مقداری تجارتی حکمت عملی جو ہمہ وقتی بلندیوں کو ٹریک کرتی ہے۔
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی بنیادی طور پر سیکیورٹیز کی تاریخی بلند ترین قیمتوں کا سراغ لگانے کی حکمت عملی ہے ، جب قیمت بلند ترین قیمتوں میں سے ایک فیصد تک گر جاتی ہے تو خریدنا ، اور جب قیمت دوبارہ تاریخی بلند ترین قیمتوں کو توڑ دیتی ہے تو فروخت کرنا ، رجحانات کی پیروی کرنے کی حکمت عملی میں شامل ہے۔
حکمت عملی کا اصول
یہ حکمت عملی سب سے پہلے 1 جنوری 2011 سے لے کر آج تک کی سب سے زیادہ قیمت کو ریکارڈ کرتی ہے، جس کی تعریف سب سے زیادہ اعلی متغیر کے طور پر کی جاتی ہے۔ اس کے بعد یہ سب سے زیادہ قیمت کے لئے تمام ٹائم ہائی کی ایک افقی لائن تیار کرتی ہے۔
ہر روز چلنے کے دوران ، اس بات کا تعین کریں کہ آیا اس دن کی سب سے زیادہ قیمت جدید ہے یا نہیں ، اگر جدید ہے تو ، اعلی ترین ہائی متغیر کو اپ ڈیٹ کریں اور allTimeHigh افقی لائن کو دوبارہ کھینچیں۔
اس حکمت عملی میں تین اہم افقی لائنیں ہیں:
buyzone=highestHigh*0.9: اعلی ترین قیمت 90٪ کی سطح، مضبوط واپسی کے مواقع کی نمائندگی کرتا ہے
buyzone2=highestHigh*0.8: 80٪ کی اعلی ترین قیمت کی سطح ، جو ایک پرکشش واپسی کی پوزیشن کی نمائندگی کرتی ہے
sellzone=highestHigh*0.99: اعلی ترین قیمت کا 99٪ سطح ، رجحان کی تبدیلی کا فیصلہ کرنے کا موقع
جب قیمت 80٪ کی حد تک گر جاتی ہے تو خریدنے کا اشارہ دیا جاتا ہے ((buyzone2) ؛ جب قیمت ایک بار پھر تاریخ کی سب سے زیادہ قیمت 99٪ کی حد کو توڑ دیتی ہے تو فروخت کرنے کا اشارہ دیا جاتا ہے ((sellzone)
اس حکمت عملی کا بنیادی فیصلہ تاریخی بلند ترین قیمتوں اور مختلف تناسب کی افقی لائنوں کی پیروی کرنے پر مبنی ہے ، جو ایک عام رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔
طاقت کا تجزیہ
اس حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ یہ طویل المیعاد عروج کے رجحان کو پکڑ سکتا ہے ، اور واپسی اور دوبارہ داخل ہونے کا انتظار کرکے ، کم خریدنے اور زیادہ فروخت کرنے کے اثر کو حاصل کرسکتا ہے۔ اس کے کچھ فوائد یہ ہیں:
اسٹاک کی طویل مدتی عروج کے رجحان کو پکڑنے کے لئے ، اعلی قیمتوں کا سراغ لگانا رجحانات کا فیصلہ کرنے کے لئے ایک اہم بنیاد ہے
80٪ کی پوزیشن ، جو سب سے زیادہ قیمتوں میں واپسی کی نمائندگی کرتی ہے ، بہترین خطرہ واپسی کی نمائندگی کرتی ہے ، جس سے منافع میں اضافے کے بعد منافع کی جگہ کو یقینی بنایا جاسکتا ہے ، اور گرنے کے خطرے کو بھی محدود کیا جاسکتا ہے۔
99٪ تاریخ کی سب سے زیادہ قیمتوں میں منافع کو زیادہ سے زیادہ کرنے اور خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے سٹاپ نقصان کی لائن کے طور پر
اسٹاک میں ساختی اضافے کے مواقع میں داخل ہونے یا نہ ہونے کی جانچ پڑتال کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے ، اعلی اور اعلی درجے کی کمپنیوں کی طاقت میں اضافے کی نمائندگی کرتی ہے
پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے اور مختلف اسٹاک کے لئے ذاتی طور پر بہتر بنایا جا سکتا ہے
لہذا اس حکمت عملی میں اسٹاک میں اضافے کے رجحانات سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھانا ہے ، جبکہ قلیل مدتی ایڈجسٹمنٹ کے خطرات سے گریز کیا جاتا ہے ، جو ایک اچھی رجحانات کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔
خطرے کا تجزیہ
اس حکمت عملی کا بنیادی خطرہ یہ ہے کہ خریداری کے بعد قیمتوں میں دوبارہ تخلیقی کم ہونے کا امکان ہے ، اور اس میں مزید کمی کا امکان ہے۔ اہم خطرات میں شامل ہیں:
خریدنے کے بعد قیمتوں میں مزید کمی کا امکان ، ممکنہ طور پر نقصان کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے
قیمتوں میں اضافے کی وجہ سے ، قیمتوں میں اضافے کی وجہ سے ، قیمتوں میں اضافے کی وجہ سے ، قیمتوں میں اضافے کی وجہ سے ، قیمتوں میں اضافے کی وجہ سے ، قیمتوں میں اضافے کی وجہ سے ، قیمتوں میں اضافے کی وجہ سے ، قیمتوں میں اضافے کی وجہ سے۔
اگر پیرامیٹرز کو غلط طریقے سے ترتیب دیا گیا ہے تو ، اسٹاپ پوائنٹ بہت زیادہ یا بہت کم ہونا مختلف مسائل کا سبب بنتا ہے۔
تجارت کی فریکوئنسی کم ہوسکتی ہے اور بیرونی ماحول جیسے بڑے بازاروں کے رجحانات سے متاثر ہوسکتی ہے
اسٹاک خریدنے کے لئے کمزور بنیادیں ، انفرادی اسٹاک کی بنیادی باتیں اور قیمتوں کا تعین نہیں کیا گیا
بنیادی حل یہ ہیں: اسٹاک کے بنیادی اصولوں کا معقول اندازہ لگائیں ، اس بات کو یقینی بنائیں کہ اسٹاک کوالٹی کو منتخب کیا جائے۔ پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں جیسے خریداری کا تناسب ، حکمت عملی کو بہتر بنانے کے لئے رکنے کا نقطہ۔ دیگر حکمت عملیوں کے ساتھ انضمام پر غور کریں ، وغیرہ۔
اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی کی اہم اصلاح کی سمت پیرامیٹرز کی ایڈجسٹمنٹ ، اسٹاک سلیکشن قواعد ، اور نقصان کو روکنے کے طریقوں میں بہتری ہے۔ یہ مندرجہ ذیل ہے:
خریدنے اور روکنے کے لئے تکنیکی اشارے کو بہتر بنائیں ، جیسے کہ KD ، MACD وغیرہ پر غور کریں اور اونچائی سے گریز کریں
حصص کے انتخاب کے قواعد میں بہتری ، بنیادی اور تشخیصی اشارے شامل کرنے ، حصص کے انتخاب کے معیار کو یقینی بنانا
پیرامیٹرز کے تناسب کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں ، اور پیرامیٹرز کی معقولیت کو یقینی بنانے کے لئے بڑے ڈسک سے منسلک ہوں
متحرک سٹاپ یا وقت سٹاپ کی ترتیب، سٹاپ موڈ اور سٹاپ پوزیشن کو بہتر بنانے
استحکام کو بہتر بنانے کے لئے ملٹی فیکٹر ماڈل بنانے کے لئے دیگر عوامل کی حکمت عملی کے ساتھ انضمام پر غور کریں
اسٹاک کی قیمتوں میں اضافے کے بعد کے بحران سے بچنے کے لئے عددی صلاحیت کو شامل کریں
لہذا اس حکمت عملی کی اصلاح کی سمت بنیادی طور پر اسٹاک کے انتخاب کے قواعد ، پیرامیٹرز کی ایڈجسٹمنٹ ، نقصانات کو روکنے کے طریقوں میں بہتری ، اور اصل ٹریکنگ رجحان کی بنیاد پر استحکام کو مزید بہتر بنانے اور رسک ایڈجسٹ آمدنی پر مشتمل ہے۔
خلاصہ کریں۔
اس حکمت عملی کا تعلق ٹرینڈ ٹریکنگ کی ایک عام حکمت عملی سے ہے۔ یہ اسٹاک کے طویل مدتی عروج کے رجحان کو مؤثر طریقے سے پکڑ سکتا ہے ، اور تکنیکی واپسی کے ذریعہ بہتر رسک کمائی کا تناسب حاصل کرسکتا ہے۔ لیکن بنیادی عوامل کو مدنظر نہ رکھنے کی وجہ سے ، استحکام اور رسک مزاحمت کی صلاحیت کمزور ہے۔ اہم اصلاح کی سمت اسٹاک سلیکشن قواعد کو بہتر بنانے ، پیرامیٹر اسٹاپ نقصان کو ایڈجسٹ کرنے ، اسٹاپ نقصان کے طریقہ کار کو بہتر بنانے وغیرہ میں ہے۔ اگر ملٹی فیکٹر ماڈل اور دیگر حکمت عملیوں کے ساتھ مل کر استعمال کیا جائے تو ، ایک بہترین رسک کمائی کا انتخاب اور تجارتی حکمت عملی تشکیل دی جاسکتی ہے۔
/*backtest
start: 2023-01-21 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("All-time-high", "ATH", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, pyramiding=1, commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, commission_value=0.000)
// input
Athlw = input(title="All-time-high line widths", type=input.integer, defval=4, minval=0, maxval=4)
Athlc = input(title="All-time-high line color", type=input.color, defval=color.new(color.fuchsia,50))
years = input(title="Years back to search for an ATH", type=input.integer, defval=6,minval=0, maxval=100)
var float highestHigh = 0
// var line allTimeHigh = line.new(na, na, na, na, extend=extend.both, color=Athlc, width=Athlw)
if high > highestHigh
highestHigh := high
// if barstate.islast
// line.set_xy1(allTimeHigh, bar_index-1, highestHigh)
// line.set_xy2(allTimeHigh, bar_index, highestHigh)
plot(highestHigh)
buyzone=highestHigh*0.9
buyzone2=highestHigh*0.8
buyzone3=highestHigh*0.7
sellzone=highestHigh*0.99
plot(buyzone, color=color.red)
plot(buyzone2, color=color.white)
plot(buyzone3, color=color.green)
begin = timestamp(2011,1,1,0,0)
end = timestamp(2022,4,19,0,0)
longCondition = close<buyzone2
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
closeCondition = close>sellzone
if (closeCondition)
strategy.close("Buy", strategy.long)