ اس میں محدود ماڈیول ہیں اور یہ ثالثی جیسی حکمت عملیوں کو سپورٹ نہیں کرتی، جبکہ جاوا اسکرپٹ آسانی سے کام کر سکتا ہے۔

اس کے علاوہ، جاوا اسکرپٹ بصری زبانوں سے زیادہ مختصر اور خوبصورت ہے، مثال کے طور پر، جاوا اسکرپٹ میں 5 لائنوں میں کوڈ کی 10 لائنیں لکھی جا سکتی ہیں۔ کچھ طریقوں سے، بصری زبان JavaScript کا صرف ایک متنی ورژن ہے، اور اس کے کوڈ کی عمل آوری اور منطق تقریباً JavaScript جیسی ہی ہیں۔ اگر آپ بصری زبان سیکھتے ہیں تو جاوا اسکرپٹ سیکھنا بہت آسان ہوگا۔

جاوا اسکرپٹ کا تعارف

JavaScript ایک رسمی اعلیٰ سطحی پروگرامنگ زبان ہے۔ یہ پروگرامنگ سیکھنے کے لیے ایک تعارفی زبان اور روزمرہ کی ترقی کے لیے کام کرنے والی زبان کے طور پر بھی موزوں ہے۔ یہ اس وقت سب سے زیادہ امید افزا اور امید افزا کمپیوٹر زبانوں میں سے ایک ہے، اور براؤزر کی طرف اس کی اب بھی غیر متزلزل غالب پوزیشن ہے۔ اگرچہ یہ ویب صفحات تیار کرنے کے لیے مشہور ہے، لیکن یہ بہت سے غیر براؤزر ماحول میں بھی استعمال ہوتا ہے، جیسے کہ سرورز، پی سی، موبائل آلات وغیرہ۔ یقیناً یہ مقداری تجارت بھی کر سکتا ہے!

مکمل حکمت عملی

اس سیکشن کے اہم علم کو تیزی سے سمجھنے میں آپ کی مدد کرنے کے لیے، موجد کی کوانٹائزڈ JavaScript زبان کا فوری تعارف پیش کرنے سے پہلے، آپ کو پہلے اس سیکشن کے تصورات کی ابتدائی سمجھ حاصل کرنی چاہیے۔ آئیے ایک مثال کے طور پر آسان ترین ڈبل موونگ ایوریج حکمت عملی کو لیتے ہیں:

لمبی پوزیشن کا افتتاح: اگر کوئی موجودہ پوزیشن نہیں ہے اور 5 مدت کی حرکت پذیری اوسط 20 مدت کی حرکت پذیری اوسط سے زیادہ ہے۔
ایک مختصر پوزیشن کھولیں۔: اگر کوئی موجودہ پوزیشن نہیں ہے اور 5 مدت کی موونگ ایوریج 20 پیریڈ موونگ ایوریج سے کم ہے۔
لمبی پوزیشن بند کرنا:اگر آپ فی الحال ایک لمبی پوزیشن پر فائز ہیں اور 5 مدت کی حرکت پذیری اوسط 20 مدت کی حرکت پذیری اوسط سے کم ہے۔
مختصر پوزیشن کی بندش: اگر آپ فی الحال ایک مختصر پوزیشن پر فائز ہیں اور 5 مدت کی موونگ ایوریج 20 پیریڈ موونگ ایوریج سے زیادہ ہے۔

اگر جاوا اسکرپٹ میں لکھا جائے تو یہ اس طرح نظر آئے گا:

شکل 4-1

اوپر کے اعداد و شمار میں کوڈ جاوا اسکرپٹ میں لکھا گیا ایک مکمل مقداری تجارتی حکمت عملی ہے۔ یہ حقیقی وقت میں چل سکتا ہے اور خود بخود آرڈر دے سکتا ہے۔ کوڈ کی مقدار کے لحاظ سے، یہ زبان بصری زبان سے زیادہ آسان ہے۔ پوری حکمت عملی کے ڈیزائن کا عمل یہ ہے: مارکیٹ کی اقسام کو ترتیب دینا، K-line ڈیٹا حاصل کرنا، پوزیشن کی معلومات حاصل کرنا، لین دین کی منطق کا حساب لگانا، اور خرید و فروخت کے آرڈر دینا۔

شناخت کنندہ

JavaScript میں ہر چیز (متغیرات، فنکشن کے نام، اور آپریٹرز) کیس حساس ہے، جس کا مطلب ہے کہ متغیر نام ٹیسٹ اور متغیر نام ٹیسٹ دو مختلف متغیرات ہیں۔ شناخت کنندہ کا پہلا حرف (متغیر کا نام، فنکشن، پراپرٹی، فنکشن پیرامیٹر) ایک حرف، ایک انڈر سکور (_)، ڈالر کا نشان ($)، اور درج ذیل حروف بھی اعداد ہو سکتے ہیں، جیسا کہ درج ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-2

تبصرہ

تبصروں میں سنگل لائن تبصرے اور بلاک سطح کے تبصرے شامل ہیں۔ سنگل لائن تبصرے دو سلیش کے ساتھ شروع ہوتے ہیں، اور بلاک تبصرے سلیش اور ایک ستارے کے ساتھ شروع ہوتے ہیں (/) اور ایک ستارہ اور سلیش کے ساتھ ختم ہوتا ہے (/) جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-3

بیانات

ہر بیان ایک سیمی کالون کے ساتھ ختم ہوتا ہے؛ اگرچہ اس کی ضرورت نہیں ہے، ہم تجویز کرتے ہیں کہ آپ اسے کبھی نہ چھوڑیں۔ سیمی کالون شامل کرنے سے کچھ معاملات میں کوڈ کی کارکردگی میں اضافہ ہو سکتا ہے، جیسا کہ درج ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے۔

شکل 4-4

متغیرات

متغیر کسی بھی قسم کے ڈیٹا کو ذخیرہ کر سکتے ہیں جب متغیر بناتے ہیں، متغیر نام کے بعد var آپریٹر استعمال کریں۔ متغیر کی وضاحت کرتے وقت، آپ اس کی قدر بھی مقرر کر سکتے ہیں۔ متغیر بننے کے بعد، آپ کو متغیر کی قدر دوبارہ سیٹ کرنے کے لیے var آپریٹر استعمال کرنے کی ضرورت نہیں ہے، جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-5

ڈیٹا

JavaScript میں کل 5 ڈیٹا اقسام ہیں، یعنی: Undefined، Null، Boolean، Number، اور String، جیسا کہ درج ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-6

Undefined کی صرف ایک قدر ہے، خاص "غیر متعینہ"، جو ایک ایسی قدر کی نمائندگی کرتی ہے جو ابھی تک سیٹ نہیں کی گئی ہے۔ مثال کے طور پر، اگر ہم صرف ایک متغیر کی تعریف کرتے ہیں اور اس کے لیے کوئی قدر متعین نہیں کرتے ہیں، تو متغیر کی قدر "غیر متعین" ہوگی۔

Null کی صرف ایک قدر ہوتی ہے، خاص "null"، جو ایک ایسی قدر کی نمائندگی کرتی ہے جو خالی پر سیٹ ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، اگر ہم پہلے ایک ویری ایبل بناتے ہیں اور پھر ویری ایبل کی ویلیو کو "null" پر سیٹ کرتے ہیں، تو ویری ایبل کی طرف سے واپس آنے والی ویلیو "null" ہو گی۔

بولین کی دو قدریں ہیں، "سچ" اور "غلط" سچ کی نمائندگی کرتا ہے اور "غلط" غلط کی نمائندگی کرتا ہے۔ نوٹ کریں کہ "سچ" اور "غلط" دونوں چھوٹے حرف ہیں۔

نمبر نمبر کی قسم ہے، بشمول: مثبت اعداد، منفی اعداد، عدد، اعشاریہ، وغیرہ۔ اس کے علاوہ، "NaN" بھی ایک خاص نمبر ہے جو خاص طور پر اس صورت حال کی نشاندہی کرتا ہے جہاں کوئی قدر واپس نہیں کی جاتی ہے، مثال کے طور پر: 1 کو 0 سے تقسیم کرنے سے "NaN" ملتا ہے۔

آپ سٹرنگ کو متن کے بطور سمجھ سکتے ہیں، بشمول چینی اور انگریزی، اور آپ سنگل اقتباسات یا ڈبل ​​اقتباسات کا استعمال کر کے سٹرنگ بنا سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر: "fmz" یا "موجد کوانٹائزیشن"۔

موضوع

آپ کسی چیز کو مختلف ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے کے لیے ایک کنٹینر کے طور پر سوچ سکتے ہیں، جس میں صفات اور قدریں ایک دوسرے سے مطابقت رکھتی ہیں۔ آپ یہ کنٹینر پہلے نئے آپریٹر کے ذریعے بنا سکتے ہیں۔ آپ تخلیق کردہ آبجیکٹ میں خصوصیات اور طریقے بھی شامل کر سکتے ہیں، جیسا کہ درج ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے۔

شکل 4-7

گروپس

ایک صف مختلف ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے کے لیے ایک کنٹینر بھی ہے، لیکن کنٹینر میں موجود عناصر کو بائیں سے دائیں ترتیب میں ترتیب دیا گیا ہے، پہلا عنصر 0 ہے، دوسرا عنصر 1 ہے، وغیرہ۔ اس کے علاوہ، JavaScript arrays کسی بھی قسم کے ڈیٹا کو ذخیرہ کر سکتے ہیں، جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-8

فنکشن

جاوا اسکرپٹ میں فنکشنز بنیادی طور پر وہی ہیں جو ہم نے مڈل اسکول میں سیکھے ہیں آپ اس کے بارے میں سوچ سکتے ہیں کہ فنکشن کے حساب سے کیا نکلتا ہے، جیسا کہ درج ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-9

آپریٹر

JavaScript میں مختلف آپریٹرز ہیں، یعنی ریاضی کے آپریٹرز، موازنہ آپریٹرز، اور منطقی آپریٹرز۔ ان میں، ریاضی کے آپریٹرز جمع، گھٹاؤ، ضرب اور تقسیم کے ریاضیاتی آپریشنز ہیں جو موازنہ کر سکتے ہیں کہ آیا دو قدریں اس سے کم ہیں یا اس سے کم: منطقی AND، منطقی OR، اور منطقی نہیں۔ جیسا کہ مندرجہ ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-10
واضح رہے کہ: "&&" ایک منطقی AND ہے، جس کا مطلب ہے "اور"۔ "||" ایک منطقی OR ہے، جس کا مطلب ہے "یا"۔ "!" ایک منطقی نفی ہے، جس کا مطلب ہے "نہیں":
"&&" کا مطلب ہے کہ جب تمام شرائط "سچ" ہوں گی، حتمی شرط "سچ" ہوگی؛
"||" کا مطلب یہ ہے کہ جب تک ان میں سے کوئی ایک "سچ" ہے، آخری شرط "سچ" ہوگی۔

ترجیحات

اگر 100 ہے۔*اظہار (10-1)/(10+5) کے لیے، پروگرام پہلے کس مرحلے کا حساب کرتا ہے؟ مڈل اسکول کی ریاضی ہمیں بتاتی ہے: ① اگر یہ ایک ہی سطح کا آپریشن ہے، تو اسے عام طور پر بائیں سے دائیں حساب کیا جاتا ہے۔ ② اگر جمع اور گھٹاؤ کے ساتھ ساتھ ضرب اور تقسیم دونوں ہیں تو پہلے ضرب اور تقسیم کا حساب لگائیں، پھر اضافہ اور گھٹاؤ۔ ③اگر بریکٹ ہیں تو پہلے بریکٹ کے مواد کا حساب لگائیں۔ ④ اگر یہ آپریشن کے قوانین کے مطابق ہے، تو آپریشن کے قوانین کو حساب کو آسان بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ جاوا اسکرپٹ زبان کی ترجیح کے لیے بھی یہی بات درست ہے، جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-11

مشروط بیانات

اکثر کوڈ لکھتے وقت، آپ کو مختلف فیصلوں کے لیے مختلف اعمال انجام دینے کی ضرورت ہوگی۔ آپ اس کام کو پورا کرنے کے لیے اپنے کوڈ میں مشروط بیانات استعمال کر سکتے ہیں۔ جاوا اسکرپٹ میں، ہم درج ذیل مشروط بیانات استعمال کر سکتے ہیں:
if بیان - اس بیان کو کوڈ پر عمل درآمد کرنے کے لیے صرف اس صورت میں استعمال کریں جب کوئی مخصوص شرط درست ہو۔
if...else سٹیٹمنٹ - اگر کوئی شرط صحیح ہے تو کوڈ پر عمل درآمد کرتا ہے، اور اگر شرط غلط ہے تو دوسرے کوڈ پر عمل درآمد کرتا ہے
if...else if....else سٹیٹمنٹ - ایک سے زیادہ کوڈ بلاکس میں سے ایک کو عمل میں لانے کے لیے اس بیان کا استعمال کریں۔
سوئچ اسٹیٹمنٹ - اس بیان کو استعمال کرنے کے لیے کئی کوڈ بلاکس میں سے ایک کو منتخب کرنے کے لیے استعمال کریں۔

اگر بیان

یہ بیان صرف اس صورت میں کوڈ پر عمل کرتا ہے جب کوئی مخصوص شرط درست ہو۔ براہ کرم چھوٹے کا استعمال کریں اگر۔ بڑے حروف (IF) کا استعمال جاوا اسکرپٹ کی خرابی پیدا کرے گا! جیسا کہ مندرجہ ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے:

تصویر 4-12#

اگر... اور بیان

جب شرط صحیح ہے، کوڈ کو عمل میں لایا جاتا ہے، اور جب شرط غلط ہے، تو دوسرے کوڈ کو عمل میں لایا جاتا ہے، جیسا کہ درج ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-13

لوپ کے لئے

بعض اوقات ہمیں پچھلے چند دنوں کا K-line ڈیٹا حاصل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، اور ہمیں K-line ڈیٹا کی پوزیشن کے مطابق ترتیب میں اسے حاصل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، پھر یہ بہت آسان ہوتا ہے کہ لوپ کا استعمال کریں، جیسا کہ درج ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے۔

شکل 4-14

جبکہ لوپ

ہم سب جانتے ہیں کہ اگر آپ تازہ ترین K-line اری حاصل کرنا چاہتے ہیں، تو آپ کو ایک ہی کوڈ کو بار بار چلاتے رہنا ہوگا، جب تک کہ مخصوص حالت درست ہے، لوپ ہمیشہ تازہ ترین K-line اری حاصل کرسکتا ہے۔

شکل 4-15

بیان کو توڑیں اور بیان جاری رکھیں

لوپ کی پیشگی شرط صرف اس صورت میں ہوتی ہے جب پیشگی شرط "سچی" ہو، لوپ بار بار کچھ کرنا شروع کر دے گا، اور لوپ اس وقت تک ختم نہیں ہو گا جب تک کہ شرط "غلط" نہ ہو۔ تاہم، بریک اسٹیٹمنٹ لوپ کے عمل کے دوران فوری طور پر لوپ سے چھلانگ لگا سکتا ہے؛ جاری بیان ایک مخصوص لوپ کو روک سکتا ہے اور پھر اگلے لوپ کو جاری رکھ سکتا ہے۔ جیسا کہ مندرجہ ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-16

واپسی کا بیان

واپسی کا بیان فنکشن کے عمل کو ختم کرتا ہے اور فنکشن کی قدر واپس کرتا ہے۔ واپسی کا بیان صرف ایک فنکشن باڈی میں ظاہر ہو سکتا ہے اگر یہ کوڈ میں کہیں اور ظاہر ہوتا ہے، تو یہ نحوی غلطی کا سبب بنے گا!

شکل 4-17

CTA حکمت عملی کا فریم ورک

Inventor Quantitative Tool میں، جاوا اسکرپٹ میں حکمت عملی لکھنا بہت آسان ہے، اہلکار نے معیاری حکمت عملی کے فریم ورک کا ایک سیٹ بنایا ہے، جیسا کہ درج ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے۔

شکل 4-18

جیسا کہ اوپر کوڈ میں دکھایا گیا ہے، یہ ایک معیاری حکمت عملی کا فریم ورک ہے جسے تبدیل کیا جا سکتا ہے، باقی سب کچھ ایک مقررہ شکل میں ہے حکمت عملی لکھنے کے لیے آپ کو صرف حکمت عملی کی منطق لکھنے کی ضرورت ہے۔ یہ آپ کو حکمت عملی کی ترقی پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

خلاصہ کریں۔

اوپر جاوا اسکرپٹ کی زبان کا ایک فوری تعارف ہے اسے سیکھنے کے بعد، آپ مقداری تجارتی حکمت عملیوں کو پروگرام کر سکتے ہیں۔ اگر آپ کو مزید پیچیدہ حکمت عملی لکھنے کی ضرورت ہے، تو آپ موجد کوانٹیٹیو ٹول کی JavaScript زبان API دستاویزات کا حوالہ دے سکتے ہیں۔

اگلا سیکشن پیش نظارہ

انٹرا ڈے ٹریڈنگ بھی ایک ٹریڈنگ ماڈل ہے، اس لیے مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کا خطرہ کم ہو جاتا ہے، وقت پر ایڈجسٹمنٹ کی جا سکتی ہے۔ اس سیکشن میں جاوا اسکرپٹ کی زبان سیکھنے کے بعد، اگلے حصے میں ہم آپ کو دکھائیں گے کہ انٹرا ڈے مقداری تجارتی حکمت عملی کیسے لکھی جائے۔

ہوم ورک

1. تاریخی K-line ڈیٹا حاصل کرنے کے لیے Inventor Quantitative Tool میں JavaScript زبان استعمال کرنے کی کوشش کریں۔
2. اس سیکشن کے شروع میں حکمت عملی کوڈ لکھنے کی کوشش کریں اور تبصرے شامل کریں۔

4.2 جاوا اسکرپٹ زبان کا استعمال کرتے ہوئے حکمت عملی کی تجارت کو کیسے نافذ کیا جائے۔

خلاصہ

پچھلے مضمون میں، ہم نے جاوا اسکرپٹ زبان کے تعارف، بنیادی نحو، CTA حکمت عملی کے فریم ورک، وغیرہ کے پہلوؤں سے تجارتی حکمت عملیوں کو لاگو کرنے کے لیے شرائط کی وضاحت کی ہے۔ اس مضمون میں، ہم پچھلے مضمون کے مواد کو جاری رکھیں گے اور عام طور پر استعمال ہونے والے حکمت عملی کے ماڈیولز اور تکنیکی ماڈیولز سے مرحلہ وار ایک قابل عمل انٹرا ڈے مقداری تجارتی حکمت عملی کا احساس کرنے میں آپ کی مدد کریں گے۔

حکمت عملی کا تعارف

بولنگر بینڈ کو بولنگر چینلز بھی کہا جاتا ہے، جسے انگریزی میں BOLL کہا جاتا ہے۔ یہ سب سے زیادہ استعمال ہونے والے تکنیکی اشارے میں سے ایک ہے اور اسے جان بولنگر نے 1980 کی دہائی میں ایجاد کیا تھا۔ اصولی طور پر، قیمتیں ہمیشہ قدر کے ارد گرد ایک خاص حد میں اتار چڑھاؤ آتی ہیں، اس نظریاتی بنیاد کی بنیاد پر، بولنگر بینڈز نے "پرائس چینل" کا تصور متعارف کرایا۔

حساب کا طریقہ یہ ہے کہ پہلے ایک مدت کے دوران قیمت کے "معیاری انحراف" کا حساب لگانے کے لیے شماریاتی اصولوں کا استعمال کیا جائے، اور پھر قیمت کا "اعتماد کا وقفہ" تلاش کرنے کے لیے موونگ ایوریج کے معیاری انحراف کا 2 گنا اضافہ/مائنس کریں۔ اس کی بنیادی شکل ایک پٹی چینل ہے جو تین ٹریک لائنوں (درمیانی ٹریک، اوپری ٹریک، اور لوئر ٹریک) پر مشتمل ہے۔ درمیانی ٹریک قیمت کی اوسط قیمت ہے، اور اوپری اور نچلے ٹریک بالترتیب قیمت کی پریشر لائن اور سپورٹ لائن کی نمائندگی کرتے ہیں۔

معیاری انحراف کے تصور کو اپنانے کی وجہ سے، بولنگر بینڈ کی چوڑائی کو حالیہ قیمتوں کے اتار چڑھاو کے مطابق متحرک طور پر ایڈجسٹ کیا جائے گا۔ جب اتار چڑھاؤ چھوٹا ہوتا ہے، تو بولنگر بینڈز تنگ ہو جاتے ہیں؛ جب اتار چڑھاؤ زیادہ ہوتا ہے، تو بولنگر بینڈ وسیع ہو جاتے ہیں۔ جب BOLL چینل تنگ ہو جاتا ہے، تو اس کا مطلب ہے کہ قیمت آہستہ آہستہ اوسط پر واپس آ رہی ہے۔ جب BOLL چینل تنگ سے چوڑا ہوتا ہے، تو اس کا مطلب ہے کہ اگر قیمت اوپری ٹریک کو عبور کرتی ہے، تو یہ ظاہر کرتا ہے کہ قوت خرید بڑھ گئی ہے، اگر قیمت فروخت کی طاقت بڑھ گئی ہے۔

بولنگر بینڈ کے اشارے کے حساب کتاب کا طریقہ

تمام تکنیکی اشاریوں میں، بولنگر بینڈز کا حساب کا طریقہ سب سے زیادہ پیچیدہ ہے، جو شماریات میں معیاری انحراف کا تصور متعارف کراتا ہے اور اس میں درمیانی لائن (MB)، اوپری لائن (UP) اور نچلی لائن (DN) کا حساب شامل ہوتا ہے۔ حساب کتاب کا طریقہ درج ذیل ہے:

درمیانی ٹریک = N ٹائم پیریڈز پر سادہ حرکت پذیری اوسط
اپر ٹریک = درمیانی ٹریک + K × N ٹائم پیریڈز کا معیاری انحراف
نچلی ریل = درمیانی ٹریک − K × N ٹائم پیریڈز کا معیاری انحراف

شکل 4-19

حکمت عملی کی منطق

بولنگر بینڈز کو استعمال کرنے کے بہت سے طریقے ہیں انہیں اکیلے یا دوسرے اشارے کے ساتھ استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس ٹیوٹوریل میں ہم بولنگر بینڈ کے استعمال کا آسان ترین طریقہ استعمال کریں گے۔ یعنی: جب قیمت اوپری ٹریک سے نیچے سے اوپر کی طرف ٹوٹتی ہے، یعنی اوپری پریشر لائن سے گزرتی ہے، ہمیں یقین ہے کہ تیزی کی قوت مضبوط ہو رہی ہے، بڑھتی ہوئی مارکیٹ کی لہر پیدا ہو گئی ہے، اور جب قیمت نیچے سے نیچے کی طرف گرتی ہے، یعنی سپورٹ لائن سے نیچے آتی ہے، تو ہم سمجھتے ہیں کہ فروخت کی لہر مضبوط ہو رہی ہے، اور فروخت کی طاقت میں اضافہ ہو رہا ہے۔ سگنل پیدا ہوتا ہے.

شکل 4-20

اگر خرید کی پوزیشن کھولنے کے بعد، قیمت بولنگر بینڈز کے درمیانی ٹریک پر آ جاتی ہے، ہمیں یقین ہے کہ تیزی کی قوت کمزور ہو رہی ہے، یا بیئرش فورس مضبوط ہو رہی ہے، اور سیل بند ہونے کا سگنل پیدا ہو رہا ہے؛ اگر فروخت کی پوزیشن کھولنے کے بعد، قیمت واپس بولنگر بینڈز کے درمیانی راستے پر آجاتی ہے، تو ہم سمجھتے ہیں کہ بئرش قوت، بئرش یا مضبوط ہو رہی ہے۔ erated

تجارتی حالات

لمبی پوزیشن کا افتتاح：اگر کوئی پوزیشن نہیں ہے، اور اختتامی قیمت اوپری ٹریک سے زیادہ ہے، اور وقت 14:45 نہیں ہے
ایک مختصر پوزیشن کھولیں۔:اگر کوئی پوزیشن نہیں ہے، اور اختتامی قیمت نچلے ٹریک سے کم ہے، اور وقت 14:45 نہیں ہے
لمبی پوزیشن بند کرنا：اگر آپ کے پاس لمبا آرڈر ہے، اور اختتامی قیمت درمیانی ٹریک سے کم ہے، یا وقت 14:45 ہے
مختصر پوزیشن کی بندش：اگر آپ کے پاس ایک مختصر آرڈر ہے، اور اختتامی قیمت درمیانی ٹریک سے زیادہ ہے، یا وقت 14:45 ہے

حکمت عملی کوڈ کا نفاذ

حکمت عملی کو نافذ کرنے کے لیے، ہمیں پہلے اس بات پر غور کرنے کی ضرورت ہے کہ ہمیں کس ڈیٹا کی ضرورت ہے؟ اسے کس API کے ذریعے حاصل کرنا ہے؟ پھر لین دین کی منطق کا حساب کیسے لگایا جائے؟ آخر میں، آرڈر دینے اور تجارت کرنے کے لیے کون سے طریقے استعمال کیے جاتے ہیں؟ اگلا، آئیے اسے مرحلہ وار لاگو کریں:

مرحلہ 1: CTA حکمت عملی کا فریم ورک استعمال کریں۔

نام نہاد CTA حکمت عملی کا فریم ورک ایک معیاری فریم ورک ہے جسے باضابطہ طور پر Inventor Quantitative نے شروع کیا ہے، اس فریم ورک کا استعمال کرتے ہوئے، آپ کو مقداری تجارتی حکمت عملی تیار کرنے کے معمولی مسائل کے بارے میں فکر کرنے کی ضرورت نہیں ہے اور آپ براہ راست پروگرامنگ ٹریڈنگ منطق پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر آپ اس فریم ورک کا استعمال نہیں کرتے ہیں، تو آرڈر دیتے وقت، آپ کو ماہ بہ ماہ منتقلی، آرڈر کی خرید و فروخت کی قیمتوں، آرڈر کی منسوخی یا آرڈر پر عمل نہ ہونے پر فالو اپ وغیرہ پر غور کرنا ہوگا۔

شکل 4-21

مندرجہ بالا تصویر موجد کے مقداری ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے CTA حکمت عملی کا فریم ورک ہے۔ یہ ایک فکسڈ کوڈ فارمیٹ ہے، اور تمام ٹرانزیکشن لاجک کوڈز لائن 3 سے شروع ہوتے ہوئے لکھے جاتے ہیں۔ استعمال کے دوران، مختلف قسم کے کوڈ (ہلکے پیلے) کے علاوہ، کسی اور تبدیلی کی ضرورت نہیں ہے۔

واضح رہے کہ مذکورہ اعداد و شمار میں پروڈکٹ کوڈ "rb000/rb888" ہے، جس کا مطلب ہے کہ سگنل ڈیٹا "rb000" استعمال کرتا ہے، لین دین کا ڈیٹا "rb888" استعمال کرتا ہے، اور مہینہ کی تبدیلی خودکار ہے۔ بلاشبہ، آپ ایک مخصوص پروڈکٹ کوڈ بھی بتا سکتے ہیں، جیسے کہ پروڈکٹ کوڈ "rb1910"، جس کا مطلب ہے کہ سگنل ڈیٹا اور ٹرانزیکشن ڈیٹا دونوں "rb1910" کا استعمال کرتے ہیں۔

ایف ایم زیڈ کے پاس بلٹ ان جاوا اسکرپٹ کموڈٹی فیوچر ٹریڈنگ لائبریری ہے آپ اسے اسٹریٹجی ایڈیٹنگ انٹرفیس میں حوالہ پر کلک کرکے اپنے کوڈ میں استعمال کرسکتے ہیں۔

مرحلہ 2: مختلف ڈیٹا حاصل کریں۔

اس کے بارے میں احتیاط سے سوچیں، آپ کو کس ڈیٹا کی ضرورت ہے؟ ہماری حکمت عملی ٹریڈنگ منطق سے، ہم نے پایا کہ: پہلے ہمیں موجودہ پوزیشن کی حیثیت حاصل کرنے کی ضرورت ہے، پھر بند ہونے والی قیمت اور بولنگر بینڈ اشارے کے اوپری، درمیانی اور نچلے ٹریک کے درمیان تعلق کا موازنہ کریں، اور آخر میں یہ تعین کریں کہ آیا مارکیٹ بند ہونے والی ہے۔ تو آئیے یہ ڈیٹا حاصل کریں۔

K لائن ڈیٹا حاصل کریں

پہلا قدم K-لائن سرنی اور پچھلی K-لائن کی اختتامی قیمت کو حاصل کرنا ہے، کیونکہ صرف K-line ارے کے ساتھ ہی بولنگر بینڈ اشارے کا حساب لگایا جا سکتا ہے۔ یہ کوڈ میں ایسا لگتا ہے:

شکل 4-22

جیسا کہ اوپر کی شکل میں دکھایا گیا ہے:
لائن 4: K-line اری حاصل کریں، جو ایک مقررہ شکل ہے۔
لائن 5: K-لائن کی لمبائی کو فلٹر کریں، کیونکہ ہم بولنگر بینڈ اشارے کا حساب لگانے کے لیے جو پیرامیٹر استعمال کرتے ہیں وہ 20 ہے۔ جب K-لائن 20 سے کم ہے، تو بولنگر بینڈ اشارے کا حساب نہیں لگایا جا سکتا۔ لہذا، ہمیں یہاں K-لائن کی لمبائی کو فلٹر کرنے کی ضرورت ہے اگر 20 سے کم K-لائنیں ہیں، تو ہم براہ راست واپس جائیں گے اور اگلی K-لائن کا انتظار کرتے رہیں گے۔
لائن 6: حاصل کردہ K-لائن سرنی سے، پہلے پچھلی K-لائن کا آبجیکٹ حاصل کریں، اور پھر آبجیکٹ سے اختتامی قیمت حاصل کریں۔ ایک سرنی کا دوسرا سے آخری عنصر حاصل کریں، جو سرنی کی لمبائی مائنس 2 (r[r.length - 2])؛ K-line array میں موجود تمام اشیاء ہیں، جن میں افتتاحی قیمت، سب سے کم قیمت، اختتامی قیمت، تجارتی حجم اور وقت شامل ہے، صرف "اور آخر میں انتساب کا نام شامل کریں۔"[r.length - 2].Close）。

K-line ٹائم ڈیٹا حاصل کریں۔

کیونکہ ہم ایک انٹرا ڈے حکمت عملی استعمال کر رہے ہیں، ہمیں مارکیٹ کے بند ہونے سے پہلے پوزیشن کو بند کرنے کی ضرورت ہے، لہذا ہمیں یہ تعین کرنے کی ضرورت ہے کہ آیا موجودہ K-لائن مارکیٹ کے قریب ہے، اگر یہ نہیں ہے، تو ہم پوزیشن کو کھول سکتے ہیں:

شکل 4-23

جیسا کہ اوپر کی شکل میں دکھایا گیا ہے:
لائن 8: موجودہ K-line کا ٹائم اسٹیمپ وصف حاصل کریں، اور پھر ایک ٹائم آبجیکٹ بنائیں (نئی تاریخ (ٹائم اسٹیمپ))۔
لائن 9: ٹائم آبجیکٹ کی بنیاد پر گھنٹوں اور منٹوں کا حساب لگائیں، اور تعین کریں کہ آیا K-لائن کا وقت 14:45 ہے۔

پوزیشن ڈیٹا حاصل کریں۔

مقداری تجارتی حکمت عملیوں میں پوزیشن کی معلومات ایک بہت اہم شرط ہے جب ٹریڈنگ کی شرائط پوری ہوتی ہیں، تو یہ تعین کرنا بھی ضروری ہوتا ہے کہ آیا پوزیشن کی حیثیت اور پوزیشنوں کی تعداد کی بنیاد پر آرڈر دینا ہے۔ مثال کے طور پر: جب خرید پوزیشن کھولنے کی شرائط پوری ہو جائیں، اگر آپ کے پاس پوزیشن ہے، تو آپ کو دوبارہ آرڈر دینے کی ضرورت نہیں ہے، اگر آپ کے پاس پوزیشن نہیں ہے، تو آپ آرڈر دے سکتے ہیں۔ یہ کوڈ میں ایسا لگتا ہے:

شکل 4-24
جیسا کہ اوپر کی شکل میں دکھایا گیا ہے:
لائن 11: موجودہ پوزیشن کی حیثیت حاصل کریں۔ اگر ایک سے زیادہ آرڈرز ہیں، تو قیمت 1 ہے، اگر کوئی پوزیشن نہیں ہے، تو قدر 0 ہے۔

بولنگر بینڈز کا ڈیٹا حاصل کریں۔

اگلا، آپ کو بولنگر بینڈ اشارے کے اوپری، درمیانی اور نچلے ٹریک کی قدروں کا حساب لگانا ہوگا۔ پھر آپ کو پہلے بولنگر بینڈز کی صف حاصل کرنے کی ضرورت ہے، اور پھر سرنی سے اوپری، درمیانی اور نچلے بینڈ کی قدریں حاصل کرنا ہوں گی۔ انوینٹر کوانٹیٹیو ٹول میں، بولنگر بینڈ اری کو حاصل کرنا بہت آسان ہے، آپ بولنگر بینڈ API کو براہ راست کال کر سکتے ہیں، اوپری، درمیانی اور نچلی پٹریوں کی قدریں حاصل کرنا ہے، کیونکہ بولنگر بینڈ سرنی دو جہتی ہے۔

دو جہتی سرنی کو سمجھنا بہت آسان ہے لہذا حصول کا حکم ہے: پہلے صف میں مخصوص صف حاصل کریں، اور پھر مخصوص ایلیمنٹ حاصل کریں، جیسا کہ درج ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے۔

شکل 4-25

جیسا کہ نیچے دی گئی تصویر میں دکھایا گیا ہے، لائنیں 13 سے 19 بولنگر بینڈز کے اوپری، درمیانی اور نچلے ریلوں کی قدریں حاصل کرنے کے لیے کوڈ کا استعمال کرتی ہیں۔ ان میں سے، لائن 13 بالنگر بینڈ سرنی کو براہ راست حاصل کرنے کے لیے موجد کے مقداری ٹول کے API کا استعمال کرتی ہے؛ پہلے بالترتیب اوپری ریل سرنی، درمیانی ریل سرنی، اور نچلی ریل لائنیں 17 سے 19 بالترتیب حاصل کرتی ہیں بالترتیب اوپری ریل سرنی، درمیانی ریل سرنی، اور نچلی ریل سرنی۔

شکل 4-26

مرحلہ 3: آرڈر دیں۔

مندرجہ بالا ڈیٹا کے ساتھ، آپ ٹریڈنگ منطق اور آرڈر دینے کے لیے کوڈ لکھ سکتے ہیں۔ فارمیٹ بھی بہت آسان ہے "اگر بیان"، جسے الفاظ میں بیان کیا جا سکتا ہے: اگر شرط 3 یا شرط 4 پوری ہو جائے تو آرڈر دیں۔ جیسا کہ مندرجہ ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-27

اوپر کی تصویر میں، لائنیں 21 سے 24 ٹریڈنگ منطق اور آرڈر پلیسمنٹ کوڈز ہیں۔ اوپر سے نیچے تک وہ ہیں: بند لمبی، مختصر مختصر، کھلی لمبی، کھلی مختصر۔

مثال کے طور پر ایک لمبی پوزیشن (لائن 23) کو کھولتے ہوئے، یہ ایک "if سٹیٹمنٹ" ہے اگر اس بیان میں صرف ایک لائن کوڈ پر عمل کیا جاتا ہے، تو کرلی منحنی خطوط وحدانی "{}" کو چھوڑا جا سکتا ہے۔ اس بیان کا متن میں اس طرح ترجمہ کیا جاتا ہے: اگر موجودہ پوزیشن 0 ہے، اور بند ہونے کی قیمت اوپری ٹریک سے زیادہ ہے، اور K- لائن کا وقت 14:45 نہیں ہے، تو "واپسی 1"

ہوشیار لوگوں کو معلوم ہو سکتا ہے کہ ان لائنوں میں "واپسی 1" اور "واپسی -1" ہے، جس کا مطلب ہے: اگر یہ خرید ہے، تو "واپسی -1" لکھیں۔ لمبی پوزیشن کھولنا اور شارٹ پوزیشن کو بند کرنا دونوں خریدنا ہیں، اس لیے لکھیں "واپسی 1" ایک مختصر پوزیشن کھولنا اور لمبی پوزیشن کو بند کرنا دونوں فروخت ہیں، اس لیے "واپسی -1" لکھیں۔

حکمت عملی کوڈ مکمل کریں۔

اس مقام پر، ایک مکمل حکمت عملی کوڈ لکھا گیا ہے اگر ٹریڈنگ فریم ورک، ٹریڈنگ ڈیٹا، آرڈر پلیسمنٹ، وغیرہ کو الگ الگ لکھا جائے تو کیا یہ اس حکمت عملی کا مکمل کوڈ نہیں ہے:

شکل 4-28

نوٹ کرنے کے لیے دو نکات ہیں: حکمت عملی کی منطق لکھنے کی کوشش کریں (لیکن ضروری نہیں کہ) تاکہ جب روٹ K-لائن کی شرط پوری ہو جائے، اگلا K-لائن آرڈر دیا جائے، یا جب K-line کی پچھلی شرط پوری ہو جائے، روٹ K-line ترتیب دی جائے اس طرح، بیک ٹیسٹ کے نتائج اصل نتائج سے زیادہ مختلف نہیں ہوں گے۔ آپ کو اسے اس طرح لکھنے کی ضرورت نہیں ہے، لیکن آپ کو اس بات پر توجہ دینی چاہیے کہ آیا حکمت عملی کی منطق درست ہے۔ عام طور پر، پوزیشن کھولنے کی منطق سے پہلے کسی پوزیشن کو بند کرنے کی منطق لکھی جانی چاہیے، ایسا کرنے کا مقصد حکمت عملی کی منطق کو آپ کی توقعات کے مطابق بنانا ہے۔ مثال کے طور پر: اگر حکمت عملی کی منطق ریورس پوزیشن کو پکڑنے کے لیے ہوتی ہے، تو ریورس پوزیشن کا اصول یہ ہے کہ پہلے پوزیشن کو بند کیا جائے اور پھر ایک نئی پوزیشن کھولی جائے۔ پہلے نئی پوزیشن کھولنے اور پھر بند کرنے کی بجائے۔ اگر ہم افتتاحی منطق سے پہلے اختتامی منطق لکھیں تو یہ مسئلہ پیدا نہیں ہوگا۔

خلاصہ کریں۔

اوپر، ہم نے ایک مکمل انٹرا ڈے مقداری تجارتی حکمت عملی تیار کرنے کا ہر مرحلہ سیکھا ہے، بشمول: حکمت عملی کا تعارف، بولنگر بینڈ اشارے کے حساب کا طریقہ، حکمت عملی کی منطق، خرید و فروخت کے حالات، حکمت عملی کوڈ کا نفاذ، وغیرہ۔ اس حکمت عملی کے کیس کے ذریعے، آپ موجد کے مقداری ٹول کے پروگرامنگ کے طریقہ کار سے نہ صرف واقف ہو سکتے ہیں بلکہ اس سانچے کی بنیاد پر اسے مختلف حکمت عملیوں میں ڈھال سکتے ہیں۔

مقداری ٹریڈنگ کی حکمت عملییں سبجیکٹیو ٹریڈنگ کے تجربات یا سسٹمز کے خلاصے سے زیادہ کچھ نہیں ہیں اگر ہم حکمت عملی لکھنے سے پہلے سبجیکٹو ٹریڈنگ میں استعمال ہونے والے تجربات یا سسٹمز کو لکھیں، اور پھر ان کا ایک ایک کرکے کوڈز میں ترجمہ کریں، تو آپ کو معلوم ہوگا کہ حکمت عملی لکھنا بہت آسان ہو جائے گا۔ اسے آزمائیں!

اگلا سیکشن پیش نظارہ

مقداری تجارتی حکمت عملیوں کی ترقی میں، اگر آپ صرف ایک پروگرامنگ زبان کا انتخاب کر سکتے ہیں، تو بغیر کسی ہچکچاہٹ کے، آپ کو Python کا انتخاب کرنا چاہیے ڈیٹا کے حصول سے لے کر حکمت عملی کی بیک ٹیسٹنگ تک، Python نے پوری کاروباری زنجیر کا احاطہ کیا ہے۔ یہ مالیاتی مقداری سرمایہ کاری کے میدان میں ایک اہم مقام رکھتا ہے، اگلے کورس میں، ہم ازگر کی زبان کا بنیادی علم سیکھیں گے۔

ہوم ورک

1. اس سیکشن میں علم کو استعمال کرنے کی کوشش کریں تاکہ دوہری حرکت پذیری اوسط حکمت عملی کو نافذ کیا جا سکے۔
2. Inventor Quantitative Tool میں JavaScript زبان کا استعمال کرتے ہوئے KDJ اشارے الگورتھم کو نافذ کرنے کی کوشش کریں۔

4.3 ازگر کی زبان کا فوری تعارف

خلاصہ

مقداری تجارتی حکمت عملیوں کی ترقی میں، اگر آپ صرف ایک پروگرامنگ زبان کا انتخاب کر سکتے ہیں، تو بغیر کسی ہچکچاہٹ کے، آپ کو Python کا انتخاب کرنا چاہیے ڈیٹا کے حصول سے لے کر حکمت عملی کی بیک ٹیسٹنگ تک، Python نے پوری کاروباری زنجیر کا احاطہ کیا ہے۔ یہ مالیاتی مقداری سرمایہ کاری کے میدان میں ایک اہم مقام رکھتا ہے، اس کورس میں، ہم ازگر کی زبان کا بنیادی علم سیکھیں گے۔

اتنی زیادہ پروگرامنگ زبانیں کیوں سیکھیں؟

پچھلے کورسز پر نظر ڈالتے ہوئے، ہم نے کل سیکھا ہے: مائی زبان، بصری زبان، جاوا اسکرپٹ کی زبان، بشمول ازگر کی زبان اس سیکشن میں سیکھی جائے گی۔ کچھ دوستوں کے سوالات ہوسکتے ہیں کہ میں یہاں مقداری تجارت سیکھنے آیا ہوں، مجھے اتنی زیادہ پروگرامنگ زبانیں کیوں سیکھنی پڑیں؟

درحقیقت، ہر پروگرامنگ لینگویج کی اپنی زبان کی خصوصیات ہوتی ہیں، اور اچھی اور بری زبانوں میں کوئی فرق نہیں ہوتا، یہ اس بات پر منحصر ہے کہ آپ کی پروگرامنگ لینگویج کونسی پروگرامنگ لینگویج آپ کے لیے زیادہ موزوں ہے یا نہیں۔ تو ایک کہاوت ہے کہ آپ کو تب ہی پتہ چل سکتا ہے جب آپ خود کوشش کریں۔ یہی وجہ ہے کہ ہم نے پروگرامنگ زبانوں کے بارے میں بات کرنے کے لیے کافی جگہ مختص کی ہے اگر آپ اپنا کام اچھی طرح سے کرنا چاہتے ہیں، تو آپ کو پہلے اپنے ٹولز کو تیز کرنا ہوگا۔

اس کے ساتھ ساتھ، ہم ہر ایک کے لیے مقداری تحقیق کے دروازے کھولنے اور مختلف پروگرامنگ زبانوں کے علم کو مقبول بنانے کے لیے پرعزم ہیں جیسا کہ ہم تصور کرتے ہیں کہ مقداری تحقیق مستقبل میں عام لوگوں کے لیے مقبول اور قابل رسائی ہو جائے گی۔

مقداری تجارت کے لیے ازگر کا انتخاب کیوں کریں۔

مقداری تجارت کا عمل ڈیٹا کے حصول، ڈیٹا کا تجزیہ اور حساب، ڈیٹا پراسیسنگ وغیرہ سے زیادہ کچھ نہیں ہے۔ ڈیٹا کے تجزیہ کے لحاظ سے، کوئی دوسری زبان حساب میں اتنی اچھی نہیں ہو سکتی اور Python کی طرح کارکردگی کو برقرار رکھ سکتی ہے۔ خاص طور پر ٹائم سیریز کے تجزیہ کے ڈیٹا کی پروسیسنگ میں (K-line ٹائم سیریز کا ڈیٹا ہے)، Python کو آسان اور زیادہ آسان ہونے کا فائدہ ہے۔ اس کے علاوہ، دیگر پروگرامنگ زبانوں کے مقابلے میں، Python زیادہ مختصر اور سیکھنے میں آسان ہے ایک اچھا Python پروگرام پڑھنا انگریزی پڑھنے جیسا محسوس ہوتا ہے۔

ازگر کو منتخب کرنے کی پانچ وجوہات

1. مقداری اطلاق وسیع ہے:

امریکہ میں Quantopian اور چین میں Inventor Quant دونوں ہی Python کی زبان استعمال کر سکتے ہیں۔

2. سیکھنے میں آسان:

Python کا ڈیزائن فلسفہ صارف پر مرکوز ہے، اور یہ ایک تشریح شدہ زبان ہے جسے ڈیبگ کرنا آسان ہے۔

3. مفت اور اوپن سورس:

استعمال کی کوئی قیمت نہیں، اوپن سورس کوڈ کا اشتراک، اور بہتر سیکھنے اور استعمال کی کارکردگی۔

4. بھرپور لائبریری:

ڈیٹا پروسیسنگ، ڈیٹا کمپیوٹنگ، ویژولائزیشن، شماریاتی تجزیہ، تکنیکی تجزیہ، مشین لرننگ...

5. ایپلیکیشن انٹرفیس:

بڑے پلیٹ فارمز سے ریئل ٹائم مارکیٹ کی معلومات کی بنیاد پر آرڈرز حاصل کرنے، اسٹور کرنے، کال کرنے اور دینے کے لیے انٹرفیس۔

مکمل حکمت عملی

اس سیکشن کے اہم علم کو تیزی سے سمجھنے میں آپ کی مدد کرنے کے لیے، موجد کی کوانٹائزڈ JavaScript زبان کا فوری تعارف پیش کرنے سے پہلے، آپ کو پہلے اس سیکشن کے تصورات کی ابتدائی سمجھ حاصل کرنی چاہیے۔ آئیے ایک مثال کے طور پر آسان ترین ڈبل موونگ ایوریج حکمت عملی کو لیتے ہیں:

لمبی پوزیشن کا افتتاح: اگر کوئی موجودہ پوزیشن نہیں ہے اور 5 مدت کی حرکت پذیری اوسط 20 مدت کی حرکت پذیری اوسط سے زیادہ ہے۔
ایک مختصر پوزیشن کھولیں۔: اگر کوئی موجودہ پوزیشن نہیں ہے اور 5 مدت کی موونگ ایوریج 20 پیریڈ موونگ ایوریج سے کم ہے۔
لمبی پوزیشن بند کرنا:اگر آپ فی الحال ایک لمبی پوزیشن پر فائز ہیں اور 5 مدت کی حرکت پذیری اوسط 20 مدت کی حرکت پذیری اوسط سے کم ہے۔
مختصر پوزیشن کی بندش: اگر آپ فی الحال ایک مختصر پوزیشن پر فائز ہیں اور 5 مدت کی موونگ ایوریج 20 پیریڈ موونگ ایوریج سے زیادہ ہے۔

اگر Python میں لکھا جائے تو یہ اس طرح نظر آئے گا:

شکل 4-29

مندرجہ بالا تصویر میں کوڈ ایک مکمل مقداری تجارتی حکمت عملی ہے جو ازگر میں لکھی گئی ہے۔ یہ حقیقی وقت میں چل سکتا ہے اور خود بخود آرڈر دے سکتا ہے۔ کوڈ کی مقدار کے لحاظ سے، Python JavaScript سے زیادہ ہے، کیونکہ ہم CTA ٹریڈنگ فریم ورک استعمال نہیں کرتے ہیں۔

تاہم، پوری حکمت عملی کے ڈیزائن کا عمل تقریباً ایک جیسا ہے: مارکیٹ کی اقسام کو ترتیب دینا، K-line ڈیٹا حاصل کرنا، پوزیشن کی معلومات حاصل کرنا، تجارتی منطق کا حساب لگانا، اور خرید و فروخت کے آرڈر دینا۔ دوسرے لفظوں میں، اگرچہ پروگرامنگ کا نحو مختلف ہے، لیکن حکمت عملی کی منطق ایک جیسی ہے، تو اگلا، آئیے Python کی بنیادی ترکیب سیکھتے ہیں!

ورژن کا انتخاب

Python کے دو ورژن ہیں، یعنی: Python2 اور Python3 ایک لطیفہ تھا جس میں کہا گیا تھا کہ Python ایک ڈبل بیرل بندوق کی طرح ہے، لیکن آپ ایک وقت میں گولیاں چلانے کے لیے صرف ایک بیرل استعمال کر سکتے ہیں، لیکن آپ کبھی نہیں جان پائیں گے کہ کون سا زیادہ درست ہے۔ لہذا اگر آپ Python میں نئے ہیں، تو Python 3 کو براہ راست سیکھنے کی سفارش کی جاتی ہے کیونکہ یہ تازہ ترین ہے اور اسے Python کمیونٹی نے برقرار رکھا ہے۔ ہمارے کورسز Python 3 میں بھی پڑھائے جاتے ہیں۔

شناخت کنندہ

شناخت کنندہ متغیر کا نام ہے، جیسے ٹیسٹ، ٹیسٹ، ٹیسٹ10،ڈیمو، وغیرہ Python میں ہر چیز (متغیرات، فنکشن کے نام، اور آپریٹرز) کیس حساس ہے، جس کا مطلب ہے کہ متغیر نام ٹیسٹ اور متغیر نام ٹیسٹ دو مختلف متغیرات ہیں۔ شناخت کنندہ کا پہلا حرف (متغیر کا نام، فنکشن، پراپرٹی، فنکشن پیرامیٹر) ایک حرف، ایک انڈر سکور ()، اس کے بعد آنے والے حروف بھی نمبر ہوسکتے ہیں، جیسا کہ درج ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-30

تبصرہ

ایک تبصرہ کوڈ کی لائن کا ترجمہ یا وضاحت ہے قواعد بہت آسان ہیں اور اس میں سنگل لائن تبصرے اور بلاک سطح کے تبصرے شامل ہیں۔ ایک سطری تبصرہ پاؤنڈ کے نشان (#) سے شروع ہوتا ہے، اور ایک بلاک تبصرہ تین سنگل اقتباسات (''') یا تین ڈبل اقتباسات (""") سے شروع ہوتا ہے اور تین سنگل اقتباسات (''') یا تین ڈبل اقتباسات (""") کے ساتھ ختم ہوتا ہے، جیسا کہ درج ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-31

لائنز اور انڈینٹ

Python کی سب سے مخصوص خصوصیت کوڈ بلاکس کی نشاندہی کرنے کے لیے انڈینٹیشن کا استعمال ہے، بغیر گھنگریالے منحنی خطوط وحدانی کی ضرورت کے {}۔ انڈینٹیشن کے لیے خالی جگہوں کی تعداد متغیر ہے، لیکن ایک ہی کوڈ بلاک میں بیانات میں انڈینٹیشن کے لیے خالی جگہوں کی ایک ہی تعداد ہونی چاہیے۔ جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے: اس صورت میں، پروگرام غلطی کی اطلاع دے گا۔ یہاں تک کہ اگر اگر شرط صحیح ہے، "True" آؤٹ پٹ نہیں ہوگا، کیونکہ Python خود بخود پتہ لگائے گا کہ کوڈ کے چلنے سے پہلے کوڈ کی ترکیب درست ہے یا نہیں، اگر کوڈ کی شکل غلط ہے تو پروگرام نہیں چلے گا۔ وجہ یہ ہے کہ کوڈ کی 5ویں لائن میں یونیفائیڈ کوڈ انڈینٹیشن فارمیٹ نہیں ہے۔ Python کے لیے فور اسپیس انڈینٹیشن ایک مقررہ شکل ہے، اور ہر کسی کو اس سے واقف ہونے کی ضرورت ہے۔

شکل 4-32

متغیرات

متغیر کسی بھی قسم کے ڈیٹا کو محفوظ کر سکتا ہے، صرف متغیر کا نام لکھنا متغیر بنانا ہے، تاہم، آپ کو ایک ہی وقت میں متغیر کی قیمت مقرر کرنے کی ضرورت ہے، ورنہ پروگرام غلطی کی اطلاع دے گا۔ مساوی نشان (=) آپریٹر کا بائیں جانب متغیر کا نام ہے، اور مساوی نشان (=) آپریٹر کا دائیں جانب متغیر میں ذخیرہ شدہ قدر ہے۔ جیسا کہ ذیل کی تصویر میں دکھایا گیا ہے: name2 متغیر کا نام ہے، اور "موجد کی مقدار" متغیر کی قدر ہے۔ اگر آپ name2 کے لیے کوئی نئی قدر متعین نہیں کرتے ہیں، تو name2 کی قدر ہمیشہ "موجد کی مقدار" ہوگی۔

شکل 4-33

ڈیٹا

Python ڈیٹا کی چھ اقسام ہیں، جن میں سے تین ناقابل تغیر اور تین متغیر ہیں۔ جیسا کہ نام سے ظاہر ہوتا ہے، ایک بار غیر تبدیل شدہ ڈیٹا بن جانے کے بعد، اس کی قدر کو تبدیل نہیں کیا جا سکتا اور میموری میں اس کا پتہ منفرد ہوتا ہے؛ اور اگر اس کی قدر بدل جاتی ہے، تو اس کا میموری ایڈریس غیر تبدیل ہوتا ہے۔
ناقابل تغیر ڈیٹا (3): نمبر، سٹرنگ، ٹوپل؛
تغیر پذیر ڈیٹا (3): فہرست، لغت، سیٹ۔

شکل 4-34

اعداد

ازگر کی عددی اقسام int (انٹیجر)، فلوٹ (فلوٹنگ پوائنٹ)، بول (بولین) اور پیچیدہ (پیچیدہ نمبر) کو سپورٹ کرتی ہیں۔ بلٹ ان type() فنکشن کو اس چیز کی قسم کے بارے میں استفسار کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جس کا متغیر سے مراد ہے۔ جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-35

آپریٹر

زیادہ تر زبانوں کی طرح، ازگر میں ریاضی سیدھی ہے۔ چاہے یہ ریاضی کے آپریٹرز ہوں، موازنہ آپریٹرز یا منطقی آپریٹرز، وہ سب وہی ہیں جو ہم نے اسکول میں سیکھا تھا۔ ان میں، ریاضی کے آپریٹرز جمع، گھٹاؤ، ضرب اور تقسیم کے ریاضیاتی آپریشنز ہیں جو موازنہ کر سکتے ہیں کہ آیا دو قدریں اس سے کم ہیں یا اس سے کم: منطقی AND، logical OR، اور logical NOT۔ [کیا آپ تجارتی حکمت عملیوں میں عام طور پر استعمال ہونے والی تاروں کے بارے میں مختصراً بات کر سکتے ہیں؟] مثال کے طور پر، ہماری تجارتی حکمت عملیوں میں، سب سے زیادہ استعمال ہونے والی سٹرنگ پروڈکٹ کوڈ ہے، جیسے: "rb1910"، "MA1910"۔

شکل 4-36

واضح رہے کہ "اور" ایک منطقی AND ہے، جس کا مطلب ہے "اور"۔ "یا" ایک منطقی OR ہے، جس کا مطلب ہے "یا تو"۔ "!" ایک منطقی نفی ہے، جس کا مطلب ہے "نہیں":
"اور" کا مطلب ہے کہ جب تمام شرائط "سچ" ہیں، حتمی شرط "سچ" ہے؛
"یا" کا مطلب ہے کہ تمام شرائط میں سے، جب تک ان میں سے کوئی ایک "سچ" ہے، آخری شرط "سچ" ہوگی۔

ترجیحات

اگر 100 ہے۔*ایکسپریشن (10-1)/(10+5) کے لیے، پروگرام پہلے کس مرحلے کا حساب لگاتا ہے؟ مڈل اسکول کی ریاضی ہمیں بتاتی ہے: ① اگر یہ ایک ہی سطح کا آپریشن ہے، تو اسے عام طور پر بائیں سے دائیں حساب کیا جاتا ہے۔ ② اگر جمع اور گھٹاؤ کے ساتھ ساتھ ضرب اور تقسیم دونوں ہیں تو پہلے ضرب اور تقسیم کا حساب لگائیں، پھر اضافہ اور گھٹاؤ۔ ③اگر بریکٹ ہیں تو پہلے بریکٹ کے مواد کا حساب لگائیں۔ ④ اگر یہ آپریشن کے قوانین کے مطابق ہے، تو آپریشن کے قوانین کو حساب کو آسان بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ مائی زبان کی ترجیح وہی ہے جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے۔

شکل 4-37

بولین

بولین صحیح یا غلط کی نمائندگی کرتا ہے اور عام طور پر مشروط فیصلوں اور لوپ بیانات میں استعمال ہوتا ہے۔ پائتھون صحیح اور غلط کی نمائندگی کرنے کے لیے دو مستقل "True" اور "False" کی وضاحت کرتا ہے۔ درحقیقت، کسی بھی چیز کو بولین قسم میں تبدیل کیا جا سکتا ہے اور مشروط فیصلے کے لیے بھی براہ راست استعمال کیا جا سکتا ہے، جیسا کہ درج ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-38

سٹرنگ

سٹرنگز ٹیکسٹ ہیں، جیسے کہ "if1905"، پروڈکٹ کوڈ سیٹ کرتے وقت اکثر استعمال ہوتے ہیں۔ Python میں سٹرنگز سنگل اقتباسات 'یا ڈبل ​​اقتباسات میں بند ہیں'۔ جمع کا نشان + سٹرنگ کنکٹنیشن آپریٹر ہے۔ آپ انڈیکس ویلیو کی بنیاد پر سٹرنگ میں ایک کریکٹر حاصل کر سکتے ہیں، جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-39

فہرست

فہرست پائیتھون میں سب سے زیادہ استعمال ہونے والی ڈیٹا کی قسم ہے، آپ فہرست کو ایک کنٹینر کے طور پر سوچ سکتے ہیں، سوائے اس کے کہ کنٹینر میں موجود عناصر کو ترتیب دیا گیا ہو، پہلا عنصر 0 ہے، دوسرا عنصر 1 ہے۔ اس کے علاوہ، ازگر کی فہرستیں کسی بھی قسم کے ڈیٹا کو ذخیرہ کر سکتی ہیں، جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے۔

شکل 4-40

فنکشن

Python میں فنکشنز بنیادی طور پر وہی ہیں جو ہم نے مڈل اسکول میں سیکھے ہیں آپ اس کے بارے میں سوچ سکتے ہیں کہ فنکشن کے حساب سے کیا نکلتا ہے، جیسا کہ درج ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-41

اگر جملہ

اگر بیانات اکثر ہماری زندگیوں میں ظاہر ہوتے ہیں، مثال کے طور پر: اگر آج بارش ہوئی تو میں چھتری پکڑوں گا۔ یعنی، بیان صرف اس صورت میں کوڈ پر عمل درآمد کرے گا جب مخصوص حالت درست ہو۔ نوٹ، کوڈ کے انڈینٹیشن فارمیٹ پر توجہ دیں، بصورت دیگر ازگر کی خرابی پیدا ہو جائے گی! جیسا کہ مندرجہ ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-42

اگر... اور بیان

اگر... اور بیانات بھی عام طور پر استعمال ہوتے ہیں، مثال کے طور پر: اگر آج بارش ہوتی ہے، تو میں چھتری رکھوں گا، ورنہ میں چھتری نہیں رکھوں گا۔ else سٹیٹمنٹ if سٹیٹمنٹ کی توسیع ہے، یعنی مندرجہ ذیل کوڈ کو صرف اسی صورت میں عمل میں لایا جائے گا جب مخصوص کنڈیشن False ہو۔ جیسا کہ مندرجہ ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-43

elif بیان

چونکہ Python سوئچ سٹیٹمنٹس کو سپورٹ نہیں کرتا ہے، اس لیے Python متعدد مشروط فیصلوں کو لاگو کرنے کے لیے صرف elif سٹیٹمنٹس کا استعمال کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر: اگر یہ ایک مثبت لائن ہے، تو میں تیزی کا شکار ہوں گا؛ ورنہ، اگر یہ منفی لائن ہے، تو میں مندی کا شکار ہو جاؤں گا اور دیکھوں گا۔ جیسا کہ مندرجہ ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-44

لوپ کے لئے

بعض اوقات ہمیں پچھلے چند دنوں کا K-line ڈیٹا حاصل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، اور ہمیں K-line ڈیٹا کی پوزیشن کے مطابق ترتیب میں اسے حاصل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، پھر یہ بہت آسان ہوتا ہے کہ لوپ کا استعمال کریں، جیسا کہ درج ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے۔

شکل 4-45

جبکہ لوپ

ہم سب جانتے ہیں کہ اگر آپ تازہ ترین K-line اری حاصل کرنا چاہتے ہیں، تو آپ کو ایک ہی کوڈ کو بار بار چلاتے رہنا ہوگا، جب تک کہ مخصوص حالت درست ہے، لوپ ہمیشہ تازہ ترین K-line اری حاصل کرسکتا ہے۔

شکل 4-46

بیان کو توڑیں اور بیان جاری رکھیں

لوپ کی پیشگی شرط صرف اس صورت میں ہوتی ہے جب پیشگی شرط "سچی" ہو، لوپ بار بار کچھ کرنا شروع کر دے گا، اور لوپ اس وقت تک ختم نہیں ہو گا جب تک کہ شرط "غلط" نہ ہو۔ تاہم، بریک اسٹیٹمنٹ لوپ کے عمل کے دوران فوری طور پر لوپ سے چھلانگ لگا سکتا ہے؛ جاری بیان ایک مخصوص لوپ کو روک سکتا ہے اور پھر اگلے لوپ کو جاری رکھ سکتا ہے۔ جیسا کہ مندرجہ ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے:

شکل 4-47

واپسی کا بیان

واپسی کا بیان فنکشن کے عمل کو ختم کرتا ہے اور فنکشن کی قدر واپس کرتا ہے۔ واپسی کا بیان صرف ایک فنکشن باڈی میں ظاہر ہو سکتا ہے اگر یہ کوڈ میں کہیں اور ظاہر ہوتا ہے، تو یہ نحوی غلطی کا سبب بنے گا!

شکل 4-48

حکمت عملی کا فریم ورک

آپ حکمت عملی کے فن تعمیر کو حکمت عملی کے ایک مقررہ فارمیٹ کے طور پر سمجھ سکتے ہیں۔

لائنز 4 سے 7 پورے پروگرام کے مین انٹری فنکشنز ہیں، یعنی کمپیوٹر لائن 5 پر عمل کرنا شروع کر دیتا ہے اور پھر ایک لامحدود لوپ میں داخل ہوتا ہے، پھر اسٹریٹیجی لاجک فنکشن (سلیپ) کو لامحدود لوپ میں لاگو کیا جاتا ہے۔ جان لیجئے کہ لوپ میں پروگرام کی عمل آوری کی رفتار بہت تیز ہے، اس لیے سلیپ فنکشن (Sleep) کو استعمال کرنے سے پروگرام کو کچھ دیر کے لیے روکا جا سکتا ہے Sleep(500) کا مطلب ہے کہ جب بھی لوپ مکمل ہوتا ہے تو یہ 500 ملی سیکنڈ تک سوتا ہے۔

تصویر 4-49

خلاصہ کریں۔

مندرجہ بالا ازگر کی زبان کا ایک فوری تعارف ہے اگرچہ یہ صرف ایک سادہ بنیادی علم ہے، پھر بھی اسے ایک سادہ مقداری تجارتی حکمت عملی لکھنے میں کوئی حرج نہیں ہے۔ اگر آپ کو مزید پیچیدہ حکمت عملی لکھنے کی ضرورت ہے تو، آپ موجد مقداری ٹول کے ازگر کی زبان API دستاویزات کا حوالہ دے سکتے ہیں۔

اگلا سیکشن پیش نظارہ

تکنیکی تجزیہ کے میدان میں رجحان کی حکمت عملیوں میں سے، اوسط اور چینل کی پیش رفت بلاشبہ دو بڑے اسکول ہیں۔ اگرچہ مقصد قیمت کی نقل و حرکت کے رجحان کو پکڑنا ہے، لیکن ان دونوں حکمت عملیوں کے تجارتی فلسفے اور خطرے کی خصوصیات بالکل مختلف ہیں۔ اس سیکشن میں ازگر کی زبان کا تعارف سیکھنے کے بعد، اگلے حصے میں ہم آپ کو دکھائیں گے کہ چینل کی پیش رفت کے لیے ایک مقداری تجارتی حکمت عملی کیسے لکھی جائے۔

ہوم ورک

1. تاریخی K-line ڈیٹا حاصل کرنے کے لیے انوینٹر کوانٹیٹیو ٹول میں ازگر کی زبان استعمال کرنے کی کوشش کریں۔
2. اس سیکشن کے شروع میں حکمت عملی کوڈ لکھنے کی کوشش کریں اور تبصرے شامل کریں۔

4.4 ازگر کی زبان کا استعمال کرتے ہوئے حکمت عملی کی تجارت کو کیسے نافذ کیا جائے۔

خلاصہ

پچھلے مضمون میں، ہم نے ازگر کی زبان کا تعارف، بنیادی نحو، حکمت عملی کا فریم ورک وغیرہ سیکھا۔ اگرچہ مواد بورنگ ہے، یہ آپ کے لیے اپنی تجارتی حکمت عملی کو نافذ کرنے کے لیے ایک لازمی مہارت ہے اور آپ کو اسے سیکھنا چاہیے۔ اس آرٹیکل میں، ہم لوہا گرم ہونے پر ہڑتال کریں گے اور پچھلے مضمون میں پائیتھون کے بنیادی علم کو جاری رکھیں گے، ہم ایک سادہ حکمت عملی کے ساتھ شروع کریں گے، اسے استعمال کرتے ہوئے سیکھیں گے، اور ہر ایک کو قدم بہ قدم ایک قابل عمل مقداری تجارتی حکمت عملی کا احساس کرنے میں مدد کریں گے۔

حکمت عملی کا تعارف

بہت سی تجارتی حکمت عملیوں میں سے، ڈونچین چینل کی حکمت عملی کو 1970 کے اوائل میں اچھی طرح سے جانا جاتا تھا۔ کہ، تمام حکمت عملی کے ٹیسٹوں میں، ڈونچین چینل کی حکمت عملی سب سے کامیاب رہی۔

بعد میں، تجارتی تاریخ میں سب سے مشہور "ٹرٹل" ٹریڈر ٹریننگ امریکہ میں ہوئی، جس نے بڑی کامیابی حاصل کی۔ اس وقت، "کچھوں" کے تجارتی طریقوں کو خفیہ رکھا گیا تھا، لیکن دس سال سے زائد عرصے کے بعد، جب "کچھوں کی تجارت کے قواعد" کو عام کیا گیا تو لوگوں نے دریافت کیا کہ "کچھوے" ڈونچین چینل کا ایک بہتر ورژن استعمال کر رہے ہیں۔ حکمت عملی

بریک تھرو ٹریڈنگ کی حکمت عملی نسبتاً ہموار رحجانات کے ساتھ ٹریڈنگ کے لیے موزوں ہے ٹریڈنگ کا سب سے عام طریقہ یہ ہے کہ قیمت اور سپورٹ اور ریزسٹنس کے درمیان رشتہ داری کا تعلق مخصوص ٹریڈنگ خرید و فروخت کے پوائنٹس کا تعین کرنے کے لیے ہو۔ اس سیکشن میں ڈونچین چینل کی حکمت عملی اسی اصول پر مبنی ہے۔

ڈونچین چینل کی حکمت عملی کے اصول

ڈونچین چینل ایک ٹرینڈ انڈیکیٹر ہے، اور اس کی ظاہری شکل اور سگنل کچھ حد تک بولنگر بینڈ انڈیکیٹر سے ملتے جلتے ہیں۔ لیکن ڈونچیان کا پرائس چینل ایک مخصوص مدت کے اندر سب سے زیادہ اور سب سے کم قیمتوں کی بنیاد پر بنایا گیا ہے۔ مثال کے طور پر: اوپری ٹریک بنانے کے لیے تازہ ترین 50 K-لائنوں کی سب سے زیادہ قیمت کی زیادہ سے زیادہ قیمت کا حساب لگائیں۔
یہ انڈیکیٹر مختلف رنگوں کے تین منحنی خطوط پر مشتمل ہوتا ہے جو کہ مارکیٹ کی قیمتوں کے اتار چڑھاؤ کو ظاہر کرنے کے لیے سب سے زیادہ اور سب سے کم قیمتیں ہیں۔

اگر قیمت اوپری ٹریک سے بڑھ جاتی ہے، تو یہ خرید کا سگنل ہے، اس کے برعکس، اگر قیمت نیچے کی پٹڑی سے نیچے آتی ہے، تو یہ فروخت کا اشارہ ہے۔ چونکہ اوپری اور نچلی پٹریوں کا حساب سب سے زیادہ اور سب سے کم قیمتوں کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے، اس لیے عام حالات میں قیمتیں ایک ہی وقت میں بالائی اور زیریں چینل لائنوں سے شاذ و نادر ہی بڑھتی اور نیچے آتی ہیں۔ زیادہ تر معاملات میں، قیمتیں یکطرفہ طور پر اوپری یا زیریں ٹریک کے ساتھ، یا اوپری اور نچلی پٹریوں کے درمیان منتقل ہوتی ہیں۔

ڈونچین چینل کے حساب کتاب کا طریقہ

Inventor Quantitative Tool میں، Donchian Channel کا حساب لگانے کا طریقہ بہت آسان ہے، آپ اسے براہ راست استعمال کر سکتے ہیں تاکہ مخصوص مدت کے اندر سب سے زیادہ قیمت یا سب سے کم قیمت حاصل کی جا سکے، جیسا کہ نیچے دی گئی تصویر میں دکھایا گیا ہے: 5ویں لائن 50 پیریڈز کی سب سے زیادہ قیمت حاصل کرنے کے لیے ہے، اور 6ویں لائن میں 50 منٹ کی کم ترین قیمت حاصل کرنا ہے۔

شکل 4-50

حکمت عملی کی منطق

ڈونچین چینل کو استعمال کرنے کے بہت سے طریقے ہیں اسے اکیلے یا دوسرے اشارے کے ساتھ استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس کورس میں ہم سب سے آسان طریقہ استعمال کریں گے۔ یعنی، جب قیمت اوپری ٹریک سے نیچے سے اوپر کی طرف ٹوٹتی ہے، یعنی اوپری پریشر لائن سے گزرتی ہے، تو ہم سمجھتے ہیں کہ تیزی کی قوت مضبوط ہو رہی ہے، بڑھتی ہوئی مارکیٹ کی لہر پیدا ہو گئی ہے، اور خرید کھولنے کا اشارہ ہے۔ پیدا ہوتا ہے؛ جب قیمت اوپر سے نیچے تک گرتی ہے اور نچلے راستے سے ٹوٹ جاتی ہے، یعنی جب یہ سپورٹ لائن سے نیچے آتی ہے، تو ہم سمجھتے ہیں کہ شارٹ سائیڈ مضبوط ہو رہی ہے، نیچے کی طرف رجحان پیدا ہو گیا ہے، اور فروخت کا آغاز ہو گیا ہے۔ سگنل پیدا ہوتا ہے.

شکل 4-51

اگر لمبی پوزیشن کھولنے کے بعد قیمت واپس ڈونچین چینل کے درمیانی ٹریک پر آ جاتی ہے، تو ہم سمجھتے ہیں کہ بیل کمزور ہو رہے ہیں یا ریچھ مضبوط ہو رہے ہیں، اور اگر قیمت واپس بیچ میں آ جاتی ہے۔ ڈونچین چینل کا ٹریک ایک مختصر پوزیشن کے کھلنے کے بعد، ہمیں یقین ہے کہ بیل کمزور ہو رہے ہیں یا ریچھ مضبوط ہو رہے ہیں، اور جب یہ ڈونچین چینل کے درمیانی ٹریک پر واپس آتا ہے، تو ہمیں یقین ہے۔ ریچھوں کی طاقت کمزور ہو رہی ہے، یا بیلوں کی طاقت مضبوط ہو رہی ہے، اور خریدنے سے قریب ہونے کا سگنل پیدا ہو رہا ہے۔

تجارتی حالات
لمبی پوزیشن کا افتتاح: اگر کوئی پوزیشن نہیں ہے اور اختتامی قیمت اوپری ٹریک سے زیادہ ہے۔
ایک مختصر پوزیشن کھولیں۔: اگر کوئی پوزیشن نہیں ہے اور بند ہونے والی قیمت کم ٹریک سے کم ہے۔
لمبی پوزیشن بند کرنا：اگر آپ کے پاس لمبا آرڈر ہے اور اختتامی قیمت درمیانی ٹریک سے کم ہے۔
مختصر پوزیشن کی بندش：اگر آپ کے پاس مختصر آرڈر ہے اور اختتامی قیمت درمیانی ٹریک سے زیادہ ہے۔

حکمت عملی کوڈ کا نفاذ

حکمت عملی کو نافذ کرنے کا پہلا قدم ڈیٹا حاصل کرنا ہے، کیونکہ ڈیٹا ایک تجارتی حکمت عملی کے لیے ایک شرط ہے تصور کریں کہ ہمیں کس ڈیٹا کی ضرورت ہے؟ اور یہ ڈیٹا کیسے حاصل کیا جائے؟ پھر ہم ان اعداد و شمار کی بنیاد پر تجارتی منطق کو ڈیزائن کرتے ہیں؛ آخر میں، ہم تجارتی منطق کے مطابق خرید و فروخت کے آرڈر دیتے ہیں۔ مخصوص اقدامات مندرجہ ذیل ہیں:

مرحلہ 1: ٹریڈنگ لائبریری کا استعمال کریں۔

آپ ٹریڈنگ لائبریری کو ایک فعال ماڈیول کے طور پر سوچ سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر: جب ہم ٹریڈنگ لائبریری کا استعمال کرتے ہیں، پوزیشن کھولتے اور بند کرتے وقت، ہم ٹریڈنگ لائبریری میں براہ راست آرڈر API کا استعمال کر سکتے ہیں، لیکن اگر ہم ٹریڈنگ لائبریری کا استعمال نہیں کرتے ہیں، پوزیشن کھولنے اور بند کرنے کے وقت، ہمیں مارکیٹ کی قیمت حاصل کرنے کی ضرورت ہے، آرڈر دینے کے مسئلے پر غور کریں لیکن اس پر عمل نہیں ہو رہا، آرڈر منسوخ کرنے کے مسئلے پر غور کریں، وغیرہ۔

شکل 4-52

مندرجہ بالا تصویر موجد کے مقداری ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے CTA حکمت عملی کا فریم ورک ہے۔ یہ ایک فکسڈ کوڈ فارمیٹ ہے، اور تمام ٹرانزیکشن لاجک کوڈز لائن 4 سے شروع ہوتے ہوئے لکھے جاتے ہیں۔ کسی اور جگہ ترمیم کی ضرورت نہیں ہے۔

JavaScript کی ٹیمپلیٹ لائبریری بلٹ ان ہے، Python کو اس ٹیمپلیٹ کو کاپی اور محفوظ کرنے کی ضرورت ہے: https://www.fmz.com/strategy/24288۔ پھر پالیسی میں ترمیم کے صفحے پر حوالہ پر کلک کریں۔ یقینا، آپ ٹیمپلیٹ لائبریری کا استعمال کیے بغیر بھی حکمت عملی مکمل کر سکتے ہیں۔

مرحلہ 2: مختلف ڈیٹا حاصل کریں۔

اس کے بارے میں احتیاط سے سوچیں، آپ کو کس ڈیٹا کی ضرورت ہے؟ ہماری حکمت عملی ٹریڈنگ منطق سے، ہم نے پایا کہ: پہلے ہمیں موجودہ پوزیشن کی حیثیت حاصل کرنے کی ضرورت ہے، پھر بند ہونے والی قیمت اور بولنگر بینڈ اشارے کے اوپری، درمیانی اور نچلے ٹریک کے درمیان تعلق کا موازنہ کریں، اور آخر میں یہ تعین کریں کہ آیا مارکیٹ بند ہونے والی ہے۔ تو آئیے یہ ڈیٹا حاصل کریں۔

K لائن ڈیٹا حاصل کریں

پہلا قدم K-لائن اری اور موجودہ K-لائن بند ہونے والی قیمت کو حاصل کرنا ہے صرف K-line ارے کے ساتھ ہم N پیریڈز کی سب سے زیادہ یا کم قیمت حاصل کرنے کے لیے API کو کال کر سکتے ہیں۔ یہ کوڈ میں ایسا لگتا ہے:

شکل 4-53
جیسا کہ اوپر کی شکل میں دکھایا گیا ہے:
لائن 4: K-line اری حاصل کریں، جو ایک مقررہ شکل ہے۔
لائن 5: K-لائن کی لمبائی کو فلٹر کریں کیونکہ ہم N پیریڈز کی سب سے زیادہ یا سب سے کم قیمت کا حساب لگاتے ہیں، اس لیے استعمال ہونے والا پیرامیٹر 50 ہوتا ہے۔ جب K-لائنوں کی تعداد 50 سے کم ہوتی ہے، تو اس کا حساب نہیں لگایا جا سکتا۔ لہذا، ہمیں یہاں K-لائن کی لمبائی کو فلٹر کرنے کی ضرورت ہے اگر 50 سے کم K-لائنیں ہیں، تو اس لوپ کو چھوڑ دیں اور اگلی K-لائن کا انتظار کرتے رہیں۔
لائن 6: ہم کوڈ "ریکارڈز استعمال کرتے ہیں۔[len(records) - 1]" سب سے پہلے K-line ارے کا آخری ڈیٹا حاصل کرتا ہے، یعنی تازہ ترین K-line ڈیٹا۔ یہ ڈیٹا ایک آبجیکٹ ہے، جس میں شامل ہیں: افتتاحی قیمت، سب سے زیادہ قیمت، سب سے کم قیمت، اختتامی قیمت، تجارتی حجم، وقت اور دیگر ڈیٹا۔ چونکہ یہ ایک آبجیکٹ ہے، ہم تازہ ترین K-لائن بند ہونے کی قیمت حاصل کرنے کے لیے براہ راست ". Close" کا استعمال کر سکتے ہیں۔

پوزیشن ڈیٹا حاصل کریں۔

مقداری تجارتی حکمت عملیوں میں پوزیشن کی معلومات ایک بہت اہم شرط ہے جب ٹریڈنگ کی شرائط پوری ہوتی ہیں، تو یہ تعین کرنا بھی ضروری ہوتا ہے کہ آیا پوزیشن کی حیثیت اور پوزیشنوں کی تعداد کی بنیاد پر آرڈر دینا ہے۔ مثال کے طور پر: جب خریداری کی پوزیشن کھولنے کی شرائط پوری ہو جائیں، اگر آپ کے پاس پوزیشن ہے، تو آپ کو دوبارہ آرڈر دینے کی ضرورت نہیں ہے، اگر آپ کے پاس پوزیشن نہیں ہے، تو آپ آرڈر دے سکتے ہیں۔ اس بار ہم پوزیشن کی معلومات کو براہ راست ایک فنکشن میں سمیٹتے ہیں، اور ہم اسے صرف اس فنکشن کو کال کرکے استعمال کرسکتے ہیں:

شکل 4-54

جیسا کہ اوپر کی شکل میں دکھایا گیا ہے:
یہ ایک ایسا فنکشن ہے جو پوزیشن کی معلومات حاصل کرتا ہے، اگر یہ ایک لمبی پوزیشن ہے، تو یہ 1 لوٹاتا ہے۔ مندرجہ بالا کوڈ پر توجہ دیں:
لائن 2: ایم پی کے نام سے ایک فنکشن بنائیں، جس میں کوئی پیرامیٹرز نہیں ہیں۔
لائن 3: پوزیشن کی صف حاصل کریں، جو ایک مقررہ شکل ہے۔
لائن 4: پوزیشن کی صف کی لمبائی کا تعین کریں اگر اس کی لمبائی کے برابر ہے، تو یہ ایک خالی پوزیشن ہونی چاہیے، لہذا 0 واپس کریں۔
لائن 6: ارے کو عبور کرنے کے لیے لوپ کا استعمال کریں اگر آپ لمبی پوزیشن رکھتے ہیں تو یہ 1 لوٹتا ہے۔
لائن 18: اس فنکشن ایم پی کو کال کریں جسے ہم نے پوزیشن کی معلومات حاصل کرنے کے لیے لکھا ہے۔

آخری 50 K لائنوں کی سب سے زیادہ اور سب سے کم قیمتیں حاصل کریں۔

Inventor Quantitative Tool میں، آپ اسے "TA.Highest" اور "TA.Lowest" فنکشنز کا استعمال کرتے ہوئے خود منطقی حساب لکھے بغیر حاصل کر سکتے ہیں۔ اور "TA.Highest" اور "TA.Lowest" فنکشنز کے ذریعے لوٹائے گئے نتائج صفوں کے بجائے مخصوص قدریں ہیں۔ یہ بہت آسان ہے صرف یہی نہیں، اہلکار کے پاس سینکڑوں اشارے کے افعال ہیں۔

شکل 4-55

جیسا کہ اوپر کی شکل میں دکھایا گیا ہے:
لائن 19: 50 ادوار میں سب سے زیادہ قیمت کی زیادہ سے زیادہ قیمت حاصل کرنے کے لیے "TA.Highest" فنکشن کو کال کریں۔
لائن 20: 50 ادوار میں سب سے کم قیمت کی کم از کم قیمت حاصل کرنے کے لیے "TA.Lowest" فنکشن کو کال کریں۔
لائن 21: 50 ادوار میں سب سے زیادہ قیمت کی زیادہ سے زیادہ قیمت اور 50 ادوار میں سب سے کم قیمت کی کم از کم قیمت کی بنیاد پر اوسط قدر کا حساب لگائیں۔

مرحلہ 3: آرڈر دیں۔

مندرجہ بالا ڈیٹا کے ساتھ، آپ ٹریڈنگ منطق اور آرڈر دینے کے لیے کوڈ لکھ سکتے ہیں۔ فارمیٹ بھی بہت آسان ہے "اگر بیان"، جسے الفاظ میں بیان کیا جا سکتا ہے: اگر شرط 3 یا شرط 4 پوری ہو جائے تو آرڈر دیں۔

شکل 4-56

جیسا کہ اوپر کی شکل میں دکھایا گیا ہے:
لائن 22: ٹرانزیکشن لائبریری کا استعمال کریں، جو ایک مقررہ شکل ہے۔
لائنز 23 اور 24: یہ ایک لمبی پوزیشن کو بند کرنے کا ایک بیان ہے، جو "موازنہ آپریٹرز" اور "منطقی آپریٹرز" کا استعمال کرتا ہے جو ہم نے پہلے سیکھا ہے اس کا مطلب ہے کہ اگر آپ فی الحال ایک لمبی پوزیشن رکھتے ہیں اور اختتامی قیمت درمیانی ٹریک سے کم ہے، تو تمام پوزیشنیں بند ہو جائیں گی۔
لائنز 25 اور 26: یہ ایک مختصر آرڈر کو بند کرنے کا بیان ہے، جو "موازنہ آپریٹرز" اور "منطقی آپریٹرز" کا استعمال کرتا ہے جو ہم نے پہلے سیکھا ہے اس کا مطلب ہے کہ اگر آپ فی الحال ایک مختصر آرڈر رکھتے ہیں اور اختتامی قیمت درمیانی ٹریک سے زیادہ ہے، تو تمام پوزیشنیں بند ہو جائیں گی۔
لائن 27: موجودہ پوزیشن کی حیثیت کا تعین کریں اگر پوزیشن مختصر ہے تو اگلے مرحلے پر جائیں۔
لائنز 28 اور 29: اس بات کا تعین کریں کہ آیا بند ہونے والی قیمت اوپری ٹریک سے زیادہ ہے، اگر اختتامی قیمت اوپری ٹریک سے بڑھ جاتی ہے، تو پوزیشن کھولنے کے لیے خریدیں۔
لائنز 30 اور 31: اس بات کا تعین کریں کہ آیا بند ہونے والی قیمت نچلے ٹریک سے کم ہے، اگر بند ہونے والی قیمت نچلے ٹریک سے نیچے آتی ہے، تو پوزیشن بیچیں اور کھولیں۔

خلاصہ کریں۔

اوپر، ہم نے ازگر کا استعمال کرتے ہوئے ایک مکمل مقداری تجارتی حکمت عملی تیار کرنے کے ہر مرحلے کو سیکھا ہے، بشمول: حکمت عملی کا تعارف، ڈونچین چینل کا حساب کتاب کا طریقہ، حکمت عملی کی منطق، خرید و فروخت کے حالات، حکمت عملی کوڈ کا نفاذ، وغیرہ۔ یہ سیکشن صرف ایک سادہ حکمت عملی ہے، ایک نقطہ آغاز کے طور پر آپ اپنے تجارتی نظام کے مطابق مختلف تجارتی طریقوں کو اپنی مقداری تجارتی حکمت عملی بنا سکتے ہیں۔

اگلا سیکشن پیش نظارہ

مقداری تجارتی حکمت عملیوں کی ترقی میں، پروگرامنگ لینگویج پر عمل درآمد کی رفتار کے نقطہ نظر سے، اگر ہم پوچھیں کہ کون سی زبان سب سے تیز ہے، تو یہ صرف C++ ہو سکتی ہے۔ خاص طور پر مشتقات اور ہائی فریکوئنسی ٹریڈنگ کے شعبے میں، C++ کی زبان کی مخصوصیت ہے اور عددی حسابات میں اس کی رفتار کو جاوا اسکرپٹ اور Python کے مقابلے میں کئی آرڈرز سے بڑھایا جا سکتا ہے، اگر آپ ڈیریویٹوز اور ہائی فریکوئنسی ٹریڈنگ سے محروم نہیں ہوں گے۔

ہوم ورک

1. اس سیکشن میں حکمت عملیوں کو کاپی کرکے ان پر عمل درآمد شروع کریں۔
2. ٹرانزیکشنز کی فریکوئنسی کو کم کرنے کے لیے اس سیکشن میں حکمت عملی میں ایک متحرک اوسط اشارے شامل کرنے کی کوشش کریں۔

باب 5 حکمت عملی بیک ٹیسٹنگ، ڈیبگنگ اور بہتری

5.1 بیک ٹیسٹنگ کی اہمیت اور نقصانات

خلاصہ

بیک ٹیسٹنگ مقداری ٹریڈنگ اور روایتی ٹریڈنگ کے درمیان سب سے بڑا فرق ہے جو کہ تاریخ میں پیش آیا ہے، یہ ایک مدت کے دوران کارکردگی کی رپورٹس اور دیگر ڈیٹا حاصل کرنے کے لیے حکمت عملی کے سگنل کو متحرک کرنے اور مماثل لین دین کو تیزی سے نقل کرتا ہے۔ یہ ملکی اور غیر ملکی اسٹاکس، کموڈٹی فیوچرز، فارن ایکسچینج اور دیگر مارکیٹوں کے لیے حکمت عملی کی ترقی کے اہم ترین اجزاء میں سے ایک ہے۔

بیک ٹیسٹنگ کی اہمیت

پچھلے ابواب میں، ہم نے مرکزی دھارے کی پروگرامنگ زبانوں کی بنیادی باتیں سیکھیں اور آپ کو سکھایا کہ ان پروگرامنگ کی بنیادی باتوں کو کچھ آسان تجارتی حکمت عملی لکھنے کے لیے کس طرح استعمال کیا جائے، یہ کہا جا سکتا ہے کہ ہم لانگ مارچ میں آدھے سے زیادہ گزر چکے ہیں۔ تاہم، ایک بار ایک حکمت عملی لکھنے کے بعد، اسے براہ راست عملی جامہ پہنایا نہیں جا سکتا، اس کے لیے اب بھی مسلسل بیک ٹیسٹنگ کی ضرورت ہوتی ہے - ڈیبگنگ - بیک ٹیسٹنگ - ڈیبگنگ - اور اسی طرح، جب تک کہ حکمت عملی ماڈل کے مواد کو مکمل طور پر نافذ نہ کر سکے اور آسانی سے چل سکے۔

مقداری تجارتی منطق کے نقطہ نظر سے، حکمت عملی دراصل مارکیٹ کے بارے میں ادراک اور مفروضوں کی ایک سیریز پر مبنی ہوتی ہے، بیک ٹیسٹنگ مؤثر طریقے سے یہ تعین کر سکتی ہے کہ آیا یہ مفروضے درست اور مستحکم ہیں۔ تاریخی طور پر غیر مستحکم ادوار کے دوران کیا نقصانات ہو سکتے ہیں اور ان نقصانات کو روکنے کے لیے فیصلے کرنے میں کس طرح مدد کی جائے۔

اس کے علاوہ، مقداری تجارتی آپریشن کے نقطہ نظر سے، بیک ٹیسٹنگ حکمت عملی کی منطق میں کیڑے کا پتہ لگانے میں مدد کر سکتی ہے، جیسے کہ مستقبل کے افعال، قیمت چوری، ملٹی فٹنگ وغیرہ۔ قابل اعتماد ثبوت فراہم کریں کہ حکمت عملی کو حقیقی تجارت میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔

• تجارتی سگنلز کی درستگی کی تصدیق کریں۔
• لین دین کی منطق کی تصدیق کریں اور کیا آپ کے خیالات قابل عمل ہیں۔
• اپنے تجارتی نظام میں خامیوں کو دریافت کریں اور اپنی اصل حکمت عملی کو بہتر بنائیں۔

لہٰذا، بیک ٹیسٹنگ کی اہمیت یہ ہے کہ تاریخی ڈیٹا کے ذریعے حقیقی ٹریڈنگ کے عمل کو ہر ممکن حد تک حقیقی طور پر بحال کیا جائے، حکمت عملی کی تاثیر کی تصدیق کی جائے، غلط حکمت عملیوں کے لیے بھاری قیمت ادا کرنے سے گریز کیا جائے، اور تجارتی حکمت عملیوں کو اسکرین کرنے، بہتر بنانے اور بہتر بنانے میں ہماری مدد کی جائے۔

بیک ٹیسٹنگ کے نقصانات

بیک ٹیسٹنگ ٹریپ سگنل چمکنا:

تجارتی حکمت عملی جامد تاریخی ڈیٹا کی بنیاد پر بیک ٹیسٹ کی جاتی ہے۔ حقیقی لین دین کا ڈیٹا متحرک ہے۔ مثال کے طور پر: اگر سب سے زیادہ قیمت کل کی بند قیمت سے زیادہ ہے، تو پوزیشن کھولنے کے لیے خریدیں۔ حقیقی تجارت میں، اگر K-لائن ابھی تک مکمل نہیں ہوئی ہے، تو سب سے زیادہ قیمت متحرک ہوگی اور تجارتی سگنل آگے پیچھے چمک سکتا ہے۔ بیک ٹیسٹنگ کے دوران، بیک ٹیسٹنگ انجن جامد تاریخی ڈیٹا کی بنیاد پر مماثل لین دین کی نقالی کر سکتا ہے۔

مستقبل کے فنکشن کا بیک ٹیسٹنگ ٹریپ:

مستقبل کا فنکشن مستقبل کی قیمتوں کا استعمال کرتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ مستقبل میں موجودہ حالات میں ترمیم کی جا سکتی ہے، یہ بھی سگنل کو چمکانے کا سبب بن سکتا ہے۔ لہذا کسی بھی فنکشن میں مستقبل کے فنکشن کی خصوصیات ہوتی ہیں، جیسے "زگ زیگ فنکشن"۔

جیسا کہ نیچے دی گئی تصویر میں دکھایا گیا ہے: ZigZag فنکشن چوٹیوں اور گرتوں کے ٹرننگ پوائنٹس کی نشاندہی کرتا ہے یہ اس کی قیمت کو تازہ ترین حقیقی وقت کے مطابق ایڈجسٹ کر سکتا ہے، تاہم، اگر موجودہ قیمت تبدیل ہوتی ہے، تو ZigZag فنکشن کے ذریعے شمار کردہ نتیجہ بھی بدل جائے گا۔ اگر مستقبل کے فنکشن کے ساتھ ایک فنکشن استعمال کیا جاتا ہے تو، موجودہ آرڈر سگنل قائم کیا جا سکتا ہے اور آرڈر دیا جا سکتا ہے، لیکن سگنل تھوڑی دیر کے بعد قائم نہیں ہوسکتا ہے.

شکل 5-1

بیک ٹیسٹنگ ٹریپ: قیمت چوری

نام نہاد قیمت چوری سے مراد ماضی کی قیمتوں کو تجارت کے لیے استعمال کرنا ہے۔ مثال کے طور پر: اگر سب سے زیادہ قیمت ایک مقررہ قیمت سے زیادہ ہے، تو ابتدائی قیمت پر خریدیں۔ یہ حالت قیمتوں کو چوری کر رہی ہے، کیونکہ اصل مارکیٹ میں، جب سب سے زیادہ قیمت ایک خاص قیمت سے زیادہ ہوتی ہے، تو قیمت پہلے ہی ابتدائی قیمت سے ایک خاص فاصلہ زیادہ ہوتی ہے، اور اس وقت اسے ابتدائی قیمت پر نہیں خریدا جا سکتا۔ لیکن بیک ٹیسٹ میں، خریدنے کا اشارہ ملتا ہے اور لین دین مکمل کیا جا سکتا ہے۔

ایک اور صورت حال ہے کہ اگر قیمت بڑھ جاتی ہے اور حکمت عملی کے ذریعے مقرر کردہ قیمت سے زیادہ کھلتی ہے، تو بیک ٹیسٹنگ کے دوران مقررہ قیمت پر لین دین مکمل کیا جا سکتا ہے، لیکن ظاہر ہے کہ یہ مقررہ قیمت اصل مارکیٹ میں دستیاب نہیں ہے۔

بیک ٹیسٹنگ ٹریپ: لین دین کی ناممکن قیمتیں۔

ایسی کئی صورتیں ہیں جہاں قیمتوں کا سودا نہیں کیا جا سکتا:
پہلا: اصل ٹریڈنگ میں، آپ عموماً اس وقت خرید نہیں سکتے جب قیمت اوپری حد تک پہنچ جاتی ہے، اور اس کے برعکس۔ تاہم، بیک ٹیسٹ میں تجارت کرنا ممکن ہے۔

دوسری قسم: ایکسچینج میچنگ میکانزم ہے: قیمت کی ترجیح اور وقت کی ترجیح۔ اگر آپ حقیقی تجارت کے دوران خرید و فروخت کا آرڈر دیتے ہیں تو کچھ اقسام کے اکثر بڑے آرڈر ہوتے ہیں، آپ کو لین دین مکمل ہونے سے پہلے مارکیٹ کی قیمت کے موٹے ہونے کا انتظار کرنا پڑتا ہے، یا مکمل نہیں کیا جا سکتا۔ تاہم، بیک ٹیسٹنگ کے دوران، زیر التواء خرید و فروخت کے آرڈرز پر عمل درآمد کیا جا سکتا ہے۔

تیسری قسم: اگر یہ ایک ثالثی کی حکمت عملی ہے، تو بیک ٹیسٹنگ کا منافع بہت زیادہ ہے، کیونکہ ہر بار بیک ٹیسٹنگ کے دوران، یہ سمجھا جاتا ہے کہ قیمت کے ان فرق کو پکڑ لیا گیا ہے۔ حقیقت میں، بہت سے قیمتوں کے پھیلاؤ کو پکڑا نہیں جا سکتا، یا صرف ایک ٹانگ کو پکڑا جاتا ہے جو آپ کی سمت کے مطابق نہیں ہے، لہذا آپ کو فوری طور پر دوسری ٹانگ کو بھرنے کی ضرورت ہے، اور ثالثی کی وجہ سے اس کی قیمتوں میں فرق نہیں ہو سکتا۔ اصل منافع اتنا اچھا نہیں جتنا بیک ٹیسٹ ہے۔

چوتھی قسم: بلیک سوان واقعہ۔ جیسا کہ نیچے دیے گئے اعداد و شمار میں سرخ دائرے میں دکھایا گیا ہے، سوئس فرانک غیر ملکی کرنسی کے بلیک سوان ایونٹ میں، اگرچہ سطح پر ابتدائی قیمتیں، سب سے زیادہ قیمتیں، کم ترین قیمتیں، اور اختتامی قیمتیں ہیں، درحقیقت، اس دن کی انتہائی مارکیٹ کے حالات میں، بیچ میں قیمت خلا ہے، بڑی تعداد میں سٹاپ لاس کے آرڈرز بہت مشکل ہو گئے تھے، اس کے نتیجے میں سٹاپ نقصان ہو سکتا تھا، لیکن اس کے نتیجے میں بہت زیادہ نقصان ہو سکتا تھا۔ بیک ٹیسٹنگ میں

شکل 5-2

بیک ٹیسٹنگ ٹریپ: اوور فٹنگ

جب بھی میں نیچے کی تصویر دیکھتا ہوں، میں سوچتا ہوں: ہاہاہاہا... نیچے دی گئی تصویر سے، آپ دیکھ سکتے ہیں کہ ایک مضحکہ خیز ماڈل، جب تک کہ یہ کافی پیچیدہ ہے، ڈیٹا کے مطابق مکمل طور پر ڈھال سکتا ہے۔

شکل 5-3

مقداری تجارت کے لیے، بیک ٹیسٹنگ تاریخی ڈیٹا پر مبنی ہوتی ہے، لیکن تاریخی ڈیٹا کے نمونے محدود ہوتے ہیں اگر تجارتی حکمت عملی میں بہت زیادہ پیرامیٹرز ہیں یا تجارتی منطق بہت پیچیدہ ہے، تو تجارتی حکمت عملی تاریخی اعداد و شمار کے ساتھ حد سے زیادہ ڈھال لی جائے گی۔

مقداری حکمت عملیوں کی ماڈلنگ کا عمل بنیادی طور پر بظاہر بے ترتیب اعداد و شمار کی ایک بڑی مقدار سے مقامی غیر بے ترتیب ڈیٹا کو تلاش کرنے کا عمل ہے، شماریاتی علم کی مدد کے بغیر، اوور فٹنگ کے جال میں پھنسنا آسان ہے۔

لہذا، اپنے آپ کو بیوقوف نہ بنائیں. اگر آپ کو معلوم ہوتا ہے کہ نمونے سے باہر کا ڈیٹا اچھی کارکردگی کا مظاہرہ نہیں کرتا ہے، اور آپ کو لگتا ہے کہ ماڈل کو ضائع کرنا افسوسناک ہے یا آپ یہ تسلیم کرنے کو تیار نہیں ہیں کہ آپ کا ماڈل اچھا نہیں ہے، اور آپ نمونے سے باہر ڈیٹا پر اس وقت تک ماڈل کو بہتر بناتے رہیں گے جب تک کہ نمونے سے باہر کا ڈیٹا بالکل ٹھیک کارکردگی کا مظاہرہ نہیں کرتا، تو آخر میں یہ آپ کی محنت کی کمائی ہے جو نقصان پہنچے گی۔

بیک ٹیسٹنگ ٹریپ: سروائیور بائیس

وال اسٹریٹ پر ایک مشہور لطیفہ ہے: فرض کریں کہ مارکیٹ میں سرمایہ کاری میں 1000 بندر حصہ لے رہے ہیں، پہلے سال میں 500 بندروں کو ختم کر دیا جائے گا۔ دوسرے سال 250 بندروں کو چھوڑ کر آدھے بندروں کو دوبارہ ختم کر دیا گیا۔ تیسرے سال کے اختتام تک 125 بندر رہ گئے تھے۔

شکل 5-4

نویں سال تک صرف ایک بندر بچا تھا۔ پھر آپ اسے بائیں اور دائیں دیکھتے ہیں، اور یہ مانوس معلوم ہوتا ہے۔ آخر کار، جب میں نے ایک مالیاتی میگزین کا سرورق دیکھا تو مجھے اچانک یاد آیا، "اوہ، کیا یہ بفیٹ نہیں ہے!"

