حکمت عملی کے بعد دوہری ٹائم فریم کے رجحان کی بنیاد پر
ChaoZhang
جائزہ
اسٹاک پر مبنی ٹائم فریم ٹرینڈ ٹریکنگ حکمت عملی ایک اعلی درجے کی الگورتھم ٹریڈنگ حکمت عملی ہے جس کا مقصد 2023 میں کسی خاص گرم اسٹاک کے رجحان کو پکڑنا اور اس کی پیروی کرنا ہے۔ یہ حکمت عملی ٹریڈنگ سگنل کی شناخت کے لئے دن کی لائن اور 1 گھنٹہ کی لائن کا اشارے کا مجموعہ استعمال کرتی ہے ، جس سے خطرے کے انتظام کو بہتر بنانے کے لئے متحرک اسٹاپ نقصان ہوتا ہے ، جو خطرے پر قابو پانے کی شرط پر مستحکم منافع حاصل کرنے کی کوشش کرتا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی میں دن کی لائن اور 1 گھنٹہ کی لائن پر رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے 20 دور اور 50 دور کے اشاریہ منتقل اوسط ((EMA) کا استعمال کیا گیا ہے۔ دن کی لائن اور 1 گھنٹہ کی لائن پر 20 دن کی ای ایم اے دونوں 50 دن کی ای ایم اے کو عبور کرتے وقت ایک خرید سگنل پیدا کرتی ہے۔ دن کی لائن اور 1 گھنٹہ کی لائن پر 20 دن کی ای ایم اے دونوں 50 دن کی ای ایم اے کو عبور کرتے وقت فروخت سگنل پیدا کرتی ہیں۔ اس طرح کی مجموعی فلٹرنگ درمیانی لمبی لائن رجحان کے آغاز کو مؤثر طریقے سے پہچان سکتی ہے۔
اس کے علاوہ ، اس حکمت عملی میں اوسط حقیقی طول موج ((اے ٹی آر) کے اشارے کا استعمال کرتے ہوئے متحرک طور پر اسٹاپ نقصان اور اسٹاپ آؤٹ لیٹس کا حساب لگایا گیا ہے۔ اسٹاپ نقصان کی حد اے ٹی آر کے 1.5 گنا اور اسٹاپ آؤٹ لیٹس کی 3 گنا ہے۔ یہ مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کی وجہ سے پیدا ہونے والے خطرے کی سطح کے مطابق ، اسٹاپ نقصان کی روک تھام کے پیرامیٹرز کو حقیقی وقت میں ایڈجسٹ کرسکتا ہے ، جس سے خطرے کے انتظام کو بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
طاقت کا تجزیہ
یہ حکمت عملی مندرجہ ذیل فوائد رکھتی ہے:
ملٹی ٹائم فریم اشارے کے مجموعے کو فلٹر کریں تاکہ رجحانات کو مؤثر طریقے سے شناخت کیا جاسکے۔
متحرک اسٹاپ نقصان کی ترتیب خطرے کے انتظام کو زیادہ ذہین بناتی ہے اور اسٹاپ نقصان کی پیرامیٹرز کی جامد ترتیب سے پیدا ہونے والی پریشانیوں سے بچتی ہے۔
واضح طور پر خرید و فروخت کے نقطہ نظر کو سمجھنے سے رجحانات کے مواقع کو زیادہ واضح طور پر پکڑنے میں مدد ملتی ہے۔
ایک ہی تجارت کے خطرے کو سختی سے کنٹرول کریں ، جو سرمایہ کاری کی مستقل مستحکم واپسی کو حاصل کرنے میں معاون ہے۔
خطرے کا تجزیہ
اس حکمت عملی کے کچھ خطرات بھی ہیں:
صرف 2023 میں ایک اسٹاک کے لئے اصلاحات ، جو دوسرے اسٹاک یا دوسرے سالوں پر لاگو نہیں ہوسکتی ہیں۔
اس کے علاوہ ، یہ بھی کہا گیا ہے کہ اس طرح کے بڑے پیمانے پر اتار چڑھاؤ کے نتیجے میں ہونے والے نقصانات کو مکمل طور پر ختم نہیں کیا جاسکتا ہے۔
ایک سے زیادہ ٹائم فریم کے فیصلے کے سگنل میں غلط فہمی کا خطرہ ہوسکتا ہے۔
مارکیٹ میں سسٹم کا خطرہ بھی حکمت عملی پر اثر انداز ہوتا ہے۔
اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی کو مزید بہتر بنانے کے لیے مندرجہ ذیل اقدامات کیے جاسکتے ہیں:
بڑے اسٹاک انڈیکس کے حوالہ جات کو بڑھانا ، نظام کے خطرے کے وقت پوزیشنوں کے قیام سے گریز کرنا۔
اسٹاک کی بنیادی باتوں اور اہم واقعات کے خطرے کے ساتھ اسٹاپ نقصان کی روک تھام کو مدنظر رکھتے ہوئے۔
حکمت عملی کے اثر پر ای ایم اے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کے اثرات کی جانچ پڑتال کریں.
خرید و فروخت کے سگنل کا تعین کرنے کے لئے مشین لرننگ الگورتھم شامل کریں۔
خلاصہ کریں۔
اس حکمت عملی میں متعدد جہتوں پر غور کیا گیا ہے ، جیسے رجحان کا فیصلہ ، رسک مینجمنٹ ، اور پیرامیٹرز کی اصلاح۔ اس حکمت عملی کو استعمال کرنے کے لئے ، سرمایہ کاروں کو کچھ پروگرامنگ کی صلاحیت اور مقدار کی تجارت کے بارے میں علم کی ضرورت ہوتی ہے ، اور نقصان کا خطرہ برداشت کرنے کے لئے تیار ہے۔ مجموعی طور پر ، یہ حکمت عملی اسٹاک الگورتھم ٹریڈنگ کی ایک قابل سفارش حکمت عملی ہے۔
/*backtest
start: 2023-02-26 00:00:00
end: 2024-02-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("TSLA Enhanced Trend Master 2023", overlay=true)
// Daily timeframe indicators
ema20_daily = ta.ema(close, 20)
ema50_daily = ta.ema(close, 50)
// 1-hour timeframe indicators
ema20_hourly = request.security(syminfo.tickerid, "60", ta.ema(close, 20))
ema50_hourly = request.security(syminfo.tickerid, "60", ta.ema(close, 50))
// Check if the year is 2023
is_2023 = year(time) == 2023
// Counter for short trades
var shortTradeCount = 0
// Entry Conditions
buySignal = is_2023 and (ema20_daily > ema50_daily) and (ema20_hourly > ema50_hourly)
sellSignal = is_2023 and (ema20_daily < ema50_daily) and (ema20_hourly < ema50_hourly) and (shortTradeCount < 0.5 * ta.highest(close, 14))
// Dynamic Stop Loss and Take Profit
atr_value = ta.atr(14)
stopLoss = atr_value * 1.5
takeProfit = atr_value * 3
// Calculate Position Size based on Volatility-Adjusted Risk
riskPercent = 2
positionSize = strategy.equity * riskPercent / close
// Strategy
if (buySignal)
strategy.entry("Buy", strategy.long, qty=positionSize)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Buy", stop=close - stopLoss, limit=close + takeProfit)
if (sellSignal)
strategy.entry("Sell", strategy.short, qty=positionSize)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Sell", stop=close + stopLoss, limit=close - takeProfit)
shortTradeCount := shortTradeCount + 1