ٹرتل ٹریڈنگ 3 دن کی ریورسشن حکمت عملی
مشق اور بیک ٹسٹنگ کے ذریعے ، میں نے پایا ہے کہ جب میں ٹرینڈ لائن کے لئے ایس ایم اے کی بجائے ای ایم اے کا استعمال کرتا ہوں تو یہ حکمت عملی مستقل طور پر بہتر کام کرتی ہے۔ لہذا یہ اسکرپٹ ٹرینڈ لائن کے لئے ای ایم اے کا استعمال کرتا ہے۔ میں نے ای ایم اے سے باہر نکلنے کی لمبائی کو بھی ایڈجسٹ کیا ہے۔
حکمت عملی مندرجہ ذیل کام کرتی ہے:
باہر نکلنے والا ای ایم اے ڈیفالٹ طور پر 5 دن کا ای ایم اے ہے، اس کی لمبائی ایڈجسٹ کی جاسکتی ہے۔
اس حکمت عملی کا بنیادی خیال قلیل مدتی اوسط ریورس کا فائدہ اٹھانا ہے۔ جب قیمتیں مستقل طور پر گرتی ہیں تو ، ان کے قلیل مدتی میں واپس آنے کا امکان ہوتا ہے۔ یہ حکمت عملی اس بات کی جانچ پڑتال کرکے اوسط ریورس کے مواقع کی نشاندہی کرتی ہے کہ آیا قیمتیں 3 لگاتار دنوں کے لئے قلیل مدتی ای ایم اے سے نیچے گھٹ گئیں۔ ایک بار الٹ جانے کے بعد ، جب قیمت ایگزٹ ای ایم اے سے تجاوز کرتی ہے تو وہ فوری طور پر باہر نکل جاتی ہے۔
روایتی حرکت پذیر اوسط کراس اوور حکمت عملیوں کے مقابلے میں، اس حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:
تبدیلیوں کی نشاندہی کرنے کے لئے مسلسل 3 دن کا تنگ استعمال سگنل کی کیفیت کو بہتر بناتا ہے۔
لمبی اور مختصر ای ایم اے کے ساتھ فلٹرنگ رجحانات کی مارکیٹوں میں تجارت سے گریز کرتی ہے۔ اس کا مطلب صرف رینج سے منسلک زونوں میں واپسی ہے۔
رجحان لائن کے لئے ایس ایم اے کے بجائے ای ایم اے کا استعمال الٹ پھیر کو پکڑنے میں زیادہ حساس ہے۔
ایڈجسٹ ایگزٹ ای ایم اے لمبائی مارکیٹ کے حالات کی بنیاد پر سٹاپ نقصان کی حکمت عملی کو اپنی مرضی کے مطابق کرنے کی اجازت دیتا ہے.
1-2 دن کے انعقاد کی مدت کے ساتھ کم ٹریڈنگ فریکوئنسی طویل سمت کی شرط سے متعلق خطرات سے بچتی ہے.
اس حکمت عملی میں مندرجہ ذیل خطرات بھی ہیں:
ناکام الٹ جانے کا خطرہ۔ قیمت الٹ جانے کے اشارے کے بعد اچھالنے میں ناکام ہوسکتی ہے اور گرتی رہ سکتی ہے۔
اکثر سٹاپ نقصان کا خطرہ۔ قیمت بار بار ہچکچاہٹ مارکیٹوں میں سٹاپ نقصان کو مار سکتی ہے۔
پیرامیٹر کی اصلاح کا خطرہ۔ ایگزٹ ای ایم اے اور دیگر پیرامیٹرز کو تیار ہونے والی منڈیوں کی بنیاد پر مسلسل جانچ اور ایڈجسٹمنٹ کی ضرورت ہے۔ ایڈجسٹمنٹ کے بغیر کارکردگی خراب ہوسکتی ہے۔
اوور فٹ ہونے کا خطرہ۔ اصلاح سے زیادہ فٹ ہونے سے گریز کرنا چاہئے۔ پیرامیٹرز مضبوط ہونے چاہئیں۔
خطرات کو کم کیا جا سکتا ہے:
ایک ہی تجارت کے نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے سٹاپ نقصان کے قواعد پر سختی سے عمل کریں.