یقیناً یہ محض ایک مذاق ہے، لیکن کیا آپ نے کبھی سوچا ہے کہ اگر 1000 فنڈ مینیجر ہیں تو 10 سال کے بعد لگ بھگ 10 فنڈ مینیجر لگاتار 10 سال تک مارکیٹ کو پیچھے چھوڑ دیں گے۔ لیکن اس کا تعین بے ترتیبی اور قسمت سے ہو سکتا ہے، اور اس کا فنڈ مینیجرز کی مہارتوں سے کوئی لینا دینا نہیں ہے۔

نیچے دی گئی تصویر کے بائیں جانب کی بہترین کارکردگی کی طرح، مجھے یقین ہے کہ زیادہ تر سرمایہ کار حیران رہ جائیں گے۔ سرمایہ کاری کی اس حکمت عملی نے بہت ٹھوس کارکردگی دکھائی ہے جس میں تقریباً کوئی خاص کمی نہیں ہوئی ہے۔

شکل 5-5

ایک منٹ انتظار کریں، جیسا کہ دائیں طرف کی تصویر میں دکھایا گیا ہے، اصل صورتحال اندر کی ہے۔ اس سے پتہ چلتا ہے کہ بائیں طرف کا بیکٹیسٹ وکر بہت سے بیک ٹیسٹوں میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والا ہے۔ کہنے کا مطلب یہ ہے کہ، بائیں جانب بیک ٹیسٹ میں، اس سے بھی بدتر کارکردگی کے ساتھ بہت سے حالات ہیں۔

بیک ٹیسٹنگ ٹریپ: اثر لاگت

ایک حقیقی تجارتی ماحول میں، قیمتوں میں مسلسل اتار چڑھاؤ ہوتا رہتا ہے جب آپ ٹریڈنگ کا موقع دیکھتے ہیں اور آرڈر دیتے ہیں، ہو سکتا ہے قیمت بدل گئی ہو۔ لہٰذا، پھسلن کا مسئلہ ناگزیر ہے، خواہ وہ موضوعی تجارت میں ہو یا مقداری تجارت میں۔

تاہم، بیک ٹیسٹنگ جامد ڈیٹا پر مبنی ہے اور حقیقی تجارتی ماحول کی تقلید کرنا مشکل ہے۔ مثال کے طور پر: آرڈر کی قیمت 1050 میں خریدنی ہے، لیکن لین دین کی اصل قیمت 1051 ہو سکتی ہے۔ اس رجحان کی بہت سی وجوہات ہیں، جیسے: مارکیٹ کے انتہائی حالات میں لیکویڈیٹی ویکیوم، نیٹ ورک میں تاخیر، سافٹ ویئر اور ہارڈویئر سسٹم، سرور کا ردعمل، وغیرہ۔

بغیر پھسلن کے بیک ٹیسٹنگ

شکل 5-6

جیسا کہ اوپر کے اعداد و شمار میں دکھایا گیا ہے، یہ بغیر پھسلن کے بیک ٹیسٹ ہے، کیپیٹل کریو بہتر نظر آتا ہے، لیکن حقیقی لین دین میں اصل لین دین کی قیمت اور حکمت عملی کی مثالی قیمت میں فرق ہے۔ لہذا، اس خامی کو کم کرنے کے لیے، حکمت عملی کی بیک ٹیسٹنگ کرتے وقت، آپ قیمت خرید بڑھانے یا فروخت کی قیمت کو کم کرنے کے لیے 2 سلپج پوائنٹس سیٹ کر سکتے ہیں۔

Slippage کے ساتھ بیک ٹیسٹنگ

شکل 5-7

جیسا کہ اوپر کے اعداد و شمار میں دکھایا گیا ہے، اسی حکمت عملی کے لیے، اگر بیک ٹیسٹ کا نتیجہ 2-جمپ سلپیج کو شامل کرنے کے بعد بغیر پھسلن کے بیک ٹیسٹ کے نتیجے سے نمایاں طور پر مختلف ہے، تو اس کا مطلب ہے کہ اس حکمت عملی کو بہتر کرنے یا کسی نئی حکمت عملی سے تبدیل کرنے کی ضرورت ہے۔ خاص طور پر نسبتاً زیادہ تجارتی فریکوئنسی والی حکمت عملیوں کے لیے، بیک ٹیسٹنگ کے دوران 1 سے 2 چھلانگوں کا اضافہ بیک ٹیسٹ کو حقیقی تجارتی ماحول کے قریب تر بنا سکتا ہے۔

خلاصہ کریں۔

کچھ دوست پوچھ سکتے ہیں، چونکہ مقداری تجارت میں بہت سے مسائل ہو سکتے ہیں، میں کیسے ثابت کروں کہ میری حکمت عملی ٹھیک ہے؟ درحقیقت، جواب بہت آسان ہے عملی طور پر حکمت عملی کو لاگو کرنے سے پہلے، آپ کو ایک مدت کے لیے لین دین کی نقل کرنا ضروری ہے، اگر بیک ٹیسٹ کے دوران لین دین کی قیمت تقریباً یکساں ہے، تو یہ ثابت ہوتا ہے کہ حکمت عملی کے ساتھ کوئی مسئلہ نہیں ہے، کم از کم حکمت عملی کی منطق میں کوئی مسئلہ نہیں ہے۔

کسی بھی صورت میں، ایک تجربہ کار ٹریڈنگ سسٹم ڈویلپر کے لیے بیک ٹیسٹنگ ضروری ہے۔ کیونکہ یہ آپ کو بتا سکتا ہے کہ آیا کسی حکمت عملی کے خیال کی تاریخی لین دین میں موثر ہونے کی تصدیق کی جا سکتی ہے۔ لیکن کئی بار بیک ٹیسٹنگ کا مطلب مستقبل میں منافع نہیں ہوتا۔ چونکہ بیک ٹیسٹنگ میں بہت زیادہ نقصانات ہیں، آپ کو اس وقت تک سمجھ نہیں آئے گی جب تک کہ آپ کچھ سبق سیکھنے کے لیے پیسہ خرچ نہ کریں۔ اور یہ سبق حقیقی پیسے سے سیکھے جاتے ہیں۔ میرے خیال میں اس مضمون کو پڑھنے سے کم از کم آپ کو بہت سے مقداری راستوں اور جالوں سے بچنے میں مدد مل سکتی ہے۔

ہوم ورک

1. اوور فٹنگ کیا ہے اور اس سے کیسے بچنا ہے؟
2. حقیقی زندگی میں زندہ بچ جانے والے تعصب کی کچھ مثالیں کیا ہیں؟

5.2 مقداری ٹریڈنگ بیک ٹیسٹنگ کیسے کریں۔

خلاصہ

بیکٹیسٹنگ کی اہمیت اور اہمیت شک و شبہ سے بالاتر ہے، جب تک کہ کسی کو حقیقی تاریخی ماحول میں حکمت عملی کو برقرار رکھنے کی کوشش کرنی چاہئے، اگر تاریخی ماحول میں موجود تفصیلات کو نظر انداز کیا جائے تو پوری مقداری بیک ٹیسٹنگ غلط ہو سکتی ہے۔ یہ مضمون آپ کو یہ بتائے گا کہ مقداری تجارت کی بیک ٹیسٹنگ کیسے کی جائے۔

بیک ٹیسٹنگ ڈیٹا پلے بیک کے مترادف ہے یہ تاریخی K-line ڈیٹا کو ری پلے کرتا ہے اور خرید و فروخت کے لیے حقیقی تجارتی قوانین کی تقلید کرتا ہے، اور آخر میں شارپ ریشو، زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن ریٹ، ریٹرن کی سالانہ شرح، کیپیٹل کریو اور دیگر ڈیٹا کا خلاصہ کرتا ہے۔ فی الحال، بہت سے ایسے سافٹ ویئر موجود ہیں جو بیک ٹیسٹنگ کر سکتے ہیں، جیسے Wenhua Finance، جس میں مصنوعات کی مکمل رینج ہے، VNPY، جسے لچکدار طریقے سے اپنی مرضی کے مطابق بنایا جا سکتا ہے، وغیرہ۔

تجارتی مقداری تجارتی سافٹ ویئر کے طور پر، Inventor Quant ایک اعلی کارکردگی والے بیک ٹیسٹنگ انجن کے ساتھ آتا ہے اور ویکٹرائزڈ کیلکولیشنز کے لیے ایک فار لوپ (پولنگ) بیک ٹیسٹنگ فریم ورک کو اپناتا ہے، جو کہ تیز تر ہے۔ یہ بیک ٹیسٹنگ اور حقیقی ٹریڈنگ کے کوڈز کو بھی متحد کرتا ہے، جس سے جزوی طور پر "آسان بیک ٹیسٹنگ، مشکل اصل ٹریڈنگ" کے مخمصے کو حل کیا جاتا ہے۔

بیک ٹیسٹنگ انٹرفیس کا تعارف

آئیے مثال کے طور پر موجد کوانٹیٹیو کی مائی لینگویج اسٹریٹیجی کو لیں اور موجد کوانٹیٹیٹو ٹریڈنگ ٹول (www.fmz.com) کی آفیشل ویب سائٹ کھولیں۔ کنٹرول سینٹر، حکمت عملی لائبریری پر کلک کریں، ایک حکمت عملی منتخب کریں، بیک ٹیسٹ کی نقل کریں، اور درج ذیل صفحہ درج کریں:

شکل 5-8

بیکٹیسٹ کنفیگریشن انٹرفیس میں، آپ اسے اپنی اصل ضروریات کے مطابق اپنی مرضی کے مطابق بنا سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر: بیک ٹیسٹ ٹائم، K-لائن پیریڈ، ڈیٹا کی قسم (سمولیشن لیول ڈیٹا یا ریئل ٹائم لیول ڈیٹا۔ اس کے مقابلے میں، سمولیشن لیول ڈیٹا بیک ٹیسٹنگ تیز تر ہے، جبکہ ریئل ٹائم لیول ڈیٹا بیک ٹیسٹنگ زیادہ درست ہے)۔ اس کے علاوہ، آپ بیک ٹیسٹنگ فیس اور اکاؤنٹ کے ابتدائی فنڈز وغیرہ بھی سیٹ کر سکتے ہیں۔

مائی لینگویج ٹریڈنگ لائبریری پر کلک کریں، سب سے پہلے ٹریڈنگ سیٹنگز ٹیب ہے انوینٹر کوانٹیٹیو ٹریڈنگ ٹول میں مائی لینگویج کی حکمت عملی کے دو بہترین طریقے ہیں، یعنی: بند ہونے والی قیمت کا ماڈل اور ریئل ٹائم پرائس ماڈل۔ اختتامی قیمت کے ماڈل کا مطلب یہ ہے کہ ماڈل کو صرف موجودہ K-لائن مکمل ہونے کے بعد ہی عمل میں لایا جاتا ہے، اور اگلی K-لائن شروع ہونے پر لین دین کو عمل میں لایا جاتا ہے۔ ریئل ٹائم پرائس ماڈل کا مطلب یہ ہے کہ جب بھی قیمت میں تبدیلی آتی ہے تو ماڈل کو ایک بار عمل میں لایا جاتا ہے، اور ٹریڈنگ سگنل قائم ہونے پر لین دین فوری طور پر مکمل ہو جاتا ہے۔ جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے:

شکل 5-9

پہلے سے طے شدہ اوپننگ لاٹ سائز سے مراد بیک ٹیسٹنگ کے دوران کھولی اور بند کی گئی پوزیشنوں کی تعداد ہے، اور زیادہ سے زیادہ سنگل ٹرانزیکشن آرڈر کا سائز ایک ہی ٹرانزیکشن میں بیک ٹیسٹنگ انجن کے سپرد اوپننگ اور کلوزنگ پوزیشنز کی زیادہ سے زیادہ تعداد ہے۔ لین دین کی اصل قیمت اور پہلے سے طے شدہ لین دین کی قیمت کے درمیان انحراف عام طور پر اس سمت میں ہوتا ہے جو تاجر کے لیے ناگوار ہوتا ہے، جس کے نتیجے میں لین دین میں اضافی نقصان ہوتا ہے، اس لیے یہ ضروری ہے کہ گھریلو اجناس کے مستقبل میں عام طور پر 1 سے 2 کا اضافہ ہو، یا اس سے بھی زیادہ تجارتی ماحول۔

فیوچر آپشن، جیسے rb000 یا rb888 میں بیک ٹیسٹ کیے جانے کے لیے معاہدے کی قسم کو پُر کریں۔ اصلی آپشن بنیادی طور پر حقیقی تجارت کے لیے استعمال ہوتا ہے، اور پہلے سے طے شدہ ترتیبات کو بیک ٹیسٹنگ میں رکھا جا سکتا ہے۔ اگر خودکار بحالی کی پیشرفت درست پر کلک کی جاتی ہے، تو جب حکمت عملی ریئل ٹائم آپریشن کے دوران روبوٹ کو روک دیتی ہے، تو روبوٹ کو دوبارہ شروع کرنے سے سگنل کی دوبارہ گنتی کیے بغیر خود بخود پچھلی سگنل کی پوزیشن بحال ہو جائے گی۔ آرڈر کی دوبارہ کوششوں کی ڈیفالٹ تعداد 20 ہے۔ اگر کوئی آرڈر ناکام ہوجاتا ہے، تو سسٹم دوبارہ آرڈر دینے کی کوشش کرے گا۔ نیٹ ورک پولنگ کا وقفہ وقت کا وقفہ ہے جس پر روبوٹ حکمت عملی کوڈ پر عمل درآمد کرتا ہے۔

شکل 5-10

اسپاٹ ٹریڈنگ کا آپشن بنیادی طور پر ڈیجیٹل کرنسی ٹریڈنگ کے لیے ہے، اور آپ بیک ٹیسٹ میں ڈیفالٹ سیٹنگ رکھ سکتے ہیں۔ آپ واحد ٹرانزیکشن والیوم، کم از کم ٹرانزیکشن والیوم، قیمتوں کا تعین کرنسی کی درستگی، ٹرانزیکشن پروڈکٹ کی درستگی، ہینڈلنگ فیس، اکاؤنٹ سنکرونائزیشن کا وقت، منافع اور نقصان کے اعدادوشمار کا وقفہ وغیرہ بتا سکتے ہیں۔ اس کے علاوہ، انفرادی ڈیجیٹل کرنسی ایکسچینجز کے لیے، آپ لیوریج متعدد اور دیگر متعلقہ سیٹنگز بھی سیٹ کر سکتے ہیں۔

شکل 5-11

حکمت عملی بیک ٹیسٹنگ

بیک ٹیسٹ کرنے سے پہلے، پہلے اپنی ٹریڈنگ حکمت عملی کو ایک مثال کے طور پر لیتے ہیں یہ حکمت عملی ایک رجحان ساز مارکیٹ میں ایک غیر مستحکم حکمت عملی کو مارکیٹ کے حالات کی بنیاد پر اپنائے گی۔ سورس کوڈ مندرجہ ذیل ہے (آپ اسے انوینٹر کوانٹیٹیو آفیشل ویب سائٹ کے اسٹریٹجی اسکوائر سے براہ راست بھی ڈاؤن لوڈ کر سکتے ہیں):

شکل 5-12
سمولیشن بیک ٹیسٹنگ انٹرفیس میں، بیک ٹیسٹنگ سیٹنگز کو کنفیگر کرنے کے بعد، صرف بیک ٹیسٹنگ شروع کریں بٹن پر کلک کریں، اور بیک ٹیسٹنگ کے نتائج چند دسیوں سیکنڈ کے فوراً بعد ظاہر ہوں گے۔ بیک ٹیسٹ لاگ میں، بیک ٹیسٹ میں جتنے سیکنڈ لگے، لاگز کی کل تعداد، اور لین دین کی تعداد ریکارڈ کی جاتی ہے۔ اکاؤنٹ کی معلومات حکمت عملی کی بیک ٹیسٹنگ کے حتمی کارکردگی کے نتائج کو پرنٹ کرتی ہے: اوسط منافع اور نقصان، پوزیشن منافع اور نقصان، مارجن، ہینڈلنگ فیس، اور تخمینہ شدہ منافع وغیرہ۔

شکل 5-13

اسٹیٹس انفارمیشن کالم ٹرانزیکشن کی قسم، پوزیشن والیوم، پوزیشن کی قیمت، تازہ ترین قیمت، آخری سگنل کی قسم، پوزیشن رکھنے کے بعد سب سے زیادہ اور سب سے کم قیمتیں، اپ ڈیٹ نمبر اور وقت، اور کیپیٹل کی معلومات کو ریکارڈ کرتا ہے۔ اس کے علاوہ، تیرتا ہوا منافع اور نقصان کا لیبل اکاؤنٹ کے تفصیلی سرمائے کی وکر کے ساتھ ساتھ عام طور پر استعمال ہونے والے کارکردگی کے اشارے دکھاتا ہے: پیداوار، سالانہ پیداوار، تیز تناسب، سالانہ اتار چڑھاؤ، اور زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاون کی شرح، جو بنیادی طور پر زیادہ تر صارفین کی ضروریات کو پورا کر سکتی ہے۔

ان میں سب سے اہم کارکردگی کا اشارہ تیز تناسب ہے۔ یہ ایک جامع انڈیکیٹر ہے جو ریٹرن اور رسک دونوں کو مدنظر رکھتا ہے۔

جیسا کہ نام سے پتہ چلتا ہے، سالانہ اتار چڑھاؤ ہر سال تجارتی دنوں کی تعداد سے ضرب کیا جاتا ہے، لیکن یہ یقینی طور پر کل خطرہ نہیں ہے۔ مثال کے طور پر، حکمت عملی A میں اتار چڑھاؤ زیادہ ہے، لیکن اس میں واپسی کی اچھی شرح کے ساتھ اتار چڑھاؤ آرہا ہے، جبکہ حکمت عملی B میں اتار چڑھاؤ کم ہے، لیکن کیا ہم یہ کہہ سکتے ہیں کہ حکمت عملی B حکمت عملی A سے بہتر ہے؟ جیسا کہ درج ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے، حکمت عملی A:

شکل 5-14

آخر میں، لاگ انفارمیشن کالم میں، بیک ٹیسٹ کے دوران ہر لین دین کی مماثلت کی حیثیت کو تفصیل سے درج کیا جاتا ہے، جس میں لین دین کا مخصوص وقت، تبادلے، خرید و فروخت، کھولنے اور بند ہونے کی اقسام، بیک ٹیسٹ انجن کے ساتھ لین دین کی قیمت، لین دین کی مقدار، اور پرنٹ شدہ معلومات وغیرہ شامل ہیں۔

شکل 5-15

بیک ٹیسٹنگ کے بعد

کئی بار، یہاں تک کہ زیادہ تر معاملات میں، بیک ٹیسٹنگ کے نتائج آپ کی توقعات سے بہت دور ہوں گے۔ آخرکار، ایک ایسی حکمت عملی جو طویل مدتی، پائیدار اور مستحکم منافع حاصل کرتی ہے، اس کے لیے مارکیٹ کو سمجھنے کی آپ کی صلاحیت کی ضرورت ہوتی ہے۔

اگر آپ کی حکمت عملی کا نتیجہ نقصان کا باعث بنتا ہے، تو حوصلہ شکنی نہ کریں، یہ حقیقت میں معمول کی بات ہے۔ سب سے پہلے، چیک کریں کہ آیا حکمت عملی کی منطق غلط لکھی گئی ہے، آیا انتہائی پیرامیٹرز استعمال کیے گئے ہیں، آیا بہت زیادہ کھلنے اور بند ہونے کے حالات ہیں، وغیرہ۔ اگر ضروری ہو تو، آپ اپنی تجارتی حکمت عملی اور تجارتی فلسفے کو دوسرے زاویے سے بھی دوبارہ جانچ سکتے ہیں۔

اگر آپ کی حکمت عملی کے بیک ٹیسٹ کے نتائج بہت اچھے ہیں، تو کیپیٹل کریو کامل ہے، اور تیز تناسب 1 یا اس سے بھی زیادہ ہے۔ ابھی تک زیادہ خوش نہ ہوں جب آپ کو اس قسم کی صورتحال کا سامنا کرنا پڑتا ہے، زیادہ تر وقت یہ مستقبل کے افعال کے استعمال، قیمت کی چوری، اوور فٹنگ، یا سلپیج سیٹ کرنے میں ناکامی وغیرہ کی وجہ سے ہوتا ہے۔

خلاصہ کریں۔

مندرجہ بالا تمام تجارتی حکمت عملی کی بیک ٹیسٹنگ کے پورے عمل کا ایک تعارف ہے، جسے ہر تفصیل سے مخصوص کہا جا سکتا ہے۔ واضح رہے کہ تاریخی اعداد و شمار کی بیکٹیسٹنگ ایک مثالی ماحول ہے جہاں تمام خطرات کا علم ہوتا ہے۔ اس لیے، حکمت عملی کی پشت پناہی کرنے کا بہترین وقت بیل یا ریچھ کے بازار سے گزرنا ہے، اور مؤثر لین دین کی تعداد 100 گنا سے کم نہیں ہونی چاہیے، تاکہ جزوی طور پر بچ جانے والے تعصب سے بچا جا سکے۔

مارکیٹ ہمیشہ تبدیل ہوتی رہتی ہے اور تاریخی پس منظر میں اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرنا ضروری نہیں ہے کہ حکمت عملی نہ صرف بیک ٹیسٹنگ ماحول میں معلوم خطرات سے نمٹ سکے بلکہ اسے مستقبل میں نامعلوم خطرات سے بھی نمٹنا پڑے۔ اس لیے حکمت عملی کی رسک ریزسٹنس اور آفاقیت کو بڑھانا بہت ضروری ہے۔

ہوم ورک

1. اس سیکشن میں حکمت عملی کو کاپی کرنے کی کوشش کریں اور کارکردگی کی رپورٹ کو بیک ٹیسٹ کریں۔
2. اپنے تجارتی تجربے کی بنیاد پر، اس سیکشن میں حکمت عملیوں کو بہتر اور بہتر بنانے کی کوشش کریں۔

5.3 حکمت عملی کی بیک ٹیسٹنگ کارکردگی کی رپورٹ کو کیسے سمجھیں۔

خلاصہ

جب ہماری حکمت عملی کا بیک ٹیسٹ مکمل ہو جائے گا، موجد کوانٹیٹیو ٹریڈنگ ٹول ویب صفحہ پر کارکردگی کے مختلف اشارے اور منافع کے منحنی خطوط کو آؤٹ پٹ کرے گا۔ تاہم، شاید اس لیے کہ ہم ان اشاریوں کی تشریح اور مواد سے واقف نہیں ہیں، اس لیے ہم درست طریقے سے یہ فیصلہ کرنے سے قاصر ہیں کہ آیا کوئی حکمت عملی اچھی ہے یا بری، یہ مضمون ہر ایک کو حکمت عملی کی بیک ٹیسٹنگ کارکردگی کی رپورٹ کو سمجھنے اور اس کے فوائد اور نقصانات میں فرق کرنے میں مدد کرنے کے لیے اہم اشارے کے تصورات کے ساتھ شروع ہوگا۔ بلاشبہ، زیادہ تر مقداری ٹریڈنگ ٹولز میں اس قسم کی بہترین کارکردگی کی رپورٹ ہوتی ہے، اور اس سیکشن کا مواد سیکھنے کے بعد، یہ بھی لاگو ہو جائے گا چاہے آپ کسی دوسرے ٹریڈنگ ٹول پر جائیں۔

