ChaoZhang
جائزہ
ایک بہتر کثیر اشارے متحرک حجم کی تجارت کی حکمت عملی ایک مقداری تجارت کا طریقہ ہے جس میں حجم تجزیہ ، رجحان کی تصدیق اور متحرک خطرے کے انتظام کو شامل کیا گیا ہے۔ یہ حکمت عملی بنیادی طور پر اعلی اتار چڑھاؤ والی مارکیٹوں کے ڈیزائن کے لئے ہے ، جس میں لگاتار K لائنوں کے حجم میں تبدیلی ، قیمتوں کے رجحانات اور مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے تجزیہ کے ذریعے ممکنہ تجارتی مواقع کی نشاندہی کی جاتی ہے۔ حکمت عملی مجموعی طور پر مارکیٹ کے رجحانات کی تصدیق کے لئے اشاریہ منتقل اوسط ((EMA) کا استعمال کرتی ہے ، اور متحرک اسٹاپ نقصان کو قائم کرنے کے لئے اوسط حقیقی طول و عرض (ATR) کا استعمال کرتی ہے ، جو مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق ہے۔
حکمت عملی کا اصول
لین دین کا تجزیہ: حکمت عملی میں لین دین کی سمت پر توجہ دی جاتی ہے اور موجودہ لین دین کی تعداد کو حالیہ اوسط لین دین کے تناسب سے شمار کیا جاتا ہے۔ اس سے لین دین میں غیر معمولی اضافے کی نشاندہی کرنے میں مدد ملتی ہے ، جو قیمتوں میں اضافے یا الٹ جانے کی نشاندہی کرسکتی ہے۔
رجحان کی تصدیق: 200 دوروں کی اشاریہ کی حرکت پذیری اوسط ((EMA) کا استعمال کرتے ہوئے مجموعی طور پر مارکیٹ کے رجحان کی تصدیق کریں۔ جب قیمت ای ایم اے سے اوپر ہوتی ہے تو اسے اوپر کی طرف بڑھنے کے رجحان کے طور پر سمجھا جاتا ہے۔ اس کے برعکس ، یہ نیچے کی طرف بڑھ رہا ہے۔
داخلے کی شرائط:
- کثیر سر: لگاتار 3 لائنوں کے لئے K لائنوں کی فروخت میں اضافہ ہوا ہے ، جو اوسط سے 1.5 گنا زیادہ ہے ، اور قیمت EMA سے اوپر ہے۔
- خالی سر: لگاتار 3 گرنے والے K لائنوں میں کاروبار میں اضافہ ہوا ، موجودہ کاروبار اوسط سے 1.5 گنا زیادہ ہے ، اور قیمتیں EMA سے نیچے ہیں۔
متحرک رسک مینجمنٹ: 14 سائیکلوں کی اوسط حقیقی طول موج ((ATR) کا استعمال کرتے ہوئے اسٹاپ اور اسٹاپ لاسٹ پوائنٹس مرتب کریں۔
- اسٹاپ نقصان: 1.5x اے ٹی آر پر سیٹ کریں
- اسٹاپ: 2.5x اے ٹی آر پر سیٹ کریں
اسٹریٹجک فوائد
کثیر جہتی تجزیہ: ٹرانزیکشن کی مقدار ، قیمت کے رجحانات اور مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ جیسے متعدد جہتوں کے تجزیے کے ساتھ مل کر ، سگنل کی وشوسنییتا میں اضافہ ہوتا ہے۔
متحرک رسک مینجمنٹ: اے ٹی آر کا استعمال کرتے ہوئے اسٹاپ اسٹاپ نقصان کی ترتیب ، مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے مطابق خود بخود ایڈجسٹ کرنے کے قابل ، مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق۔
رجحانات کی پیروی: ای ایم اے کے ذریعہ مجموعی رجحانات کی تصدیق ، مخالف تجارت کے خطرے کو کم کرتی ہے۔
لچکدار: حکمت عملی کے متعدد پیرامیٹرز کو مختلف مارکیٹ کے حالات اور تجارت کی اقسام کے مطابق ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے ، جس میں اعلی موافقت پذیری ہوتی ہے۔
