یہ حکمت عملی مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کی عکاسی کرنے کے لئے حقیقی رینج کے چلنے والے اوسط کا حساب لگاتی ہے۔ یہ اتار چڑھاؤ اور اس کے چلنے والے اوسط کے مابین تعلقات کی بنیاد پر رجحان کی سمت کا تعین کرتی ہے۔ جب اتار چڑھاؤ چلنے والے اوسط سے تجاوز کرتا ہے تو یہ مختصر ہوجاتا ہے ، اور اس سے نیچے عبور کرتے وقت طویل ہوجاتا ہے ، جس میں ٹریلنگ اسٹاپ نقصان ہوتا ہے۔
اے ٹی آر فنکشن کا استعمال ایک مخصوص مدت کے دوران حقیقی رینج کا حساب کرنے کے لئے کیا جاتا ہے۔ پھر اے ٹی آر کی سادہ چلتی اوسط کو اتار چڑھاؤ کی چلتی اوسط لائن کے طور پر شمار کیا جاتا ہے۔ جب اے ٹی آر اپنے چلتے اوسط سے تجاوز کرتا ہے تو ، مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کو بڑھتا ہوا سمجھا جاتا ہے اور ایک مختصر حکمت عملی اپنائی جاتی ہے۔ جب اے ٹی آر اپنے چلتے اوسط سے نیچے گزرتا ہے تو ، مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کو کم ہونے کے طور پر سمجھا جاتا ہے اور ایک طویل حکمت عملی اپنائی جاتی ہے۔
جب کسی پوزیشن میں ، ایک مقررہ فیصد ٹریلنگ اسٹاپ نقصان مقرر کیا جاتا ہے تاکہ قیمت میں ہونے والی تبدیلیوں کی بنیاد پر اسٹاپ نقصان کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کیا جاسکے ، تاکہ منافع کی حفاظت کی جاسکے جبکہ قبل از وقت روکنے سے گریز کیا جاسکے۔
یہ حکمت عملی اتار چڑھاؤ کے اشارے کے ذریعہ مارکیٹ کے رجحانات کا جائزہ لیتی ہے ، شور کی مداخلت سے گریز کرتی ہے۔ جب اتار چڑھاؤ بڑھتا ہے تو یہ مختصر ہوجاتا ہے اور جب اتار چڑھاؤ گرتا ہے تو یہ طویل ہوجاتا ہے ، ہیجڈ آپریشنز کا احساس ہوتا ہے۔ ٹریلنگ اسٹاپ نقصان حقیقی وقت کی قیمت میں ہونے والی تبدیلیوں کے مطابق اسٹاپ نقصان کی پوزیشنوں کو ایڈجسٹ کرتا ہے ، منافع کی حفاظت اور غیر ضروری اسٹاپ نقصان کو متوازن کرتا ہے۔
یہ حکمت عملی صرف ایک اتار چڑھاؤ کے اشارے پر انحصار کرتی ہے ، جس میں کچھ تاخیر ہوتی ہے۔ ٹریلنگ اسٹاپ نقصان صرف منفی قیمتوں کی نقل و حرکت پر غور کرتا ہے ، جو منافع کی واپسی کو روکنے کے قابل نہیں ہوتا ہے۔ اگر قیمتیں شدت سے اتار چڑھاؤ کرتی ہیں تو ، اسٹاپ نقصان کو نشانہ بنایا جاسکتا ہے ، جس سے بڑے نقصانات ہوتے ہیں۔
اے ٹی آر پر پیرامیٹر ٹوننگ اور چلتی اوسط مدت میں مدد مل سکتی ہے ، جیسا کہ جامع فیصلوں کے لئے دوسرے اشارے شامل ہوسکتے ہیں۔ اسٹاپ نقصان کا طریقہ بھی متحرک اسٹاپ پر تبدیل ہوسکتا ہے ، مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر اسٹاپ نقصان کا فیصد ایڈجسٹ کرسکتا ہے۔
بہترین پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے ATR اور چلتی اوسط کے مختلف پیرامیٹر مجموعے کی جانچ کریں۔
حکمت عملی کے مجموعے کو تشکیل دینے کے لئے فیصلے کے لئے دیگر اشارے شامل کریں ، درستگی کو بہتر بنائیں۔
متحرک سٹاپ نقصان کی حکمت عملی اپنانا، مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر سٹاپ نقصان کا فیصد ایڈجسٹ کرنا۔
مختلف مصنوعات کے لئے پوزیشن سائزنگ ماڈل کو بہتر بنائیں.
مشین لرننگ کا اطلاق اتار چڑھاؤ کے موڑ کے مقامات کی نشاندہی میں مدد کے لئے کریں۔
بڑے رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے اعلی ٹائم فریم چلتی اوسط کے ساتھ مل کر.
حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات کو آسانی سے اور براہ راست اتار چڑھاؤ کے ذریعہ فیصلہ کرتی ہے ، لیکن ایک ہی اشارے کی حدود ہیں۔ متعدد اشارے اور پیرامیٹر کی اصلاح متعارف کرانے سے استحکام میں بہتری آسکتی ہے۔ مجموعی طور پر ، حکمت عملی اتار چڑھاؤ پر مبنی تجارتی خیال فراہم کرتی ہے۔
/*backtest
start: 2023-08-20 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 20/08/2018
// The Volatility function measures the market volatility by plotting a
// smoothed average of the True Range. It returns an average of the TrueRange
// over a specific number of bars, giving higher weight to the TrueRange of
// the most recent bar.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Volatility Backtest", shorttitle="Volatility")
Length = input(10, minval=1)
LengthMA = input(26, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xATR = atr(Length)
nRes = ((Length - 1) * nz(nRes[1], 0) + xATR) / Length
xMARes = sma(nRes, LengthMA)
pos = iff(nRes < xMARes, 1,
iff(nRes > xMARes, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(nRes, color=blue, title="Volatility")
plot(xMARes, color=red, title="MA")