
یہ حکمت عملی ایک رجحان ٹریکنگ حکمت عملی ہے جو قیمت کی نقل و حرکت میں تبدیلیوں کا پتہ لگانے کے ذریعے ، اوسط لائن کو توڑنے کے وقت داخل ہوتی ہے ، جس کا مقصد اسٹاک کی قیمتوں میں رجحانات کو پکڑنا ہے۔
اس حکمت عملی کی بنیادی منطق یہ ہے:
جب آج کی اختتامی قیمت کل کی بلند ترین قیمت سے زیادہ ہو اور کل کی بلند ترین قیمت 5 دن کی ای ایم اے کی اوسط لائن کو نہ چھوئے تو خرید و فروخت کا آغاز کیا جائے۔ یہ ایک بریک سگنل ہے ، جس سے ظاہر ہوتا ہے کہ اسٹاک کی قیمت اوپر کی طرف بڑھ رہی ہے۔
داخلہ کے بعد اسٹاپ نقصان کو پہلے کی لائن کی کم سے کم قیمت کے طور پر مقرر کریں اور پھر 100 پوائنٹس کی کمی کریں۔ اسٹاپ کو داخلہ کی قیمت کے طور پر ضرب کریں اور اس کی ترتیب اسٹاپ اسٹاپ نقصان کی شرح (ڈیفالٹ 2) ۔ اگر قیمت بڑھتی رہتی ہے تو ، ٹریکنگ اسٹاپ کا استعمال مزید منافع کو مقفل کرنے کے لئے کیا جاسکتا ہے۔
یہ حکمت عملی کے لئے بنیادی ٹریڈنگ منطق ہے.
اس حکمت عملی کے درج ذیل فوائد ہیں:
اسٹاک کی قیمتوں کے رجحانات کو پکڑنے کے لئے ، منافع کی صلاحیت بہت زیادہ ہے۔ یہ خاص طور پر اس وقت مناسب ہے جب اسٹاک کی قیمت تیزی سے اوپر جانے یا گرنے کے مرحلے میں داخل ہوتی ہے۔
EMA فلٹر کے ذریعے، زلزلے کے دوران بار بار کھلنے سے بچنے کے لئے
اس کے علاوہ، یہ بھی کہا گیا ہے کہ یہ ایک مضبوط اور مضبوط ہتھیار ہے، اور اس کے نتیجے میں، یہ ایک مضبوط ہتھیار ہے.
خطرے پر قابو پالیں۔ اسٹاپ نقصانات کو کنٹرول کریں اور فنڈز کو محفوظ رکھیں۔
حکمت عملی کی منطق سادہ اور واضح ہے، سمجھنے اور بہتر بنانے میں آسان ہے۔
اس حکمت عملی کے کچھ خطرات بھی ہیں:
گرنے کی حکمت عملی کو روکنے کے لئے ، مارکیٹ کے موڑ کے نقطہ نظر سے محروم ہونے کا خطرہ ہے۔ بڑے پیمانے پر رجحاناتی اشارے پر توجہ دینے کی ضرورت ہے ، اور مجموعی طور پر انعقاد پر قابو پانا ہے۔
اس کے نتیجے میں ، آپ کو ایک جعلی دراندازی کا خطرہ لاحق ہوسکتا ہے۔ اس کے لئے ، آپ کو ٹریفک کے تجزیے کے ساتھ مل کر دراندازی کے اشارے کی تصدیق کرنی ہوگی۔
اسٹاپ نقصان کی غلط ترتیب ، جو اسٹاپ نقصان کو بہت وسیع یا بہت سخت بنا سکتی ہے۔ اس کو مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ اور ذاتی خطرے کی ترجیحات کے مطابق ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہے۔
اگر اسٹاپ پوائنٹ بہت بڑا ہوتا ہے تو ، قیمت کی واپسی کی وجہ سے یہ سب کچھ حاصل نہیں کیا جاسکتا ہے۔ اس کے لئے منافع کو لاک کرنے کے لئے موزوں طور پر موبائل اسٹاپ کا استعمال کرنا ہوگا۔
اس حکمت عملی کو مزید بہتر بنانے کے لیے درج ذیل نکات پر غور کیا جا سکتا ہے:
آپٹیمائزیشن پیرامیٹرز جیسے ایم اے سائیکل ، اسٹاپ مارجن ، وغیرہ کی ترتیبات ، جو مختلف اسٹاک اور مارکیٹ کے ماحول کے مطابق ہیں۔ اسٹیپ اپٹیمائزیشن اور جینیاتی الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے پیرامیٹرز کے مجموعے کی جانچ کی جاسکتی ہے۔
