اعلی اور کم پوائنٹ کی شناخت پر مبنی طویل مدتی اتار چڑھاؤ کی حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
ہائی لو پوائنٹ توڑنے کی حکمت عملی ایک طویل مدتی اتار چڑھاؤ کی حکمت عملی ہے جس کی بنیاد پر ہائی لو پوائنٹ کی شناخت کی جاتی ہے۔ حکمت عملی حکمت عملی کی سمت کے پیرامیٹر کی سمت میں ہے ، جب کسی خاص ونڈو کی آخری مدت میں سب سے زیادہ قیمت کو توڑ دیا جاتا ہے ، اور جب کسی خاص ونڈو کی آخری مدت میں سب سے کم قیمت کو توڑ دیا جاتا ہے تو اس میں کمی کردی جاتی ہے۔
حکمت عملی کا اصول
یہ حکمت عملی ان پٹ پیرامیٹرز کی ترتیب کے ذریعے قریب ترین N روٹ K لائن کی اعلی ترین قیمت اور کم سے کم قیمت کو دیکھتی ہے ، یعنی اتار چڑھاؤ کی اونچائی اور کم ، حکمت عملی کی سمت کا فیصلہ کرنے کے لئے سمت کے پیرامیٹرز کے مطابق۔ جب قیمت زیادہ ہوتی ہے تو ، جب قیمت قریب ترین N روٹ K لائن کے اندر سب سے زیادہ پوائنٹس کو توڑ دیتی ہے تو اسٹاپ ونڈ کے ذریعہ مارکیٹ میں داخل ہوتی ہے۔ جب قیمت قریب ترین N روٹ K لائن کے اندر کم سے کم پوائنٹس کو گرتی ہے تو اسٹاپ نقصان کے ذریعہ مارکیٹ میں داخل ہوتی ہے۔
اس کے علاوہ ، اس حکمت عملی میں اسٹاپ نقصان کی حد بھی مقرر کی گئی ہے۔ زیادہ پوزیشن کھولنے کے بعد ، اسٹاپ نقصان کی حد کم ترین قیمت کے قریب مقرر کی گئی ہے۔ اس کے بعد ، اسٹاپ نقصان کی حد زیادہ سے زیادہ قیمت کے قریب مقرر کی گئی ہے۔ یہ ایک طرفہ رویے سے ہونے والے بڑے نقصان سے بچنے کے لئے موثر ہے۔
طاقت کا تجزیہ
اس حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ اعلی اور کم کے قریب اہم اتار چڑھاؤ کو پکڑنے کے قابل ہے ، اور اس کے نتیجے میں ، منافع حاصل کریں۔ اس کے علاوہ ، اسٹاپ نقصان کی لائن کا تعین کرنے سے خطرے کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کیا جاسکتا ہے۔
خاص طور پر:
واضح حکمت عملی کے ساتھ ، اعلی اور کم سطحوں کو توڑنے کے ذریعے انٹری اور آؤٹ پٹ کا فیصلہ کریں۔
تکنیکی تجزیہ کا ایک کلاسیکی طریقہ یہ ہے کہ سوئنگ کی اونچائی اور نچلی سطحوں کا استعمال کرکے واپسی کے مواقع تلاش کریں۔
اس کے علاوہ ، اس کے پاس اسٹاپ نقصان کی ترتیبات ہیں جو اس خطرے کو کنٹرول کرتی ہیں ، جس سے یکطرفہ کارروائیوں سے بڑے نقصانات سے بچا جاسکتا ہے۔
کوڈ کی ساخت واضح ہے، سمجھنے اور ترمیم کرنے کے لئے آسان ہے.
حکمت عملی کو بہتر بنانے کے لئے مختلف پیرامیٹرز کو ان پٹ کیا جاسکتا ہے ، جیسے اعلی ترین کم سے کم پوائنٹس کی مدت کو ایڈجسٹ کرنا۔
خطرے کا تجزیہ
اس حکمت عملی کا بنیادی خطرہ غلط تجارت ہے جو اعلی اور کم قیمتوں کا تعین کرنے سے پیدا ہوتا ہے۔ اس میں شامل ہیں:
کم سے کم حد ممکنہ طور پر غلط اندراج کے نتیجے میں غلط اندراج کا سبب بن سکتی ہے۔
بریک پوائنٹ کے قریب بڑے پیمانے پر اسٹاپ نقصان کا سبب بن سکتا ہے۔
ٹرینڈ کی اقسام میں قیمتوں کا تعین کرنے کے لئے بہت زیادہ اخراجات پیدا کرنے کے لئے آسان ہے.
غلط پیرامیٹرز کی ترتیب بھی حکمت عملی کی کارکردگی کو متاثر کرتی ہے۔
اس کے حل میں شامل ہیں:
زیادہ سے زیادہ پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے کم سے کم پوائنٹس کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے سائیکلوں کی تعداد.
اسٹاپ لاس کو بڑھانا۔
مختلف اقسام کی خصوصیات کو الگ کریں اور رجحانات میں استعمال ہونے سے گریز کریں۔
مشین سیکھنے کے طریقوں کو استعمال کرتے ہوئے متحرک اصلاح کے پیرامیٹرز۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل طریقوں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:
سب سے کم کم سے کم نقطہ دورانیہ کی اصلاح: موجودہ مقررہ دورانیہ کی تعداد ، جس کو متحرک اصلاح میں تبدیل کیا جاسکتا ہے تاکہ فکسڈ موڈ کے ذریعہ زیادہ سے زیادہ اصلاح سے بچا جاسکے۔
اسٹاپ نقصان کو روکنے کے لئے زیادہ سے زیادہ اصلاحات: اسٹاپ نقصان کی حد کو اے ٹی آر ، اتار چڑھاؤ کی شرح اور دیگر اشارے کی بنیاد پر متحرک طور پر ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔
ایک سے زیادہ ٹائم سائیکلوں کے ساتھ مل کر: اعلی ٹائم سائیکل میں رجحانات کا تعین کیا جاسکتا ہے ، اور کم ٹائم سائیکل میں داخلے کا فیصلہ ہوتا ہے۔
مشین لرننگ میں اضافہ: نیورل نیٹ ورکس اور دیگر طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے ممکنہ اعلی اور کم سے زیادہ امکانات کی پیشن گوئی کرنے کے لئے، نتائج کو بڑھانے کے لئے.
آپٹمائزڈ سٹاپ نقصان: اس بات کو یقینی بنانے کے لئے کہ نقصانات کو روکنے کے لئے جب تک ممکن ہو سکے کے طور پر کم سے کم غیر مؤثر نقصانات کو روکنے کے لئے الگورتھم کو بہتر بنائیں.
خلاصہ کریں۔
اعلی اور کم نقطہ توڑنے کی حکمت عملی مجموعی طور پر ایک بہت ہی عملی لمبی لکیر کی مقدار کی حکمت عملی ہے۔ یہ اعلی اور کم نقطہ کے قریب واپسی کے مواقع پر قبضہ کرکے منافع کماتا ہے ، اور نقصان کو روکنے کے لئے خطرہ کو کنٹرول کرتا ہے ، اس طرح منافع کی ضمانت دیتے ہوئے واپسی پر بھی قابو پایا جاتا ہے۔ اس حکمت عملی کے پیرامیٹرز کی ترتیب لچکدار ، سوچ کی واضح ، اور ایک حکمت عملی کا نظریہ ہے جس کی سفارش کی جاتی ہے۔ اس حکمت عملی کو مزید بہتر بنانے کے لئے متحرک اصلاح ، مشین لرننگ وغیرہ کو متعارف کرانے کے بعد اس حکمت عملی کو مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 4h
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/
// © tweakerID
// Long term strategy for managing a Crypto investment with Swing Trades of more than 1 day. The strategy buys with a
// stop order at the Swing High price (green line) and sells with a stop order at the Swing Low price (red line).
// The direction of the strategy can be adjusted in the Inputs panel.
//@version=4
strategy("Swing Points Breakouts", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, initial_capital=10000, commission_value=0.04)
direction = input(0, title = "Strategy Direction", type=input.integer, minval=-1, maxval=1)
strategy.risk.allow_entry_in(direction == 0 ? strategy.direction.all : (direction < 0 ? strategy.direction.short : strategy.direction.long))
//Inputss
i_SL=input(true, title="Use Swing Lo/Hi Stop Loss & Take Profit")
i_SwingLow=input(10, title="Swing Low Lookback")
i_SwingHigh=input(10, title="Swing High Lookback")
i_reverse=input(false, "Reverse Trades")
i_SLExpander=input(defval=0, step=1, title="SL Expander")
//Strategy Calculations
SwingLow=lowest(i_SwingLow)
SwingHigh=highest(i_SwingHigh)
//SL & TP Calculations
bought=strategy.position_size != strategy.position_size[1]
LSL=valuewhen(bought, SwingLow, 0)-((valuewhen(bought, atr(14), 0)/5)*i_SLExpander)
SSL=valuewhen(bought, SwingHigh, 0)+((valuewhen(bought, atr(14), 0)/5)*i_SLExpander)
islong=strategy.position_size > 0
isshort=strategy.position_size < 0
SL= islong ? LSL : isshort ? SSL : na
//Entries and Exits
strategy.entry("long", true, stop=i_reverse?na:SwingHigh, limit=i_reverse?SwingLow:na)
strategy.entry("short", false, stop=i_reverse?na:SwingLow, limit=i_reverse?SwingHigh:na)
if i_SL
strategy.exit("longexit", "long", stop=LSL)
strategy.exit("shortexit", "short", stop=SSL)
//Plots
plot(i_SL ? SL : na, color=color.red, style=plot.style_cross, title="SL")
plot(SwingLow, color=color.red)
plot(SwingHigh, color=color.green)