SMA کراس اوور اور والیوم فلٹرنگ پر مبنی انڈیپٹیو ڈائنامک اسٹاپ پرافٹ اور اسٹاپ لاس اسٹریٹجی
SMA
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی ایک خودکار تجارتی نظام ہے جو سادہ حرکت پذیر اوسط ((SMA) کراسنگ اور کراسنگ فلٹرنگ پر مبنی ہے۔ یہ تیز رفتار اور سست رفتار SMA کے کراسنگ کا استعمال کرتے ہوئے انٹری سگنل تیار کرتا ہے ، جبکہ رجحان کی طاقت کی تصدیق کے لئے کراسنگ کے اشارے کو جوڑتا ہے۔ حکمت عملی میں متحرک اسٹاپ اور اسٹاپ آؤٹ میکانزم اور وقت پر مبنی باہر نکلنے کے حالات بھی شامل ہیں ، جس کا مقصد خطرے کے انتظام کو بہتر بنانا اور منافع بخش صلاحیت کو بہتر بنانا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی کے بنیادی اصول مندرجہ ذیل اہم اجزاء پر مبنی ہیں:
SMA کراس سگنل:
- دو مختلف ادوار کی ایک سادہ منتقل اوسط استعمال کرتے ہوئے ((فاسٹ SMA اور سست SMA)
- جب فاسٹ SMA نیچے سے سست SMA کو پار کرتا ہے تو ایک کثیر سگنل پیدا ہوتا ہے
- جب فاسٹ SMA اوپر سے سست SMA کو پار کرتا ہے تو ، ایک خالی سگنل پیدا ہوتا ہے
ٹرانزیکشن فلٹر:
- ٹرانزیکشن کی تعداد کا حساب لگانے کے لئے ایک سادہ منتقل اوسط
- ایک سے زیادہ سگنل کی ضرورت ہے کہ موجودہ ٹرانزیکشن حجم ٹرانزیکشن حجم SMA سے زیادہ ہے
- خالی کرنے کا اشارہ موجودہ ٹرانزیکشن کو ٹرانزیکشن ایس ایم اے سے کم کرنے کی ضرورت ہے
متحرک سٹاپ نقصان اور سٹاپ:
- اسٹاپ نقصان اور اسٹاپ آؤٹ کی سطح کا تعین کریں جو داخلے کی قیمت پر مبنی فی صد ہے
- سٹاپ نقصان اور روک تھام کی سطح ان پٹ پیرامیٹرز کے ذریعے ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے
ٹائم بیس سے باہر نکلیں:
- سیٹ اپ زیادہ سے زیادہ پوزیشن وقت ((K لائنوں کی تعداد میں)
- زیادہ سے زیادہ پوزیشن رکھنے کے وقت سے زیادہ پوزیشنوں کو خود کار طریقے سے صاف کرنا ، طویل عرصے تک ناقص پوزیشنوں کو روکنا
پیمائش کے دوران سیٹ کریں:
- صارف کو ایک مخصوص پیمائش وقت کی حد کی وضاحت کرنے کی اجازت دیتا ہے
- اس بات کو یقینی بنائیں کہ حکمت عملی صرف مخصوص تاریخی دورانیے کے دوران کام کرتی ہے
اسٹریٹجک فوائد
ٹرینڈ ٹریکنگ کے ساتھ مل کر: ایس ایم اے کراس اور ٹرانزیکشن فلٹرنگ کے ساتھ مل کر ، حکمت عملی مضبوط رجحانات کو پکڑنے کے قابل ہے ، جبکہ کمزور مارکیٹوں میں بار بار تجارت سے گریز کیا جاتا ہے۔
لچکدار خطرے کا انتظام: متحرک اسٹاپ اور اسٹاپ میکانیزم حکمت عملی کو مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے مطابق خود بخود خطرے کی نمائش کو ایڈجسٹ کرنے کی اجازت دیتا ہے ، جس سے منافع کو بچانے اور ممکنہ نقصان کو محدود کرنے میں مدد ملتی ہے۔
زیادہ سے زیادہ پوزیشنوں سے بچنے کے لئے: زیادہ سے زیادہ پوزیشن رکھنے کے وقت کی حد سے حکمت عملی کو نقصان دہ پوزیشنوں کو طویل عرصے تک منفی مارکیٹ کے حالات میں رکھنے سے روکنے میں مدد ملتی ہے ، اور فنڈز کو موثر طریقے سے استعمال کرنے میں مدد ملتی ہے۔
اپنی مرضی کے مطابق: متعدد ایڈجسٹ پیرامیٹرز (جیسے ایس ایم اے کا دورانیہ ، اسٹاپ نقصان کا فیصد ، زیادہ سے زیادہ پوزیشن رکھنے کا وقت وغیرہ) حکمت عملی کو مختلف مارکیٹوں اور تجارتی طرزوں کے مطابق بہتر بنانے کی اجازت دیتا ہے۔
تصویری مدد: حکمت عملی نے ایس ایم اے لائنوں اور تجارتی اشاروں کو چارٹ پر نقشہ کیا تاکہ حکمت عملی کی کارکردگی کو بصری طور پر سمجھنے اور تجزیہ کرنے میں مدد ملے۔
اسٹریٹجک رسک