مقصد اور مکمل تشخیص

چاہے یہ حقیقی تجارتی ڈیٹا کا ریکارڈ ہو یا تاریخی ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے بیک ٹیسٹنگ رپورٹ، ماڈل کے معیار کا اندازہ تجارتی حالات کے اعدادوشمار کے ذریعے کیا جاتا ہے۔

اہم سوال یہ ہے کہ موازنہ کے لیے کس شماریاتی ڈیٹا کی ضرورت ہے؟ آئیے ایک مثال پر ایک نظر ڈالتے ہیں: جیسا کہ نیچے دی گئی تصویر میں دکھایا گیا ہے، یہ فرض کرتے ہوئے کہ ڈیٹا کے درج ذیل دو سیٹ ایک ہی مدت کے دوران ٹیسٹ میں حاصل کیے گئے ہیں، کیا ہم یہ تعین کر سکتے ہیں کہ کون سا ماڈل بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے؟

شکل 5-16

اس کا جواب نہیں ہے۔ تشخیصی نظام کا یک طرفہ ہونا مقداری تجارتی نظام کو تباہی کی طرف لے جائے گا۔

تجارتی نظام کو استعمال میں لانے سے پہلے تاریخی بیک ٹیسٹنگ پاس کرنے کے قابل ہونا چاہیے۔ ایک تجارتی نظام جو تاریخی بیک ٹیسٹنگ کو پاس نہیں کر سکتا ہے طویل مدت میں حقیقی تجارت میں منافع کمانے کا امکان نہیں ہے۔ تجارتی نظام کو حقیقی تجارت میں شامل کرنے کے لیے تاریخی بیک ٹیسٹنگ ایک ضروری شرط ہے۔

ایک تجارتی نظام جو تاریخی بیک ٹیسٹنگ کو پاس کر سکتا ہے ضروری نہیں کہ ایک اچھا تجارتی نظام ہو، لیکن اگر یہ تاریخی بیک ٹیسٹنگ کو پاس نہیں کر سکتا، تو یہ یقینی طور پر اچھا تجارتی نظام نہیں ہے۔ عام طور پر، ہمیں کارکردگی کی رپورٹوں کا استحکام، پائیداری، اور آیا وہ توقعات پر پورا اترتی ہیں کے تناظر میں تجزیہ کرنے کی ضرورت ہے۔

شکل 5-17

جیسا کہ اوپر کی تصویر میں دکھایا گیا ہے، جو کوئی بھی مقداری تجارت کا شکار ہوا ہے، اس نے کارکردگی کے ان اعداد و شمار کے درمیان طویل اور غیر واضح کارکردگی کے اعداد و شمار کی شرائط دیکھی ہوں گی۔ بہت سے مقداری ابتدائی افراد اس بارے میں الجھن میں ہیں کہ کس ڈیٹا پر توجہ مرکوز کی جائے۔

مندرجہ بالا تصویر میں کارکردگی کے اشارے کی اصطلاحات کو عام طور پر کئی زمروں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے: کارکردگی کا تناسب، سائیکل کا تجزیہ، مختلف منحنی خطوط، انتہائی تجارتی تجزیہ، وغیرہ۔ یہاں تک کہ فنڈ پراڈکٹس کے نقطہ نظر سے بھی، ان میں سے زیادہ تر بیک ٹیسٹ کیلکولیشن کے نتائج کا صرف ایک ڈسپلے ہیں، جن کی عملی اطلاق کی اہمیت بہت کم ہے، جیسے: اکاؤنٹ کیپیٹل کی ضرورت، ہولڈنگ انکم، اعتماد کی حد، وغیرہ۔ یہاں تک کہ آپ کو صرف اہم چیزوں پر توجہ مرکوز کرنے کی ضرورت پڑسکتی ہے۔ ذیل میں میں تفصیلی وضاحت کے لیے بہترین کارکردگی کے اشاریوں میں سے سب سے اہم کو منتخب کروں گا۔

اہم کارکردگی کے اشارے

زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن

زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاون کیلکولیشن فارمولہ جیسا کہ اوپر دیا گیا ہے، زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن ایک بہت اہم رسک انڈیکیٹر ہے، جو کہ اتار چڑھاؤ سے بھی زیادہ اہم ہے۔ بیک ٹیسٹ میں نظر آنے والی زیادہ سے زیادہ کمی بھی ایک لحاظ سے، بدترین ممکنہ صورت حال کی نمائندگی کرتی ہے جو آپ کی پوزیشن کھولنے کے بعد ہو سکتی ہے۔

ریاضیاتی نقطہ نظر سے، اگر سرمایہ 20% کھو دیتا ہے، تو باقی فنڈز کو اصل کیپٹل اسکیل کو بحال کرنے کے لیے 25% منافع کمانے کی ضرورت ہے، اگر نقصان 50% ہے، تو باقی فنڈز کو نقصان سے پہلے کیپٹل اسکیل کو بحال کرنے کے لیے 100% منافع کمانا ہوگا۔

پھر اس میں کوئی شک نہیں کہ نقصان جتنا زیادہ ہوگا، ابتدائی سرمائے کے پیمانے پر واپسی کا امکان اتنا ہی کم ہوگا اور مشکل اتنی ہی زیادہ ہوگی۔ فنڈز کے لیے اوپر کی طرف منافع کی جگہ لامحدود ہے، لیکن نیچے کی طرف نقصان کی جگہ محدود ہے، اور باٹم آؤٹ ہونے کا امکان زیادہ ہے۔

اس بات سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ اس کی تعریف کیسے کی گئی ہے، کم از کم یہ دو نکات موجودہ مرکزی دھارے کی تفہیم ہیں:

1. زیادہ سے زیادہ ریٹیسمنٹ جتنا چھوٹا ہو، اتنا ہی بہتر؛
2. ڈرا ڈاؤن خطرے سے براہ راست متناسب ہے، جتنا زیادہ ڈرا ڈاؤن، اتنا ہی بڑا خطرہ، اور جتنا چھوٹا ڈرا ڈاؤن، اتنا ہی کم خطرہ۔

ایڈجسٹ شدہ واپسی سے خطرے کا تناسب (RAROC)

بہت سے لوگ اس تصور سے ناواقف ہیں درحقیقت، ایڈجسٹ شدہ ریٹرن رسک ریشو پیشہ ور کھلاڑیوں اور شوقیہ کھلاڑیوں کے درمیان واٹرشیڈ ہے۔ یہ سرمایہ کاری کے بینکوں، بڑے فنڈز، اور پیشہ ور تاجروں کے لیے ایک بہت اچھا تشخیصی ٹول بھی ہے، اور عالمی مالیاتی میدان میں ایک عام تشخیصی معیار ہے۔

سرمایہ کاری میں ہمیں صرف منافع کو نہیں دیکھنا چاہیے بلکہ اس بات پر بھی غور کرنا چاہیے کہ ان منافعوں کو حاصل کرنے کے لیے کتنا خطرہ مول لیا گیا۔ عام طور پر، کسی اثاثے کا خطرہ اور واپسی متناسب ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ جب ماڈل پیداوار کے لحاظ سے پیک کی قیادت کر رہا ہے اور تیزی سے ترقی کر رہا ہے، تو اس کی شان کے پیچھے ایسے خطرات پوشیدہ ہو سکتے ہیں جو ابھی تک نہیں پھوٹے۔

مثال کے طور پر، مارکیٹ میں اضافہ ہونے پر ماڈل میں ابتدائی اور اختتامی حالات یا پوزیشنوں میں اضافہ اور کمی کا زیادہ منافع ہو سکتا ہے، لیکن ایک بار کمی واقع ہونے کے بعد، نقصانات کئی گنا بڑھ جائیں گے، جس کے نتیجے میں بہت بڑا نقصان ہو گا۔ مزید یہ کہ عروج اور زوال کے کافی غیر متناسب اثرات ہوتے ہیں۔

بہت سے تجربہ کار مقداری تاجر خطرے کو کم کرنے کے لیے کچھ ریٹرن کی قربانی دینے کے لیے تیار ہوتے ہیں، اس صورت میں، رسک کے مطابق ریٹرن حوالہ کے لیے زیادہ قیمتی ہوتے ہیں۔ لہٰذا، بیک ٹیسٹنگ میں، زیادہ خطرہ اور زیادہ اتار چڑھاؤ والا ماڈل ضروری نہیں کہ اچھا ماڈل ہو چاہے اس میں زیادہ منافع ہو۔

ذخائر محفوظ ہیں، لیکن سالانہ پیداوار صرف 2% ہے۔ مارکیٹ آپ کو کچھ دنوں میں 50% کما سکتی ہے، یا یہ آپ کو کچھ دنوں میں 50% کھو سکتی ہے۔ بہت سارے سالوں کی تجارت کے بعد، میرے پاس ایک بہت اہم تصور ہے: خطرات کا سامنا کرنا اور واپسی کبھی بھی تنہائی میں نہیں ہوتی۔ بہت قدامت پسند ہونا اور بہت زیادہ بنیاد پرست ہونا دراصل دو انتہا ہیں۔ حکمت عملی کے ماڈلز کو ڈیزائن کرنے کے لیے بھی ایسا ہی ہے۔

لین دین کی تعداد

آپ ماڈل کو ثابت کرنے کے لیے چند ماہ کی بہترین کارکردگی کا استعمال نہیں کر سکتے۔ اگر بہت کم بیکٹیسٹ ڈیٹا ہے، تو بیک ٹیسٹ کے نتائج حادثاتی ہوسکتے ہیں، یا تو پیرامیٹرز حادثاتی ہیں، یا مارکیٹ کے حالات حادثاتی ہیں، وغیرہ۔ اس کے علاوہ، طویل تاریخی اعداد و شمار کچھ زندہ بچ جانے والے تعصب کو بھی فلٹر کر سکتے ہیں۔

عام طور پر، گھریلو اسٹاک اور اشیاء کے لیے، ڈیٹا کو 5 سال سے زیادہ کے لیے بیک ٹیسٹ کیا جانا چاہیے، اور نئی درج کردہ مصنوعات کے لیے، کم از کم 3 سال کی بیک ٹیسٹنگ درکار ہے۔ بین الاقوامی مارکیٹ میں پہلے درج شدہ مصنوعات یا اشیاء جیسے سونے اور امریکی ڈالر کے انڈیکس کے لیے، کم از کم ایک بیل ریچھ سائیکل کا بیک ٹیسٹ کیا جانا چاہیے، جو عام طور پر 10 سے 15 سال سے زیادہ کا ہونا چاہیے۔ بیک ٹیسٹنگ کا دورانیہ کافی طویل ہونا چاہیے تاکہ بیک ٹیسٹنگ کے نتائج کافی قابل اعتماد ہوں۔ ایسی مصنوعات کے لیے جو اس ضرورت کو پورا نہیں کرتی ہیں، خطرے کی نمائش کو فعال طور پر کم کرنے کے لیے پوزیشن کھولتے وقت R ویلیو کو مناسب طریقے سے وزن کیا جانا چاہیے۔

اوسط منافع

اوسط منافع کا اشارہ عام لگتا ہے، لیکن یہ حقیقت میں بہت اہم ہے۔ اس کا حساب کتاب بھی بہت آسان ہے: خالص منافع / لین دین کی تعداد۔ یہ کہنا کوئی مبالغہ آرائی نہیں ہے کہ یہ ایک ایسا آئینہ ہے جو ان بیکٹیسٹ پرفارمنس کا پتہ لگا سکتا ہے جو سطح پر روشن دکھائی دیتی ہیں۔ جیسا کہ نیچے دی گئی تصویر میں دکھایا گیا ہے، اگر یہ حکمت عملی پیسہ کما سکتی ہے، تو یہ غیر معمولی ہے:

شکل 5-18

شکل 5-19

اگر آپ اس حکمت عملی کی بہترین کارکردگی دیکھتے ہیں، تو آپ کے ذہن میں ایک سوال ہو سکتا ہے: کیا ایسی قریب ترین حکمت عملی کا استعمال نہ کرنا افسوس کی بات نہیں ہوگی؟ ایک منٹ انتظار کرو! براہ کرم دوسری تصویر میں اوسط منافع کو غور سے دیکھیں، جو کہ صرف 17 ہے، جس کا مطلب ہے کہ ہر لین دین سے اوسط منافع صرف 17 یوآن ہے۔

ایک مثال کے طور پر 10 یوآن کی چھلانگ کے ساتھ فیوچر مارکیٹ پروڈکٹس کی اکثریت کو لے لیں جس نے حقیقی تجارت کی ہے وہ سمجھے گا کہ اس کا کیا مطلب ہے۔ حقیقی تجارت میں، ایک چھلانگ چھوڑ دیں، یہاں تک کہ دس یا آٹھ چھلانگیں بھی ممکن ہیں۔ دو چھلانگیں اور تین چھلانگیں عام ہیں۔

جیت کی شرح

جیتنے کی شرح کبھی بھی اکیلے موجود نہیں ہے، یا صرف جیتنے کی شرح کی بنیاد پر مسئلہ کے بارے میں بات کرنا غیر حقیقی ہے۔ اگر آپ صحیح مارکیٹ میں صحیح ماڈل استعمال کرتے ہیں، تو 80% جیتنے کی شرح حاصل کرنا حیران کن نہیں ہے، لیکن یہ بے معنی ہے۔

قیمت یا تو اوپر یا نیچے جاتی ہے، ورنہ وہی رہتی ہے۔ اگر وقت کافی ہے، تو آپ دیکھیں گے کہ قیمتوں میں اضافے اور گرنے کا امکان ہر ایک میں 50% ہے۔ اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ آپ کس قسم کی حکمت عملی کا ماڈل استعمال کرتے ہیں، اگر بیک ٹیسٹنگ کے دوران جیت کی شرح 50% سے زیادہ ہے، تو آپ کو محتاط رہنا چاہیے۔ ریاضیاتی اور جسمانی نقطہ نظر سے، یہ ناممکن ہے.

تفصیلی ایکویٹی وکر

جیسا کہ کہا جاتا ہے، ایک تصویر ایک ہزار الفاظ کے قابل ہے، تفصیلی ایکویٹی وکر چارٹ کے آخری بار کے پہلے اندراج کے وقت سے شروع ہوتا ہے۔ یہ ٹریڈنگ کے لیے ایک ریئل ٹائم ایکویٹی وکر ہے کیونکہ یہ ہر بار پر فلوٹنگ منافع اور نقصان کو مدنظر رکھتا ہے۔

شکل 5-20

تفصیلی ایکویٹی وکر اکاؤنٹ کی خالص قدر میں ہونے والی تبدیلیوں کی عکاسی کرتا ہے اور یہ سب سے زیادہ بدیہی تشخیصی ٹول ہے جو کسی کو حکمت عملی کے نقصان اور منافع کی حالت اور منافع اور نقصان کی اتار چڑھاؤ/ہمواری کا اندازہ لگانے کی اجازت دیتا ہے۔ تاہم، حکمت عملی کی کارکردگی کی رپورٹ کی یہ تصویر نہ صرف ایک ہزار الفاظ کے قابل ہے، بلکہ لاکھوں مومنین کو بھی الجھا دیتی ہے۔ اس کے علاوہ، بند ہونے والی ایکویٹی وکر کو کبھی نہ دیکھیں۔

واپسی کی سالانہ شرح

سالانہ واپسی ایک متنازعہ اشارہ ہے کچھ لوگ سوچتے ہیں کہ یہ عام لوگوں کے لیے ہے اور اس کی کوئی قیمت نہیں ہے۔ سب سے پہلے، منافع کمانا ماڈل کے منتخب ہونے کے لیے ایک شرط ہے، یا دوسرے لفظوں میں، ماڈل کی واپسی کی ہی ایک مثبت متوقع قدر ہونی چاہیے۔

شکل 5-21

آپ کے پاس لاتعداد 100% ریٹرن ہو سکتے ہیں، لیکن آپ زیادہ سے زیادہ صرف ایک 100% ہی برداشت کر سکتے ہیں۔ واپسی کی سالانہ شرح اور واپسی کی اصل شرح (واپسی کی مدت کے انعقاد) کے درمیان فرق بہت بڑا ہوسکتا ہے، بعض اوقات اس سے بھی بڑا ہوتا ہے جس کا ہم تصور نہیں کرسکتے ہیں۔

خلاصہ کریں۔

آخر میں، ایک چیز کی وضاحت کرنے کی ضرورت ہے کہ ٹیسٹ کے اعداد و شمار کے ساتھ مسائل کے علاوہ، پیرامیٹر کی اصلاح سے لے کر لین دین کے ڈیزائن تک سب کچھ مختلف ہو سکتا ہے۔

زیادہ اہم بات یہ ہے کہ ماڈل کو پروڈکشن میں شامل کرنے میں جذباتی مسائل ایک "جذباتی خلا" کے ماحول میں نہیں چلائے جا سکتے ہیں جس کے بارے میں ہر پروگرامی تاجر کو ہمیشہ چوکنا رہنا چاہیے۔

ہوم ورک

1. کارکردگی کے ان اشاریوں کی فہرست بنائیں جو آپ کے خیال میں بیک ٹیسٹنگ میں سب سے اہم ہیں۔
2. تیز تناسب کے اشارے کا حساب لگانے کی کوشش کریں۔

5.4 نمونے سے باہر کی جانچ کی ضرورت کیوں ہے۔

خلاصہ

پچھلے حصے میں، ہم نے کارکردگی کے کئی اہم اشاریوں پر توجہ مرکوز کی ہے تاکہ آپ کو یہ سکھایا جا سکے کہ بیک ٹیسٹنگ کارکردگی کی رپورٹ کو کیسے سمجھنا ہے۔ درحقیقت، ایسی حکمت عملی لکھنا جو بیک ٹیسٹنگ کے ذریعے پیسہ کما سکے، سب سے مشکل چیز یہ ہے کہ اس بات کا اندازہ کیسے لگایا جائے کہ آیا یہ حکمت عملی حقیقی تجارت میں مؤثر ثابت ہوتی ہے۔ تو آج میں آپ کو نمونے سے باہر کی جانچ اور اس کی اہمیت کی وضاحت کروں گا۔

بیک ٹیسٹنگ اصلی ٹریڈنگ جیسی نہیں ہے۔

بہت سے مقداری ابتدائی افراد بظاہر اچھی کارکردگی کی رپورٹ یا بیک ٹیسٹ سے کیپٹل کریو کی بنیاد پر اپنی تجارتی حکمت عملیوں پر آسانی سے قائل ہو جاتے ہیں، اور مارکیٹ میں اپنی صلاحیتوں کو دکھانے کے لیے تیار ہو جاتے ہیں۔ یقیناً، یہ پس پردہ نتیجہ ایک خاص مارکیٹ کی حالت سے بالکل مماثل ہو سکتا ہے جس کا انہوں نے مشاہدہ کیا تھا، لیکن ایک بار جب اس تجارتی حکمت عملی کو طویل عرصے تک حقیقی معرکہ آرائی میں ڈال دیا جاتا ہے، تو وہ دیکھیں گے کہ یہ حکمت عملی حقیقت میں موثر نہیں ہے۔

میں نے بہت سی تجارتی حکمت عملی دیکھی ہے جن کی کامیابی کی شرح 50% سے زیادہ ہوتی ہے جب بیک ٹیسٹ کیا جاتا ہے۔ اتنی زیادہ جیتنے کی شرح کے ساتھ، منافع اور نقصان کا تناسب اب بھی 1:1 سے اوپر ہو سکتا ہے۔ تاہم، ان حکمت عملیوں کو عملی جامہ پہنانے کے بعد، وہ بنیادی طور پر نقصانات کا باعث بنتی ہیں۔ نقصانات کی بہت سی وجوہات ہیں، جن میں سے ایک یہ ہے کہ بیک ٹیسٹنگ کرتے وقت، ڈیٹا کے بہت کم نمونے ہوتے ہیں، جس کی وجہ سے ڈیٹا میں تعصب ہوتا ہے۔

تاہم، تجارت ایک پیچیدہ چیز ہے، یہ بہت واضح ہے، لیکن اگر ہم شروع میں واپس جائیں، تو ہم ابھی تک نقصان میں ہیں۔ اس میں مقدار کا بنیادی مسئلہ شامل ہے - تاریخی اعداد و شمار کی حدود۔ اس لیے، اگر آپ اپنی تجارتی حکمت عملی کو جانچنے کے لیے صرف محدود تاریخی ڈیٹا استعمال کرتے ہیں، تو "عقبی آئینے میں دیکھتے ہوئے ڈرائیونگ" کے مسئلے سے بچنا مشکل ہوگا۔

نمونے سے باہر کی جانچ کیا ہے؟

جب ڈیٹا محدود ہو تو ہم سائنسی طور پر تجارتی حکمت عملیوں کی جانچ کے لیے محدود ڈیٹا کا بہترین استعمال کیسے کر سکتے ہیں؟ جواب نمونے سے باہر کی جانچ ہے۔ بیک ٹیسٹنگ کرتے وقت، تاریخی ڈیٹا کو وقت کی ترتیب کے مطابق دو حصوں میں تقسیم کیا جاتا ہے اور ڈیٹا کے پہلے حصے کو حکمت عملی کی اصلاح کے لیے استعمال کیا جاتا ہے اور اسے تربیتی سیٹ کہا جاتا ہے، جبکہ ڈیٹا کا دوسرا حصہ نمونہ سے باہر کی جانچ کے لیے استعمال ہوتا ہے اور اسے ٹیسٹ سیٹ کہا جاتا ہے۔

اگر آپ کی حکمت عملی ہمیشہ موثر ہوتی ہے، تو ٹریننگ سیٹ کے ڈیٹا میں بہترین پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں اور ان پیرامیٹرز کو بیک ٹیسٹنگ کے لیے ٹیسٹ سیٹ کے ڈیٹا پر لاگو کریں، مثالی طور پر، بیک ٹیسٹ کے نتائج ٹریننگ سیٹ سے ملتے جلتے ہونے چاہئیں، یا ایک معقول حد کے اندر۔ اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ یہ حکمت عملی نسبتاً موثر ہے۔

تاہم، اگر کوئی حکمت عملی ٹیسٹ سیٹ میں اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے لیکن ٹیسٹ سیٹ میں خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے، یا بہت زیادہ مختلف ہوتی ہے، اور یہی بات دوسرے پیرامیٹرز کے لیے بھی درست ہے، تو حکمت عملی میں ڈیٹا کی رہائش کا تعصب ہو سکتا ہے۔

مثال کے طور پر، فرض کریں کہ آپ کموڈٹی فیوچر ریبار کا بیک ٹیسٹ کرنا چاہتے ہیں، اور ریبار پر تقریباً 10 سال کا ڈیٹا موجود ہے (2009-2019) پھر آپ 2009 سے 2015 تک کے ڈیٹا کو بطور ٹریننگ سیٹ، اور 2015 سے 2019 کے ڈیٹا کو ٹیسٹ سیٹ کے طور پر استعمال کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ڈبل موونگ ایوریج اسٹریٹجی کے لیے، ٹریننگ سیٹ میں بہترین پیرامیٹر گروپس ہیں (15 پیریڈ موونگ ایوریج اور 90 پیریڈ موونگ ایوریج)، (5 پیریڈ موونگ ایوریج اور 50 پیریڈ موونگ ایوریج) ٹریننگ سیٹ اور ٹیسٹ سیٹ اس بات کا تعین کرنے کے لیے کہ آیا ان کا فرق مناسب حد کے اندر ہے۔

اگر آپ نمونہ سے باہر کی جانچ کا استعمال نہیں کرتے ہیں اور حکمت عملی کو بیک ٹیسٹ کرنے کے لیے براہ راست 2009 سے 2019 تک کے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہیں، تو تاریخی اعداد و شمار کے مطابق ہونے کی وجہ سے نتائج ایک اچھی بیک ٹیسٹ کارکردگی کی رپورٹ اور کیپیٹل کریو ہو سکتے ہیں، تاہم، اس طرح کے بیک ٹیسٹ نتائج اصل ٹریڈنگ کے لیے بہت کم اہمیت کے حامل ہوتے ہیں اور خاص طور پر زیادہ پیرامیٹرز والی حکمت عملیوں کے لیے کوئی رہنما کردار نہیں رکھتے۔

