1. مربع
  2. متعدد ٹائم فریم ٹرینڈ کی حکمت عملی

متعدد ٹائم فریم ٹرینڈ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-10-23 16:56:52
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک تجارتی حکمت عملی ہے جو متعدد ٹائم فریموں کا استعمال کرتی ہے۔ یہ بنیادی طور پر رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے طویل مدتی ٹائم فریم ، رفتار کی سمت کا تعین کرنے کے لئے درمیانی مدتی ٹائم فریم ، اور مخصوص انٹری پوائنٹس کا پتہ لگانے کے لئے قلیل مدتی ٹائم فریم کا استعمال کرتی ہے۔ مجموعی خیال یہ ہے کہ تین مختلف وقت کے وقفوں میں رجحان ، رفتار اور انٹری ٹائمنگ کی بنیاد پر فیصلے کیے جائیں۔

اصول

اسٹریٹیجی کا نفاذ بنیادی طور پر مندرجہ ذیل طریقوں سے کیا جاتا ہے:

  1. مختلف ٹائم فریم کی وضاحت کریں

    • طویل مدتی (روزانہ): مجموعی رجحان کا تعین کرنے کے لئے
    • درمیانی مدت (4 گھنٹے): رفتار کی سمت کا تعین کرنے کے لئے
    • مختصر مدت (کسٹم): اندراج کے مقامات کا پتہ لگانے کے لئے

  2. طویل مدتی رجحان کا تعین

    • طویل مدتی رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے ایس ایم اے کا استعمال کریں
    • اگر بند SMA سے اوپر ہے تو ، اپ ٹرینڈ کے طور پر بیان کریں
    • اگر بند SMA سے نیچے ہے تو ، نیچے کی طرف رجحان کے طور پر بیان کریں

  3. درمیانی مدت کی رفتار کا تعین کریں

    • اسٹوک K اور D لائنز کا استعمال کریں
    • جب K لائن D لائن کے اوپر ہے، اوپر کی رفتار کے طور پر وضاحت
    • جب K لائن D لائن سے نیچے ہے، نیچے کی رفتار کے طور پر بیان

  4. داخلہ پوائنٹس تلاش کریں

    • طویل اندراج: طویل مدتی اپ ٹرینڈ ، درمیانی مدت اسٹاک اوپر ، مختصر مدت ایم اے گولڈن کراس
    • مختصر اندراج: طویل مدتی نیچے کا رجحان ، درمیانی مدت اسٹاک نیچے کی طرف ، مختصر مدت کے ایم اے مردہ کراس

  5. باہر نکلنے کے مقامات

    • لمبا باہر نکلنا: درمیانی مدت کے اسٹاک کی لائن D لائن سے نیچے گزرتی ہے
    • مختصر باہر نکلنا: درمیانی مدت کے اسٹاک کی لائن D لائن سے اوپر کراس کرتی ہے

خلاصہ یہ ہے کہ یہ حکمت عملی مختلف طول و عرض سے رجحان اور وقت کا اندازہ لگانے ، مختلف طول و عرض سے رجحان اور وقت کے بارے میں معلومات کا مکمل استعمال کرتی ہے ، جو غلط توڑ کو مؤثر طریقے سے فلٹر کرسکتی ہے اور رجحان کے ساتھ ساتھ اعلی امکان کے داخلے کے مقامات کا انتخاب کرسکتی ہے۔

فوائد

اس حکمت عملی کے فوائد میں شامل ہیں:

  1. متعدد ٹائم فریم ڈیزائن سائنسی اور محتاط ہے ، جس سے مارکیٹ کے رجحانات کا زیادہ درست اندازہ لگایا جاسکتا ہے اور قلیل مدتی مارکیٹ شور سے گمراہ ہونے سے گریز کیا جاسکتا ہے۔

  2. رجحان، رفتار اور انٹری ٹائمنگ کو مدنظر رکھتے ہوئے جامع حالات بہت سے جھوٹے سگنل کو فلٹر کرنے میں مدد کرتے ہیں۔

  3. درمیانی مدت کی رفتار کا تعین کرنے کے لئے اسٹاک کا استعمال بہت درست ہے اور حقیقی مارکیٹ کی تبدیلیوں کو پکڑنے میں مدد ملتی ہے.

  4. داخلے کے سخت معیار قیمتوں میں اضافے سے زیادہ تر جھوٹے بریک آؤٹس سے بچتے ہیں۔

  5. سٹاپ نقصان کے باہر نکلنے والے پوائنٹس کو ہر تجارت کے لئے مؤثر طریقے سے خطرہ کنٹرول کرتا ہے.

  6. مختلف مارکیٹ کے ماحول پر لاگو ہوتا ہے بغیر مخصوص مارکیٹ کے حالات کی طرف سے محدود.

  7. سرمایہ کے انتظام کو بہتر بنانے کی گنجائش ہے، جیسے فکسڈ سٹاپ نقصان فی صد، متحرک پوزیشن سائزنگ وغیرہ.

خطرات

اس حکمت عملی کے لئے کچھ خطرات بھی ہیں:

  1. رینج مارکیٹوں میں، کئی سٹاپ نقصان ہٹ ہو سکتے ہیں.

  2. رجحان کی تبدیلیوں کو وقت پر نہیں پکڑا جاسکتا ہے، جس سے غیر مناسب تجارت ہوتی ہے۔

  3. صرف اسٹوک پر انحصار کرنے کے لئے رفتار کے فیصلے کی حدود ہیں.

  4. داخلے کے سخت معیار کی وجہ سے کچھ رجحانات کو نظر انداز کیا جاسکتا ہے۔

  5. منافع کا امکان نسبتاً محدود ہے، بڑے رجحانات کو پکڑنے کے قابل نہیں ہے۔

خطرات کو کم کرنے کے کچھ طریقے:

  1. غلطی کی شرح کو کم کرنے کے لئے ٹھیک ٹھیک پیرامیٹرز.

  2. مشترکہ فیصلہ قائم کرنے کے لئے رجحان کے اشارے شامل کریں.

  3. رفتار کے فیصلے کے لئے MACD جیسے مزید اشارے شامل کریں.

  4. ٹریلنگ سٹاپ وغیرہ کا استعمال کرنے کے لئے سٹاپ نقصان کو بہتر بنائیں.

  5. فوری طور پر سٹاپ نقصان اور پوزیشن سائز کو ایڈجسٹ کریں جب اہم رجحان تبدیلیاں.

اصلاح

حکمت عملی کو بہتر بنانے کے کچھ طریقے:

  1. پیرامیٹر کی اصلاح جیسے ایم اے ادوار، سگنل کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے اسٹاک کی ترتیبات.

  2. مزید اشارے شامل کریں جیسے ایم اے سی ڈی، بولنگر بینڈ بہتر فیصلے کے لیے۔

  3. داخلہ کے معیار کو بہتر بنائیں، قابل قبول خطرے کی سطح پر زیادہ تجارت کی اجازت دیں.

  4. پیچھے ہٹنے والے اسٹاپ نقصان یا اے ٹی آر پر مبنی اسٹاپ استعمال کریں۔

  5. فعال طور پر پوزیشن سائزنگ کو ایڈجسٹ کریں جب اہم رجحان تبدیل ہو.

  6. پیرامیٹرز اور قواعد کو خودکار طور پر بہتر بنانے کے لئے مشین لرننگ کا استعمال کریں۔

  7. بنیادیات پر غور کریں، سگنل کی مزید تصدیق کے لیے اہم ڈیٹا ریلیز کا استعمال کریں۔

  8. مختلف مصنوعات جیسے فاریکس ، دھاتیں وغیرہ میں کارکردگی کا تجربہ کریں۔

نتیجہ

خلاصہ یہ ہے کہ اس متعدد ٹائم فریم ٹرینڈ حکمت عملی کا بنیادی خیال طویل ، درمیانے اور قلیل مدتی طول و عرض کی بنیاد پر فیصلے کرنا ہے۔ فوائد سخت حالات اور قابو پانے والے خطرات میں ہیں ، لیکن پیرامیٹرز اور قواعد کو مخصوص منڈیوں کے لئے اصلاح کی ضرورت ہے۔ آگے بڑھتے ہوئے ، اس حکمت عملی کو مزید اشارے شامل کرکے ، اسٹاپ کو بہتر بناتے ہوئے ، مشین لرننگ وغیرہ شامل کرکے مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے۔

/*backtest
start: 2023-10-15 00:00:00
end: 2023-10-22 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("TUX MTF", overlay=true)

// MULTIPLE TIME FRAME STRATEGY
// LONG TERM --- TREND
// MED TERM --- MOMENTUM
// SHORT TERM --- ENTRY

// ENTRY POSITION TIMEFRAME
entry_position = input(title="Entry timeframe (minutes)",  defval=5, minval=1, maxval=1440)
med_term = entry_position * 4
long_term = med_term * 4

// GLOBAL VARIABLES
ma_trend = input(title="Moving Average Period (Trend)",  defval=50, minval=5, maxval=200)

// RSI
length = input(title="Stoch Length",  defval=18, minval=5, maxval=200)
OverBought = input(title="Stoch OB",  defval=80, minval=60, maxval=100)
OverSold = input(title="Stoch OS",  defval=20, minval=5, maxval=40)
smoothK = input(title="Stoch SmoothK",  defval=14, minval=1, maxval=40)
smoothD = input(title="Stoch SmoothD",  defval=14, minval=1, maxval=40)
maSm = input(title="Moving Avg SM",  defval=7, minval=5, maxval=50)
maMed = input(title="Moving Avg MD",  defval=21, minval=13, maxval=200)

// LONG TERM TREND
long_term_trend = request.security(syminfo.ticker, tostring(long_term), sma(close,ma_trend)) > request.security(syminfo.ticker, tostring(long_term), close)
plot(request.security(syminfo.ticker, tostring(long_term), sma(close,ma_trend)), title="Long Term MA", linewidth=2)
// FALSE = BEAR
// TRUE = BULL

// MED TERM MOMENTUM

k = request.security(syminfo.ticker, tostring(med_term), sma(stoch(close, high, low, length), smoothK))
d = request.security(syminfo.ticker, tostring(med_term), sma(k, smoothD))

os = k >= OverBought or d >= OverBought
ob = k <= OverSold or d <= OverSold


// SHORT TERM MA X OVER
bull_entry = long_term_trend == false and os == false and ob == false and k > d and request.security(syminfo.ticker, tostring(entry_position), crossover(sma(close, maSm), sma(close, maMed)))
bear_entry = long_term_trend == true and os == false and ob == false and k < d and request.security(syminfo.ticker, tostring(entry_position), crossunder(sma(close, maSm), sma(close, maMed)))



bull_exit = crossunder(k,d)
bear_exit = crossover(k,d)



if (bull_entry)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    

if (bear_entry)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
  
strategy.close("Long", when = bull_exit == true)
strategy.close("Short", when = bear_exit == true)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں