1. مربع
  2. متحرک پوزیشن سائزنگ کوانٹم حکمت عملی

متحرک پوزیشن سائزنگ کوانٹم حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-02-21 14:52:10
ٹیگز:

img

جائزہ

اس حکمت عملی کا بنیادی خیال اکاؤنٹ کی ایکویٹی کی بنیاد پر ہر تجارت کے پوزیشن کے سائز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنا ہے۔ یہ منافع بخش ہونے پر پوزیشن کے سائز کو خود بخود بڑھا سکتا ہے اور کھونے پر پوزیشن کے سائز کو کم کرسکتا ہے ، اس طرح مرکب کے خودکار بیعانہ اثر کو حاصل کیا جاسکتا ہے۔

حکمت عملی منطق

حکمت عملی مندرجہ ذیل اہم مراحل کے ذریعے متحرک پوزیشن سائزنگ حاصل کرتی ہے:

  1. پابندیاں کے طور پر لیورج تناسب، زیادہ سے زیادہ پوزیشن سائز جیسے پیرامیٹرز مقرر کریں
  2. لیول ریشو کے ذریعہ اکاؤنٹ کے ایکویٹی کو تقسیم کرکے بینچ مارک پوزیشن کا سائز شمار کریں
  3. زیادہ سے زیادہ سائز کی ترتیب کے ساتھ بینچ مارک کے سائز کا موازنہ کریں، اصل سائز کے طور پر چھوٹے سے لے لو
  4. پوزیشن کھولتے وقت پوزیشن کا سائز حساب شدہ اصل سائز میں ایڈجسٹ کریں
  5. پی این ایل کی تبدیلیوں اور اکاؤنٹ کے ایکویٹی میں اتار چڑھاؤ کے ساتھ پوزیشن کا سائز حقیقی وقت میں تبدیل ہوگا

مذکورہ بالا اقدامات مناسب پوزیشن سائزنگ کو یقینی بناتے ہیں، زیادہ لیوریج کے خطرات سے بچتے ہیں، جبکہ منافع میں اضافے کے ساتھ آٹو کمپونڈنگ حاصل کرنے کے لئے سائز کو ایکویٹی سے جوڑتے ہیں۔

فوائد

اس حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. دستی مداخلت کے بغیر متحرک پوزیشن سائزنگ حاصل کرتا ہے
  2. خود بخود مرکب اثر حاصل کرنے کے لئے پوزیشن کا سائز ایکویٹی سے جوڑتا ہے
  3. لیوریج اور زیادہ سے زیادہ سائز کو خطرے کی حد کے طور پر مقرر کریں
  4. سادہ اور واضح منطق، سمجھنے اور اپنی مرضی کے مطابق کرنے کے لئے آسان
  5. دیگر حکمت عملیوں میں شامل کرنے کے لئے آسان، انتہائی توسیع پذیر

خطرات

کچھ خطرات بھی ہیں:

  1. غیر ملکی کرنسی کے اختیارات کے لئے غیر ملکی کرنسی کے اختیارات کے لئے غیر ملکی کرنسی کے اختیارات
  2. ریئل ٹائم لنک کے باعث انتہائی مارکیٹ کے حالات میں اکثر ایڈجسٹمنٹ
  3. زیادہ سے زیادہ سائز کی غیر مناسب ترتیب سے زیادہ لیورج کا سبب بن سکتا ہے
  4. زیادہ سے زیادہ لیورج جو خطرات کو ضرب دیتا ہے

خطرات کو احتیاطی پیرامیٹرز کی ترتیبات، سرمایہ کی بچت وغیرہ کے ذریعے کم کیا جاسکتا ہے۔

بہتر مواقع

اسٹریٹیجی کو مندرجہ ذیل طریقوں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. ہموار ایڈجسٹمنٹ کے لئے سلائڈنگ شامل کریں
  2. دوسرے عوامل کو شامل کرکے پوزیشن سائزنگ فارمولا کو بہتر بنائیں
  3. مخصوص مارکیٹ کے حالات میں جامد طور پر مقفل سائز
  4. حد سے زیادہ تبدیلیوں سے بچنے کے لئے ایڈجسٹمنٹ کے لئے کم سے کم قدم کا سائز مقرر کریں
  5. غیر ضروری ایڈجسٹمنٹ سے بچنے کے لئے مشروط قواعد شامل کریں

مذکورہ بالا بہتری حکمت عملی کے رویے کو زیادہ مستحکم اور قابل کنٹرول بنا سکتی ہے ، حساسیت اور پوزیشن کے سائز میں کثرت سے تبدیلیوں سے بچ سکتی ہے۔

نتیجہ

حکمت عملی منافع کو خود بخود بڑھانے کے لئے ایکویٹی پر مبنی متحرک پوزیشن سائزنگ حاصل کرتی ہے۔ یہ لیوریج اور زیادہ سے زیادہ سائز کو رسک کنٹرول کے طور پر طے کرتی ہے ، جس میں آسانی سے سمجھنے اور تخصیص کے ل simple آسان اور واضح منطق ہے۔ ہم نے اس کے پیشہ اور cons اور خطرات کا تجزیہ بھی کیا ، کچھ اصلاح کی تجاویز کے ساتھ۔ مجموعی طور پر ، یہ تجارت میں خودکار مرکب نمو حاصل کرنے کے لئے ایک لچکدار اور عملی نقطہ نظر فراہم کرتا ہے۔

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of Tendies Heist LLC, 2021
//@version=4
strategy("Tendies Heist Auto Compounding Example", overlay=true)

    
leverage = input(10000)

maxps = input(25, "max position size")
strategy.risk.max_position_size(maxps)

balance = max(1,floor(strategy.equity / leverage))

o        = 1
ps       = true
size     = 0.
balance2 = size[1] < balance
balance3 = size[1] > balance
l        = balance3
w        = balance2

if ps
    size := w ? size[1]+o : l ? size[1]-o : nz(size[1],o)
if size > maxps
    size := maxps

longCondition = crossover(sma(close, 14), sma(close, 28))
if (longCondition)
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long,qty=size)

shortCondition = crossunder(sma(close, 14), sma(close, 28))
if (shortCondition)
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short,qty=size)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں