ڈبل موونگ ایوریج کراس اوور آپٹمائزڈ اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی
ChaoZhang
حکمت عملی کا جائزہ
ڈبل اوسط کراس آپٹمائزڈ اسٹاپ اسٹریٹجی ((TQQQ) ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے جو دو مختلف دورانیے کی حرکت پذیر اوسط ((SMA) کراس سگنل پر مبنی ہے۔ یہ حکمت عملی صرف زیادہ کرتی ہے ، جب تیز اوسط پر تیز اوسط سے گزرنے پر پوزیشن کھولی جاتی ہے ، اور جب تیز اوسط سے نیچے سے گزرنے پر یا قیمتوں میں کمی سے زیادہ قیمتوں میں کمی واقع ہوتی ہے۔ یہ حکمت عملی پیرامیٹرز کے ذریعہ تیز اوسط کے دورانیے اور اسٹاپ نقصان کے تناسب کو بہتر بناتی ہے ، تاکہ بیل مارکیٹ میں زیادہ منافع حاصل کیا جاسکے ، جبکہ مارکیٹ میں کمی کے وقت نقصان کو کم کیا جاسکے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی کا بنیادی مقصد مارکیٹ کے رجحانات کو پکڑنے کے لئے مختلف دورانیہ کی متحرک اوسط کے کراس سگنل کا استعمال کرنا ہے۔ جب قلیل مدتی اوسط لائن پر طویل مدتی اوسط لائن سے ٹکرا جاتا ہے تو ، اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ مارکیٹ میں اضافے کا رجحان ہوسکتا ہے ، اس وقت زیادہ پوزیشنیں کھولی جاتی ہیں۔ جب قلیل مدتی اوسط لائن کے نیچے طویل مدتی اوسط لائن سے ٹکرا جاتا ہے تو ، اس کا اشارہ ہوتا ہے کہ بڑھتی ہوئی رجحان ختم ہوسکتا ہے ، اس وقت پوزیشنوں کو صاف کریں۔
مساوی لائن کراس سگنل کے علاوہ ، اس حکمت عملی میں ایک اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار بھی متعارف کرایا گیا ہے۔ جب مارکیٹ کی قیمت ایک مقررہ فیصد اسٹاپ نقصان کی قیمت سے نیچے آجاتی ہے تو ، حکمت عملی کو روکنے سے روک دیا جاتا ہے ، یہاں تک کہ اگر مساوی لائن نے کوئی کھلنے کا اشارہ نہیں کیا ہے۔ اس طریقہ کار کا مقصد واپسی کو کنٹرول کرنا ہے اور رجحان کی تبدیلی کے وقت بڑے نقصانات سے بچنا ہے۔
اس حکمت عملی میں درج ذیل اقدامات شامل ہیں:
- تیز رفتار اوسط اور سست رفتار اوسط طے کریں۔
- اس بات کا تعین کریں کہ آیا کوئی پوزیشن کھولنے کا اشارہ موجود ہے۔ جب تیز رفتار اوسط لائن پر سست رفتار اوسط لائن سے گزرتا ہے ، اور اس وقت کوئی پوزیشن نہیں ہے تو ، زیادہ پوزیشن کھولیں۔
- اسٹاپ نقصان کی قیمتوں کا حساب لگانے کے لئے کھلے ہوئے قیمتوں کو ریکارڈ کریں۔
- اس بات کا تعین کریں کہ آیا کوئی فلیٹ پوزیشن سگنل موجود ہے۔ جب فاسٹ میڈین لائن سست میڈین لائن سے نیچے گزرتی ہے ، یا قیمت اسٹاپ نقصان کی قیمت سے نیچے آجاتی ہے تو ، تمام زیادہ احکامات کو فلیٹ کردیں۔
- اگلے ٹریڈنگ دن کے اختتامی قیمت کے مطابق پیسٹ کھولنے کے مواقع کا اندازہ لگانے کے لئے ، مرحلہ 2-4 کو دہرائیں۔
