1. مربع
  2. سپر ٹرینڈ بریک آؤٹ حکمت عملی

سپر ٹرینڈ بریک آؤٹ حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-02-28 18:12:47
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی تجارتی سگنل پیدا کرتی ہے جب قیمت سپر ٹرینڈ اشارے کے ذریعہ تشکیل شدہ اپ ٹرینڈ / ڈاؤن ٹرینڈ چینل سے باہر نکل جاتی ہے۔ اس حکمت عملی میں نمایاں رجحان کی پیروی کرنے کی صلاحیت ہے۔

حکمت عملی منطق

یہ حکمت عملی پہلے قیمت کی اتار چڑھاؤ کی پیمائش کے طور پر اے ٹی آر اشارے کا حساب لگاتی ہے ، پھر اسے سب سے زیادہ ، سب سے کم اور بند ہونے والی قیمتوں کے اوسط کے ساتھ جوڑ کر اوپری اور نچلی بینڈ کا حساب لگاتی ہے۔ جب قیمت اپ ٹرینڈ کے دوران نچلی بینڈ سے اوپر ہوتی ہے تو ، خرید کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔ جب قیمت ڈاؤن ٹرینڈ کے دوران اوپری بینڈ سے نیچے ہوتی ہے تو ، فروخت کا اشارہ متحرک ہوجاتا ہے۔ اس سے ایک انکولی اپ ٹرینڈ / ڈاؤن ٹرینڈ چینل بنتا ہے جو قیمت کے رجحانات کو ٹریک کرتا ہے۔

مارکیٹ میں داخل ہونے کے بعد ، حکمت عملی ہدف منافع ٹکس اور اسٹاپ نقصان ٹکس طے کرتی ہے۔ جب قیمت منافع کے ہدف تک پہنچ جاتی ہے تو وہ منافع کے ل position پوزیشن بند کردیتی ہے ، اور جب ڈراؤونگ اسٹاپ نقصان کی سطح تک پہنچ جاتی ہے تو وہ رک جاتی ہے۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ اس کی عمدہ رجحان کی پیروی کرنے کی صلاحیت ہے۔ انکولی چینل تیزی سے رجحان کی تبدیلیوں کو پکڑ سکتا ہے۔ اے ٹی آر کا استعمال رفتار کے ساتھ ساتھ تجارت کی کچھ یقین دہانی بھی فراہم کرتا ہے۔ اس کے علاوہ ، منافع کا ہدف اور اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار واضح خطرہ / انعام کنٹرول فراہم کرتا ہے۔

خطرے کا تجزیہ

ایک اہم خطرہ یہ ہے کہ یہ رینج سے منسلک مارکیٹوں کے دوران زیادہ سے زیادہ وِپساؤ پیدا کرسکتا ہے ، کیونکہ قیمت مسلسل بینڈوں میں سے گزرتی ہے۔ اس کے علاوہ ، اسٹاپ نقصان کی ترتیب بھی براہ راست حتمی نتائج کو متاثر کرتی ہے۔

اس طرح کے خطرات کو کم کرنے کے ل parameters ، پیرامیٹرز جیسے اے ٹی آر پیریڈ یا چینل ضرب کو بہتر بنانے کے لئے بہتر بنایا جاسکتا ہے تاکہ حقیقی رجحان کو بہتر طور پر فٹ کیا جاسکے۔ whipsaws سے بچنے کے لئے انٹری سگنلز پر دوسرے فلٹر بھی شامل کیے جاسکتے ہیں۔

بہتر مواقع

اسٹریٹیجی کو کئی پہلوؤں میں بہتر بنایا جا سکتا ہے:

  1. اے ٹی آر پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے اصل اتار چڑھاؤ کی متحرک کو بہتر طور پر ظاہر کرنے کے لئے.

  2. چینل کی چوڑائی کو بہتر بنانے کے لئے مختلف ضاربوں کا تجربہ کریں.

  3. اندراجات پر فلٹر کے طور پر دیگر اشارے شامل کریں، مثال کے طور پر MACD بہتر وقت کے لئے.

  4. زیادہ سے زیادہ خطرہ ایڈجسٹ منافع کے لئے منافع کا ہدف اور سٹاپ نقصان کی سطح کو بہتر بنائیں.

  5. مجموعی معیار کا اندازہ کرنے کے لئے شارپ تناسب یا منافع کا عنصر جیسے دیگر اہداف پر غور کریں۔

خلاصہ

اس حکمت عملی میں بہت زیادہ رجحان کی پیروی کرنے کی صلاحیت حاصل کرنے کے لئے انکولی چینل بریک آؤٹ ماڈل کا فائدہ اٹھایا گیا ہے۔ اس میں واضح رسک کنٹرول میکانزم بھی موجود ہیں۔ پیرامیٹر ٹوننگ اور منطق میں مزید بہتری کے ساتھ ، اس میں مختلف مارکیٹ کے حالات اور اثاثہ جات کی کلاسوں میں اور بھی بہتر کام کرنے کی صلاحیت ہے۔

/*backtest
start: 2024-02-26 00:00:00
end: 2024-02-26 20:20:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Supertrend Strategy", overlay=true)

// Input parameters
atr_length = input.int(10, title="ATR Length")
multiplier = input.float(3.0, title="Multiplier")

target_points = input.int(100, title="Target Points")
stop_loss_points = input.int(50, title="Stop Loss Points")

// Calculate ATR and Supertrend
atr = ta.atr(atr_length)
upper_band = hlc3 + (multiplier * atr)
lower_band = hlc3 - (multiplier * atr)
is_uptrend = close > lower_band
is_downtrend = close < upper_band
trend_changed = (is_uptrend[1] and is_downtrend) or (is_downtrend[1] and is_uptrend)

// Strategy logic
long_condition = is_uptrend and trend_changed
short_condition = is_downtrend and trend_changed

// Plot Supertrend
plot(is_uptrend ? lower_band : na, color=color.green, title="Supertrend Up", style=plot.style_linebr)
plot(is_downtrend ? upper_band : na, color=color.red, title="Supertrend Down", style=plot.style_linebr)

// Strategy entry and exit
if long_condition
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if short_condition
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Calculate target and stop loss levels
long_target = strategy.position_avg_price + target_points
long_stop_loss = strategy.position_avg_price - stop_loss_points
short_target = strategy.position_avg_price - target_points
short_stop_loss = strategy.position_avg_price + stop_loss_points

// Strategy exit
strategy.exit("Long Exit", "Long", limit=long_target, stop=long_stop_loss)
strategy.exit("Short Exit", "Short", limit=short_target, stop=short_stop_loss)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں