حرکت پذیری اوسط الٹ حکمت عملی
ChaoZhang
اس حکمت عملی کا نام اوسط ریورشن ریورس حکمت عملی ہے جو اوسط اوسط پر مبنی ہے۔ اس کا بنیادی خیال یہ ہے کہ کلیدی اوسط سے نیچے جانے کے بعد خریدیں ، اور مقررہ ہدف منافع حاصل کرنے کے بعد رک جائیں۔
اس حکمت عملی کا بنیادی اصول یہ ہے کہ قلیل مدتی اوسط کی واپسی کا استعمال کرتے ہوئے ، پورے بازار میں واپسی کے مواقع کو پکڑنا ہے۔ خاص طور پر ، جب قیمت طویل مدتی اوسط (جیسے 20 دن کی لائن ، 50 دن کی لائن وغیرہ) کے نیچے گرنے کے بعد مضبوط اضافے کی علامت ظاہر کرتی ہے ، تو مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کی اوسط واپسی کی خصوصیت کی وجہ سے قیمتوں میں اکثر ایک خاص حد تک واپسی ہوتی ہے۔ اس وقت ، اگر مختصر مدت کی اوسط (جیسے 10 دن کی لائن) اوپر کی طرف واپسی کا اشارہ ہوتا ہے تو ، یہ خریدنے کا ایک بہتر موقع ہے۔ اس حکمت عملی کا جواب یہ ہے کہ ، جب بندش کی قیمت 20 دن کی لائن سے نیچے اور 50 دن کی لائن سے اوپر ہے تو ، خریدنے کے لئے مختصر لائن کی واپسی کا استعمال کریں ، اور اس کی واپسی کو پکڑیں۔
اس حکمت عملی کا مخصوص خرید و فروخت منطق یہ ہے: قیمت 20 دن کی لائن کے نیچے جانے کے بعد 1 ہاتھ خریدتی ہے ، 50 دن کی لائن کے نیچے جانے کے بعد 1 ہاتھ بڑھاتی ہے ، 100 دن کی لائن کے نیچے جانے کے بعد 1 ہاتھ بڑھاتی ہے ، 200 دن کی لائن کے نیچے جانے کے بعد 1 ہاتھ زیادہ سے زیادہ بڑھاتا ہے ، اور 4 ہاتھ زیادہ کرتا ہے۔ پہلے سے طے شدہ اسٹاپ اسٹاپ ہدف حاصل کرنے کے بعد پوزیشن کو صاف کریں۔ وقت اور اسٹاپ نقصان کی شرائط بھی طے کی گئی ہیں۔
طاقت کا تجزیہ
- اوسط کی واپسی کی خصوصیت کا استعمال کرتے ہوئے ، مختصر مدت میں واپسی کے مواقع کو مؤثر طریقے سے پہچانا جاسکتا ہے
- ایک ہی جگہ کے خطرے کو کم کرنے کے لئے کھیپ میں گودام کی تعمیر
- روکنے کی شرائط مقرر کریں ، منافع کو لاک کریں
- افتتاحی قیمتوں اور سابقہ کم قیمتوں کا استعمال کرتے ہوئے فلٹر کریں ، تاکہ جھوٹے بریک سے بچا جاسکے
خطرے کا تجزیہ
- اگر آپ طویل عرصے تک اس پر قابو پاتے ہیں تو ، آپ کو واپسی کا خطرہ لاحق ہوسکتا ہے۔ اگر قیمتوں میں کمی کا سلسلہ جاری رہتا ہے تو ، نقصانات میں مزید اضافہ ہوسکتا ہے۔
- اوسط لکیری سگنل میں غلطی کی اطلاع ہوسکتی ہے ، جس سے نقصان ہوتا ہے
- سیٹ اپ اسٹاپ ہدف ممکن ہے کہ پوری طرح یا جزوی طور پر اسٹاپ نہیں ہوسکے
اصلاح کی سمت
- مختلف پیرامیٹرز کی ترتیب کے تحت منافع اور استحکام کی جانچ کی جا سکتی ہے
- دیگر اشارے جیسے MACD، KD وغیرہ کے ساتھ خریدنے کے فیصلے پر غور کیا جا سکتا ہے
- اوسط لکیری مدت جو مختلف اقسام کی خصوصیات کے مطابق ان کے تجارتی طرز کے لئے موزوں ہے
- متحرک طور پر اصلاح کے پیرامیٹرز کو مشین لرننگ الگورتھم کے ساتھ متعارف کرایا جا سکتا ہے
خلاصہ کریں۔
یہ حکمت عملی مجموعی طور پر زیادہ کلاسیکی اور عام مساوی تجارت کی حکمت عملی ہے۔ یہ مساوی تجارت کی سموٹنگ کی خصوصیات کا صحیح استعمال کرتی ہے ، جبکہ مختصر مدت میں خریدنے کے مواقع کی نشاندہی کرنے کے لئے متعدد مساوی لائنوں کو جوڑتی ہے۔ اس میں ذخیرہ اور بروقت اسٹاپ آؤٹ کے ذریعہ خطرے پر قابو پایا جاتا ہے۔ تاہم ، اس کا مارکیٹ میں اچانک واقعات جیسے اہم پالیسی پیغامات کا ردعمل نسبتا passive غیر فعال ہوسکتا ہے ، جو بہتر بنانے کی سمت ہے۔ مجموعی طور پر ، پیرامیٹرز کی اصلاح اور خطرے پر قابو پانے میں مناسب بہتری کے بعد ، یہ حکمت عملی مستحکم اضافی منافع حاصل کرسکتی ہے۔
/*backtest
start: 2023-12-13 00:00:00
end: 2023-12-20 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("EMA_zorba1", shorttitle="zorba_ema", overlay=true)
// Input parameters
qt1 = input.int(5, title="Quantity 1", minval=1)
qt2 = input.int(10, title="Quantity 2", minval=1)
qt3 = input.int(15, title="Quantity 3", minval=1)
qt4 = input.int(20, title="Quantity 4", minval=1)
ema10 = ta.ema(close, 10)
ema20 = ta.ema(close, 20)
ema50 = ta.ema(close, 50)
ema100 = ta.ema(close, 100)
ema200 = ta.ema(close, 200)
// Date range filter
start_date = timestamp(year=2021, month=1, day=1)
end_date = timestamp(year=2024, month=10, day=27)
in_date_range = true
// Profit condition
profit_percentage = input(1, title="Profit Percentage") // Adjust this value as needed
// Pyramiding setting
pyramiding = input.int(2, title="Pyramiding", minval=1, maxval=10)
// Buy conditions
buy_condition_1 = in_date_range and close < ema20 and close > ema50 and close < open and close < low[1]
buy_condition_2 = in_date_range and close < ema50 and close > ema100 and close < open and close < low[1]
buy_condition_3 = in_date_range and close < ema100 and close > ema200 and close < open and close < low[1]
buy_condition_4 = in_date_range and close < ema200 and close < open and close < low[1]
// Exit conditions
profit_condition = strategy.position_avg_price * (1 + profit_percentage / 100) <= close
exit_condition_1 = in_date_range and (close > ema10 and ema10 > ema20 and ema10 > ema50 and ema10 > ema100 and ema10 > ema200 and close < open) and profit_condition and close < low[1] and close < low[2]
exit_condition_2 = in_date_range and (close < ema10 and close[1] > ema10 and close < close[1] and ema10 > ema20 and ema10 > ema50 and ema10 > ema100 and ema10 > ema200 and close < open) and profit_condition and close < low[1] and close < low[2]
// Exit condition for when today's close is less than the previous day's low
//exit_condition_3 = close < low[1]
// Strategy logic
strategy.entry("Buy1", strategy.long, qty=qt1 * pyramiding, when=buy_condition_1)
strategy.entry("Buy2", strategy.long, qty=qt2 * pyramiding, when=buy_condition_2)
strategy.entry("Buy3", strategy.long, qty=qt3 * pyramiding, when=buy_condition_3)
strategy.entry("Buy4", strategy.long, qty=qt4 * pyramiding, when=buy_condition_4)
strategy.close("Buy1", when=exit_condition_1 or exit_condition_2)
strategy.close("Buy2", when=exit_condition_1 or exit_condition_2)
strategy.close("Buy3", when=exit_condition_1 or exit_condition_2)
strategy.close("Buy4", when=exit_condition_1 or exit_condition_2)