1. مربع
  2. سونے کے لئے سٹاپ نقصان کے ساتھ رفتار ٹریڈنگ کی حکمت عملی کے بارے میں سب کچھ

سونے کے لئے سٹاپ نقصان کے ساتھ رفتار ٹریڈنگ کی حکمت عملی کے بارے میں سب کچھ

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-02-20 16:27:18
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی مارکیٹ میں زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت کی صورتحال کا تعین کرنے کے لئے سونے کی قیمت کے 21 دن کے تیزی سے چلنے والے اوسط سے انحراف کا حساب لگاتی ہے۔ جب انحراف معیاری انحراف کے لحاظ سے کچھ حد تک پہنچ جاتا ہے تو خطرہ پر قابو پانے کے لئے اسٹاپ نقصان کے طریقہ کار کے ساتھ رفتار کی تجارت کا نقطہ نظر اپناتا ہے۔

حکمت عملی منطق

  1. بیس لائن کے طور پر 21 دن کے EMA کا حساب لگائیں
  2. ای ایم اے سے قیمت کے انحراف کا حساب لگائیں
  3. Z-Score میں انحراف کو معیاری بنائیں
  4. جب زیڈ اسکور 0.5 سے زیادہ ہو تو لمبا سفر کریں۔ جب زیڈ اسکور -0.5 سے نیچے ہو تو مختصر سفر کریں۔
  5. بند پوزیشن جب Z-Score 0.5/-0.5 کی حد تک گر جاتا ہے
  6. سٹاپ نقصان مقرر کریں جب Z سکور 3 سے اوپر یا -3 سے نیچے جاتا ہے

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے فوائد یہ ہیں:

  1. EMA رجحانات کو پکڑنے کے لئے متحرک حمایت / مزاحمت کے طور پر
  2. Stddev اور Z-Score مؤثر طریقے سے overbought / oversold سطحوں کا اندازہ کرتے ہیں، جھوٹے سگنل کو کم کرتے ہیں
  3. ایکسپونینشل ای ایم اے حالیہ قیمتوں پر زیادہ وزن ڈالتا ہے ، جس سے یہ زیادہ حساس ہوتا ہے
  4. Z-Score standardizes deviation for unified judgement rules Z-Score نے یکساں فیصلے کے لئے انحراف کو معیاری بنایا
  5. سٹاپ نقصان کا طریقہ کار خطرے کو کنٹرول کرتا ہے اور نقصانات کو محدود کرتا ہے

خطرے کا تجزیہ

غور کرنے کے لیے کچھ خطرات:

  1. ای ایم اے غلط سگنل پیدا کر سکتا ہے جب قیمت کے فرق یا توڑ
  2. بہترین کارکردگی کے لئے Stddev/Z-Score کی حدوں کو مناسب طریقے سے ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہے
  3. سٹاپ نقصان کی غلط ترتیب سے غیر ضروری نقصانات ہو سکتے ہیں
  4. بلیک سوان واقعات سٹاپ نقصان اور مس ٹرینڈ موقع کو متحرک کر سکتے ہیں

حل:

  1. اہم رجحانات کی نشاندہی کرنے کے لئے EMA پیرامیٹر کو بہتر بنائیں
  2. بہترین Stddev/Z-Score کی حد تلاش کرنے کے لئے بیک ٹیسٹ
  3. ٹیسٹ سٹاپ نقصان کی عقلانیت کے ساتھ پیچھے رک جاتا ہے
  4. مارکیٹ ایونٹ کے بعد دوبارہ جائزہ لیں، اس کے مطابق حکمت عملی کو ایڈجسٹ کریں

اصلاح کی ہدایات

حکمت عملی کو بہتر بنانے کے کچھ طریقے:

  1. خطرہ کی خواہش کا اندازہ کرنے کے لئے سادہ Stddev کے بجائے ATR جیسے اتار چڑھاؤ اشارے استعمال کریں
  2. بہتر بیس لائن کے لئے مختلف قسم کے چلتے ہوئے اوسط کی جانچ کریں
  3. بہترین مدت تلاش کرنے کے لئے EMA پیرامیٹر کو بہتر بنائیں
  4. بہتر کارکردگی کے لئے زیڈ اسکور کی حد کو بہتر بنائیں
  5. زیادہ ذہین رسک کنٹرول کے لئے اتار چڑھاؤ پر مبنی اسٹاپ شامل کریں

نتیجہ

مجموعی طور پر یہ ایک ٹھوس رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔ یہ تجارت کے اشاروں کے لئے زیادہ خرید / فروخت کی سطح کی واضح طور پر نشاندہی کرنے کے لئے رجحان کی سمت اور معیاری انحراف کی وضاحت کرنے کے لئے ای ایم اے کا استعمال کرتا ہے۔ منافع کو چلانے کے دوران معقول اسٹاپ نقصان کے خطرات کو کنٹرول کرتا ہے۔ مزید پیرامیٹر ٹیوننگ اور شرائط کا اضافہ اس حکمت عملی کو عملی درخواست کے لئے زیادہ مضبوط بنا سکتا ہے۔

/*backtest
start: 2024-01-20 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("GC Momentum Strategy with Stoploss and Limits", overlay=true)

// Input for the length of the EMA
ema_length = input.int(21, title="EMA Length", minval=1)

// Exponential function parameters
steepness = 2

// Calculate the EMA
ema = ta.ema(close, ema_length)

// Calculate the deviation of the close price from the EMA
deviation = close - ema

// Calculate the standard deviation of the deviation
std_dev = ta.stdev(deviation, ema_length)

// Calculate the Z-score
z_score = deviation / std_dev

// Long entry condition if Z-score crosses +0.5 and is below 3 standard deviations
long_condition = ta.crossover(z_score, 0.5)

// Short entry condition if Z-score crosses -0.5 and is above -3 standard deviations
short_condition = ta.crossunder(z_score, -0.5)

// Exit long position if Z-score converges below 0.5 from top
exit_long_condition = ta.crossunder(z_score, 0.5)

// Exit short position if Z-score converges above -0.5 from below
exit_short_condition = ta.crossover(z_score, -0.5)

// Stop loss condition if Z-score crosses above 3 or below -3
stop_loss_long = ta.crossover(z_score, 3)
stop_loss_short = ta.crossunder(z_score, -3)

// Enter and exit positions based on conditions
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
if (exit_long_condition)
    strategy.close("Long")
if (exit_short_condition)
    strategy.close("Short")
if (stop_loss_long)
    strategy.close("Long")
if (stop_loss_short)
    strategy.close("Short")

// Plot the Z-score on the chart
plot(z_score, title="Z-score", color=color.blue, linewidth=2)

// Optional: Plot zero lines for reference
hline(0.5, "Upper Threshold", color=color.red)
hline(-0.5, "Lower Threshold", color=color.green)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں