مارکوف چین امکانی منتقلی ریاست مقداری تجارتی حکمت عملی
MC
ChaoZhang
جائزہ
مارکوف چین امکان تبادلوں کی ریاست کو مقداری کرنے والی تجارتی حکمت عملی ایک جدید تجارتی طریقہ ہے جو مارکوف چین ماڈل پر مبنی ہے۔ اس حکمت عملی میں مارکوف چین کی ریاست تبادلوں کی امکانات کا استعمال مارکیٹ کے رجحانات کی پیش گوئی کرنے اور اس کے مطابق تجارتی فیصلے کرنے کے لئے کیا جاتا ہے۔ اس حکمت عملی کا مرکزی خیال یہ ہے کہ مارکیٹ کی حالت کو متعدد مجرد ریاستوں (جیسے اوپر ، نیچے اور کراس) میں تقسیم کیا جائے ، اور پھر تاریخی اعداد و شمار کے مطابق ان ریاستوں کے مابین تبادلوں کے امکانات کا حساب لگایا جائے ، جس سے اگلے ممکنہ ریاست کی پیش گوئی کی جاسکے۔
اس طریقہ کار کی منفرد بات یہ ہے کہ اس میں نہ صرف موجودہ مارکیٹ کی حالت پر غور کیا گیا ہے بلکہ مارکیٹ کی حالت کے مابین تبدیلی کی حرکیات پر بھی غور کیا گیا ہے۔ امکانات کے ماڈل متعارف کرانے کے ذریعہ ، یہ حکمت عملی مارکیٹ کی غیر یقینی صورتحال اور اتار چڑھاؤ کو بہتر طور پر پکڑ سکتی ہے ، جس سے مختلف مارکیٹ کے ماحول میں زیادہ لچکدار اور قابل موافقت تجارتی فیصلے کیے جاسکتے ہیں۔
حکمت عملی کا اصول
حالت کی تعریف: حکمت عملی مارکیٹ کی حالت کو تین اقسام میں بیان کرتی ہے - بیل مارکیٹ ((عروج) ، ریچھ مارکیٹ ((گراؤنڈ) ، اور کراس کراس ((مستحکم)) ۔ یہ حالات موجودہ اختتامی قیمت اور پچھلی اختتامی قیمت کے مقابلے میں طے کی جاتی ہیں۔
تبادلوں کا امکان: حکمت عملی مختلف ریاستوں کے مابین تبادلوں کا امکان بیان کرنے کے لئے 9 ان پٹ پیرامیٹرز کا استعمال کرتی ہے۔ مثال کے طور پر ،
prob_bull_to_bullاس کا مطلب یہ ہے کہ بَیل بازار کی حالت سے بَیل بازار کی حالت کو برقرار رکھنے کا امکان۔ریاست کی تبدیلی کا منطق: حکمت عملی نے مارکوف چین کی ریاست کی تبدیلی کے عمل کی نقالی کرنے کے لئے ایک آسان تبدیلی کا منطق استعمال کیا۔ اس میں ایک کاؤنٹر استعمال کیا جاتا ہے۔
transition_counterٹریڈنگ سگنل جنریشن: موجودہ حالت کی بنیاد پر ، حکمت عملی خرید ، فروخت یا خالی پوزیشن سگنل پیدا کرتی ہے۔ جب حالت بیل مارکیٹ ہوتی ہے تو ، حکمت عملی زیادہ کرنا شروع کردیتی ہے۔ جب حالت بیر مارکیٹ ہوتی ہے تو ، حکمت عملی خالی کرنا شروع کردیتی ہے۔ جب حالت افقی ہوتی ہے تو ، حکمت عملی تمام پوزیشنوں کو صاف کردیتی ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
امکانات کا ماڈل: مارکوف چین ماڈل متعارف کرانے کے ذریعہ ، حکمت عملی مارکیٹ کی بے ترتیب اور غیر یقینی صورتحال کو بہتر طور پر پکڑ سکتی ہے ، جو روایتی تکنیکی تجزیہ کے طریقوں کے لئے مشکل ہے۔
لچکدار: حکمت عملی مختلف مارکیٹ کے حالات کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے تبادلوں کے امکانات کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کر سکتی ہے ، جس سے یہ زیادہ لچکدار ہے۔
متعدد ریاستوں پر غور: اس حکمت عملی میں مارکیٹ کی تین ریاستوں (بڑھتی ، گرتی اور کراس) پر غور کیا جاتا ہے ، جس سے مارکیٹ کی حرکیات کو زیادہ جامع انداز میں سمجھا جاسکتا ہے ، اس کے مقابلے میں ایک سادہ رجحان سے باخبر رہنے کی حکمت عملی۔
رسک مینجمنٹ: ایک مخصوص رسک مینجمنٹ میکانزم کو حکمت عملی میں شامل کیا گیا ہے جو ممکنہ نقصانات کو کنٹرول کرنے میں مدد کرتا ہے.
