موونگ اوسط پر مبنی retracement تجارتی حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
اس حکمت عملی کا بنیادی خیال طویل مدتی رجحان کی سمت میں قلیل مدتی واپسیوں کی تجارت کرنا ہے۔ خاص طور پر ، طویل مدتی رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے 200 دن کی سادہ حرکت پذیر اوسط کا استعمال کریں ، اور مختصر مدت کے رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے 10 دن کی سادہ حرکت پذیر اوسط کا استعمال کریں۔ جب قیمت 200 دن کی لائن سے اوپر ہو تو یہ ایک ہیڈ مارکیٹ ہے ، اور جب قیمت 200 دن کی لائن سے نیچے ہو تو یہ ایک ہیڈ مارکیٹ ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی کا استعمال کرتے ہوئے 200 دن سادہ منتقل اوسط اور 10 دن سادہ منتقل اوسط مارکیٹ رجحان کا تعین کرنے کے لئے. جب قیمت 200 دن کی لائن کو پار کرنے کے لئے داخل ہونے کے لئے سمجھا جاتا ہے، اور جب قیمت 200 دن کی لائن کو پار کرنے کے لئے سمجھا جاتا ہے، تو اس میں داخل ہونے کے لئے سمجھا جاتا ہے.
خاص طور پر ، جب مندرجہ ذیل شرائط کو پورا کیا جائے تو ، میدان میں زیادہ داخلہ لیا جائے: قیمت 200 دن کی لکیر سے زیادہ ہے ، قیمت 10 دن کی لکیر سے کم ہے ، اس سے پہلے کوئی پوزیشن نہیں رکھی گئی تھی۔ جب مندرجہ ذیل شرائط کو پورا کیا جائے تو ، میدان سے باہر نکلنے کے لئے خالی پوزیشن: قیمت 10 دن کی لکیر سے زیادہ ہے ، اس سے پہلے کثیر پوزیشن رکھی گئی تھی۔ بڑے نقصانات کو روکنے کے لئے ، FAILSAFE اسٹاپ قائم کیا گیا ہے ، اگر اعلی ترین نقطہ سے واپسی کی شرح 10٪ سے زیادہ ہے تو ، براہ راست اسٹاپ آؤٹ ہوجاتا ہے۔
جیسا کہ یہ دیکھا جاسکتا ہے کہ اس حکمت عملی کی تجارتی منطق بنیادی طور پر مساوی لائن پر مبنی ہے ، طویل اور مختصر میڈین لائن کے فیصلے کے بعد رجحان کی سمت میں واپسی کی خریداری اور رجحان کی پیروی کی روک تھام ، ایک عام رجحان کی پیروی کی حکمت عملی ہے۔
طاقت کا تجزیہ
اس حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ کم سرمایہ کاری کی لاگت کے ساتھ رجحانات کی پیروی کی جائے ، اضافی آمدنی کی تلاش کی جائے۔ مندرجہ ذیل فوائد ہیں:
لمبی اور مختصر میڈین لائن کا مجموعہ استعمال کرتے ہوئے اہم ذیلی سطح کی رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے ، آپ مختصر مدت کے رجحانات کی طرف سے گمراہ ہونے سے بچنے کے لئے درمیانی اور لمبی لائن کے رجحان کے مواقع کو مؤثر طریقے سے لاک کرسکتے ہیں۔
مختصر مدت میں واپسی کا طریقہ استعمال کرتے ہوئے ، خریداری کی لاگت کو کم سے کم کیا جاسکتا ہے ، جس سے زیادہ منافع کی گنجائش حاصل کی جاسکتی ہے۔
FAILSAFE روکنے کا طریقہ کار ترتیب دیں ، جو انفرادی نقصانات کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرسکے ، اور اکاؤنٹ کے فنڈز کی حفاظت کرسکے۔
اس کے علاوہ ، اس میں ایک اضافی الفا حاصل کرنے کے لئے وسط اور لمبی لائن کے رجحانات کے مواقع کا بھرپور فائدہ اٹھانے کے لئے اسٹاپ آؤٹ کو ٹریک کرنے کی اجازت ہے۔
خالص طور پر آٹومیشن ٹریڈنگ کا استعمال کرتے ہوئے، اس کی حکمت عملی کو لاگو کرنے کے لئے آسان بنا دیتا ہے، جس میں جذباتی اثرات سے بچنے کے لئے.
خطرے کا تجزیہ
اس حکمت عملی میں مندرجہ ذیل خطرات شامل ہیں:
اعداد و شمار کے مطابق ہونے کا خطرہ۔ حقیقی مارکیٹ کے حالات تاریخی اعداد و شمار سے مختلف ہوسکتے ہیں ، جس کی وجہ سے حقیقی وقت کی تجارت کا اثر ختم ہوجاتا ہے۔
جھوٹے توڑنے کا خطرہ۔ قیمت صرف اوسط لائن کے قریب چھوتی ہے تو اس کے الٹ جانے کا امکان زیادہ ہوتا ہے ، جس سے معمولی نقصانات کا خطرہ ہوتا ہے۔
رجحان کے الٹ جانے کا خطرہ۔ وسط اور لمبی لائن کے رجحان کا اچانک الٹ جانا عام بات ہے ، اس وقت پوزیشن رکھنا زیادہ نقصان کا باعث بن سکتا ہے۔
اس کا جواب یہ ہے:
نمونوں کی تعداد میں اضافہ کریں اور نتائج کی وشوسنییتا کو یقینی بنانے کے لئے مزید تاریخی اعداد و شمار کا استعمال کریں۔
پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں ، مساوی نظام پیرامیٹرز کے مجموعے کو ایڈجسٹ کریں ، اور تجارتی سگنل کے معیار کو یقینی بنائیں۔
مناسب طریقے سے روکنے کی حد کو چھوڑ دیں ، قیمتوں میں کچھ واپسی کی جگہ دیں ، اور زیادہ حساس روکنے سے گریز کریں۔
اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی کو مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے:
فلٹرنگ کی شرائط کو شامل کرنا ، جیسے کہ حجم فلٹرنگ ، غیر ضروری تجارت کو مؤثر طریقے سے کم کرنے میں مدد مل سکتی ہے جس کی وجہ سے جعلی بریک آؤٹ پیدا ہوتا ہے۔
دیگر اشارے کے ساتھ مل کر ، جیسے کے ڈی جے ، ایم اے سی ڈی ، وغیرہ ، اشارے کے مجموعے کی تشکیل ، جو تجارتی سگنل کے معیار کو بہتر بناسکتی ہے۔
مختلف پوزیشن کی مدت کی جانچ کرنا ، اسٹاپ اسٹاپ اور نقصان کی حکمت عملی کو بہتر بنانا ، اور شارپ کی شرح کو مزید بہتر بنانا۔
مارکیٹ کے حالات کے مطابق پیرامیٹرز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں ، اور حکمت عملی کو زیادہ لچکدار بنانے کے لئے خود بخود پیرامیٹرز کی اصلاح کا طریقہ کار تشکیل دیں۔
الگورتھم ٹریڈنگ ماڈیولز کو شامل کرنا ، مشین لرننگ جیسے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے ٹریڈنگ سگنل کو خود بخود پیدا کرنا ، اور انسانی مداخلت کو کم کرنا۔
خلاصہ کریں۔
اس حکمت عملی کا مجموعی نظریہ واضح ، آسانی سے قابل عمل ہے ، اور کم لاگت کے ساتھ طویل مدتی رجحانات کا سراغ لگانا ، مستحکم الفا حاصل کیا جاسکتا ہے۔ لیکن اس میں ایک خاص امکان کا خطرہ بھی موجود ہے ، جس میں استحکام کو بہتر بنانے کے لئے مزید اصلاح کی ضرورت ہے۔ مجموعی طور پر ، اس حکمت عملی کو رجحانات کی پیروی کے نقطہ نظر سے ڈیزائن کیا گیا ہے ، جو مزید تحقیق اور اطلاق کے قابل ہے۔ اگر پیرامیٹرز کو مناسب طریقے سے ایڈجسٹ کیا جائے تو ، اچھے عملی اثرات حاصل کیے جاسکتے ہیں۔
/*backtest
start: 2024-01-21 00:00:00
end: 2024-02-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © irfanp056
// @version=5
strategy("Simple Pullback Strategy",
overlay=true,
initial_capital=100000,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=1000, // 100% of balance invested on each trade
commission_type=strategy.commission.cash_per_contract,
commission_value=0.005) // Interactive Brokers rate
// Get user input
i_ma1 = input.int(title="MA 1 Length", defval=200, step=10, group="Strategy Parameters", tooltip="Long-term MA")
i_ma2 = input.int(title="MA 2 Length", defval=10, step=10, group="Strategy Parameters", tooltip="Short-term MA")
i_stopPercent = input.float(title="Stop Loss Percent", defval=0.10, step=0.1, group="Strategy Parameters", tooltip="Failsafe Stop Loss Percent Decline")
i_lowerClose = input.bool(title="Exit On Lower Close", defval=false, group="Strategy Parameters", tooltip="Wait for a lower-close before exiting above MA2")
i_startTime = input(title="Start Filter", defval=timestamp("01 Jan 1995 13:30 +0000"), group="Time Filter", tooltip="Start date & time to begin searching for setups")
i_endTime = input(title="End Filter", defval=timestamp("1 Jan 2099 19:30 +0000"), group="Time Filter", tooltip="End date & time to stop searching for setups")
// Get indicator values
ma1 = ta.sma(close, i_ma1)
ma2 = ta.sma(close, i_ma2)
// Check filter(s)
f_dateFilter = true
// Check buy/sell conditions
var float buyPrice = 0
buyCondition = close > ma1 and close < ma2 and strategy.position_size == 0 and f_dateFilter
sellCondition = close > ma2 and strategy.position_size > 0 and (not i_lowerClose or close < low[1])
stopDistance = strategy.position_size > 0 ? ((buyPrice - close) / close) : na
stopPrice = strategy.position_size > 0 ? buyPrice - (buyPrice * i_stopPercent) : na
stopCondition = strategy.position_size > 0 and stopDistance > i_stopPercent
// Enter positions
if buyCondition
strategy.entry(id="Long", direction=strategy.long)
if buyCondition[1]
buyPrice := open
// Exit positions
if sellCondition or stopCondition
strategy.close(id="Long", comment="Exit" + (stopCondition ? "SL=true" : ""))
buyPrice := na
// Draw pretty colors
plot(buyPrice, color=color.lime, style=plot.style_linebr)
plot(stopPrice, color=color.red, style=plot.style_linebr, offset=-1)
plot(ma1, color=color.blue)
plot(ma2, color=color.orange)