پسماندہ: ایس ایم اے اشارے بنیادی طور پر تاخیر کا شکار ہیں ، جس کی وجہ سے تیزی سے الٹتے ہوئے بازاروں میں تاخیر سے داخلے یا کھوئے ہوئے مواقع پیدا ہوسکتے ہیں۔
جعلی دراندازی کا خطرہ: اس کے نتیجے میں ، ایس ایم اے کراسنگ کے نتیجے میں اکثر غلط بریک سگنل پیدا ہوسکتے ہیں ، جس سے زیادہ تجارت اور تجارت کی لاگت میں اضافہ ہوتا ہے۔
ٹرانزیکشن کی مقدار پر منحصر ہے: ٹرانزیکشن حجم کے اشارے پر زیادہ انحصار کچھ مارکیٹ کے حالات میں حکمت عملی کو گمراہ کرسکتا ہے ، خاص طور پر کم لیکویڈیٹی یا غیر معمولی تجارت کے اوقات میں۔
فکسڈ فیصد سٹاپ نقصان / سٹاپ: فکسڈ فیصد اسٹاپ اور اسٹاپ کا استعمال تمام مارکیٹ کے حالات کے لئے موزوں نہیں ہوسکتا ہے ، خاص طور پر اس وقت جب اتار چڑھاؤ میں شدید تبدیلی آتی ہے۔
ٹائم بیس سے باہر نکلنے کی حدود: مقررہ زیادہ سے زیادہ پوزیشن ہولڈنگ وقت ممکنہ طور پر منافع کو متاثر کرنے کے لئے فائدہ مند رجحانات کے خاتمے سے پہلے جلد ہی پوزیشن کو ختم کرنے کا سبب بن سکتا ہے.
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
متحرک پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں: ایس ایم اے سائیکل ، اسٹاپ نقصان کی شرح اور زیادہ سے زیادہ پوزیشن رکھنے کے وقت کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے ل different مختلف مارکیٹ کے دوروں اور اتار چڑھاؤ کو ایڈجسٹ کریں۔
اضافی فلٹر شامل کریں: دوسرے تکنیکی اشارے (جیسے RSI ، MACD وغیرہ) کو بطور اضافی فلٹرنگ شرائط متعارف کرانے سے ٹریڈنگ سگنل کی درستگی میں اضافہ ہوتا ہے۔
ٹرانسمیشن کی حد کو ایڈجسٹ کریں: مارکیٹ کے مختلف مراحل میں ٹرانزیکشن حجم کی خصوصیات کو بہتر طور پر اپنانے کے لئے متحرک طور پر ایڈجسٹ ٹرانزیکشن حجم تخفیف کا طریقہ کار تیار کریں۔
آپ کو ان کے بارے میں مزید جاننے کی ضرورت ہے: مارکیٹ کے ڈھانچے یا متحرک اشارے پر مبنی ذہین انخلا کے میکانزم کی تلاش کریں ، جس سے مقررہ وقت سے باہر نکلنے کی بجائے حکمت عملی کی موافقت کو بہتر بنایا جاسکے۔
وولٹیبلٹی ایڈجسٹمنٹ: مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر متحرک اسٹاپ اور اسٹاپ کی سطح کو ایڈجسٹ کرنا تاکہ خطرے کا بہتر انتظام کیا جاسکے اور منافع کو پکڑا جاسکے۔
ملٹی ٹائم فریم تجزیہ: متعدد ٹائم فریموں کے اعداد و شمار کے تجزیے کو مربوط کرنا ، مارکیٹ کے رجحانات اور الٹ کے بارے میں حکمت عملی کی شناخت کو بہتر بنانا۔
مشین لرننگ کی اصلاح: مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو متحرک طور پر بہتر بنانا تاکہ مختلف مارکیٹ کے حالات میں حکمت عملی کی کارکردگی کو بہتر بنایا جاسکے۔
خلاصہ کریں۔
ایس ایم اے کراس اور ٹرانزیکشن فلٹرنگ کے ساتھ ایک موافقت پذیر متحرک اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی ایک جامع تجارتی نظام ہے جو رجحانات کی نگرانی ، ٹرانزیکشن تجزیہ اور خطرے کے انتظام کو یکجا کرتا ہے۔ ایس ایم اے کراس اور ٹرانزیکشن فلٹرنگ کا استعمال کرتے ہوئے ، اس حکمت عملی کا مقصد مارکیٹ کے مضبوط رجحانات کو پکڑنا ہے ، جبکہ اس کی متحرک اسٹاپ نقصان کی روک تھام اور وقت کی بنیاد پر باہر نکلنے کی خصوصیت لچکدار خطرے سے متعلق کنٹرول فراہم کرتی ہے۔ سگنل کی تاخیر اور مقررہ پیرامیٹرز پر انحصار جیسی کچھ موروثی حدود کے باوجود ، اس حکمت عملی میں متعدد قابل اصلاح سمتیں پیش کی گئیں ، بشمول پیرامیٹرز کی متحرک ایڈجسٹمنٹ ، اضافی تکنیکی اشارے اور مشین لرننگ ٹکنالوجی کا استحصال۔
/*backtest