خطرہ اور واپسی کو متوازن کرنے کے لئے اصلاح کے دوران مضبوط پیرامیٹر ٹیوننگ.
ہر تجارت میں کم خطرہ کے لئے پوزیشن سائزنگ کو ایڈجسٹ کرنا۔
اسٹریٹیجی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں بہتر بنایا جاسکتا ہے:
بہترین پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے داخلہ اور باہر نکلنے کے لئے مختلف EMA لمبائی کی جانچ کریں.
حجم جیسے دوسرے فلٹرز شامل کریں تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ ریورس سگنل زیادہ قابل اعتماد ہیں۔
زیادہ لچک کے لئے اے ٹی آر یا ٹریلنگ اسٹاپ جیسے طریقوں سے اسٹاپ نقصان کو بہتر بنائیں۔
موجودہ رجحانات میں الٹ سگنل لینے سے بچنے کے لئے رجحان فلٹر شامل کریں.
پورٹ فولیو کی اصلاح اور تنوع کے لئے دیگر حکمت عملیوں کے ساتھ مل کر.
موافقت پذیر پیرامیٹر ٹوننگ کے لیے مشین لرننگ استعمال کریں۔
تین دن کی واپسی کی حکمت عملی مختصر EMA سے نیچے 3 دن کے تنگ پیٹرن کا پتہ لگانے کے ذریعے قلیل مدتی الٹ جانے کے مواقع کی نشاندہی کرتی ہے۔ روایتی حرکت پذیر اوسط حکمت عملیوں کے مقابلے میں ، اس میں اسٹاپ نقصان کی اصلاح کے لئے زیادہ قابل اعتماد انٹری سگنل اور ایڈجسٹ ایگزٹ EMA ہیں۔ یہ حکمت عملی رینج سے وابستہ ہلکی مارکیٹوں اور مختصر اچھالوں کو پکڑنے کے لئے اچھی طرح کام کرتی ہے۔ لیکن پیرامیٹرز ، اسٹاپ نقصان اور رجحان فلٹرز کو بہتر بنانے کے مزید مواقع موجود ہیں۔ دیگر حکمت عملیوں کے ساتھ مل کر کارکردگی کو مزید بہتر بنا سکتا ہے۔
/*backtest
start: 2023-10-05 00:00:00
end: 2023-10-12 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// @version = 5
// Author = TradeAutomation
strategy(title="ETF 3-Day Reversion Strategy", shorttitle="ETF 3-Day Reversion Strategy", process_orders_on_close=true, overlay=true, commission_type=strategy.commission.cash_per_order, commission_value=1, initial_capital = 10000000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Backtest Date Range Inputs //
StartTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2012 05:00 +0000'), title='Start Time')
EndTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2099 00:00 +0000'), title='End Time')
InDateRange = true
// Strategy Rules //
DayEMA5 = ta.ema(close, 5)
Rule1 = close>ta.ema(close, 200)
Rule2 = close<DayEMA5
Rule3 = high<high[1] and low<low[1] and high[1]<high[2] and low[1]<low[2] and high[2]<high[3] and low[2]<low[3]
ExitEMA = ta.ema(close, input.int(5, "EMA Length For Exit Strategy", tooltip = "The strategy will sell when the price crosses over this EMA"))
plot(DayEMA5)
plot(ExitEMA, color=color.green)
// Entry & Exit Functions //
if (InDateRange)
strategy.entry("Long", strategy.long, when = Rule1 and Rule2 and Rule3)
// strategy.close("Long", when = ta.crossunder(close, ATRTrailingStop))
strategy.close("Long", when = ta.crossover(close, ExitEMA))
if (not InDateRange)
strategy.close_all()