1. مربع
  2. آہستہ آہستہ جمع ہونے والی بریکآؤٹ ٹریڈنگ کی حکمت عملی

آہستہ آہستہ جمع ہونے والی بریکآؤٹ ٹریڈنگ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-10-25 17:34:41
ٹیگز:

img

جائزہ

تدریجی جمع کرنے والے بریکآؤٹ ٹریڈنگ کی حکمت عملی کا مقصد مارکیٹ میں ممکنہ جمع اور تقسیم کے مراحل کی نشاندہی کرنا ہے جس میں وائیکوف تجزیہ کے اصولوں کا استعمال کرتے ہوئے ، موسم بہار اور اوپر کی رفتار کے نمونوں کا پتہ لگانے کے ساتھ مل کر ، ممکنہ خرید و فروخت کے مواقع تلاش کرنا ہے۔

حکمت عملی منطق

  1. جمع اور تقسیم کے مراحل کی نشاندہی کرنے کے لئے مختلف لمبائی کے متحرک اوسط کراس اوورز کا استعمال کریں۔ جب بند قیمت لمبائی جمع کرنے کی لمبائی کے ایم اے سے اوپر ہوتی ہے تو ، یہ جمع کرنے کے مرحلے کی نشاندہی کرتی ہے۔ جب بند قیمت لمبائی تقسیم کرنے کی لمبائی کے ایم اے سے نیچے ہوتی ہے تو ، یہ تقسیم کے مرحلے کی نشاندہی کرتی ہے۔

  2. موسم بہار اور اوپر کی رفتار کے نمونوں کی نشاندہی کرنے کے لئے مختلف لمبائی کے متحرک اوسط کراس اوورز کا استعمال کریں۔ جب کم قیمت لمبائی موسم بہار کی لمبائی کے ایم اے سے تجاوز کرتی ہے تو ، اس سے موسم بہار کی نشاندہی ہوتی ہے۔ جب اعلی قیمت لمبائی UpthrustLength کے ایم اے سے نیچے گزرتی ہے تو ، اس سے اضافہ ہوتا ہے۔

  3. جب جمع ہونے کے مرحلے کے دوران موسم بہار کا مشاہدہ کیا جاتا ہے تو لمبا ہوجائیں۔ جب تقسیم کے مرحلے کے دوران اوپر کی طرف اشارہ ہوتا ہے تو مختصر ہوجائیں۔

  4. سٹاپ نقصان کی سطح مقرر کریں۔ لانگ اسٹاپ نقصان بند ہونے پر مقرر کیا جاتا ہے * (1 - اسٹاپ فی صد٪) ۔ شارٹ اسٹاپ نقصان بند ہونے پر مقرر کیا جاتا ہے * (1 + اسٹاپ فی صد٪) ۔

  5. آسانی سے بصری شناخت کے لئے چارٹ پر شکلیں دکھائیں تاکہ شناخت شدہ جمع، تقسیم، بہار اور اوپر کی رفتار کے نمونوں کی نشاندہی کی جاسکے۔

فوائد کا تجزیہ

  1. وائیکوف تجزیہ کا استعمال کرتے ہوئے جمع اور تقسیم کے مراحل کی نشاندہی ٹریڈنگ سگنل کی وشوسنییتا کو بہتر بناتی ہے۔

  2. موسم بہار اور اوپر کی رفتار کے پیٹرن کے ساتھ سگنل کی تصدیق مزید توثیق فراہم کرتی ہے.

  3. سٹاپ نقصان ایک تجارت کے نقصان کو کنٹرول کرنے میں مدد کرتا ہے.

  4. چارٹ کی تشریحات واضح طور پر قیمتوں کی لپیٹ کے پورے عمل کو ظاہر کرتی ہیں۔

  5. سایڈست پیرامیٹرز اس حکمت عملی کو مارکیٹوں اور ٹائم فریموں میں بہتر بناتے ہیں۔

خطرے کا تجزیہ

  1. وِپساؤس قیمت کی حرکت کے دوران جھوٹے سگنل پیدا کر سکتے ہیں۔

  2. موسم بہار اور اوپر کی دھکا کبھی کبھار ناکام ہو سکتا ہے.

  3. سٹاپ نقصان کو ختم کرنے سے نقصانات میں اضافہ ہو سکتا ہے۔

  4. مختلف مارکیٹوں کے لئے متضاد پیرامیٹرز غلط سگنل کا سبب بن سکتے ہیں.

  5. مکینیکل سسٹم میں لچکدار صوابدیدی کنٹرول کی کمی ہے۔

اصلاح کی ہدایات

  1. مارکیٹوں اور ٹائم فریموں میں پیرامیٹرز کے بہترین مجموعے کا تجربہ کریں۔

  2. سگنل کی تصدیق کے لئے حجم شامل کرنے پر غور کریں.

  3. مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر متحرک رکاوٹیں مقرر کریں.

  4. اہم واقعات میں سگنل سے بچنے کے لئے بنیادی عوامل کو شامل کریں.

  5. پیرامیٹرز کو متحرک طور پر بہتر بنانے کے لیے مشین لرننگ کا اطلاق کریں۔

خلاصہ

تدریجی جمع کرنے والی بریکآؤٹ ٹریڈنگ حکمت عملی میں وائیکف تجزیہ ، چلتی اوسط ، پیٹرن کی شناخت اور دیگر تکنیکوں کو مؤثر طریقے سے سکرولنگ قیمت کی کارروائی کی نشاندہی کرنے اور تجارتی سگنل پیدا کرنے کے لئے مربوط کیا گیا ہے۔ اس میں قابل اعتماد سگنل ، کنٹرول شدہ خطرات ، واضح بصری اور دیگر فوائد ہیں۔ ایک مکینیکل سسٹم کی حیثیت سے ، اس کی صوابدید اور موافقت کو بہتر بنانے کی ضرورت ہے۔ مستقبل میں اصلاحات میں پیرامیٹر کی اصلاح ، حجم کی تصدیق ، اسٹاپ نقصان کو بڑھانا ، بنیادی فلٹرز اور بہت کچھ شامل ہے۔ مجموعی طور پر ، یہ حکمت عملی انٹرا ڈے ٹریڈنگ کے لئے موثر فیصلہ سازی کی حمایت فراہم کرتی ہے۔

/*backtest
start: 2023-09-24 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
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/
// © deperp

//@version=5
strategy("Wyckoff Range Strategy",  overlay=true, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10, commission_type=strategy.commission.percent)

// Input Variables
AccumulationLength = input(32, "Accumulation")
DistributionLength = input(35, "Distribution")
SpringLength = input(10, "Spring")
UpthrustLength = input(20, "Upthrust")
stopPercentage = input(10, "Stop Percentage")

// Accumulation Phase
isAccumulation = ta.crossover(close, ta.sma(close, AccumulationLength))

// Distribution Phase
isDistribution = ta.crossunder(close, ta.sma(close, DistributionLength))

// Spring and Upthrust
isSpring = ta.crossover(low, ta.sma(low, SpringLength))
isUpthrust = ta.crossunder(high, ta.sma(high, UpthrustLength))

// Strategy Conditions
enterLong = isAccumulation and isSpring
exitLong = isDistribution and isUpthrust

enterShort = isDistribution and isUpthrust
exitShort = isAccumulation and isSpring

// Entry and Exit Conditions
if (enterLong)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    
if (exitLong)
    strategy.close("Long")

if (enterShort)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

if (exitShort)
    strategy.close("Short")

// Stop Loss
stopLossLevelLong = close * (1 - stopPercentage / 100)
stopLossLevelShort = close * (1 + stopPercentage / 100)
strategy.exit("Stop Loss Long", "Long", stop=stopLossLevelLong)
strategy.exit("Stop Loss Short", "Short", stop=stopLossLevelShort)

// Plotting Wyckoff Schematics
plotshape(isAccumulation, title="Accumulation Phase", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Accumulation")
plotshape(isDistribution, title="Distribution Phase", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Distribution")
plotshape(isSpring, title="Spring", location=location.belowbar, color=color.blue, style=shape.triangleup)
plotshape(isUpthrust, title="Upthrust", location=location.abovebar, color=color.orange, style=shape.triangledown)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں