1. مربع
  2. متحرک موافقت پذیر رجحان ٹریڈنگ کی حکمت عملی

متحرک موافقت پذیر رجحان ٹریڈنگ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-03-08 15:17:47
ٹیگز:

img

جائزہ

متحرک انکولی رجحان ٹریڈنگ حکمت عملی ایک جدید تجارتی نقطہ نظر ہے جو مسلسل بدلتے ہوئے مارکیٹ کے ماحول میں موافقت کے ل real ریئل ٹائم مارکیٹ کے اعداد و شمار پر مبنی حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرتا ہے۔ مقررہ قواعد کے ساتھ روایتی حکمت عملیوں کے برعکس ، یہ حکمت عملی ایک لچکدار فریم ورک استعمال کرتی ہے جو موجودہ مارکیٹ کے حالات جیسے اتار چڑھاؤ ، رجحانات اور قیمتوں کی نقل و حرکت کے مطابق حقیقی وقت میں تجارتی فیصلوں کو بہتر بناتی ہے۔ متحرک عناصر کو شامل کرکے ، حکمت عملی ابھرتے ہوئے مواقع کو زیادہ موثر انداز میں حاصل کرسکتی ہے اور تجارتی خطرات کا انتظام کرسکتی ہے۔

حکمت عملی کا اصول

حکمت عملی کا بنیادی مقصد مارکیٹ کے اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے اور حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو حقیقی وقت میں متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لئے جدید تکنیکی تجزیہ اور مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرنا ہے۔ خاص طور پر ، حکمت عملی ان اقدامات پر عمل کرتی ہے۔

  1. مختلف ادوار کے ساتھ دو سادہ حرکت پذیر اوسط (ایس ایم اے) کا حساب لگائیں ، یعنی 10 دن اور 20 دن کے ایس ایم اے۔ جب 10 دن کا ایس ایم اے 20 دن کے ایس ایم اے سے اوپر عبور کرتا ہے تو ایک لمبا سگنل پیدا ہوتا ہے ، جبکہ جب 10 دن کا ایس ایم اے 20 دن کے ایس ایم اے سے نیچے عبور کرتا ہے تو ایک مختصر سگنل پیدا ہوتا ہے۔

  2. سٹاپ نقصان کی قیمت کا تعین صارف کے ذریعہ متعین اسٹاپ نقصان فی صد پیرامیٹر کی بنیاد پر کریں۔ طویل تجارتوں کے لئے ، اسٹاپ نقصان کی قیمت کا حساب اندراج کی قیمت سے ضرب (1 - اسٹاپ نقصان فی صد) کے طور پر کیا جاتا ہے۔ مختصر تجارتوں کے لئے ، اسٹاپ نقصان کی قیمت اندراج کی قیمت سے ضرب (1 + اسٹاپ نقصان فی صد) کے طور پر حساب کی جاتی ہے۔

  3. جب ایک طویل یا مختصر سگنل ٹرگر ہوتا ہے تو ، حکمت عملی ایک پوزیشن کھولتی ہے اور اس کے مطابق اسٹاپ نقصان کی قیمت طے کرتی ہے۔ اگر قیمت اسٹاپ نقصان کی سطح تک پہنچ جاتی ہے تو ، حکمت عملی خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے پوزیشن کو بند کردیتی ہے۔

  4. اس حکمت عملی میں متحرک ٹریلنگ اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار بھی متعارف کرایا گیا ہے۔ لمبی تجارت کے ل the ، ٹریلنگ اسٹاپ نقصان کی قیمت کا حساب سب سے زیادہ قیمت سے ضرب (1 - اسٹاپ نقصان کا فیصد) کے طور پر کیا جاتا ہے۔ مختصر تجارت کے ل the ، ٹریلنگ اسٹاپ نقصان کی قیمت کا حساب سب سے کم قیمت سے ضرب (1 + اسٹاپ نقصان کا فیصد) کے طور پر کیا جاتا ہے۔ جب قیمت پیچھے ہٹ جاتی ہے اور ٹریلنگ اسٹاپ نقصان کی سطح پر پہنچ جاتی ہے تو ، حکمت عملی منافع میں مقفل ہونے کے لئے پوزیشن کو بند کردیتی ہے۔

اسٹاپ نقصان اور ٹریلنگ اسٹاپ نقصان کی قیمتوں کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرکے ، یہ حکمت عملی مارکیٹ کی تبدیلیوں کے مطابق ڈھالتی ہے ، جب قیمتیں پیچھے ہٹتی ہیں تو فوری طور پر پوزیشنیں بند کرتے ہوئے رجحانات کے دوران منافع بخش پوزیشنوں میں رہتی ہے ، جس سے خطرات کا موثر انتظام ہوتا ہے۔ یہ لچکدار تجارتی فریم ورک حکمت عملی کو مختلف مارکیٹ کے ماحول میں اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

متحرک موافقت پذیر رجحان ٹریڈنگ کی حکمت عملی مندرجہ ذیل فوائد پیش کرتی ہے:

  1. مضبوط موافقت: حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرکے ، حکمت عملی مختلف مارکیٹ کے حالات کو اپناتی ہے ، خطرات کا انتظام کرتے ہوئے رجحانات کے مواقع کو پکڑتی ہے۔

  2. بہتر رسک مینجمنٹ: متحرک سٹاپ نقصان اور ٹریلنگ سٹاپ نقصان کے طریقہ کار کو متعارف کرانے سے حکمت عملی کو رجحانات کے دوران منافع بخش پوزیشنوں میں رہنے کی اجازت ملتی ہے جبکہ قیمتوں میں واپسی کے وقت پوزیشنوں کو فوری طور پر بند کر دیا جاتا ہے ، ممکنہ نقصانات کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کیا جاتا ہے۔

  3. تکنیکی تجزیہ اور مشین لرننگ کا انضمام: یہ حکمت عملی تکنیکی تجزیہ کے اعلی درجے کے اشارے اور مشین لرننگ الگورتھم کو وسیع تاریخی اعداد و شمار سے قیمتی تجارتی سگنل نکالنے کے لئے استعمال کرتی ہے ، جس سے حکمت عملی کی وشوسنییتا اور استحکام میں اضافہ ہوتا ہے۔

  4. لاگو کرنے اور بہتر بنانے میں آسان: حکمت عملی کا منطق واضح ہے اور کوڈ جامع ہے ، جس سے مختلف تجارتی پلیٹ فارمز پر لاگو اور بیک ٹیسٹ کرنا آسان ہے۔ اس کے علاوہ ، حکمت عملی کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے مارکیٹ کی خصوصیات اور ذاتی ترجیحات کی بنیاد پر حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو لچکدار طریقے سے ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔

خطرے کا تجزیہ

متحرک موافقت پذیر رجحان ٹریڈنگ کی حکمت عملی کے متعدد فوائد کے باوجود ، اس میں ابھی بھی کچھ خطرات شامل ہیں:

  1. پیرامیٹر حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی کسی حد تک پیرامیٹر کی ترتیبات پر منحصر ہے ، جیسے اسٹاپ نقصان کا فیصد اور حرکت پذیر اوسط ادوار۔ پیرامیٹر کے نامناسب انتخاب سے حکمت عملی کی کارکردگی ناقص ہوسکتی ہے۔

  2. مارکیٹ کا خطرہ: یہ حکمت عملی بنیادی طور پر رجحان سازی والے بازاروں کے لئے موزوں ہے۔ متضاد یا انتہائی اتار چڑھاؤ والی مارکیٹ کے حالات میں ، بار بار تجارتی سگنلز کے نتیجے میں تجارتی اخراجات اور ممکنہ نقصانات زیادہ ہوسکتے ہیں۔

  3. تاریخی اعداد و شمار کی حدود: حکمت عملی کو تاریخی اعداد و شمار کی بنیاد پر بہتر بنایا جاتا ہے اور بیک ٹیسٹ کیا جاتا ہے۔ تاہم ، ماضی کی مارکیٹ کی کارکردگی مستقبل کے نتائج کی مکمل ضمانت نہیں دیتی ہے۔ حقیقی دنیا کی تجارت میں لاگو ہونے پر حکمت عملی کو نامعلوم خطرات اور چیلنجوں کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔

ان خطرات سے نمٹنے کے لیے تاجر مندرجہ ذیل اقدامات کر سکتے ہیں:

  1. پیرامیٹرز کے مجموعے کو منتخب کرنے کے لئے پیرامیٹرز کی مکمل اصلاح اور حساسیت کا تجزیہ کریں جو موجودہ مارکیٹ کے ماحول کے مطابق ہوں۔

  2. دیگر تکنیکی اشارے اور بنیادی تجزیہ کو یکجا کریں تاکہ تجارتی سگنل کی تصدیق کی جاسکے اور حکمت عملی کی وشوسنییتا کو بہتر بنایا جاسکے۔

  3. ممکنہ نقصانات کو محدود کرنے کے لئے مناسب رسک کنٹرول اقدامات ، جیسے پوزیشن سائزنگ اور مجموعی اسٹاپ نقصانات مرتب کریں۔

  4. حکمت عملی کا باقاعدگی سے جائزہ لیں اور اس کو ایڈجسٹ کریں ، مارکیٹ میں ہونے والی تبدیلیوں اور حکمت عملی کی کارکردگی کی بنیاد پر اسے فوری طور پر بہتر بنائیں اور بہتر بنائیں۔

اصلاح کی سمت

متحرک موافقت پذیر رجحان ٹریڈنگ کی حکمت عملی کی کارکردگی کو مزید بڑھانے کے لئے ، مندرجہ ذیل اصلاح کی سمتوں پر غور کیا جاسکتا ہے۔

  1. زیادہ تکنیکی اشارے شامل کریں: سادہ حرکت پذیر اوسط کے علاوہ ، دوسرے تکنیکی اشارے جیسے بولنگر بینڈ ، ایم اے سی ڈی ، آر ایس آئی ، وغیرہ کو زیادہ قابل اعتماد تجارتی سگنل پیدا کرنے کے لئے جوڑا جاسکتا ہے۔ متعدد اشارے کا انضمام زیادہ جامع مارکیٹ کی معلومات فراہم کرتا ہے اور حکمت عملی کی استحکام کو بہتر بناتا ہے۔

  2. پیرامیٹرز کے انتخاب کو بہتر بنائیں: اہم پیرامیٹرز جیسے حرکت پذیر اوسط ادوار اور اسٹاپ نقصان کی فیصد کے ل the ، پیرامیٹرز کے بہترین مجموعے کو تاریخی ڈیٹا بیک ٹیسٹنگ اور اصلاح کے الگورتھم جیسے گرڈ سرچ یا جینیاتی الگورتھم کے ذریعے تلاش کیا جاسکتا ہے۔ مارکیٹ میں ہونے والی تبدیلیوں کو اپنانے کے لئے پیرامیٹرز کی ترتیبات کا باقاعدہ جائزہ اور ایڈجسٹمنٹ ضروری ہے۔

  3. مارکیٹ کے جذبات کا تجزیہ شامل کریں: مارکیٹ کے جذبات اور رسک کی خواہش کا اندازہ کرنے کے لئے مارکیٹ کے جذبات کے اشارے ، جیسے Volatility Index (VIX) یا Put-Call Ratio (PCR) متعارف کروائیں۔ انتہائی جذبات کی حالتوں میں ، جیسے زیادہ سے زیادہ امید یا بدامنی ، حکمت عملی اس کے مطابق پوزیشنوں اور رسک کی نمائش کو ایڈجسٹ کرسکتی ہے۔

  4. مشین لرننگ ماڈلز کو شامل کریں: مشین لرننگ ماڈل تکنیکی اشارے اور مارکیٹ کے اعداد و شمار کو ماڈل اور پیش گوئی کرنے کے لئے مشین لرننگ الگورتھم ، جیسے سپورٹ ویکٹر مشینیں (ایس وی ایم) یا بے ترتیب جنگلات کا استعمال کریں۔ تاریخی اعداد و شمار پر تربیت کے ذریعہ ، مشین لرننگ ماڈل خود بخود پیچیدہ تجارتی نمونوں کا پتہ لگاسکتے ہیں اور زیادہ درست تجارتی سگنل تیار کرسکتے ہیں۔

  5. کثیر مارکیٹ اور کثیر اثاثوں کی الاٹمنٹ پر غور کریں: خطرات کو متنوع بنانے اور زیادہ تجارتی مواقع حاصل کرنے کے لئے اسٹاک ، فیوچر اور فاریکس جیسے متعدد مارکیٹوں اور اثاثہ جات کی کلاسوں تک حکمت عملی کو بڑھانا۔ اثاثوں کی مناسب الاٹمنٹ اور رسک مینجمنٹ کے ذریعے ، حکمت عملی کے استحکام اور واپسی کی صلاحیت کو بہتر بنایا جاسکتا ہے۔