اس سلسلے کے اقدامات کے ذریعے ، حکمت عملی تیزی سے مارکیٹ کے رجحانات کی تبدیلیوں کے مطابق ڈھال سکتی ہے ، بیل مارکیٹ میں رجحانات کے مطابق رہ سکتی ہے ، اور مارکیٹ میں تیزی سے منافع حاصل کرسکتی ہے ، جبکہ مارکیٹ میں تیزی سے تبدیلی کی صورت میں بروقت نقصان کو روک سکتی ہے اور واپسی کو کنٹرول کرسکتی ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
رجحانات کا سراغ لگانا: اوسط لائن کراس سگنل کے ذریعہ ، یہ حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات کو پکڑنے ، بڑھتے ہوئے رجحانات میں پوزیشن رکھنے اور رجحانات سے فائدہ اٹھانے کے قابل ہے۔
نقصان کی روک تھام کا طریقہ کار: ایک مقررہ فیصد نقصان کی روک تھام کو مؤثر طریقے سے واپسی کو کنٹرول کرنے اور ایک ہی تجارت میں بہت زیادہ نقصان سے بچنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔
پیرامیٹرز لچکدار: سست رفتار اوسط کی مدت کے پیرامیٹرز اور سٹاپ نقصان کا تناسب مارکیٹ کی خصوصیات اور ذاتی خطرے کی ترجیحات کے مطابق ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے، حکمت عملی کی موافقت میں اضافہ.
قابل اطلاق: اس حکمت عملی کو مختلف مارکیٹوں اور معیارات جیسے اسٹاک ، فیوچر ، فاریکس وغیرہ پر لاگو کیا جاسکتا ہے ، صرف اس کی خصوصیت کے مطابق پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنا ہوگا۔
سادہ اور موثر: حکمت عملی کی منطق واضح ، سمجھنے اور اس پر عمل درآمد آسان ہے ، پیمائش کی اعلی کارکردگی ، جس سے بڑی تعداد میں پیرامیٹرز کی اصلاح اور سمولیٹڈ تجارت کی سہولت ملتی ہے۔
اسٹریٹجک رسک
پیرامیٹر حساس: اوسط لائن کی مدت اور اسٹاپ نقصان کا تناسب کا انتخاب حکمت عملی کی کارکردگی پر بہت زیادہ اثر ڈالتا ہے ، اور نامناسب پیرامیٹرز اکثر تجارت یا رجحان سے محروم ہونے کا سبب بن سکتے ہیں۔
رجحان کی شناخت میں تاخیر: اوسط لائن کراس سگنل میں کچھ تاخیر ہوتی ہے ، خاص طور پر جب مارکیٹ میں تیزی سے تبدیلی آتی ہے تو ، پوزیشن کھولنے کا بہترین وقت ضائع ہوسکتا ہے۔
پوزیشن کی حراستی: یہ حکمت عملی ہمیشہ 100٪ پوزیشنوں کو برقرار رکھتی ہے ، پوزیشن مینجمنٹ اور فنڈز کی تقسیم کے میکانزم کی کمی ہے ، جس میں بڑے پیمانے پر مالی خطرات کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔
غیر مستحکم مارکیٹ: غیر مستحکم مارکیٹ میں ، اکثر کراس سگنل حکمت عملی کے نقصان کا سبب بن سکتے ہیں۔
بلیک سوان واقعہ: انتہائی صورت حال میں ، ٹریڈنگ سگنل غلط ہوسکتے ہیں اور مقررہ اسٹاپ نقصان کی شرح اصل خطرے کو پورا نہیں کرسکتی ہے۔
مندرجہ بالا خطرات کے لئے، آپ کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں اصلاح اور بہتری کر سکتے ہیں:
متحرک اسٹاپ متعارف کرانا: مارکیٹ میں اتار چڑھاو یا قیمت کی سطح کے مطابق متحرک طور پر اسٹاپ تناسب کو ایڈجسٹ کریں ، تاکہ مارکیٹ کے مختلف حالات کا جواب دیا جاسکے۔
