انتہائی ریورسل ٹریکنگ کی حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
انتہائی قیمتوں میں الٹ پلٹ ٹریکنگ کی حکمت عملی قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کے حد کے انتہائی نقطہ پر نظر رکھ کر ، انتہائی قیمتوں میں الٹ پلٹ کے ساتھ زیادہ سے زیادہ کاؤڈنگ کرکے ، رجحانات کی پیروی کرنا۔
حکمت عملی کا اصول
یہ حکمت عملی مندرجہ ذیل اصولوں پر مبنی ہے:
سیکیورٹی فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے مختلف دورانیہ کے K لائنوں کی اعلی ترین قیمت high اور کم سے کم قیمت low حاصل کریں ، جانچیں کہ آیا یہ پچھلی K لائن کی اعلی ترین قیمت کے برابر ہے ، تاکہ یہ فیصلہ کیا جاسکے کہ آیا نیا انتہائی نقطہ طے کیا گیا ہے۔
جب ایک نیا انتہائی نقطہ کا پتہ چلتا ہے تو ، اگر موجودہ ایک سے زیادہ تجارت ہے تو ، اس انتہائی نقطہ پر واپسی کی واپسی کی جائے۔ اگر موجودہ ایک خالی تجارت ہے تو ، اس انتہائی نقطہ پر واپسی کی جائے۔
اسٹاپ نقصان کا تعین ایک نئے انتہائی نقطہ کے طور پر کیا جاتا ہے جو زیادہ سے زیادہ مختصر کرنے کے بعد پیدا ہوتا ہے ، جس سے رجحان کی پیروی کی جاتی ہے۔
سال سے مہینے کی تاریخ سے پالیسی کے اثر کے وقت کی حد مقرر کرکے مختلف وقت کے دورانیے کے لئے پالیسی ایڈجسٹمنٹ حاصل کریں۔
اسٹریٹجک فوائد
اس حکمت عملی کے اہم فوائد یہ ہیں:
قیمتوں میں تبدیلیوں کے انتہائی نقطہ نظر کو مؤثر طریقے سے پکڑنے کے قابل ، ریورس آپریشن کرنے اور رجحانات کی پیروی کرنے کے قابل۔
ٹائم اور فنڈ مینجمنٹ کا انتظام کیا گیا ہے تاکہ حکمت عملی کے استعمال کے وقت اور فنڈز پر قابو پایا جاسکے ، جس سے خطرے کو کم کیا جاسکے۔
نئے انتہائی نقطہ کو روکنے کے طور پر استعمال کرتے ہوئے ، نئی قیمتوں کے اتار چڑھاو کی حد کے مطابق روکنے کی پوزیشن کو ایڈجسٹ کرنے کے قابل ، متحرک روک تھام کو حاصل کریں۔
حکمت عملی کی منطق سادہ اور واضح ہے، یہ سمجھنے میں آسان ہے، اور اسے ڈیبگ اور بہتر بنانے میں آسان ہے۔
اسٹریٹجک رسک
اس حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی ہیں:
انتہائی قیمت کا فیصلہ غلط فیصلے کا خطرہ ہے ، جس کی وجہ سے زیادہ سے زیادہ کم کرنے کی غلطی ہوتی ہے۔ انتہائی قیمت کا فیصلہ منطق کو ایڈجسٹ کرکے بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
اسٹاپ نقصان کی جگہ انٹری پوائنٹ کے قریب ہے ، جس سے اسٹاپ نقصان کے متحرک ہونے کے امکانات میں اضافہ ہوسکتا ہے۔ اس سے بچنے کے لئے آؤٹ فیلڈ ریجیکسز کو فلوٹنگ اسٹاپ نقصان کے طور پر ترتیب دیا جاسکتا ہے۔
رجحان کے ساتھ ساتھ پوزیشننگ اور ریورس پوزیشننگ کی منطق کو مدنظر نہ رکھتے ہوئے ، رجحان کے حالات میں منافع کمانا مشکل ہوسکتا ہے۔ پوزیشننگ اور ریورس پوزیشننگ کے قواعد کو شامل کرکے اصلاح کی جاسکتی ہے۔
کرنسی اور وقت کی حد کی ترتیبات زیادہ جامد ہیں اور متحرک طور پر ایڈجسٹ نہیں کی جاسکتی ہیں۔ اس کو حل کرنے کے لئے پیرامیٹرز کی اصلاح کا نظام تشکیل دیا جاسکتا ہے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل طریقوں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:
زیادہ سے زیادہ فلٹرنگ شرائط کو شامل کرنے کے لئے، غلط فہمیوں سے بچنے کے لئے، زیادہ سے زیادہ نقطہ نظر کی منطق کو بہتر بنائیں.
قیمتوں اور اتار چڑھاؤ کی شدت میں تبدیلی کے مطابق فلوٹنگ اسٹاپ میکانیزم کو شامل کرنا۔
رجحانات اور اتار چڑھاؤ پر مبنی پوزیشننگ اور ریورس پوزیشننگ ماڈیول شامل کریں ، منافع بخش بنانے میں مدد کریں۔
پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے طریقہ کار کی تشکیل ، پیرامیٹرز کی خودکار جانچ اور اصلاح کے لئے۔
مشین لرننگ ماڈل میں شامل ہونے سے حکمت عملی کے فیصلے میں مدد ملتی ہے۔
خلاصہ کریں۔
انتہائی قیمتوں میں تبدیلی کے انتہائی نقطہ کو پکڑنے اور رجحان کے عمل کو ٹریک کرنے کے ذریعہ انتہائی قیمتوں میں واپسی کا سراغ لگانے کی حکمت عملی میں مضبوط لچک اور منافع بخش صلاحیت ہے۔ انتہائی قیمتوں کے فیصلے ، اسٹاپ نقصان کے طریقہ کار ، پوزیشن کھولنے کے قواعد وغیرہ کو بہتر بنانے کے بعد ، اس حکمت عملی کو مستحکم اور قابل اعتماد مقدار میں تجارت کی حکمت عملی بننے کا امکان ہے۔
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 6h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2018
//@version=2
strategy(title = "Noro's Extremum Strategy v1.0", shorttitle = "Extremum str 1.0", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(false, defval = false, title = "Short")
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Capital, %")
tf = input('W', title = 'Timeframe for extremums')
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
//Levels
highm = request.security(syminfo.tickerid, tf, high[1])
lowm = request.security(syminfo.tickerid, tf, low[1])
upcolorm = highm == highm[1] ? lime : na
dncolorm = lowm == lowm[1] ? red : na
plot(highm, color = upcolorm, linewidth = 3)
plot(lowm, color = dncolorm, linewidth = 3)
//Signals
size = strategy.position_size
up = size > 0 ? highm * 1000000 : highm != highm[1] ? highm : up[1]
dn = size < 0 ? 0 : lowm != lowm[1] ? lowm : dn[1]
exit = true
//Trading
lot = strategy.position_size != strategy.position_size[1] ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]
if highm > 0 and high[1] < highm and highm == highm[1]
strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : lot, stop = up)
if lowm > 0 and low[1] > lowm and lowm == lowm[1]
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : lot, stop = dn)
if exit
strategy.close_all()