نتیجہ

متحرک انکولی رجحان ٹریڈنگ حکمت عملی ایک جدید مقداری تجارتی نقطہ نظر ہے جو مارکیٹ کے بدلتے ہوئے ماحول کو اپنانے کے لئے حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرتا ہے۔ حکمت عملی میں رجحانات کی نشاندہی کرنے کے لئے سادہ حرکت پذیر اوسط کے کراس اوور سگنلز کا استعمال ہوتا ہے جبکہ خطرات کو کنٹرول کرنے اور منافع میں تالا لگانے کے لئے متحرک اسٹاپ نقصان اور ٹریلنگ اسٹاپ نقصان کے طریقہ کار متعارف کرایا جاتا ہے۔ حکمت عملی کی طاقت اس کی مضبوط موافقت ، بہتر رسک مینجمنٹ ، تکنیکی تجزیہ اور مشینی سیکھنے کے انضمام ، اور نفاذ اور اصلاح کی آسانی میں ہے۔ تاہم ، حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی شامل ہیں ، جیسے پیرامیٹر کی حساسیت ، مارکیٹ کا خطرہ ، اور تاریخی اعداد و شمار کی حدود۔ ان خطرات سے نمٹنے کے لئے ، تاجر پیرامیٹر کی اصلاح کرسکتے ہیں ، دوسرے خطرات کے تجزیے کو جوڑ سکتے ہیں ، مناسب رسک کنٹرول اقدامات طے کرسکتے ہیں ، اور باقاعدگی سے حکمت عملی کا جائزہ لے سکتے ہیں اور اسے ایڈجسٹ کرسکتے ہیں۔

مستقبل میں ، حکمت عملی کو زیادہ تکنیکی اشارے شامل کرکے ، پیرامیٹرز کے انتخاب کو بہتر بناتے ہوئے ، بشمول مارکیٹ کے جذبات کا تجزیہ ، مشین لرننگ ماڈلز کو شامل کرکے ، اور ملٹی مارکیٹ اور ملٹی اثاثوں کی الاٹمنٹ پر غور کرکے بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ یہ اصلاح کی سمت حکمت عملی کی استحکام ، موافقت اور واپسی کی صلاحیت کو بہتر بنانے میں معاون ہیں ، جس سے اسے متحرک طور پر بدلتی ہوئی مالیاتی منڈیوں میں طویل مدتی مسابقت کو برقرار رکھنے کے قابل بناتا ہے۔

خلاصہ یہ کہ متحرک موافقت پذیر رجحان ٹریڈنگ حکمت عملی مقداری تجارت کے میدان کے لئے ایک لچکدار اور طاقتور آلہ فراہم کرتی ہے۔ مسلسل اصلاح اور جدت طرازی کے ذریعے ، اس حکمت عملی سے مستقبل میں مقداری سرمایہ کاری کے طریقوں میں زیادہ کردار ادا کرنے کی توقع ہے ، جس سے سرمایہ کاروں کے لئے مستحکم اور کافی منافع ملتا ہے۔

/*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
longCondition = ta.crossover(ta.sma(close, 10), ta.sma(close, 20))
shortCondition = ta.crossunder(ta.sma(close, 10), ta.sma(close, 20))
stopLossPerc = input(2.0, title="Stop Loss Percentage")

var float entryPrice = na
var float stopLossPrice = na

// Calculate stop loss
if (longCondition)
    entryPrice := close
    stopLossPrice := close * (1 - stopLossPerc / 100)
if (shortCondition)
    entryPrice := close
    stopLossPrice := close * (1 + stopLossPerc / 100)

// Strategy entry and exit conditions
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Dynamic stop-loss exit
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=stopLossPrice)
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")

// New features
// Add a trailing stop loss for long trades
var float trailingStopLossLong = na
if (longCondition and not na(entryPrice))
    trailingStopLossLong := high * (1 - stopLossPerc / 100)

// Add a trailing stop loss for short trades
var float trailingStopLossShort = na
if (shortCondition and not na(entryPrice))
    trailingStopLossShort := low * (1 + stopLossPerc / 100)

// Exit long trade when trailing stop loss is triggered
if (trailingStopLossLong < close)
    strategy.close("Exit Long Trailing", "Long")

// Exit short trade when trailing stop loss is triggered
if (trailingStopLossShort > close)
    strategy.close("Exit Short Trailing", "Short")

// Plot trailing stop loss levels on the chart
plot(trailingStopLossLong, color=color.orange, style=plot.style_stepline, linewidth=2, title="Trailing Stop Loss Long")
plot(trailingStopLossShort, color=color.purple, style=plot.style_stepline, linewidth=2, title="Trailing Stop Loss Short")
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں