ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی متعدد تکنیکی اشارے جیسے ہل منتقل اوسط ((HMA) ، منتقل اوسط اختتام پھیلنے کا اشارے ((MACD) ، اوسط حقیقی رینج ((ATR) ، نسبتا strong مضبوط اشارے ((RSI) ، توانائی کی لہر ((OBV) اور ٹرانزیکشن حجم منتقل اوسط کو یکجا کرتی ہے تاکہ ان اشارے کے جامع تجزیہ کے ذریعہ مارکیٹ کے رجحانات اور ممکنہ داخلے کے مواقع کی نشاندہی کی جاسکے۔ اس حکمت عملی کے ساتھ ہی ، اس نے پیرامیٹرڈ لیزنگ ، متحرک نقصانات کی روک تھام اور متحرک روک تھام جیسے خطرے کے انتظام کے طریقوں کو بھی اپنایا ہے۔ رجحان کے مواقع کو پکڑنے کے ساتھ ساتھ ، خطرے کو سختی سے کنٹرول کرنے کی کوشش کریں۔
حکمت عملی کا اصول
- HMA، MACD، ATR، RSI، OBV اور ٹرانزیکشن حجم کی منتقل اوسط جیسے اشارے کا حساب لگائیں
- MACD سست رفتار لائنوں کے کراسنگ ، OBV اور اس کی چلتی اوسط سے متعلق تعلقات ، RSI کی سطح اور اس کی اوسط لائن سے ٹرانزیکشن کے مقابلے میں زیادہ سے زیادہ حالات کا فیصلہ کرنا
- زیادہ سے زیادہ پیرامیٹرز اور ہر ایک کے تناسب کو ترتیب دیں ، جب رجحان جاری رہے تو تدریجی طور پر بڑھائیں
- اے ٹی آر کے مطابق اسٹاپ اور اسٹاپ کی سطح کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں اور منافع کو محفوظ رکھنے کے لئے متحرک اسٹاپ حکمت عملی کا استعمال کریں
- اکاؤنٹس کے حقوق و استحقاق، خطرے کے تناسب اور اے ٹی آر کی بنیاد پر ہر پوزیشن کھولنے کی مقدار کا حساب لگانا، پوزیشن رکھنے کی پوزیشن پر متحرک کنٹرول حاصل کرنا
- خطرے کے کنٹرول کو ظاہر کرنے کے لئے چارٹ پر سٹاپ نقصان کی روک تھام کی افقی لائنیں
اسٹریٹجک فوائد
- ایک سے زیادہ اشارے کا مجموعہ فیصلہ ، سگنل کی وشوسنییتا میں اضافہ: اس حکمت عملی میں قیمت ، رجحانات ، حرکیات اور حجم جیسے متعدد پہلوؤں کو مدنظر رکھا گیا ہے ، جس سے متعدد اشارے کی مشترکہ تصدیق کے ذریعہ ، تجارتی سگنل کی وشوسنییتا میں اضافہ ہوتا ہے۔
- پوزیشن مینجمنٹ ، متحرک کنٹرول خطرہ: اکاؤنٹ کے حقوق و مفادات ، رسک تناسب اور اے ٹی آر جیسے عوامل کے مطابق ، حکمت عملی ہر پوزیشن کھولنے پر متحرک طور پر ایڈجسٹ کرسکتی ہے ، اور مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ بڑھنے پر پوزیشنوں کو خود بخود کم کرسکتی ہے ، تاکہ خطرے کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کیا جاسکے۔
- پیراڈائزڈ پوزیشننگ ، رجحان کے مواقع سے فائدہ اٹھانا: جب رجحان قائم ہوجاتا ہے تو ، حکمت عملی نے اس رجحان میں زیادہ سے زیادہ حصہ لینے کے لئے ، حکمت عملی کی منافع بخش صلاحیت کو بڑھا دیا ہے۔
- متحرک اسٹاپ نقصان ، بروقت نقصان پر قابو پانا اور منافع کی حفاظت کرنا: حکمت عملی نے اے ٹی آر میں ہونے والی تبدیلیوں کے مطابق اسٹاپ نقصان کی سطح کو حقیقی وقت میں ایڈجسٹ کیا ، جب رجحان الٹ جاتا ہے تو بروقت اسٹاپ نقصان ہوتا ہے ، جبکہ موبائل اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی کے ذریعہ حاصل کردہ منافع کی حفاظت کرتے ہوئے حکمت عملی کی واپسی کو مؤثر طریقے سے کم کیا جاتا ہے۔
- بصری چارٹ کی نمائش ، نگرانی اور فیصلے کرنے میں آسان: حکمت عملی چارٹ پر اہم اشارے اور اسٹاپ نقصان کی روک تھام کی سطح کی لائنوں کو ڈرائنگ کرتی ہے ، جس سے تاجر مارکیٹ کی نقل و حرکت اور حکمت عملی کی کارکردگی کی بصری نگرانی کرسکتا ہے ، اور حکمت عملی کو بروقت ایڈجسٹ کرنے کی بنیاد فراہم کرتا ہے۔
اسٹریٹجک رسک
- پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کا خطرہ: اس حکمت عملی میں متعدد پیرامیٹرز شامل ہیں ، اگر پیرامیٹرز کا انتخاب غلط ہے تو ، اس حکمت عملی کی خراب کارکردگی کا سبب بن سکتا ہے۔ لہذا ، عملی استعمال میں ، حکمت عملی کی استحکام کو یقینی بنانے کے لئے پیرامیٹرز کو بہتر بنانے اور جانچنے کی ضرورت ہے۔
- مارکیٹ کے ماحول میں تبدیلی کا خطرہ: حکمت عملی کو تاریخی اعداد و شمار کی بنیاد پر جانچ پڑتال اور اصلاح کی جاتی ہے ، لیکن مارکیٹ کے ماحول میں تبدیلی آسکتی ہے ، جس کی وجہ سے حکمت عملی کی مستقبل کی کارکردگی اور تاریخی کارکردگی میں بہت زیادہ فرق پڑتا ہے۔ لہذا ، حکمت عملی کی کارکردگی کا باقاعدگی سے جائزہ لینے کی ضرورت ہے ، اور اگر ضروری ہو تو اسے ایڈجسٹ کیا جائے۔
- بلیک سوان واقعہ کا خطرہ: مارکیٹ کے انتہائی حالات (جیسے طوفان کا خاتمہ) حکمت عملی میں بڑے پیمانے پر واپسی کا سبب بن سکتا ہے۔ اس خطرے سے نمٹنے کے لئے ، حکمت عملی میں مزید رسک کنٹرول اقدامات شامل کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے ، جیسے زیادہ سے زیادہ واپسی کی حد مقرر کرنا ، اور حد تک پہنچنے پر تجارت بند کرنا۔
- زیادہ فٹ ہونے کا خطرہ: اگر حکمت عملی کے پیرامیٹرز بہت پیچیدہ ہیں تو ، پہلے سے فٹ ہونے کا رجحان ہوسکتا ہے ، یعنی یہ حکمت عملی تاریخی اعداد و شمار پر اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے ، لیکن عملی استعمال میں اس کی کارکردگی خراب ہے۔ زیادہ فٹ ہونے سے بچنے کے لئے ، حکمت عملی کا اندازہ لگانے کے لئے کراس توثیق جیسے طریقوں کا استعمال کیا جاسکتا ہے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
- متحرک پیرامیٹرز کی اصلاح: حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو مارکیٹ کے ماحول میں ہونے والی تبدیلیوں کے مطابق ریئل ٹائم میں ایڈجسٹ کرنے کے لئے مشین لرننگ جیسے طریقوں کا استعمال کرنے پر غور کریں ، تاکہ حکمت عملی کی موافقت کو بہتر بنایا جاسکے۔
- کثیر مارکیٹ کثیر اقسام کے لئے موزوں: حکمت عملی کو مزید مارکیٹوں اور اقسام میں وسعت دیں ، اور سرمایہ کاری کو متنوع کرکے حکمت عملی کی استحکام کو بہتر بنائیں۔
- بنیادی تجزیہ کے ساتھ مل کر: تکنیکی تجزیہ کی بنیاد پر ، میکرو اکنامکس ، صنعت کے رجحانات جیسے بنیادی عوامل پر غور کریں ، حکمت عملی کی جامعیت کو بہتر بنائیں۔
- مارکیٹ کے جذبات کے تجزیے میں شامل کریں: مارکیٹ کے جذبات کے اشارے ، جیسے کہ گھبراہٹ کے اشارے ، مارکیٹ کے جذبات میں انتہائی تبدیلیوں کو پکڑنے کے لئے متعارف کرایا گیا ہے ، جس سے حکمت عملی کے لئے زیادہ سے زیادہ تجارتی مواقع فراہم کیے جاتے ہیں۔
- خطرے کے کنٹرول کے اقدامات کو بہتر بنانا: خطرے کے کنٹرول کے نظام کو مزید بہتر بنانا ، جیسے اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی کے لئے موافقت پذیر ایڈجسٹمنٹ میکانزم متعارف کرانا ، حکمت عملی کی خطرے کے انتظام کی صلاحیت کو بہتر بنانا۔
خلاصہ کریں۔
اس حکمت عملی میں ایک خاص استحکام اور منافع بخش صلاحیت ہے ، جس میں رجحان کے مواقع پر قابو پانے کے ساتھ ساتھ متعدد اشارے کے مجموعہ ، پوزیشن مینجمنٹ ، پیرامیٹرز اور متحرک اسٹاپ نقصانات کو روکنے کے لئے پیراڈائزنگ اور متحرک اسٹاپ نقصانات کو روکنے کے طریقوں کا استعمال کیا جاتا ہے۔ لیکن حکمت عملی میں پیرامیٹرز کی اصلاح ، مارکیٹ کے ماحول میں تبدیلی ، بلیک سویلم واقعے جیسے خطرات بھی موجود ہیں ، جن کو عملی استعمال میں مستقل طور پر بہتر اور بہتر بنانے کی ضرورت ہے۔ مستقبل میں حکمت عملی میں بہتری لانا ، جیسے متحرک پیرامیٹرز کی اصلاح ، کثیر منڈی میں توسیع ، بنیادی اصولوں کو جوڑنا ، مارکیٹ کے جذبات کا تجزیہ اور خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے حکمت عملی کی موافقت اور استحکام کو بہتر بنانے کے لئے۔
حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2023-04-06 00:00:00
end: 2024-04-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Enhanced Trading Strategy v5 with Visible SL/TP", overlay=true)
// Input settings
hma_length = input(9, title="HMA Length")
fast_length = input(12, title="MACD Fast Length")
slow_length = input(26, title="MACD Slow Length")
siglen = input(9, title="Signal Smoothing")
atr_length = input(14, title="ATR Length")
rsi_length = input(14, title="RSI Length")
obv_length = input(10, title="OBV Length")
volume_ma_length = input(10, title="Volume MA Length")
// Pyramiding inputs
max_pyramid_positions = input(3, title="Max Pyramid Positions")
pyramid_factor = input(0.5, title="Pyramid Factor")
// Risk and Reward Management Inputs
risk_per_trade = input(1.0, title="Risk per Trade (%)")
atr_multiplier_for_sl = input(1.5, title="ATR Multiplier for Stop Loss")