اعلی درجے کی آؤٹ آف سیمپل ٹیسٹنگ

تاریخی اعداد و شمار کو دو حصوں میں تقسیم کرنے اور نمونے کے اندر اور آؤٹ آف سیمپل بیک ٹیسٹنگ انجام دینے کے علاوہ، اصل میں ایک بہتر آپشن ہے، جو کہ تکراری بیک ٹیسٹنگ اور کراس بیک ٹیسٹنگ کے طریقے ہیں۔ خاص طور پر جب بہت کم تاریخی اعداد و شمار موجود ہوں، جیسے کہ خام تیل کے مستقبل اور ایپل فیوچر جو حالیہ برسوں میں درج کیے گئے ہیں، ان دو طریقوں کو محدود ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل کی جامع جانچ کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

تسلسل سے جانچنے کا بنیادی اصول: ماڈل کو پہلے طویل تاریخی اعداد و شمار کے ساتھ تربیت دیں ، اور اس کے بعد نسبتا short مختصر اعداد و شمار کے ساتھ ماڈل کی جانچ کریں ، اور پھر اعداد و شمار کی ونڈو کو پیچھے کی طرف منتقل کریں ، تربیت اور جانچ کے اقدامات کو دہرائیں۔
ٹریننگ ڈیٹا: 2000 سے 2001، ٹیسٹ ڈیٹا: 2002؛
ٹریننگ ڈیٹا: 2001 سے 2002، ٹیسٹ ڈیٹا: 2003؛
ٹریننگ ڈیٹا: 2002 سے 2003، ٹیسٹ ڈیٹا: 2004؛
ٹریننگ ڈیٹا: 2003 سے 2004، ٹیسٹ ڈیٹا: 2005؛
ٹریننگ ڈیٹا: 2004 سے 2005، ٹیسٹ ڈیٹا: 2006؛
... اور اسی طرح ...
آخر میں ، اس حکمت عملی کی کارکردگی کا مجموعی طور پر جائزہ لینے کے لئے [2002 ، 2003 ، 2004 ، 2005 ، 2006 ، ...) کے ٹیسٹ کے نتائج کا شماریاتی جائزہ لیا گیا۔

مندرجہ ذیل تصویر کے طور پر، ایک بصری طور پر بیان کیا جا سکتا ہے recursive ٹیسٹ کے اصول:

شکل 5-22

مندرجہ بالا گراف دو طریقوں کو ظاہر کرتا ہے جن میں سے ایک ریڈیکٹو ٹیسٹ ہے:

پہلی قسم: ہر ٹیسٹ کے وقت، ٹیسٹ کے اعداد و شمار نسبتاً کم ہیں، ٹیسٹ کی تعداد زیادہ ہے۔
دوسری قسم: ہر ٹیسٹ کے وقت، ٹیسٹ کے اعداد و شمار نسبتاً لمبے اور ٹیسٹ کی تعداد کم ہوتی ہے۔

عملی ایپلی کیشنز میں، ٹیسٹ ڈیٹا کی لمبائی کو تبدیل کیا جا سکتا ہے اور غیر سٹیشنری ڈیٹا سے نمٹنے میں ماڈل کے استحکام کا تعین کرنے کے لیے متعدد ٹیسٹ کیے جا سکتے ہیں۔ کراس توثیق کا بنیادی اصول تمام ڈیٹا کو N برابر حصوں میں تقسیم کرنا، ہر بار تربیت کے لیے N-1 حصوں کا استعمال کرنا، اور باقی حصوں کو جانچ کے لیے استعمال کرنا ہے۔

2000 سے 2003 تک ہر سال کی طرف سے تقسیم، 4 حصوں میں تقسیم. اس کراس چیک کے آپریشن کے طریقہ کار مندرجہ ذیل ہے:
1، تربیت کے اعداد و شمار: 2001-2003، ٹیسٹ کے اعداد و شمار: 2000؛
ٹریننگ ڈیٹا: 2000-2002، ٹیسٹ ڈیٹا: 2003؛
3، تربیت کے اعداد و شمار: 2000، 2001، 2003، ٹیسٹ کے اعداد و شمار: 2002؛
4، تربیت کے اعداد و شمار: 2000، 2002، 2003، ٹیسٹ کے اعداد و شمار: 2001؛

شکل 5-23

جیسا کہ اوپر دکھایا گیا ہے: کراس ٹیسٹنگ کا سب سے بڑا فائدہ محدود اعداد و شمار کا بھرپور استعمال ہے ، ہر ٹریننگ ڈیٹا بھی ٹیسٹ ڈیٹا ہے۔ لیکن جب حکمت عملی کے ماڈل کی جانچ کے لئے کراس ٹیسٹنگ کا اطلاق ہوتا ہے تو اس میں واضح نقصانات بھی موجود ہیں:

1۔ جب قیمت کے اعداد و شمار غیر مستحکم ہوتے ہیں تو ، ماڈل کے ٹیسٹ کے نتائج اکثر ناقابل اعتماد ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر ، 2008 کے اعداد و شمار کو تربیت کے لئے استعمال کریں ، 2005 کے اعداد و شمار کے ساتھ ٹیسٹ کریں۔ یہ بہت امکان ہے کہ 2008 میں مارکیٹ کا ماحول 2005 کے مقابلے میں بہت زیادہ بدل گیا ہے ، لہذا ماڈل ٹیسٹ کے نتائج ناقابل اعتماد ہیں۔
2۔ پہلی شق کی طرح ، کراس ٹیسٹنگ میں ، اگر آپ جدید ترین ڈیٹا ٹریننگ ماڈل کا استعمال کرتے ہیں اور پرانے ڈیٹا ٹیسٹنگ ماڈل کا استعمال کرتے ہیں تو یہ خود ہی زیادہ منطقی نہیں ہوگا۔
اس کے علاوہ، جب ہم آہنگی کی حکمت عملی کے ماڈل کی جانچ پڑتال کی جاتی ہے تو، اعداد و شمار کے اوورلوپنگ کے مسائل کو ردعمل کی جانچ پڑتال یا کراس کی جانچ پڑتال دونوں کے ساتھ سامنا کرنا پڑتا ہے.

تجارتی حکمت عملی کے ماڈل تیار کرتے وقت ، زیادہ تر تکنیکی اشارے ایک خاص لمبائی کے تاریخی اعداد و شمار پر مبنی ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر ، رجحان ساز اشارے کا استعمال کرتے ہوئے ، پچھلے 50 دن کے تاریخی اعداد و شمار کا حساب لگائیں ، اور اگلے تجارتی دن ، یہ اشارے اس تجارتی دن سے پہلے 50 دن کے اعداد و شمار کا حساب لگاتا ہے ، پھر ان دونوں اشارے کے اعداد و شمار کا حساب لگائیں 49 دن ایک جیسے ہیں ، جس کی وجہ سے اس اشارے میں ہر دو ملحقہ دنوں میں بہت کم تبدیلی آتی ہے۔

شکل 5-24

اعداد و شمار کا ایک دوسرے پر مشتمل ہونا مندرجہ ذیل اثرات کا سبب بنتا ہے:
1۔ ماڈل کی پیشن گوئی کے نتائج میں سست تبدیلی کی وجہ سے پوزیشن میں سست تبدیلی ہوتی ہے ، یہی وہ اشارے ہیں جن کے بارے میں ہم کہتے ہیں کہ وہ پیچھے رہ گئے ہیں۔
2، ماڈل کے نتائج کی جانچ پڑتال کے لئے کچھ اعدادوشمار کی قیمتوں کا استعمال نہیں کیا جاسکتا ہے، کیونکہ ڈپلیکیٹ ڈیٹا کی وجہ سے سلسلہ بندی سے متعلق ہے، جس سے کچھ اعداد و شمار کے نتائج ناقابل اعتماد ہیں.

ایک اچھی تجارتی حکمت عملی مستقبل میں منافع بخش ہونے کے قابل ہونی چاہیے۔ تجارتی حکمت عملیوں کو معروضی طور پر جانچنے کے علاوہ، نمونے سے باہر کی جانچ بھی مؤثر طریقے سے مقداری تاجروں کا وقت بچا سکتی ہے۔ زیادہ تر معاملات میں، تمام نمونوں کے بہترین پیرامیٹرز کو براہ راست اپنانا اور انہیں حقیقی لڑائی میں شامل کرنا بہت خطرناک ہے۔

اگر پیرامیٹرک اصلاح کے وقت سے پہلے کے تمام تاریخی اعداد و شمار کو تمیز دی جائے ، تو اسے نمونہ کے اعداد و شمار اور نمونہ سے باہر کے اعداد و شمار میں تقسیم کیا جائے ، پہلے نمونہ کے اعداد و شمار کو پیرامیٹرک اصلاح کے لئے استعمال کیا جائے ، اور پھر نمونہ کے اعداد و شمار کو نمونہ سے باہر کی جانچ کے لئے استعمال کیا جائے ، تو اس غلطی کی جانچ پڑتال کی جاسکتی ہے ، اور ساتھ ہی یہ بھی جانچ پڑتال کی جاسکتی ہے کہ آیا اصلاح کے بعد کی حکمت عملی مستقبل کی مارکیٹ کے لئے موزوں ہے۔

خلاصہ کریں۔

جیسا کہ تجارت کے ساتھ ہوتا ہے ، ہم کبھی بھی وقت کو عبور کرنے کا کوئی طریقہ نہیں رکھتے ہیں ، اور اپنے لئے ایک چھوٹا سا غلطی سے پاک صحیح فیصلہ نہیں کرسکتے ہیں۔ اگر خدا کا ہاتھ ہے یا مستقبل سے گزرنے کی صلاحیت ہے تو ، بغیر جانچ پڑتال کے ، براہ راست آن لائن اسٹاک ٹریڈنگ میں ، آپ کو بہت زیادہ پیسہ مل سکتا ہے۔ اور میں ، ایک عام آدمی ، تاریخی اعداد و شمار میں اپنی حکمت عملی کی جانچ کرنا چاہئے۔

تاہم، تاریخ کے اعداد و شمار کی ایک بڑی مقدار کے ساتھ بھی، جب وسیع، لامتناہی اور غیر متوقع مستقبل کا سامنا کرنا پڑتا ہے تو یہ انتہائی نایاب لگتا ہے۔ لہٰذا، تاریخ کی بنیاد پر نیچے سے اوپر تک تیار کردہ تجارتی نظام وقت کے ساتھ ساتھ ڈوب جائے گا۔ کیونکہ تاریخ مستقبل کو ختم نہیں کر سکتی۔ لہٰذا، ایک مکمل مثبت توقعات کے تجارتی نظام کو اس کے اندرونی اصولوں اور منطق سے تعاون حاصل ہونا چاہیے۔

"اعتماد کریں، لیکن تصدیق کریں" - صدر ریگن

ہوم ورک

1. حقیقی زندگی میں کون سے مظاہر زندہ بچ جانے والے تعصب کی مثالیں ہیں؟
2. نمونہ کے اندر اور باہر دونوں کی جانچ کرنے کے لیے موجد کے مقداری ٹولز کا استعمال کریں، اور ان کے فرق کا موازنہ کریں۔

5.5 تجارتی حکمت عملی کی اصلاح اور اصلاح

خلاصہ

تجارتی حکمت عملی کا نچوڑ مارکیٹ کے اصولوں کو عام کرنا اور نتیجہ اخذ کرنا ہے۔ یہ سیکشن اس بات کی وضاحت کرتا رہے گا کہ آپ کی تجارتی حکمت عملیوں کو کس طرح بہتر بنایا جائے اور اپنی حقیقی تجارت کے لیے حتمی تیاری کیسے کی جائے۔

اندراج اور باہر نکلنے کو بہتر بنائیں

زیادہ تر رجحانات سے باخبر رہنے کی حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات کو حاصل کرنے کے لیے پیش رفت یا تکنیکی اشارے استعمال کرتی ہے، اگر حکمت عملی اختتامی قیمت کے ماڈل کا استعمال کرتی ہے، تو اس کے ذریعے داخل ہونے کا بہترین وقت ختم ہو جائے گا۔

لہذا، ایک مؤثر طریقہ یہ ہے کہ حکمت عملی کے نفاذ میں زیادہ فائدہ مند ریئل ٹائم قیمتوں کا استعمال کریں اور سگنلز ظاہر ہونے پر فوراً آرڈر دیں۔ اس طرح، سگنل قائم ہونے پر، آپ فوری طور پر مارکیٹ میں داخل ہو سکتے ہیں اور منافع سے محروم نہیں رہیں گے۔ لیکن تمام حقیقی وقت کی قیمتیں بند ہونے والی قیمتوں سے بہتر نہیں ہیں یہ تجارتی حکمت عملی پر منحصر ہے۔ سادہ تجارتی منطق کے ساتھ کچھ حکمت عملیوں کے لیے، حقیقی وقت کی قیمت اور اختتامی قیمت کے درمیان فرق نسبتاً کم ہے۔ تاہم، اختتامی قیمت کا ماڈل زیادہ تفصیلی تجارتی منطق کو نہیں سنبھال سکتا، اس لیے حقیقی وقت کی قیمت کا استعمال کرنا ضروری ہے۔

پیرامیٹرز کی اصلاح

پیرامیٹر کی اصلاح مقداری تجارتی حکمت عملیوں کو تاریخی ڈیٹا کے قریب تر بنا سکتی ہے اور بہتر بیک ٹیسٹنگ کارکردگی حاصل کر سکتی ہے۔ مثال کے طور پر: ہم ریبار کنٹریکٹس میں ڈبل موونگ ایوریج حکمت عملی استعمال کرتے ہیں، لیکن کون سی دو موونگ ایوریج بہترین ہیں؟ پھر آپ موجد کے مقداری ٹول میں پیرامیٹر ٹیوننگ فنکشن استعمال کر سکتے ہیں تاکہ خود بخود بہترین دو متحرک اوسط پیرامیٹرز تلاش کر سکیں۔

جیسا کہ ذیل کے اعداد و شمار میں دکھایا گیا ہے، ایک مثال کے طور پر ڈبل موونگ ایوریج اسٹریٹجی کو لے کر، یہ بذات خود ایک کثیر جہتی مثال ہے اگر ہم ہر پیرامیٹر کے بیکٹیسٹ نتائج کو ایک نقطہ کے طور پر کھینچتے ہیں (نیچے دیے گئے اعداد و شمار کو نوٹ کریں)، تو ہر پیرامیٹر اس حکمت عملی کی ایک جہت ہے، اور بالآخر تمام پیرامیٹر کے امتزاج اس پیچیدہ کثیر جہتی سطح کی شکل (جیسے پہاڑ) بناتے ہیں۔

شکل 5-25

جیسا کہ اوپر دکھایا گیا ہے، یہ ایک دوہری پیرامیٹر حکمت عملی کی کارکردگی کا چارٹ ہے جیسے جیسے پیرامیٹر تبدیل ہوتے ہیں، واپسی کی حتمی شرح بھی نمایاں طور پر تبدیل ہوتی ہے، اور سطح مضبوطی سے مسخ ہو جاتی ہے، جس سے مختلف بلندیوں کی "چوٹیوں" اور "گرتیں" بنتی ہیں۔ عام طور پر اصلاح کے نتیجے میں پہلی جگہ پوری سطح کا سب سے اونچا مقام ہوتا ہے۔ تاہم، پیرامیٹر کی حساسیت، معروضیت، وغیرہ کے نقطہ نظر سے، بعض اوقات یہ نتیجہ "بہترین" نہیں ہوسکتا ہے۔ کیونکہ مارکیٹ مسلسل بدل رہی ہے۔

لہذا، پیرامیٹر کی اصلاح کا اہم اصول پیرامیٹر جزائر کے بجائے پیرامیٹر پلیٹاؤس کا انتخاب کرنا ہے۔ نام نہاد پیرامیٹر پلیٹیو سے مراد ایک وسیع پیرامیٹر رینج کا وجود ہے جس کے اندر حکمت عملی اچھی کارکردگی حاصل کر سکتی ہے۔ عام طور پر، یہ سطح مرتفع کے مرکز کے ساتھ ایک عام تقسیم بناتا ہے۔ نام نہاد پیرامیٹر آئی لینڈ کا مطلب ہے کہ حکمت عملی صرف اس وقت اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرے گی جب پیرامیٹر کی قدر بہت کم حد کے اندر ہو جب پیرامیٹر اس قدر سے ہٹ جائے تو حکمت عملی کی کارکردگی نمایاں طور پر خراب ہو جائے گی۔

شکل 5-26

پیرامیٹر پلیٹیو

مندرجہ بالا اعداد و شمار کو ایک مثال کے طور پر لے کر، ایک اچھی حکمت عملی پیرامیٹر کی تقسیم ایک پیرامیٹر پلیٹیو ہونا چاہئے یہاں تک کہ جب پیرامیٹر کی ترتیبات انحراف ہو جائیں، تب بھی حکمت عملی کے منافع کی ضمانت دی جا سکتی ہے۔ اس طرح کے پیرامیٹرز انتہائی مستحکم ہوتے ہیں، جو مستقبل کے حقیقی آپریشنز میں مارکیٹ کے مختلف حالات کا سامنا کرتے وقت حکمت عملی کو مزید عالمگیر بنا سکتے ہیں۔

شکل 5-27

پیرامیٹر جزائر

مندرجہ بالا اعداد و شمار کو ایک مثال کے طور پر لیتے ہوئے، اگر بہترین کارکردگی پیرامیٹر کے جزیروں کو ظاہر کرتی ہے، جب پیرامیٹرز تھوڑا سا بدلتے ہیں، تو حکمت عملی کا منافع بہت کم ہو جائے گا، اس طرح کے پیرامیٹرز کو اپنی ناقص آفاقیت کی وجہ سے حقیقی لین دین میں ہمیشہ بدلتے ہوئے بازار کے حالات سے نمٹنے میں مشکل پیش آتی ہے۔

لہذا، اگر قریبی پیرامیٹرز کی کارکردگی بہترین پیرامیٹر سے کہیں زیادہ خراب ہے، تو یہ بہترین پیرامیٹر اوور فٹنگ کا نتیجہ ہو سکتا ہے، جسے زیادہ سے زیادہ حل تلاش کرنے کے بجائے ریاضی کے لحاظ سے واحد حل سمجھا جا سکتا ہے۔ ریاضی کے نقطہ نظر سے، یکسانیتیں غیر مستحکم ہوتی ہیں مستقبل کے غیر یقینی بازار کے حالات میں، ایک بار مارکیٹ کی خصوصیات تبدیل ہو جاتی ہیں، بہترین پیرامیٹرز بدترین پیرامیٹرز بن سکتے ہیں۔

فلٹر شامل کریں۔

بہت سی ٹرینڈ اسٹریٹیجز رجحان کو اچھی طرح سے سمجھ سکتی ہیں اور مارکیٹ کے رجحانات پر بھرپور منافع حاصل کر سکتی ہیں تاہم، طویل مدت میں حتمی نتیجہ یا تو کم منافع یا نقصان ہے؟

اس کی وجہ یہ ہے کہ حکمت عملی ایک اتار چڑھاؤ والے بازار میں بار بار تجارت کرتی رہتی ہے، اور زیادہ تر اتار چڑھاؤ والے کاروبار نقصانات یا چھوٹے منافع ہوتے ہیں۔

شکل 5-28

اس کا حل یہ ہے کہ مارکیٹ میں بہت سے قسم کے فلٹرز موجود ہیں، جن میں منافع اور نقصان کے فلٹرز، رسک ویلیو فلٹرز، ٹرینڈ پیٹرن فلٹرز، ٹیکنیکل انڈیکیٹر فلٹرز وغیرہ شامل ہیں۔ مثال کے طور پر، بڑی مدت کے موونگ ایوریج فلٹر کو شامل کرنے سے اتار چڑھاؤ والے بازار میں ٹرانزیکشنز کی تعداد کم ہو سکتی ہے اور نصف غلط ٹرانزیکشنز کو فلٹر کیا جا سکتا ہے۔

فنڈنگ ​​وکر کو ہموار کرنا

کوانٹیفیکیشن ایک مستحکم اور پائیدار منافع کمانے کا طریقہ اختیار کرتا ہے، جسے زیادہ تر تاجر اس سال 50% کمانا نہیں چاہتے، اگلے سال 30% کمانا چاہتے ہیں، اور اس کے بعد وہ 20% سالانہ واپسی کو قبول کرنا چاہتے ہیں، لیکن یہ دس سال سے زیادہ عرصے تک چل سکتا ہے۔ یہ وہی ہے جو مقداری سرمایہ کاری کر سکتا ہے۔ کیونکہ مقداری سرمایہ کاری پائیدار کارکردگی کے ساتھ ایک تجارتی ماڈل ہے۔

ہموار کیپٹل وکر حاصل کرنے کے لیے، متعدد حکمت عملیوں، متعدد اقسام، متعدد سائیکلوں اور متعدد پیرامیٹرز کے ساتھ سرمایہ کاری کا پورٹ فولیو بنانا ضروری ہے۔ لیکن یہ ضروری نہیں ہے کہ یہاں کم ہونے والا معمولی اثر ہو، آپ پورٹ فولیو میں جتنا زیادہ اضافہ کریں گے، اتنا ہی بہتر ہے، تاہم، جب حکمت عملی ایک خاص ترتیب تک پہنچ جاتی ہے، تو تنوع کے کم ہونے کا اثر ظاہر ہونا شروع ہو جاتا ہے۔ ایک مجموعہ کا فائدہ متنوع ہے اگرچہ مجموعی طور پر واپسی کی شرح سب سے زیادہ نہیں ہے، یہ سب سے زیادہ مستحکم ہے۔

ہولی گریل کی تلاش ترک کر دیں۔

کیا مقداری تجارت ہولی گریل کو تلاش کر سکتی ہے ایک سوال ہے جس پر بہت سے تاجر غور کرتے ہیں۔ یہاں تک کہ کچھ تاجر سادہ بیک ٹیسٹ کے بعد اپنی نام نہاد پرفیکٹ حکمت عملیوں کے ساتھ مارکیٹ میں پہنچ جاتے ہیں۔ میں ہر جنگ جیتنے اور ایک پیشہ ور کوانٹ بننے کی امید کرتا ہوں جو تمام رکاوٹوں کو دور کر سکتا ہے۔

لیکن کیا وہاں کوئی ہولی گریل ہے؟ یہ اصل میں بہت آسان ہے، جواب نہیں ہے. درحقیقت، یہ سمجھنا مشکل نہیں ہے کہ اگر اس مارکیٹ میں واقعی اصول ہیں، تو وہ لوگ جو زیادہ IQs، اعلیٰ تعلیم، اور زیادہ محنت کرتے ہیں وہ قواعد تلاش کر سکیں گے، چاہے وہ ریاضی کے تجزیہ، معلومات کی اجارہ داری، یا دیگر تجزیے کے طریقے استعمال کریں، وہ مارکیٹ میں زیادہ تر پیسہ کمائیں گے، جب تک کہ یہ لوگ مارکیٹ کو معمول کے مطابق نہیں چلا سکتے۔

خلاصہ کریں۔

اگر ٹریڈنگ کا وقت کافی لمبا ہے، تو کسی کو بھی ٹریڈنگ کے عمل کے دوران مختلف مارکیٹ کے رجحانات کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے، اور ان رجحانات کے بالکل دہرائے جانے کا امکان نہیں ہے۔ ایک مقداری تاجر کے طور پر، اپنی تجارتی حکمت عملیوں کو درست طریقے سے جانچنے اور بہتر بنانے کے علاوہ، آپ کو مارکیٹ کے حالات کی مسلسل نگرانی کرنے اور مارکیٹ کی تبدیلیوں کے جواب میں اپنی حکمت عملیوں کو مسلسل بہتر بنانے کی بھی ضرورت ہے۔

اس کے ساتھ ساتھ، آپ کو یہ بھی سمجھنا چاہیے کہ منافع اور نقصانات ایک ہی تجارتی حکمت عملی کا حصہ ہیں، یہاں تک کہ بہترین تجارتی حکمت عملی بھی جب ہر تجارت میں نقصان کا سامنا کرتی ہے، تو آپ کے تجارتی اصولوں اور حکمت عملیوں پر سوال نہیں اٹھانا چاہیے۔ کم از کم اپنے اسٹریٹجک منطقی فریم ورک کو آسانی سے تبدیل نہ کریں جب تک کہ آپ کا منطقی فریم ورک شروع سے ہی غلط نہ ہو۔

ہوم ورک

1. اپنی حکمت عملی کی خصوصیات کی بنیاد پر سرمایہ کاری کا پورٹ فولیو بنائیں اور موجد کے مقداری ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے بیک ٹیسٹ کریں
2. اس سیکشن کے مواد کی بنیاد پر اپنی مقداری تجارتی حکمت عملی کو بہتر بنانے کی کوشش کریں۔

