بولنگر بینڈز اسٹاکسٹک آسکیلیٹر حکمت عملی
SMA
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی ایک ٹریڈنگ حکمت عملی ہے جو برن بینڈ اور بے ترتیب اوسیلیٹر پر مبنی ہے۔ یہ مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کی حد کا تعین کرنے کے لئے برن کا استعمال کرتا ہے اور مارکیٹ میں زیادہ خرید اور زیادہ فروخت کی حالت کا فیصلہ کرنے کے لئے بے ترتیب اوسیلیٹر کا استعمال کرتا ہے۔ جب قیمت برن بینڈ کو ٹریک کرتی ہے تو حکمت عملی زیادہ ہوتی ہے۔ جب قیمت برن بینڈ کو ٹریک کرتی ہے تو حکمت عملی خالی ہوجاتی ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی کے مرکز میں برن بینڈ اور بے ترتیب اوسیلیٹر دو تکنیکی اشارے ہیں۔ برن بینڈ تین لائنوں پر مشتمل ہے: وسط ریل ، اوپری ریل اور لوئر ریل۔ وسط ریل قیمتوں کی ایک سادہ حرکت پذیر اوسط ہے ، اوپری ریل اور لوئر ریل بالترتیب وسط ریل کے علاوہ اور کم قیمت کے معیاری فرق کا ایک ضرب ہے۔ جب قیمت ٹوٹ جاتی ہے تو ، اس کا اشارہ ہوتا ہے کہ مارکیٹ ممکنہ طور پر زیادہ خریدنے کی حالت میں ہے۔ جب قیمت ٹوٹ جاتی ہے تو ، اس کا اشارہ ہوتا ہے کہ مارکیٹ ممکنہ طور پر زیادہ فروخت کی حالت میں ہے۔
رینڈم آسکیلیٹر دو لائنوں پر مشتمل ہے:٪ K لائن اور٪ D لائن۔٪ K لائن قریبی قیمتوں میں حالیہ عرصے میں اعلی ترین اور کم ترین قیمتوں کے درمیان اختتامی قیمت کی پیمائش کرتی ہے ، اور٪ D لائن٪ K لائن کی متحرک اوسط ہے۔٪ K لائن پر٪ D لائن کو عبور کرتے وقت ، یہ ظاہر ہوتا ہے کہ مارکیٹ ممکنہ طور پر زیادہ خریدنے کی حالت میں ہے۔ جب٪ K لائن کے نیچے٪ D لائن کو عبور کرتے ہیں تو ، یہ ظاہر ہوتا ہے کہ مارکیٹ ممکنہ طور پر زیادہ فروخت کی حالت میں ہے۔
یہ حکمت عملی ان دونوں اشارے کو جوڑتی ہے ، حکمت عملی زیادہ کام کرتی ہے جب قیمت بورن بینڈ سے ٹکرا جاتی ہے اور بے ترتیب oscillator٪ K لائن پر٪ D لائن عبور کرتی ہے۔ حکمت عملی خالی ہوتی ہے جب قیمت بورن بینڈ سے ٹکرا جاتی ہے اور بے ترتیب oscillator٪ K لائن پر٪ D لائن عبور کرتی ہے۔ یہ مجموعہ مارکیٹ کے رجحانات کو مؤثر طریقے سے پکڑ سکتا ہے ، اور اس کے ساتھ ساتھ اتار چڑھاؤ کی مارکیٹ میں بار بار تجارت سے بھی بچ سکتا ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
- رجحان اور اتار چڑھاؤ دونوں مارکیٹ کی حالت کے اشارے کو ملا کر ، مختلف مارکیٹ کے ماحول میں مستحکم منافع حاصل کیا جاسکتا ہے۔
- برین بینڈ متحرک طور پر مارکیٹ میں اتار چڑھاو کی تبدیلیوں کے مطابق ڈھالنے کی صلاحیت رکھتا ہے ، جس سے حکمت عملی کی لچک میں اضافہ ہوتا ہے۔
- بے ترتیب oscillators حکمت عملی کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے، مؤثر طریقے سے جعلی بریک سگنل کو فلٹر کرنے کے قابل ہیں.
- حکمت عملی کی منطق واضح ہے ، سمجھنے اور لاگو کرنے میں آسان ہے ، جو مختلف سطح کے تاجروں کے لئے موزوں ہے۔
اسٹریٹجک رسک
- مارکیٹ کے رجحانات میں غیر یقینی صورتحال یا بہت زیادہ اتار چڑھاؤ کی صورت میں ، اس حکمت عملی میں زیادہ سے زیادہ جھوٹے اشارے ہوسکتے ہیں ، جس کی وجہ سے بار بار تجارت اور نقصان ہوتا ہے۔
- یہ حکمت عملی تاریخی اعداد و شمار پر منحصر ہے اور کچھ غیر متوقع واقعات یا غیر معمولی مارکیٹ کے حالات کے لئے بڑے پیمانے پر واپسی کا امکان ہے.
- حکمت عملی کے پیرامیٹرز کے انتخاب سے حکمت عملی کی کارکردگی پر بہت زیادہ اثر پڑتا ہے۔ مختلف پیرامیٹرز سے بالکل مختلف نتائج برآمد ہوسکتے ہیں۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
- سگنل کی وشوسنییتا کو مزید بہتر بنانے کے لئے ، مزید فلٹرنگ شرائط جیسے ٹرانزیکشن حجم ، دیگر تکنیکی اشارے وغیرہ کو شامل کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے۔
- برن بینڈ اور بے ترتیب oscillators کے پیرامیٹرز کو بہتر بنایا جاسکتا ہے تاکہ پیرامیٹرز کا مجموعہ تلاش کیا جاسکے جو موجودہ مارکیٹ کے لئے موزوں ہے۔
- ایک ہی تجارت کے خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے خطرے کے انتظام کے طریقہ کار کو متعارف کرایا جاسکتا ہے ، جیسے کہ اسٹاپ نقصان اور موبائل اسٹاپ نقصان۔
- اس حکمت عملی کو دیگر حکمت عملیوں کے ساتھ جوڑ کر ایک زیادہ مضبوط حکمت عملی کا مجموعہ بنانے پر غور کیا جاسکتا ہے۔
خلاصہ کریں۔
یہ حکمت عملی ایک سادہ اور موثر تجارتی حکمت عملی ہے ، جس میں برن بینڈ اور بے ترتیب آسکیلیٹر کے دو کلاسیکی تکنیکی اشارے شامل ہیں ، جو رجحان اور ہلچل دونوں مارکیٹ کی حالت میں مستحکم منافع حاصل کرنے کے قابل ہیں۔ اگرچہ اس حکمت عملی میں کچھ خطرات اور حدود بھی ہیں ، لیکن مناسب اصلاح اور بہتری کے ساتھ ، حکمت عملی کی کارکردگی اور موافقت کو مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے ، جو ایک قابل حوالہ اور سیکھنے والی تجارتی حکمت عملی ہے۔
/*backtest
start: 2023-05-03 00:00:00
end: 2024-05-08 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Unique Bollinger Bands Strategy", overlay=true)
src = input(close)
length = input.int(34, minval=1)
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50)
basis = ta.sma(src, length)
dev = ta.stdev(src, length)
dev2 = mult * dev
upper1 = basis + dev
lower1 = basis - dev
upper2 = basis + dev2
lower2 = basis - dev2
colorBasis = src >= basis ? color.blue : color.orange
pBasis = plot(basis, linewidth=2, color=colorBasis)
pUpper1 = plot(upper1, color=color.new(color.blue, 0), style=plot.style_circles)
pUpper2 = plot(upper2, color=color.new(color.blue, 0))
pLower1 = plot(lower1, color=color.new(color.orange, 0), style=plot.style_circles)
pLower2 = plot(lower2, color=color.new(color.orange, 0))
fill(pBasis, pUpper2, color=color.new(color.blue, 80))
fill(pUpper1, pUpper2, color=color.new(color.blue, 80))
fill(pBasis, pLower2, color=color.new(color.orange, 80))
fill(pLower1, pLower2, color=color.new(color.orange, 80))
// Parameters
bbLength = input.int(34, title="Length", minval=1)
bbMultiplier = input.float(2.0, title="Multiplier", minval=0.001, maxval=50)
// Source
priceData = close // Unique name for price data source
// Bollinger Bands Calculation
bbBasis = ta.sma(priceData, bbLength)
bbDeviation = ta.stdev(priceData, bbLength)
bbDeviationMultiplied = bbMultiplier * bbDeviation
bbUpperBand = bbBasis + bbDeviationMultiplied
bbLowerBand = bbBasis - bbDeviationMultiplied
// Plot Bollinger Bands
plot(bbBasis, color=color.blue, linewidth=2)
plot(bbUpperBand, color=color.blue)
plot(bbLowerBand, color=color.orange)
// Strategy Logic for Entry and Exit
enterLong = ta.crossover(priceData, bbUpperBand)
enterShort = ta.crossunder(priceData, bbLowerBand)
// Enter Long when price crosses over upper band
if (enterLong)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Enter Short when price crosses under lower band
if (enterShort)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Close Long when Short condition is met (i.e., price under lower band)
if (enterShort)
strategy.close("Long")
// Close Short when Long condition is met (i.e., price over upper band)
if (enterLong)
strategy.close("Short")