ٹرانزیکشن کی توثیق میں اضافہ کریں۔ ٹرانزیکشن کی مقدار بریک سگنل کی تاثیر کی توثیق کرتی ہے۔ ٹرانزیکشن کی مقدار کو داخل ہونے والے سگنل کو فلٹر کرنے کے لئے ترتیب دیا جاسکتا ہے۔
بڑے پیمانے پر رجحانات کے بارے میں زیادہ سے زیادہ فیصلہ کرنا۔ اس بات کو یقینی بنائیں کہ صرف بڑے رجحانات کے ساتھ ملنے پر ہی ریورس آپریشن کیا جائے۔ مثال کے طور پر ، نیچے جانے والے حالات میں صرف قلیل مدتی حکمت عملی۔
متحرک ٹریکنگ اسٹاپ قائم کریں۔ جب قیمت ہدف تک پہنچ جاتی ہے تو ، ایک متحرک اسٹاپ لائن منافع کو مقفل کرتی ہے ، اس کے بجائے کہ ایک مقررہ اسٹاپ لاک مقرر کیا جائے۔ اس سے رجحان منافع کو زیادہ سے زیادہ لاک کیا جاسکتا ہے۔
خرید و فروخت کے سگنل کا تعین کرنے کے لئے نیورل نیٹ ورکس یا بے ترتیب جنگلوں کا استعمال کرتے ہوئے مشین لرننگ الگورتھم شامل کرنا۔ حکمت عملی کی استحکام اور جیت کی شرح میں نمایاں اضافہ کرسکتا ہے۔
اس حکمت عملی میں قیمت کی حرکیات میں تبدیلی کا پتہ لگانے کے ذریعے ، ای ایم اے فلٹرنگ اور اسٹاپ نقصان کے طریقوں کے ساتھ مل کر ، اسٹاک کی قیمتوں کے رجحانات کو پکڑنے کا امکان ہے۔ اس سادہ توڑنے والے نظام میں کچھ فوائد اور بہتری کی گنجائش ہے۔ ہم اس حکمت عملی کو بڑھا سکتے ہیں جیسے پیرامیٹرز کی اصلاح ، معاون اشارے میں اضافہ ، اور اسٹاپ نقصان کے طریقوں کو ایڈجسٹ کرنے کے طریقوں سے۔ اس سے یہ حکمت عملی پیچیدہ متغیر اسٹاک مارکیٹوں کے مقابلہ میں زیادہ مستحکم اور موثر ہوگی۔
/*backtest
start: 2023-01-29 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Custom Strategy", overlay=true)
len = input.int(9, minval=1, title="Length")
src = input(close, title="Source")
offset = input.int(0, title="Offset", minval=-500, maxval=500)
ema5 = ta.ema(src, len)
// Condition for Buy Entry
buy_condition = close > high[1] and high[1] < ema5
// Set Target and Stop Loss
risk_reward_ratio = input(2.0, title="Risk-Reward Ratio")
target_price = close + (high[1] - low[1]) * risk_reward_ratio
stop_loss_price = low[1] - 100
// Execute Buy Order
if (buy_condition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// Exit conditions
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Buy", profit=target_price, loss=stop_loss_price)
// Plotting
plot(ema5, title="EMA", color=color.blue, offset=offset)
plotshape(series=buy_condition, title="Buy Entry Signal", color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small, location=location.belowbar)