بصری: حکمت عملی چارٹ پر انٹری پوائنٹس ، اسٹاپ اسٹاپ نقصان کی سطح کی معلومات کو نشان زد کرتی ہے تاکہ تاجر کو بصری طور پر سمجھنے اور تجزیہ کرنے میں مدد ملے۔
اسٹریٹجک رسک
جعلی بریک کا خطرہ: کراس مارکیٹوں میں ، جعلی بریک کے اشارے کثرت سے سامنے آسکتے ہیں ، جس کی وجہ سے زیادہ تجارت ہوتی ہے۔
سلائڈ پوائنٹ کا خطرہ: انتہائی اتار چڑھاؤ والے بازاروں میں ، اصل قیمتوں میں سگنل کے آغاز کے وقت کی قیمتوں سے زیادہ فرق ہوسکتا ہے۔
تکنیکی اشارے پر بہت زیادہ انحصار: حکمت عملی بنیادی عوامل کے اثرات کو نظرانداز کرنے کے لئے بنیادی طور پر تکنیکی اشارے پر انحصار کرتی ہے۔
پیرامیٹرز کی حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی پیرامیٹرز کی ترتیبات کے لئے حساس ہوسکتی ہے ، اور مختلف پیرامیٹرز کے مجموعے نمایاں طور پر مختلف نتائج کا باعث بن سکتے ہیں۔
ٹرانزیکشن لاگت: حکمت عملی میں ٹرانزیکشن لاگت کو مدنظر نہیں رکھا گیا ہے ، جس سے حقیقی تجارت میں منافع بخش صلاحیت متاثر ہوسکتی ہے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
مارکیٹ کے جذبات کے اشارے متعارف کروانا: مارکیٹ میں اوورلوڈ اور اوورلوڈ کی حالت اور متحرک تبدیلیوں کو بہتر طور پر پکڑنے کے لئے آر ایس آئی یا ایم اے سی ڈی جیسے اشارے شامل کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے۔
ٹرانزیکشن حجم تجزیہ کو بہتر بنانا: ٹرانزیکشن حجم کے تجزیہ کے زیادہ پیچیدہ طریقوں جیسے آن بیلنس حجم (OBV) یا چائکن منی فلو (سی ایم ایف) کو استعمال کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے تاکہ زیادہ درست ٹرانزیکشن حجم سگنل فراہم کیا جاسکے۔
ٹائم فلٹر شامل کریں: مارکیٹ میں کم لیکویڈیٹی کے اوقات میں تجارت سے بچنے کے لئے ٹریڈنگ ٹائم ونڈو کا تصور متعارف کرایا گیا ہے۔
متحرک ایڈجسٹمنٹ پیرامیٹرز: ایڈجسٹمنٹ پیرامیٹرز کا استعمال کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے ، جو ای ایم اے کی مدت ، اے ٹی آر ضارب اور دیگر پیرامیٹرز کو حالیہ مارکیٹ کے حالات کے مطابق خود بخود ایڈجسٹ کرتا ہے۔
بنیادی اعداد و شمار کو متعارف کروائیں: کچھ بنیادی اشارے یا نیوز ایونٹ تجزیہ کے ساتھ مل کر حکمت عملی کی جامعیت کو بہتر بنائیں۔
اسٹاپ نقصان کے طریقہ کار کو بہتر بنائیں: منافع کو بہتر طور پر بچانے کے ل move چلنے والے نقصانات یا معاون مزاحمت والے مقامات پر مبنی اسٹاپ کا استعمال کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے۔
فلٹرنگ کے حالات میں اضافہ: اضافی فلٹرنگ کے حالات شامل کریں ، جیسے غیر معمولی حجم ، قیمت میں اتار چڑھاؤ کی حد ، وغیرہ ، تاکہ غلط سگنل کو کم کیا جاسکے۔
خلاصہ کریں۔
ایک بہتر کثیر اشارے متحرک تجارتی حکمت عملی حجم تجزیہ ، رجحان کی شناخت اور متحرک رسک مینجمنٹ کے امتزاج کے ذریعہ ایک نسبتا comprehensive جامع تجارتی طریقہ کار مہیا کرتی ہے۔ اس حکمت عملی کا فائدہ اس کی کثیر جہتی تجزیہ اور متحرک رسک مینجمنٹ کی صلاحیتوں میں ہے ، لیکن اس کے ساتھ ہی اس میں جعلی پیشرفت اور تکنیکی اشارے پر زیادہ انحصار جیسے خطرات کا بھی سامنا کرنا پڑتا ہے۔ مزید اشارے متعارف کرانے ، پیرامیٹرز کی ترتیب کو بہتر بنانے اور خطرے کے انتظام کے طریقہ کار کو بہتر بنانے کے ذریعہ ، اس حکمت عملی میں اس کی کارکردگی اور موافقت کو مزید بڑھانے کی صلاحیت موجود ہے۔ تاہم ، اس حکمت عملی کو استعمال کرتے وقت تاجر کو محتاط رہنا چاہئے ، کافی پیمائش اور ریئل ٹائم کی تصدیق کریں ، اور مارکیٹ کے مخصوص حالات کے مطابق ضروری ایڈجسٹمنٹ کریں۔
/*backtest
start: 2023-07-20 00:00:00
end: 2024-07-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Improved Volume Based Strategy", overlay=true)
// 參數
volumePeriod = input.int(3, "Volume Period", minval=2, maxval=5)
atrPeriod = input.int(14, "ATR Period")
atrMultiplierSL = input.float(1.5, "ATR Multiplier for Stop Loss")
atrMultiplierTP = input.float(2.5, "ATR Multiplier for Take Profit")
emaPeriod = input.int(200, "EMA Period")
// 指標計算
atr = ta.atr(atrPeriod)
ema = ta.ema(close, emaPeriod)
// 判斷成交量方向
volumeUp = close > open
volumeDown = close < open
// 檢查連續K線的成交量方向
consecutiveUpVolume = volumeUp and volumeUp[1] and volumeUp[2]
consecutiveDownVolume = volumeDown and volumeDown[1] and volumeDown[2]
// 計算成交量倍率
volumeRatio = volume / ta.sma(volume, volumePeriod)
// 入場條件
longCondition = consecutiveUpVolume and volumeRatio > 1.5 and close > ema
shortCondition = consecutiveDownVolume and volumeRatio > 1.5 and close < ema
// 執行策略
if (longCondition)
stopLoss = low - atr * atrMultiplierSL
takeProfit = high + atr * atrMultiplierTP
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
labelText = "多：" + str.tostring(close, "#.##") + " 倍率:" + str.tostring(volumeRatio, "#.##") + " \n止盈:" + str.tostring(takeProfit, "#.##") + " \n止損:" + str.tostring(stopLoss, "#.##")
label.new(bar_index, low - atr * 2, text=labelText, color=color.green, textcolor=color.white, style=label.style_label_up)
if (shortCondition)
stopLoss = high + atr * atrMultiplierSL
takeProfit = low - atr * atrMultiplierTP
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
labelText = "空：" + str.tostring(close, "#.##") + " 倍率:" + str.tostring(volumeRatio, "#.##") + " \n止盈:" + str.tostring(takeProfit, "#.##") + " \n止損:" + str.tostring(stopLoss, "#.##")
label.new(bar_index, high + atr * 2, text=labelText, color=color.red, textcolor=color.white, style=label.style_label_down)
// 繪製指標
plot(ema, color=color.blue, title="EMA")