وضاحت: اگرچہ امکاناتی ماڈل کا استعمال کیا جاتا ہے ، حکمت عملی کی منطق نسبتا simple آسان ہے ، جس سے تاجروں کو سمجھنے اور ایڈجسٹ کرنے میں آسانی ہوتی ہے۔
اسٹریٹجک رسک
پیرامیٹر حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی کا انحصار انتہائی حد تک سیٹ کردہ تبادلوں کے امکانات پیرامیٹرز پر ہوتا ہے۔ پیرامیٹرز کی نامناسب ترتیب غلط تجارتی سگنل کا سبب بن سکتی ہے۔
تاخیر: چونکہ حکمت عملی اختتامی قیمتوں پر مبنی ہے ، اس لئے کچھ تاخیر ہوسکتی ہے اور تیزی سے بدلتے ہوئے بازاروں میں اہم موڑ سے محروم ہوسکتا ہے۔
حد سے زیادہ تخفیف: اگرچہ مارکوف چین ماڈل کچھ مارکیٹ کی حرکیات کو پکڑتا ہے ، لیکن یہ اب بھی پیچیدہ مالیاتی منڈیوں کی تخفیف ہے ، جس میں مارکیٹ کے کچھ اہم عوامل کو نظرانداز کیا جاسکتا ہے۔
بار بار تجارت: حالت میں بار بار تبدیلیوں کے مطابق ، حکمت عملی بہت زیادہ تجارتی سگنل پیدا کرسکتی ہے ، جس سے تجارت کی لاگت میں اضافہ ہوتا ہے۔
مارکیٹ کی موافقت: کچھ مارکیٹ کے حالات میں (جیسے طویل مدتی رجحان مارکیٹ یا انتہائی اتار چڑھاؤ والی مارکیٹ) ، حکمت عملی خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرسکتی ہے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
مزید حالات متعارف کرانا: مارکیٹ کی متحرک حالتوں کو مزید تفصیل سے پیش کرنے کے لئے مارکیٹ کی مزید حالتوں کو متعارف کرانے پر غور کیا جاسکتا ہے ، جیسے مضبوط اضافہ ، کمزور اضافہ وغیرہ۔
متحرک ایڈجسٹمنٹ کا امکان: ایک ایسا طریقہ کار تیار کیا جاسکتا ہے جو حالیہ مارکیٹ کی کارکردگی کے مطابق متحرک ایڈجسٹمنٹ کے تبادلوں کا امکان پیدا کرے ، تاکہ حکمت عملی زیادہ لچکدار ہو۔
دیگر تکنیکی اشارے کو مربوط کریں: روایتی تکنیکی اشارے جیسے کہ حرکت پذیری اوسط ، آر ایس آئی کو حالت کے فیصلے کے منطق میں شامل کیا جاسکتا ہے ، جس سے پیشن گوئی کی درستگی میں اضافہ ہوتا ہے۔
حالت کا تعین کرنے کے لئے بہتر منطق: مارکیٹ کی حالت کا تعین کرنے کے لئے زیادہ پیچیدہ منطق کا استعمال کیا جاسکتا ہے ، جیسے کہ متعدد وقت کی مدت میں قیمتوں میں ہونے والی تبدیلیوں کو مدنظر رکھنا۔
اسٹاپ نقصان کا تعارف: حکمت عملی میں اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار شامل کریں ، خطرے کو مزید کنٹرول کریں اور منافع کو لاک کریں۔
ریٹرننگ اور پیرامیٹرز کی اصلاح: حکمت عملیوں پر بڑے پیمانے پر ریٹرننگ ، جینیاتی الگورتھم جیسے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے تبادلوں کے امکانات کے پیرامیٹرز کو بہتر بنانا۔
ٹرانزیکشن لاگت پر غور کریں: حکمت عملی کی منطق میں ٹرانزیکشن لاگت کو شامل کرنے پر غور کریں تاکہ زیادہ بار بار ہونے والے ٹرانزیکشنز سے بچا جاسکے۔
خلاصہ کریں۔
مارکوف چین امکان تبدیلی کی حیثیت کی مقدار کی تجارت کی حکمت عملی ایک جدید تجارت کا طریقہ ہے جس میں امکانات کے ماڈل کو روایتی تکنیکی تجزیہ کے ساتھ ہوشیاری سے جوڑا گیا ہے۔ مارکیٹ کی حالت میں تبدیلی کے عمل کی مشابہت کے ذریعہ ، حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات کو پکڑنے کے ساتھ ساتھ مارکیٹ کی بے ترتیب اور غیر یقینی صورتحال کو بھی مدنظر رکھتی ہے۔