start: 2024-06-30 00:00:00
end: 2024-07-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Simple_CrossOver_Bot_V1_EBO", overlay=true)
// INPUTS
dateStart_Year = input.int(2018, title="Start Year", minval=2000)
dateStart_Month = input.int(1, title="Start Month", minval=1, maxval=12)
dateStart_Day = input.int(1, title="Start Day", minval=1, maxval=31)
dateEnd_Year = input.int(2019, title="End Year", minval=2000)
dateEnd_Month = input.int(1, title="End Month", minval=1, maxval=12)
dateEnd_Day = input.int(1, title="End Day", minval=1, maxval=31)
fast_SMA_input = input.int(7, title="SMA Fast")
slow_SMA_input = input.int(25, title="SMA Slow")
volume_SMA_input = input.int(20, title="Volume SMA")
stop_loss_percent = input.float(1.0, title="Stop Loss (%)", step=0.1) / 100
take_profit_percent = input.float(2.0, title="Take Profit (%)", step=0.1) / 100
max_bars_in_trade = input.int(50, title="Max Bars in Trade", minval=1)
// INDICATORS
fast_SMA = ta.sma(close, fast_SMA_input)
slow_SMA = ta.sma(close, slow_SMA_input)
volume_SMA = ta.sma(volume, volume_SMA_input)
// STRATEGY
LONG = ta.crossover(fast_SMA, slow_SMA) and fast_SMA > slow_SMA and volume > volume_SMA
SHORT = ta.crossunder(fast_SMA, slow_SMA) and fast_SMA < slow_SMA and volume < volume_SMA
// TRIGGERS
testPeriodStart = timestamp(dateStart_Year, dateStart_Month, dateStart_Day)
testPeriodEnd = timestamp(dateEnd_Year, dateEnd_Month, dateEnd_Day)
timecondition = true
// Track bar index for entries
var int long_entry_bar_index = na
var int short_entry_bar_index = na
if timecondition
if LONG
strategy.entry(id="LONG", direction=strategy.long)
long_entry_bar_index := bar_index
if SHORT
strategy.entry(id="SHORT", direction=strategy.short)
short_entry_bar_index := bar_index
// Exit conditions for LONG
if not na(long_entry_bar_index) and bar_index - long_entry_bar_index >= max_bars_in_trade
strategy.close("LONG")
long_entry_bar_index := na
// Exit conditions for SHORT
if not na(short_entry_bar_index) and bar_index - short_entry_bar_index >= max_bars_in_trade
strategy.close("SHORT")
short_entry_bar_index := na
// Standard exits
if LONG
strategy.exit("Exit LONG", from_entry="LONG", stop=close * (1 - stop_loss_percent), limit=close * (1 + take_profit_percent))
if SHORT
strategy.exit("Exit SHORT", from_entry="SHORT", stop=close * (1 + stop_loss_percent), limit=close * (1 - take_profit_percent))
// PLOTS
plot(fast_SMA, color=color.green, linewidth=1, title="Fast SMA")
plot(slow_SMA, color=color.yellow, linewidth=1, title="Slow SMA")
plot(volume_SMA, color=color.blue, linewidth=1, title="Volume SMA")
plotshape(series=LONG, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY", size=size.small)
plotshape(series=SHORT, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL", size=size.small)
// Uncomment the following lines for alerts
// alertcondition(LONG, title="LONG")
// alertcondition(SHORT, title="SHORT")