atr_multiplier_for_tp = input(3.0, title="ATR Multiplier for Take Profit")
trailing_atr_multiplier = input(2.0, title="ATR Multiplier for Trailing Stop")
// Position sizing functions
calc_position_size(equity, risk_pct, atr) =>
pos_size = (equity * risk_pct / 100) / (atr_multiplier_for_sl * atr)
pos_size
calc_pyramid_size(current_size, max_positions) =>
pyramid_size = current_size * (max_positions - strategy.opentrades) / max_positions
pyramid_size
// Pre-calculate lengths for HMA
half_length = ceil(hma_length / 2)
sqrt_length = round(sqrt(hma_length))
// Calculate indicators
hma = wma(2 * wma(close, half_length) - wma(close, hma_length), sqrt_length)
my_obv = cum(close > close[1] ? volume : close < close[1] ? -volume : 0)
obv_sma = sma(my_obv, obv_length)
[macd_line, signal_line, _] = macd(close, fast_length, slow_length, siglen)
atr = atr(atr_length)
rsi = rsi(close, rsi_length)
vol_ma = sma(volume, volume_ma_length)
// Conditions
long_condition = crossover(macd_line, signal_line) and my_obv > obv_sma and rsi > 50 and volume > vol_ma
short_condition = crossunder(macd_line, signal_line) and my_obv < obv_sma and rsi < 50 and volume > vol_ma
// Strategy Entry with improved risk-reward ratio
var float long_take_profit = na
var float long_stop_loss = na
var float short_take_profit = na
var float short_stop_loss = na
if (long_condition)
size = calc_position_size(strategy.equity, risk_per_trade, atr)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty = size)
long_stop_loss := close - atr_multiplier_for_sl * atr
long_take_profit := close + atr_multiplier_for_tp * atr
if (short_condition)
size = calc_position_size(strategy.equity, risk_per_trade, atr)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty = size)
short_stop_loss := close + atr_multiplier_for_sl * atr
short_take_profit := close - atr_multiplier_for_tp * atr
// Drawing the SL/TP lines
// if (not na(long_take_profit))
// line.new(bar_index[1], long_take_profit, bar_index, long_take_profit, width = 2, color = color.green)
// line.new(bar_index[1], long_stop_loss, bar_index, long_stop_loss, width = 2, color = color.red)
// if (not na(short_take_profit))
// line.new(bar_index[1], short_take_profit, bar_index, short_take_profit, width = 2, color = color.green)
// line.new(bar_index[1], short_stop_loss, bar_index, short_stop_loss, width = 2, color = color.red)
// Pyramiding logic
if (strategy.position_size > 0)
if (close > strategy.position_avg_price * (1 + pyramid_factor))
strategy.entry("Long Add", strategy.long, qty = calc_pyramid_size(strategy.position_size, max_pyramid_positions))
if (strategy.position_size < 0)
if (close < strategy.position_avg_price * (1 - pyramid_factor))
strategy.entry("Short Add", strategy.short, qty = calc_pyramid_size(-strategy.position_size, max_pyramid_positions))
// Trailing Stop
strategy.exit("Trailing Stop Long", "Long", trail_points = atr * trailing_atr_multiplier, trail_offset = atr * trailing_atr_multiplier)
strategy.exit("Trailing Stop Short", "Short", trail_points = atr * trailing_atr_multiplier, trail_offset = atr * trailing_atr_multiplier)
// Plots
plot(hma, title="HMA", color=color.blue)
plot(obv_sma, title="OBV SMA", color=color.orange)
hline(0, "Zero Line", color=color.gray, linestyle=hline.style_dotted)
plotshape(long_condition, title="Long Entry", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Long")
plotshape(short_condition, title="Short Entry", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Short")