5.6 امکانی سوچ پیدا کریں اور اپنے تجارتی پیٹرن کو بہتر بنائیں

خلاصہ

تجارت ایک سائنس اور فن دونوں ہے۔ ٹریڈنگ میں بہت سے طریقے ہیں، چاہے وہ ویلیو انویسٹنگ ہو، ٹیکنیکل اینالیسس، ایونٹ ہاٹ سپاٹ، ثالثی ہیجنگ وغیرہ، وہ سطح پر منطقی طور پر سخت لگتے ہیں اور نظریہ میں معنی رکھتے ہیں۔ لیکن حقیقت میں، وہ اکثر متضاد ہوتے ہیں، سائنس کی سختی آرٹ کے جنگلی تخیل کی وضاحت نہیں کر سکتی۔

اگرچہ مختلف تجارتی طریقوں کے مختلف نقطہ آغاز ہوتے ہیں، تمام سڑکیں روم کی طرف لے جاتی ہیں۔ قدر کی سرمایہ کاری کا فائدہ یہ ہے کہ قیمت کی بنیاد پر قیمت کے اتار چڑھاؤ کے لیے حفاظتی مارجن مقرر کیا جا سکتا ہے، تکنیکی تجزیہ کا فائدہ یہ ہے کہ تین بڑے مفروضے لین دین کو سائنسی بناتے ہیں۔

تاہم، ان سب میں ایک مشترک خصوصیت ہے، وہ یہ ہے کہ: وہ مستقبل کی قیمتوں کے تجزیہ کے بارے میں صرف کھردری پیشین گوئیاں کر سکتے ہیں، لیکن درست پیشین گوئیاں نہیں۔ یہاں تک کہ اگر بنیادی تجزیہ کو تکنیکی تجزیہ کے ساتھ جوڑ دیا جائے تو بھی یہ "پریزیشن" کو بہتر بنانے کے مسئلے کو حل نہیں کر سکتا، لہذا تجارت شروع سے آخر تک ایک امکانی کھیل ہے۔

گیمز آف چانس

درحقیقت، تجارت صرف امکانات کا کھیل نہیں ہے۔ کسی کی زندگی میں، چھوٹی چیزوں سے لے کر سڑک پار کرنا (روشنی سبز ہے، کیا اب سڑک عبور کرنا محفوظ ہے؟) اور کس قسم کے دوست بنانا ہے (کیا یہ دوست قابل بھروسہ ہے؟)؛ اور کس سے شادی کرنی ہے (کیا ہم ایک ساتھ خوش ہوں گے؟)، تمام ممکنہ خطرات کا اندازہ لگانے کے کھیل ہیں (کیا یہ دوست قابل اعتماد ہے؟) کیونکہ ہمارے پاس مستقبل کی پیشین گوئی کرنے کی صلاحیت نہیں ہے، اس لیے جب بھی ہم کچھ کرتے ہیں، چاہے ہم کتنے ہی پراعتماد ہوں، ہمیشہ خطرہ ہوتا ہے اور ہم 100% یقینی نہیں ہو سکتے۔

ایک اہم وجہ جس کی وجہ سے بہت سے لوگ تجارت میں غلطیاں کرتے ہیں وہ ہے امکانی سوچ کا فقدان اور تجارت کرتے وقت عقلی کی بجائے بہت زیادہ جذباتی ہونا۔ جذباتیت دراصل ہماری ابتدائی جبلت ہے، مارکیٹ میں یہ قدیم جبلتیں بہت سی انسانی کمزوریوں کو ابھارتی ہیں اور انہیں تیزی سے بڑھا سکتی ہیں۔ یہی وجہ ہے کہ اکثر لوگ بازار میں آتے ہیں اور ناکام ہوجاتے ہیں۔

لین دین کی ناکامی کی وجوہات

وجہ 1: انسانی فطرت کی وجہ سے

لوگوں کی اکثریت میں ایک کمزوری ہوتی ہے: وہ چھوٹی چیزوں سے فائدہ اٹھانا پسند کرتے ہیں اور چھوٹے نقصان سے ڈرتے ہیں۔ ایک بار جب مارکیٹ میں تھوڑا سا منافع ہوتا ہے، تو وہ اسے فوری طور پر کیش کر لیتے ہیں اور ایک بار نقصان ہونے کے بعد، وہ اپنی رقم کو اتفاقیہ طور پر واپس حاصل کرنے کی کوشش میں کھوئے ہوئے مقام کو برقرار رکھتے ہیں، نتیجتاً، چھوٹے نقصانات آہستہ آہستہ بڑے نقصانات میں تبدیل ہو جاتے ہیں۔

قیمتیں یا تو اوپر یا نیچے جاتی ہیں، یا پھر وہی رہتی ہیں۔ طویل مدت میں، لین دین کی فیس اور پھسلن پر غور کیے بغیر، پیسہ کمانے یا کھونے کا امکان تقریباً 50% ہے، لہذا، زیادہ تر لوگوں کا تجارتی طریقہ محدود منافع اور لامحدود خطرات کے ساتھ ایک منفی توقع کی حکمت عملی بن جاتا ہے۔ ان کے لین دین کے تصفیے کا بیان اس طرح ہونا چاہیے: چھوٹا منافع>>......>>چھوٹا منافع>>بڑا نقصان۔

حقیقی زندگی میں یہ غریب لوگوں کی سوچ اور امیر لوگوں کی سوچ سے بہت ملتی جلتی ہے۔ غریب لوگ خطرے سے بچتے ہیں اور پیسے کھونے سے ڈرتے ہیں۔ مجھے ایسی ملازمتیں پسند ہیں جو مستحکم آمدنی فراہم کرتی ہیں اور استحکام کی تلاش کرتی ہیں۔ یہاں تک کہ اگر آپ کو کچھ کرنے کے بارے میں بالکل یقین نہیں ہے، تو آپ کو یہ کبھی نہیں کرنا چاہیے۔ سطحی طور پر ایسا لگتا ہے کہ ایسا کرنے میں کوئی حرج نہیں ہے، لیکن اس کے پیچھے بہت بڑے مواقع اور خطرات ہیں۔

امیر لوگ خطرہ مول لینے کے لیے زیادہ تیار ہوتے ہیں، یہ جانتے ہوئے کہ خطرہ اور واپسی ہمیشہ متناسب ہوتے ہیں، وہ خطرات کا عقلی طور پر اندازہ لگاتے ہیں اور جب خطرات قابل قابو ہوتے ہیں۔

وجہ 2: میں تیزی سے پیسہ کمانا پسند کرتا ہوں۔

ایک غیر ملکی ادارے نے ایک بار ایک اعدادوشمار کیا، جس سے ظاہر ہوا کہ طویل مدت میں، زیادہ تر صنعتوں کے خالص اثاثوں پر سالانہ منافع 15% سے زیادہ ہونے کا امکان نہیں ہے۔ اس کے برعکس، بہت سے خوردہ سرمایہ کار دوسروں کو ہیلو کہنے میں شرم محسوس کرتے ہیں اگر وہ مارکیٹ میں 15% منافع کماتے ہیں۔ لوگ تیزی سے پیسہ کمانا پسند کرتے ہیں، اس لیے وہ بھاری تجارت اور قلیل مدتی تجارت میں مشغول ہوتے ہیں۔

بھاری پوزیشن
بھاری عہدوں، اعلیٰ بیعانہ، اور سرمائے کی تخصیص سبھی بہت پرجوش ہیں، بلکہ بہت خطرناک بھی ہیں۔ اگر آپ کامیاب ہو گئے تو آپ کامیاب ہو جائیں گے؛ اگر آپ ناکام ہو گئے تو آپ برباد ہو جائیں گے۔ اگر آپ کے پاس 50% کی جیت کی شرح کے ساتھ تجارتی حکمت عملی ہے، اور آپ پوری پوزیشن اور مارجن ٹریڈنگ کے ساتھ کام کرتے ہیں، اگر آپ خوش قسمت ہیں، تو آپ لگاتار دس بار سے زیادہ جیت سکتے ہیں، اور یہ بھی ممکن ہے کہ آپ کی دولت مقداری تبدیلی سے کوالٹیٹیو تبدیلی میں بدل جائے۔

لیکن اگر آپ صرف ایک بار غلطی کرتے ہیں تو، سب کچھ صفر پر دوبارہ ترتیب دیا جائے گا. یہاں تک کہ اگر آپ صرف بھاری پوزیشن کے ساتھ بغیر کسی سرمائے کی تخصیص کے کام کرتے ہیں، تب بھی آپ کے اکاؤنٹ کے صفر ہونے کا خطرہ ہے، کیونکہ آپ اس بات کی ضمانت نہیں دے سکتے کہ اگلی مارکیٹ کی صورتحال میں آپ کو لگاتار ایک درجن سے زیادہ بار نقصان نہیں اٹھانا پڑے گا۔ یہاں تک کہ بھاری تجارت بھی تجارتی حکمت عملی کو تبدیل کر سکتی ہے جس کی اصل میں غیر مساوی فوائد اور نقصانات والی حکمت عملی میں متوقع تھی۔

قلیل مدتی
دنیا کا واحد مارشل آرٹ ہے جسے شکست نہیں دی جا سکتی رفتار ہے۔ تجارتی دائرے میں، مینوئل ڈے ٹریڈنگ، انٹرا ڈے شارٹ ٹرم ٹریڈنگ، اور مقداری ہائی فریکوئنسی ٹریڈنگ ہمیشہ سے بہت پراسرار رہی ہے، میں ان لوگوں پر شک نہیں کر رہا ہوں جو سٹاپ واچ کو دیکھ کر تجارت کرتے ہیں، لیکن میں آپ کو ایک اور نقطہ نظر سے قلیل مدتی تجارت ترک کرنے پر آمادہ کرنے کی کوشش کر رہا ہوں۔

جب ہم یہ فیصلہ کرتے ہیں کہ آیا کوئی طریقہ قابل عمل ہے تو ہمیں نہ صرف ان لوگوں کو دیکھنا چاہیے جو ان طریقوں کو استعمال کرنے میں کامیاب ہوئے ہیں، بلکہ ان لوگوں کو بھی دیکھنا چاہیے جو ان طریقوں کو استعمال کرنے میں ناکام رہے ہیں۔ دوسرے لفظوں میں، آپ یہ نہیں سمجھ سکتے کہ لاٹری ٹکٹ خریدنا مثبت توقعات کے ساتھ ایک حکمت عملی ہے صرف اس وجہ سے کہ کچھ لوگ جیک پاٹ جیت جاتے ہیں۔

مزید برآں، پرائیویٹ ایکویٹی مصنوعات کی درجہ بندی کو دیکھتے ہوئے، پچھلے تین سالوں میں، ٹاپ 100 میں سے کتنے روزانہ قیاس آرائیوں یا مختصر مدت کی تجارت میں مصروف ہیں؟ اس میں کوئی شک نہیں کہ قلیل مدتی سرمایہ کاری کی کامیابی کی شرح بہت کم ہے اگر یہ کامیاب بھی ہو جائے تو بھی جلد پیسہ کمانے کے اس طریقے کو طویل مدت میں برقرار رکھنا مشکل ہے۔ اگر آپ تحفے میں نہیں ہیں تو، اس قسم کی چالوں کو استعمال کرتے وقت محتاط رہیں، آخر کار، صرف ایک سیمنز ہے۔

وجہ 3: تعصب

اگر ممکن ہو تو، میرا مشورہ ہے کہ آپ 100 منٹ فلم دیکھنے میں گزاریں - "12 اینگری مین"۔ چار ممالک کی طرف سے دوبارہ بنائی گئی فلم: 1957 میں پہلا امریکی ورژن، 1991 میں جاپانی ورژن، 1997 میں روسی ورژن، اور چینی ورژن 2014 میں۔ اگرچہ یہ فلم آپ کو تجارت کرنے کا طریقہ نہیں سکھاتی، لیکن یہ آپ کو سکھاتی ہے کہ چیزوں کو کیسے دیکھنا ہے اور اپنے آپ کو جاننا سیکھنا ہے، جو بہت ضروری ہے۔

کیونکہ انسانی تجربہ محدود ہے، انسانی ادراک بھی محدود ہے۔ ہر ایک کے اپنے تجربات کی بنیاد پر زیادہ یا کم حد تک تعصبات ہوتے ہیں۔ کئی بار، تعصب زیادہ تر لوگوں کی عادت بن چکا ہے، اور وہ اپنے جذبات کی بنیاد پر بہت سی چیزوں کا فیصلہ کرنے کو قدر کی نگاہ سے دیکھتے ہیں۔

مارکیٹ پر واپس جائیں، چاہے مارکیٹ کے بارے میں آپ کا فیصلہ بنیادی تجزیہ یا تکنیکی تجزیہ پر مبنی ہو، اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا۔ اگر آپ کے خیالات مارکیٹ میں موجود اکثریت کے خیالات سے مختلف ہیں، تو قیمتیں مارکیٹ کی اکثریت کے حق میں ہوں گی، اور مارکیٹ آپ کے خیالات کے مطابق کام نہیں کرے گی۔

لہذا، لین دین میں، ہمیں "فیصلہ کرنا" یاد رکھنا چاہیے، لیکن آخرکار، یہ حقائق اور قیمتوں پر مبنی ہونا چاہیے۔ قیمتوں کو اوپر اور نیچے لانے والی واحد قوت وہی ہے جس کی زیادہ تر لوگ مستقبل کی طرح ہونے کی توقع کرتے ہیں۔ آپ کے فیصلے کا بازار میں کوئی وزن نہیں ہے، لہذا کبھی بھی اپنے فیصلے کو اپنا تعصب نہ بننے دیں۔

وجہ 4: کمال کا حصول۔

مارکیٹ کے شرکاء میں فزکس، شماریات، ریاضی، فلکیات وغیرہ سمیت زندگی کے تمام شعبوں کے ماہرین شامل ہیں۔ بہت سے لوگ اس مارکیٹ کی وضاحت کے لیے اپنے پیشہ ورانہ علم کو استعمال کرنے کی کوشش کرتے ہیں۔

لیکن مارکیٹ کے اہم شرکاء لوگ ہیں، اور لوگ خود علمی حدود رکھتے ہیں، جس کا مطلب ہے کہ مارکیٹ خود غلط اور نامکمل ہے۔ تو ہم ان "کامل" طریقوں کو مارکیٹ کی وضاحت کے لیے کیسے استعمال کر سکتے ہیں؟ کیا یہ مارکیٹ کی فطرت کے خلاف نہیں ہے؟

مندرجہ بالا وجوہات کی فہرست دیتا ہے کیوں کہ مارکیٹ میں آنے والے لوگوں کی اکثریت آخر کار ناکام ہو جاتی ہے۔ مندرجہ بالا بنیادی وجوہات کے علاوہ اور بھی بہت سے عوامل ہیں، جن کا ایک ایک کرکے یہاں ذکر نہیں کیا گیا۔ مختصر یہ کہ سوائے فتح کے آپ کے اعتماد کے، باقی سب ٹھوکریں ہیں جو آپ کو کامیابی سے روکتی ہیں۔

جو لوگ اچھی قسمت کی وجہ سے مارکیٹ میں پیسہ کماتے ہیں وہ آخر کار وقت کے ساتھ اسے مارکیٹ میں واپس کر دیتے ہیں۔ لہذا، فیوچر مارکیٹ ایک منفی رقم کا کھیل ہے۔ صرف اپنے سوچنے کے انداز کو تبدیل کرنے اور اپنی تجارتی حکمت عملی قائم کرنے سے ہی آپ کو کامیابی کا امکان مل سکتا ہے۔

امکانی سوچ کیا ہے؟

امکانی سوچ ایک فینسی نام ہے، اسے سادہ لفظوں میں جوئے کی سوچ ہے۔ آپ نے صحیح سنا، تجارت جوا ہے۔ جب آپ جوئے کے بارے میں سنتے ہیں، تو آپ سوچ سکتے ہیں کہ "کوئی ایسا شخص جس نے جوئے میں سب کچھ کھو دیا ہو، قرض کی وجہ سے بھاگ گیا ہو، یا کوئی خاندان باقی نہ رہا ہو" اور اس سے دور رہیں۔

واقعی معاشرے میں کچھ جواری ہیں جو جوئے کے جنون میں مبتلا ہیں۔ لیکن جوا ≠ جواری۔ "جوا" شاید سب سے زیادہ غلط فہمی والے الفاظ میں سے ایک ہے۔ اگر آپ کی حکمت عملی منفی توقع ہے، تو آپ جواری ہیں؛ اگر آپ کی حکمت عملی مثبت توقع ہے، تو آپ جوا کھیل رہے ہیں۔

اگر ہم "جوا" کے منفی معنی کو نکال دیں اور اسے ایک ایسی سرگرمی سمجھ لیں جس میں بعض منافعوں کے بدلے کچھ خطرات مول لینا شامل ہے، تو زندگی واقعی ہر جگہ "جوا" ہے۔ اسکول میں کون سا بڑا انتخاب کرنا ہے، چاہے گھر خریدنا ہے، کوئی پروجیکٹ شروع کرنا ہے، کام کرنا ہے یا کاروبار شروع کرنا ہے، وغیرہ۔

یہاں تک کہ بینک میں پیسہ لگانا بھی ایک جوا ہے کیونکہ آپ کو یقین نہیں ہے کہ آیا مستقبل میں افراط زر ہو گا یا بینک دیوالیہ ہو جائے گا (دیکھیں یونانی قرضوں کا بحران)۔ مختصر یہ کہ گود سے لے کر قبر تک زندگی کا ہر عمل ایک جوا ہے۔

طویل مدت میں کیسے جیتنا ہے۔

جوئے کے تصور کو مزید حل کرنے کی ضرورت ہے: طویل مدت میں کوئی کیسے جیت سکتا ہے؟ طویل مدتی جیتنے کی حکمت عملیوں کا مطالعہ کرنے سے پہلے، آئیے پہلے ان طویل مدتی جیتنے والی حکمت عملیوں کے اصولوں کا مطالعہ کریں۔ پیسے پرنٹنگ مشین کے علاوہ، طویل مدتی جیت کی ضمانت اور کیا ہو سکتی ہے؟

جوئے بازی کے اڈوں میں ایسا ہی ہوتا ہے: بیکریٹ، رولیٹی، سلاٹ مشینیں، بلیک جیک وغیرہ۔ اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ کھیلنے کے طریقے کیسے بدلیں، آخر میں کیسینو جیت جائے گا۔ یہاں اصل میں ایک راز پوشیدہ ہے جو کیسینو کبھی نہیں بتاتے: بڑی تعداد کا قانون۔

Sic Bo کیسے کام کرتا ہے۔

تین نرد، سائز پر شرط لگائیں، 4-10 چھوٹا ہے، 11-17 بڑا ہے، اگر آپ صحیح طریقے سے شرط لگاتے ہیں، تو آپ پیسے جیت جاتے ہیں۔ Sic Bo میں ایک قسم کا آس پاس کا ڈائس ہے، یعنی جب تین ڈائس پر پوائنٹس ایک جیسے ہوں گے تو کیسینو ڈیلر جیت جائے گا ارد گرد ڈائس کے ظاہر ہونے کا امکان 2.8% ہے۔ پھر ایک بڑی تعداد اور ایک چھوٹی تعداد کے ظاہر ہونے کا امکان 48.6% ہر ایک ہے۔ کیسینو اس 2.8% امکان پر انحصار کرتا ہے اگر ہر جواری ہر گیم میں 100 یوآن کی شرط لگاتا ہے، تو کیسینو 100 گیمز کھیلنے کے بعد 280 یوآن جیت جائے گا۔

(0.486+0.028)100100-0.486100100=280

تاہم، اس جوئے بازی کی حکمت عملی میں خامیاں ہیں اگر کوئی بڑا کھلاڑی دسیوں اربوں کی شرط لگاتا ہے اور جیت جاتا ہے، تو کیسینو اچانک دیوالیہ ہو جائے گا۔ اس لیے، کیسینو شرط لگانے کی ایک حد مقرر کرے گا، اور اگر حد سے زیادہ ہو جائے تو اس راؤنڈ میں مزید کوئی شرط نہیں لگائی جا سکتی۔ اس طرح، اگرچہ جواری کچھ دیر کے لیے پیسے جیتنے کے لیے کافی خوش قسمت ہے، تب بھی وہ Sic Bo گیمز کی لامحدود تعداد میں امکان سے ہار جائے گا، جواری اپنی رقم کا 2.8% کھو دے گا۔

بڑی تعداد کا قانون

جوئے بازی کے اڈوں کے مالک کا فائدہ جواری کے مقابلے میں صرف 2% زیادہ ہے، مالک کو نقصان ہو سکتا ہے یا اسے مسلسل نقصان کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔ تاہم، جوئے بازی کے اڈوں کا مالک نقصان سے خوفزدہ نہیں ہوگا، کیونکہ وہ جانتا ہے کہ وہ پیسہ کمانے کی وجہ یہ ہے کہ "بڑی تعداد کا قانون" کام کر رہا ہے جب تک کہ لوگ جوا کھیلتے رہیں، اسے طویل مدت میں مستحکم منافع برقرار رکھنے کے لیے صرف 2% کا معمولی فائدہ درکار ہے۔

تو کیسینو آپ کے پیسے جیتنے سے نہیں ڈرتا، لیکن ڈرتا ہے کہ آپ نہیں آئیں گے۔ آپ نے سالوں میں بینکوں کے دیوالیہ ہونے کے بارے میں بھی سنا ہے، لیکن آپ نے کبھی کسی جوئے بازی کے اڈے کے دیوالیہ ہونے کے بارے میں کب سنا ہے؟ طویل مدت میں، کیسینو ہمیشہ فاتح ہوتا ہے یہی وجہ ہے کہ طویل عرصے میں جوا جیت جائے گا۔

طویل عرصے میں جیتنے کی اسی طرح کی مثالوں میں شامل ہیں: مختلف لاٹریز۔ جب سے لاٹری شروع ہوئی ہے لاٹری پرائز پول فنڈز زیادہ سے زیادہ جمع ہو رہے ہیں، اور یہ رقم یقیناً لاٹری کھیلنے والوں کی اکثریت سے آتی ہے۔ کیا آپ جانتے ہیں کہ ڈبل کلر بال میں 50 لاکھ جیتنے کا کیا امکان ہے؟ جواب 17.7 ملین میں سے ایک ہے۔

امکان میں تبدیلیاں

فرض کریں کہ دونوں طرف یکساں وزن والا سکہ ہے، کسی لفظ (پیچھے) یا پھول (سامنے) کے پلٹنے کا امکان %50 ہے، اور ہر سکے کا پلٹنا پچھلے نتائج سے آزاد ہے۔ اگر آپ سکے کو لگاتار 10,000 بار ٹاس کرتے ہیں، تو ہیڈ ملنے کا امکان تقریباً 50% ہے۔

لیکن اگر آپ اسے صرف 10 بار ٹاس کرتے ہیں تو مثبت نتیجہ حاصل کرنے کا امکان بدل جائے گا، اور امکان 50% نہیں ہو سکتا۔ لہذا، جوئے بازی کے اڈوں کے ڈیلر کو یہ یقینی بنانا چاہیے کہ اس مثبت توقع کی حکمت عملی کو اس مثبت توقع کی حکمت عملی کے موثر ہونے کے لیے کافی بار متحرک کیا گیا ہے۔ یہی وجہ ہے کہ نجی ایکویٹی ادارے اس حکمت عملی کو روک نہیں سکتے جب وہ مقداری تجارتی حکمت عملی شروع کرتے ہیں جب تک کہ خاص شرائط نہ ہوں۔

مالیاتی مارکیٹ میں طویل مدتی جیتنے کی حکمت عملی بنانے کے لیے "بڑی تعداد کے قانون" کو کیسے استعمال کیا جائے، یہ ہمارے اگلے کورسز کا مواد ہوگا، لہذا دیکھتے رہیں!

خلاصہ کریں۔

اوپر، ہم نے آپ کو سمجھایا ہے کہ تجارت کو سائنسی انداز میں احتمال کے پہلوؤں سے کیسے دیکھا جائے، ٹریڈنگ میں ناکامی کی وجوہات، درست ٹریڈنگ ذہنیت، جوئے میں طویل مدت میں جیتنے کا اصول وغیرہ۔ مجھے یقین ہے کہ اگر آپ اچھی طرح سیکھیں گے تو سوچ میں تبدیلی آپ کے رویے میں تبدیلی ہوگی، اور طرز عمل میں تبدیلی آپ کی کامیابی میں تبدیلی ہوگی۔

ہوم ورک

1. تجارت کیوں امکان کا کھیل ہے؟
2. لین دین کی ناکامی کی دیگر وجوہات کیا ہیں؟