اگرچہ اس حکمت عملی میں پیرامیٹرز کی حساسیت اور ممکنہ حد سے زیادہ تخفیف جیسے خطرات موجود ہیں ، لیکن اس کی لچک اور قابل تشریحیت نے اسے ایک ممکنہ تجارتی آلہ بنا دیا ہے۔ مزید اصلاحات ، جیسے مزید ریاستوں ، متحرک ایڈجسٹمنٹ کے امکانات ، اور دیگر تکنیکی اشارے کے انضمام کے ذریعہ ، اس حکمت عملی کو حقیقی تجارت میں بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کا امکان ہے۔
یہ حکمت عملی تاجروں کے لئے ایک نیا نظریہ پیش کرتی ہے کہ مارکیٹ کے طرز عمل کو سمجھنے اور پیش گوئی کرنے کے لئے کس طرح امکانات کے ماڈل کا استعمال کیا جاسکتا ہے۔ تاہم ، عملی استعمال میں ، احتیاطی تدابیر کی ضرورت ہوتی ہے ، مناسب واپسی اور خطرے کی تشخیص کی ضرورت ہوتی ہے ، اور مخصوص تجارتی اقسام اور مارکیٹ کے حالات کے مطابق مناسب ایڈجسٹمنٹ کی ضرورت ہوتی ہے۔
//@version=5
strategy("Markov Chain Strategy", overlay=true)
// Input parameters for transition probabilities
prob_bull_to_bull = input.float(0.7, title="Bull to Bull Transition Probability")
prob_bull_to_bear = input.float(0.2, title="Bull to Bear Transition Probability")
prob_bull_to_stagnant = input.float(0.1, title="Bull to Stagnant Transition Probability")
prob_bear_to_bull = input.float(0.3, title="Bear to Bull Transition Probability")
prob_bear_to_bear = input.float(0.5, title="Bear to Bear Transition Probability")
prob_bear_to_stagnant = input.float(0.2, title="Bear to Stagnant Transition Probability")
prob_stagnant_to_bull = input.float(0.4, title="Stagnant to Bull Transition Probability")
prob_stagnant_to_bear = input.float(0.3, title="Stagnant to Bear Transition Probability")
prob_stagnant_to_stagnant = input.float(0.3, title="Stagnant to Stagnant Transition Probability")
// Define price states
var float prev_close = na
var int state = na
// Calculate the current state
if (not na(prev_close))
if (close > prev_close)
state := 2 // Bull
else if (close < prev_close)
state := 1 // Bear
else
state := 3 // Stagnant
prev_close := close
// Transition logic (simplified)
var float transition_counter = 0
transition_counter := (transition_counter + 1) % 10
if (state == 2) // Bull
if (transition_counter < prob_bull_to_bull * 10)
state := 2
else if (transition_counter < (prob_bull_to_bull + prob_bull_to_bear) * 10)
state := 1
else
state := 3
else if (state == 1) // Bear
if (transition_counter < prob_bear_to_bull * 10)
state := 2
else if (transition_counter < (prob_bear_to_bull + prob_bear_to_bear) * 10)
state := 1
else
state := 3
else if (state == 3) // Stagnant
if (transition_counter < prob_stagnant_to_bull * 10)
state := 2
else if (transition_counter < (prob_stagnant_to_bull + prob_stagnant_to_bear) * 10)
state := 1
else
state := 3
// Strategy logic
if (state == 2)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
else if (state == 1)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
else
strategy.close("Buy")
strategy.close("Sell")