کھلی پوزیشن سگنل کو بہتر بنائیں: دیگر تکنیکی اشارے جیسے MACD ، RSI وغیرہ کے ساتھ مل کر ، رجحانات کی شناخت کی درستگی اور بروقت کو بہتر بنائیں۔
پوزیشن مینجمنٹ متعارف کروانا: مارکیٹ کے رجحانات کی طاقت ، اتار چڑھاؤ اور دیگر اشارے کے مطابق ، پوزیشنوں کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں ، واپسی کے خطرے پر قابو پالیں۔
بنیادی تجزیہ کے ساتھ مل کر: میکرو اکنامک ، صنعت کی بحالی اور دیگر عوامل کو جامع طور پر مدنظر رکھتے ہوئے ، بنیادی طور پر منفی ہونے پر تجارت سے گریز کریں۔
مجموعی نقصان کی حد مقرر کریں: انتہائی حالات کے لئے ، اکاؤنٹ کی سطح پر مجموعی نقصان کی حد مقرر کریں ، فنڈز کے خطرے پر قابو پالیں۔
حکمت عملی کی اصلاح
متحرک رکاوٹ: اے ٹی آر ، برن بینڈ اور دیگر اشارے متعارف کروائیں ، مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کی شرح کے مطابق متحرک رکاوٹ کا تناسب ایڈجسٹ کریں ، جب رجحان مضبوط ہو تو رکاوٹ کو نرم کریں ، اور زلزلے کی منڈی میں رکاوٹ کو مضبوط کریں۔
سگنل کی اصلاح: مختلف مساوی لائن کے مجموعے کی کوشش کریں ، جیسے ای ایم اے ، ڈبلیو ایم اے وغیرہ ، زیادہ حساس اور موثر کھلی پوزیشن سگنل تلاش کریں۔ اس کے علاوہ ، MACD ، RSI اور دیگر اشارے کو معاون فیصلے کے طور پر جوڑ سکتے ہیں۔
پوزیشن مینجمنٹ: مارکیٹ کے رجحان کی طاقت کو ماپنے والے اشارے جیسے اے ٹی آر ، اے ڈی ایکس وغیرہ کی بنیاد پر ، جب رجحان واضح ہو تو پوزیشن میں اضافہ کریں ، جب رجحان غیر واضح ہو تو پوزیشن میں کمی کریں۔ اس کے علاوہ ، زیادہ سے زیادہ پوزیشن ہولڈنگ کی حد مقرر کی جاسکتی ہے ، اور پوزیشنوں اور پوزیشنوں کو بیچوں میں تعمیر کیا جاسکتا ہے۔
کثیر خالی پوزیشنوں کا احاطہ: مارکیٹ کے خطرات کا احاطہ کرنے کے لئے ایک ہی وقت میں ایک خالی پوزیشن رکھنے پر غور کریں۔ یہ مارکیٹ کے جذبات کے اشارے جیسے خوف و ہراس انڈیکس وی آئی ایکس وغیرہ کے ساتھ مل کر کثیر خالی تناسب کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔
پیرامیٹرز کی خود کو اپنانے: مختلف مارکیٹوں اور معیار کے لئے ، مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے خود بخود بہترین پیرامیٹرز کا مجموعہ تلاش کریں ، حکمت عملی کی موافقت اور استحکام کو بہتر بنائیں۔
مندرجہ بالا اصلاح کے طریقوں سے حکمت عملی کی منافع بخش صلاحیت اور خطرے سے بچنے کی صلاحیت کو مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے ، تاکہ مارکیٹ کے بدلتے ہوئے ماحول کو بہتر طور پر ڈھال لیا جاسکے۔
خلاصہ کریں۔
ڈبل مساوی کراس آپٹمائزڈ اسٹاپ حکمت عملی ((TQQQ) ایک سادہ اور موثر مقداری تجارت کی حکمت عملی ہے۔ یہ مارکیٹ کے رجحانات کو پکڑنے کے لئے مختلف دورانیہ کی متحرک اوسط کے کراس سگنل کا استعمال کرتا ہے ، جبکہ اسٹریٹجک اسٹاپ تناسب کے ذریعہ واپسی کے خطرے کو کنٹرول کرتا ہے۔ اس حکمت عملی کی منطق واضح ہے ، اس کو نافذ کرنے اور بہتر بنانے میں آسان ہے ، اور یہ متعدد مارکیٹوں اور اشاروں کے لئے موزوں ہے۔
معقول طور پر منتخب اوسط لکیری مدت اور نقصان کا تناسب ، اس حکمت عملی کو بیل مارکیٹ میں نمایاں منافع حاصل ہوسکتا ہے۔ تاہم ، اس حکمت عملی کو پیرامیٹرز حساس ، رجحان کی شناخت میں تاخیر ، پوزیشن کی حراستی اور دیگر خطرات کا بھی سامنا کرنا پڑتا ہے۔ ان خطرات کے خلاف ، متحرک اسٹاپ ، سگنل کی اصلاح ، پوزیشن مینجمنٹ ، کثیر فضائی اثر ، اور پیرامیٹرز کی خود کو اپنانے جیسے پہلوؤں میں بہتری اور اصلاح کی جاسکتی ہے۔
مجموعی طور پر ، دوہری مساوی کراس آپٹیمائزیشن اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی ((ٹی کیو کیو کیو کیو) ایک کوانٹم ٹریڈنگ حکمت عملی ہے جو کوشش کرنے اور گہری تحقیق کے قابل ہے۔ مسلسل اصلاح اور بہتری کے ذریعہ ، یہ سرمایہ کاروں کے لئے ایک طاقتور آلہ بننے کا امکان رکھتا ہے ، جو غیر مستحکم مارکیٹوں میں مستحکم منافع حاصل کرنے میں سرمایہ کاروں کی مدد کرتا ہے۔ تاہم ، اس کے ساتھ ہی ، کسی بھی حکمت عملی کی اپنی حدود ہیں۔ سرمایہ کاروں کو اپنے خطرے کی ترجیحات اور مارکیٹ کے نقطہ نظر کے مطابق ، لچکدار استعمال کرنے اور مستقل طور پر ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہے ، تاکہ وہ کوانٹم ٹریڈنگ کے راستے پر مزید آگے بڑھ سکے۔
/*backtest
start: 2023-03-16 00:00:00
end: 2024-03-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("SMA Crossover Strategy with Customized Stop Loss (Long Only)", overlay=true)
// Define input variables for SMA lengths and stop loss multiplier
fast_length = input(9, "Fast SMA Length")
slow_length = input(14, "Slow SMA Length")
stop_loss_multiplier = input(0.1, "Stop Loss Multiplier")
// Calculate SMA values
fast_sma = sma(close, fast_length)
slow_sma = sma(close, slow_length)
// Define entry and exit conditions
enter_long = crossover(fast_sma, slow_sma)
exit_long = crossunder(fast_sma, slow_sma)
// Plot SMAs on chart
plot(fast_sma, color=color.red)
plot(slow_sma, color=color.blue)
// Set start date for backtest
start_date = timestamp(2022, 01, 01, 00, 00)
// Filter trades based on start date
if time >= start_date
if (enter_long)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = strategy.position_size == 0)
// Calculate stop loss level
buy_price = strategy.position_avg_price
stop_loss_level = buy_price * (1 - stop_loss_multiplier)
// Exit trades
if (exit_long or low <= stop_loss_level)
strategy.close("Buy")