1. مربع
  2. ڈبل ٹیک منافع منتقل اوسط کراس اوور مقداری حکمت عملی

ڈبل ٹیک منافع منتقل اوسط کراس اوور مقداری حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-11-14 16:04:33
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی خطرے کو کنٹرول کرنے اور منافع میں اضافہ کرنے کے لئے سادہ حرکت پذیر اوسط کراس اوور اور ڈبل منافع لینے کی تکنیک کا استعمال کرتی ہے۔ یہ درمیانی مدتی تجارت اور رجحان کی تبدیلیوں کے دوران مواقع کو حاصل کرنے کے لئے موزوں ہے۔

حکمت عملی منطق

یہ حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات کا تعین کرنے کے لئے ای ایم اے اور ڈبلیو ایم اے کراس اوور پر مبنی ہے۔ جب ای ایم اے ڈبلیو ایم اے کے اوپر عبور کرتا ہے تو یہ طویل ہوجاتا ہے ، اور جب ای ایم اے ڈبلیو ایم اے سے نیچے عبور کرتا ہے تو مختصر ہوجاتا ہے۔

اندراج پر ، دو منافع لینے کی سطحیں طے کی جاتی ہیں۔ پہلا منافع لینے کی قیمت داخلہ قیمت + 20 پپس پر طے کی جاتی ہے ، اور دوسرا منافع لینے کی قیمت داخلہ قیمت + 40 پپس پر طے کی جاتی ہے۔ دریں اثنا ، اسٹاپ نقصان داخلہ قیمت - 20 پپس پر رکھا جاتا ہے۔

جب قیمت پہلے منافع حاصل کرنے پر پہنچ جاتی ہے تو ، یہ نصف پوزیشن کو بند کردے گی۔ باقی پوزیشن دوسرے منافع حاصل کرنے کی طرف چلتی رہے گی یا جب تک کہ بند نہ ہوجائے۔

ہر تجارت کے لئے تین ممکنہ نتائج ہیں:

  1. قیمت سٹاپ نقصان کو مار دیتی ہے، براہ راست 2٪ نقصان لیتا ہے.

  2. قیمت پہلے مار لیتی ہے، پہلے منافع لیتی ہے، نصف پوزیشن بند کرتی ہے اور 1 فیصد منافع حاصل کرتی ہے، پھر اس وقت تک چلتی رہتی ہے جب تک کہ بند نہ ہو جائے، اور بریک اینڈ کے ساتھ ختم ہو جاتی ہے۔

  3. پہلے منافع حاصل کرنے کے بعد ، قیمت چلتی رہتی ہے اور دوسرا منافع حاصل کرتی ہے ، جس کا اختتام 1٪ + 2٪ = 3٪ کل منافع کے ساتھ ہوتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

اس دوہری منافع لینے کی حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ یہ خطرے پر قابو پاتا ہے اور بڑے پیمانے پر ایک ہی نقصان سے بچتا ہے۔ جب مارکیٹ کے خلاف چلتی ہے تو اسٹاپ نقصان کا زیادہ سے زیادہ نقصان 2٪ کے اندر ہوتا ہے۔ جب رجحان کی توقع کے مطابق ہوتا ہے تو دونوں منافع حاصل کرنے سے زیادہ فائدہ ہوتا ہے۔

سنگل ٹیک منافع / اسٹاپ نقصان کے مقابلے میں ، اس حکمت عملی کے تین نتائج ہیں - نقصان ، جیت یا بریک اینڈ ، اسٹاپ نقصان کے امکان کو کم کرنا۔ یہاں تک کہ اگر روکا جائے تو ، زیادہ سے زیادہ نقصان 2٪ تک محدود ہے۔ روایتی حکمت عملی کے مقابلے میں ، ڈبل ٹیک منافع میکانزم ڈی ڈی کو نمایاں طور پر کم کرتا ہے اور جیت کی شرح کو بہتر بناتا ہے۔

ایک اور فائدہ اس کی سادگی ہے۔ ای ایم اے اور ڈبلیو ایم اے مشہور اشارے ہیں جو سمجھنے میں آسان ہیں۔ فائدہ اٹھانے / نقصان کو روکنے کی منطق کی نگرانی کرنا آسان ہے۔ یہ حکمت عملی کو ابتدائی افراد کے ذریعہ اپنانا آسان بناتے ہیں۔

خطرے کا تجزیہ

فوائد کے باوجود، اس حکمت عملی کے لیے خطرات بھی ہیں جن سے آگاہ ہونا چاہیے۔

سب سے پہلے ، حرکت پذیر اوسط اشارے کی حیثیت سے ، ای ایم اے اور ڈبلیو ایم اے میں مارکیٹ کی حد کی نشاندہی کرنے کی نسبتا weak کمزور صلاحیت ہے۔ جب رجحان واضح نہیں ہوتا ہے تو بہت سارے غلط سگنل پیدا ہوسکتے ہیں ، جس کی وجہ سے زیادہ تجارت ہوتی ہے۔

دوسری بات ، مقررہ منافع / اسٹاپ نقصان کی سطح مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے مطابق نہیں ہوسکتی ہے۔ وہ زیادہ اتار چڑھاؤ کے دوران آسانی سے داخل ہوسکتے ہیں ، جس سے وہ غیر موثر ہوجاتے ہیں۔

آخر میں ، حکمت عملی غیر متوقع واقعات کا جواب نہیں دے سکتی ، اس خطرے میں پھنس جانے کا خطرہ ہے۔ بڑی خبروں کے واقعات قیمتوں میں بہت زیادہ فرق پیدا کرسکتے ہیں جو براہ راست منافع / نقصان کی سطح کو توڑ دیتے ہیں ، جس سے بہت زیادہ نقصان ہوتا ہے۔

اصلاح کی ہدایات

حکمت عملی کو مزید بہتر بنانے کے لئے کئی پہلو ہیں:

  1. انٹری سگنلز کو بہتر بنائیں۔ اعلی معیار کے سگنل پیدا کرنے کے لئے EMA اور WMA کے مقابلے میں بہتر حرکت پذیر اوسط یا رجحان اشارے کی جانچ کریں۔

  2. متحرک طور پر منافع / اسٹاپ نقصان کو ایڈجسٹ کریں۔ منافع / نقصان کی سطح کو مارکیٹوں کے مطابق بنانے کے ل AT اے ٹی آر ، ٹریلنگ اسٹاپ نقصان وغیرہ جیسے طریقوں کا استعمال کریں۔

  3. فلٹرز شامل کریں۔ ٹریپ سے بچنے کے لئے کراس اوور سے پہلے حجم یا ثانوی اشارے کی تصدیق کی ضرورت ہے۔ اس کے علاوہ اس بات پر بھی غور کریں کہ آیا بڑے واقعات کے آس پاس تجارت کی جائے۔

  4. پوزیشن سائزنگ کو بہتر بنائیں۔ سرمایہ کے انتظام کے قواعد کے مطابق پوزیشن سائز کو ٹھیک کریں۔

نتیجہ

خلاصہ یہ ہے کہ ، یہ ایک آسان اور عملی رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔ یہ اندراجات کے لئے ای ایم اے اور ڈبلیو ایم اے کراس اوور کا استعمال کرتا ہے ، اور خطرات کو کنٹرول کرنے کے لئے دوہری منافع حاصل کرتا ہے۔ روایتی حکمت عملیوں کے مقابلے میں ، اس میں جیت کی شرح زیادہ ہے اور خطرہ کم ہے۔ یقینا ، اشارے اور منافع / نقصان کی ترتیبات کی حدود پر دھیان دینا چاہئے۔ مزید اصلاحات حکمت عملی کو زیادہ مضبوط بنا سکتی ہیں۔

/*backtest
start: 2023-11-06 00:00:00
end: 2023-11-13 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("FS ATR & PS (MA)", overlay=true)

// Strategy
Buy  = input(true)
Sell = input(true)

// Time Period
start_year   = input(title='Start year'   ,defval=2019)
start_month  = input(title='Start month'  ,defval=1)
start_day    = input(title='Start day'    ,defval=1)
start_hour   = input(title='Start hour '  ,defval=0)
start_minute = input(title='Start minute' ,defval=0)
end_time     = input(title='set end time?',defval=false)
end_year     = input(title='end year'     ,defval=2019)
end_month    = input(title='end month'    ,defval=12)
end_day      = input(title='end day'      ,defval=31)
end_hour     = input(title='end hour'     ,defval=23)
end_minute   = input(title='end minute'   ,defval=59)

// MA
ema_period   = input(title='EMA period',defval=10)
wma_period   = input(title='WMA period',defval=20)
ema = ema(close,ema_period)
wma = wma(close,wma_period)

// Entry Condition
longCondition  = 
 crossover(ema,wma) and Buy and
 nz(strategy.position_size) == 0 and
 time > timestamp(start_year, start_month, start_day, start_hour, start_minute) and
 (end_time?(time < timestamp(end_year, end_month, end_day, end_hour, end_minute)):true)
 
shortCondition = 
 crossunder(ema,wma) and Sell and
 nz(strategy.position_size) == 0 and
 time > timestamp(start_year, start_month, start_day, start_hour, start_minute) and
 (end_time?(time < timestamp(end_year, end_month, end_day, end_hour, end_minute)):true)

// Exit Condition
a = input(20)*10
b = input(40)*10
c = a*syminfo.mintick
d = b*syminfo.mintick

long_stop_level     = float(na)
long_profit_level1  = float(na)
long_profit_level2  = float(na)
long_even_level     = float(na)

short_stop_level    = float(na)
short_profit_level1 = float(na)
short_profit_level2 = float(na)
short_even_level    = float(na)

long_stop_level     := longCondition  ? close - c : long_stop_level     [1]
long_profit_level1  := longCondition  ? close + c : long_profit_level1  [1]
long_profit_level2  := longCondition  ? close + d : long_profit_level2  [1]
long_even_level     := longCondition  ? close + 0 : long_even_level     [1]

short_stop_level    := shortCondition ? close + c : short_stop_level    [1]
short_profit_level1 := shortCondition ? close - c : short_profit_level1 [1]
short_profit_level2 := shortCondition ? close - d : short_profit_level2 [1]
short_even_level    := shortCondition ? close + 0 : short_even_level    [1] 

// Position Sizing
Risk = input(defval=10, title="Risk per trade%", step=1, minval=0, maxval=100)/100
size  = 1

// Strategy
if longCondition
    strategy.entry("Buy"  , strategy.long, qty=size)
    strategy.exit ("Exit1", stop=long_stop_level, limit=long_profit_level1, qty=size/2)
    strategy.exit ("Exit2", stop=long_stop_level, limit=long_profit_level2)
    
if shortCondition
    strategy.entry("Sell" , strategy.short, qty=size)
    strategy.exit ("Exit3", stop=short_stop_level, limit=short_profit_level1, qty=size/2)
    strategy.exit ("Exit4", stop=short_stop_level, limit=short_profit_level2)
    
// Plot
plot(strategy.position_size <= 0 ? na : long_stop_level    , color=#dc143c, style=plot.style_linebr, linewidth=1)
plot(strategy.position_size <= 0 ? na : long_profit_level1 , color=#00ced1, style=plot.style_linebr, linewidth=1)
plot(strategy.position_size <= 0 ? na : long_profit_level2 , color=#00ced1, style=plot.style_linebr, linewidth=1)
plot(strategy.position_size <= 0 ? na : long_even_level    , color=#ffffff, style=plot.style_linebr, linewidth=1)
plot(strategy.position_size >= 0 ? na : short_stop_level   , color=#dc143c, style=plot.style_linebr, linewidth=1)
plot(strategy.position_size >= 0 ? na : short_profit_level1, color=#00ced1, style=plot.style_linebr, linewidth=1)
plot(strategy.position_size >= 0 ? na : short_profit_level2, color=#00ced1, style=plot.style_linebr, linewidth=1)
plot(strategy.position_size >= 0 ? na : short_even_level   , color=#ffffff, style=plot.style_linebr, linewidth=1)
plot(ema,color=#00ced1)
plot(wma,color=#dc143c)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں