1. مربع
  2. دوہری حرکت پذیر اوسط کراس اوور اور اسٹاپ نقصان پر مبنی ایک موثر تجارتی حکمت عملی

دوہری حرکت پذیر اوسط کراس اوور اور اسٹاپ نقصان پر مبنی ایک موثر تجارتی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-03-08 14:55:01
ٹیگز:

img

جائزہ

EfficiVision Trader ایک موثر تجارتی حکمت عملی ہے جو مختلف ادوار کے ساتھ دو چلتی اوسط (MA) اور اسٹاپ نقصان کے طریقہ کار کے کراس اوور پر مبنی ہے۔ یہ حکمت عملی مارکیٹ کے رجحان کا تعین کرنے اور کراس اوور کی بنیاد پر انٹری سمت کا فیصلہ کرنے کے لئے ان دو چلتی اوسط کا استعمال کرتی ہے۔ اسی وقت ، یہ حکمت عملی اسٹاپ نقصان کی قیمت طے کرکے خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار استعمال کرتی ہے۔

حکمت عملی کا اصول

EfficiVision Trader کا بنیادی اصول مارکیٹ کے رجحان کا تعین کرنے کے لئے مختلف ادوار کے ساتھ دو حرکت پذیر اوسط (اس حکمت عملی میں ، 10 دن کے ایم اے اور 20 دن کے ایم اے) کا استعمال کرنا ہے۔ جب قلیل مدتی ایم اے (10 دن کے ایم اے) طویل مدتی ایم اے (20 دن کے ایم اے) سے اوپر کی طرف بڑھتا ہے تو ، اس سے مارکیٹ میں ایک عروج کا رجحان ظاہر ہوتا ہے ، اور حکمت عملی ایک لمبی پوزیشن کھولے گی۔ اس کے برعکس ، جب قلیل مدتی ایم اے طویل مدتی ایم اے سے نیچے کی طرف بڑھتا ہے تو ، اس سے نیچے کا رجحان ظاہر ہوتا ہے ، اور حکمت عملی ایک مختصر پوزیشن کھولے گی۔

خطرہ پر قابو پانے کے لئے ، حکمت عملی میں اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار شامل ہے۔ پوزیشن کھولنے پر ، حکمت عملی موجودہ قیمت اور پہلے سے طے شدہ اسٹاپ نقصان کا فیصد (اس حکمت عملی میں ڈیفالٹ 2٪ ہے) کی بنیاد پر اسٹاپ نقصان کی قیمت کا حساب لگاتی ہے۔ اگر مارکیٹ کی قیمت اسٹاپ نقصان کی قیمت تک پہنچ جاتی ہے تو ، حکمت عملی مزید نقصانات کو کم سے کم کرنے کے لئے پوزیشن کو خود بخود بند کردے گی۔

خلاصہ میں، EfficiVision Trader مارکیٹ کے رجحانات کو MA کراس اوور کے ذریعے پکڑتا ہے اور اسٹاپ نقصان کے طریقہ کار کے ذریعے خطرے کو کنٹرول کرتا ہے، موثر تجارت حاصل کرتا ہے.

فوائد کا تجزیہ

  1. سادہ اور موثر: EfficiVision Trader مارکیٹ کے رجحانات کا تعین کرنے کے لئے دوہری چلتی اوسط کراس اوور کے سادہ اصول کا استعمال کرتا ہے، جو سمجھنے اور لاگو کرنے میں آسان ہے، اور اچھی عملی ہے.

  2. رجحان کی پیروی: رجحانات کی نشاندہی کرنے کے لئے ایم اے کراسورز کا استعمال کرتے ہوئے، حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات کی پیروی اور تجارتی کامیابی کی شرح کو بہتر بنانے میں مدد مل سکتی ہے.

  3. خطرہ کنٹرول: سٹاپ نقصان کا طریقہ کار مؤثر طریقے سے ایک ہی تجارت کے زیادہ سے زیادہ نقصان کو کنٹرول کرتا ہے، حکمت عملی کے مجموعی خطرے کو کم کرتا ہے.

  4. موافقت: حکمت عملی مختلف مارکیٹ کے ماحول اور تجارتی آلات کو ایڈجسٹ کر سکتی ہے جیسے ایم اے کی مدت اور سٹاپ نقصان کی فیصد.

خطرے کا تجزیہ

  1. مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کا خطرہ: مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے معاملات میں ، ایم اے کی کثرت سے کراسنگ سے تجارتی سگنل زیادہ ہوسکتے ہیں ، جس سے تجارتی اخراجات اور خطرات میں اضافہ ہوتا ہے۔

  2. پیرامیٹر کی اصلاح کا خطرہ: حکمت عملی کی کارکردگی پیرامیٹرز کے انتخاب پر منحصر ہے جیسے ایم اے کی مدت اور اسٹاپ نقصان کے فیصد۔ نامناسب پیرامیٹرز کی وجہ سے حکمت عملی کی خراب کارکردگی ہوسکتی ہے۔

  3. رجحان کی تبدیلی کا خطرہ: مارکیٹ کے رجحان کی تبدیلی کے دوران، حکمت عملی کو مسلسل نقصان دہ تجارت کا سامنا ہوسکتا ہے.

  4. بلیک سوان ایونٹ کا خطرہ: غیر متوقع انتہائی مارکیٹ کے واقعات کے سامنے ، حکمت عملی میں اہم نقصانات ہوسکتے ہیں۔

ان خطرات سے نمٹنے کے لیے درج ذیل اصلاحات اور بہتری کی جا سکتی ہیں:

  1. مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے والے موافقت پذیر ایم اے ادوار متعارف کروائیں تاکہ کثرت سے تجارت کو کم کیا جاسکے۔

  2. بیک ٹیسٹنگ کے لئے متعدد پیرامیٹر سیٹ استعمال کریں اور بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والے مجموعہ کا انتخاب کریں ، اور وقتا فوقتا پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں۔

  3. رجحان کی تبدیلی کے دوران، نقصانات کو کم کرنے کے لئے پوزیشنوں کو کم کریں یا تجارت کو معطل کریں.

  4. حکمت عملی کی زیادہ سے زیادہ کھپت اور خالص قدر میں کمی کو کنٹرول کرنے کے لئے مناسب رسک کی حدود طے کریں ، اور جب ضروری ہو تو دستی طور پر مداخلت کریں۔

اصلاح کی ہدایات

  1. ملٹی ٹائم فریم تجزیہ: رجحان کی نشاندہی کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے مختلف ٹائم فریم سے MA کراس اوور سگنل کو یکجا کریں۔

  2. دیگر تکنیکی اشارے متعارف کروائیں: ایک کثیر عنصر تجارتی ماڈل بنانے اور حکمت عملی کی استحکام کو بڑھانے کے لئے RSI اور MACD جیسے اشارے شامل کریں۔

  3. متحرک اسٹاپ نقصان: مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر اسٹاپ نقصان کا فیصد متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں ، جب رجحان واضح ہو تو وسیع اسٹاپ نقصان کا استعمال کریں اور جب رجحان غیر یقینی ہو تو سخت اسٹاپ نقصان کا استعمال کریں۔

  4. پوزیشن مینجمنٹ: مارکیٹ کے رجحانات کی طاقت اور حکمت عملی کی خالص قیمت کی بنیاد پر پوزیشن کے سائز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں ، جب رجحانات مضبوط ہوں تو پوزیشنوں میں اضافہ کریں اور جب رجحانات کمزور ہوں یا خالص قیمت میں کمی آئے تو پوزیشنوں کو کم کریں۔

  5. مشین لرننگ کی اصلاح: مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال تاریخی اعداد و شمار پر تربیت دینے ، پیرامیٹر کے بہترین مجموعے اور تجارتی قوانین تلاش کرنے اور حکمت عملی کی کارکردگی کو مستقل طور پر بہتر بنانے کے لئے کریں۔

ان اصلاحاتی سمتوں سے EfficiVision Trader کو مجموعی طور پر خطرے کو کم کرتے ہوئے مختلف مارکیٹ کے ماحول میں زیادہ مضبوط اور موثر تجارتی کارکردگی حاصل کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔

خلاصہ

EfficiVision Trader دو حرکت پذیر اوسط اور اسٹاپ نقصان کے طریقہ کار کے کراس اوور پر مبنی ایک موثر تجارتی حکمت عملی ہے۔ یہ مارکیٹ کے رجحانات کا تعین کرنے کے لئے مختلف ادوار کے ساتھ حرکت پذیر اوسط کا استعمال کرتا ہے ، ایم اے کراس اوورز کی بنیاد پر انٹری سمت کا فیصلہ کرتا ہے ، اور انفرادی تجارتوں کے خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار استعمال کرتا ہے۔ حکمت عملی استعمال میں آسان ، موافقت پذیر ہے ، اور اس کی استحکام اور منافع بخش کو بہتر بنانے کے لئے پیرامیٹرز کو ٹھیک کرنے اور دیگر تکنیکی اشارے متعارف کرانے سے بہتر بنایا جاسکتا ہے۔

تاہم ، عملی اطلاق میں ، EfficiVision Trader کو مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ ، پیرامیٹر کی اصلاح ، رجحان کی تبدیلی ، اور بلیک سوان واقعات جیسے خطرات کا بھی سامنا کرنا پڑتا ہے۔ ان خطرات سے بہتر نمٹنے کے ل we ، ہم متعدد پہلوؤں میں حکمت عملی کو بہتر بنا سکتے ہیں ، جیسے موافقت پذیر ایم اے ادوار متعارف کرانا ، کثیر ٹائم فریم تجزیہ ، متحرک اسٹاپ نقصان ، اور پوزیشن مینجمنٹ۔ اس کے علاوہ ، حکمت عملی کو بہتر بنانے کے لئے مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال ایک امید افزا سمت ہے۔

مجموعی طور پر ، EfficiVision Trader ایک اچھی صلاحیت رکھنے والی تجارتی حکمت عملی ہے۔ مسلسل اصلاح اور بہتری کے ذریعے ، اس سے مختلف مارکیٹ کے ماحول میں مستحکم منافع حاصل کرنے کی توقع کی جاتی ہے۔ ایک ہی وقت میں ، ہمیں تجارتی مارکیٹ کے خطرات اور غیر یقینی صورتحال کو پوری طرح سے پہچاننا چاہئے ، حکمت عملی کو محتاط طور پر لاگو کرنا چاہئے ، اور اپنی خطرہ ترجیحات اور تجارتی اہداف کی بنیاد پر معقول فیصلے کرنا چاہئے۔

/*backtest
start: 2024-02-06 00:00:00
end: 2024-03-07 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

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

// Input parameters
// Define the conditions for entering a long trade and a short trade
longCondition = ta.crossover(ta.sma(close, 10), ta.sma(close, 20)) // Long condition: 10 SMA crosses above 20 SMA
shortCondition = ta.crossunder(ta.sma(close, 10), ta.sma(close, 20)) // Short condition: 10 SMA crosses below 20 SMA
stopLossPerc = input(2.0, title="Stop Loss Percentage") // Percentage for calculating stop loss

var float entryPrice = na // Price at which the trade is entered
var float stopLossPrice = na // Price at which the stop loss is set

// Calculate stop loss based on the current price and the stop loss percentage
if (longCondition)
    entryPrice := close
    stopLossPrice := close * (1 - stopLossPerc / 100) // Calculate stop loss for long trades
if (shortCondition)
    entryPrice := close
    stopLossPrice := close * (1 + stopLossPerc / 100) // Calculate stop loss for short trades

// Enter long trade when long condition is met
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Enter short trade when short condition is met
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Exit long trade when stop loss price is reached
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=stopLossPrice)

// Exit short trade when stop loss price is reached
strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=stopLossPrice)

// Plot entry and stop-loss levels on the chart
plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Long Entry")
plotshape(series=shortCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Short Entry")
plot(entryPrice, color=color.blue, style=plot.style_stepline, linewidth=2, title="Entry Price")
plot(stopLossPrice, color=color.red, style=plot.style_stepline, linewidth=2, title="Stop Loss Price")
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں