ChaoZhang
جائزہ
اس مضمون میں ایک بہتر مقدار میں تجارت کرنے والی حکمت عملی کا تعارف کیا گیا ہے جو ہل مووینگ ایوریج ((HMA) پر مبنی ہے ، جس میں ملٹی سائیکل تجزیہ اور متحرک اسٹاپ کا طریقہ کار شامل ہے۔ یہ حکمت عملی مشہور ہل سویٹ پر مبنی ہے ، جس میں پائن اسکرپٹ v5 کے “strategy.exit ((() ” کمانڈ کو شامل کیا گیا ہے تاکہ ٹریلنگ اسٹاپ یا تاخیر سے ٹریلنگ اسٹاپ کو انجام دیا جاسکے۔ حکمت عملی بنیادی طور پر مارکیٹ کے رجحانات کو پکڑنے کے لئے ایچ ایم اے کی تیز رفتار ردعمل کی خصوصیات کا استعمال کرتی ہے ، جبکہ متعدد سائیکل ٹائم کے تجزیے کے ذریعہ سگنل کی وشوسنییتا کو بہتر بناتی ہے۔ متحرک اسٹاپ کا طریقہ کار منافع کو بچانے اور خطرے کو کنٹرول کرنے میں مدد کرتا ہے۔ یہ حکمت عملی مختلف مالیاتی منڈیوں کے لئے موزوں ہے ، خاص طور پر اتار چڑھاؤ والے بازار کے ماحول میں۔
حکمت عملی کا اصول
Hull Moving Average ((HMA): حکمت عملی کا مرکز مارکیٹ کے رجحانات کی نشاندہی کرنے کے لئے HMA اور اس کی مختلف حالتوں ((EHMA اور THMA) کا استعمال ہے۔ HMA روایتی منتقل اوسط کے مقابلے میں زیادہ تیز رفتار رد عمل اور کم تاخیر کا حامل ہے۔
کثیر دورانیہ تجزیہ: حکمت عملی مختلف وقت کی مدت کے HMA کا موازنہ کرکے تجارتی سگنل پیدا کرتی ہے۔ اس طریقہ کار سے جعلی سگنل کم ہوسکتے ہیں اور تجارت کی درستگی میں اضافہ ہوتا ہے۔
متحرک اسٹاپ: حکمت عملی ٹریلنگ اسٹاپ میکانزم کا استعمال کرتی ہے ، جو منافع کے ایک خاص نمبر تک پہنچنے کے بعد متحرک ہوجاتی ہے ، تاکہ منافع کو مؤثر طریقے سے لاک کیا جاسکے اور خطرے پر قابو پایا جاسکے۔
ٹرانزیکشن ٹائم کنٹرول: حکمت عملی صارفین کو مخصوص ٹرانزیکشن ٹائمز کی وضاحت کرنے کی اجازت دیتی ہے ، جس سے کم اتار چڑھاؤ یا عدم لیکویڈیٹی کے اوقات میں تجارت سے بچنے میں مدد ملتی ہے۔
سمت کنٹرول: حکمت عملی میں ٹریڈنگ کی سمت کا انتخاب کرنے کا اختیار ہوتا ہے (بڑے ، چھوٹے یا دو طرفہ) ، جس سے یہ مختلف مارکیٹ کے ماحول اور ٹریڈنگ کے انداز کے مطابق ڈھال سکتا ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
لچکدار: حکمت عملی صارفین کو مختلف مارکیٹ کے حالات کو اپنانے کے لئے مختلف ہل منتقل اوسط متغیرات ((HMA، EHMA، THMA) کا انتخاب کرنے کی اجازت دیتی ہے۔
بہترین خطرے کا انتظام: حکمت عملی متحرک نقصان کے طریقہ کار کا استعمال کرتے ہوئے منافع کی حفاظت کے ساتھ ساتھ ممکنہ نقصانات کو محدود کرنے کے قابل ہے۔
لچکدار: کثیر دورانیہ تجزیہ کے طریقوں سے حکمت عملی کو مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق ڈھالنے میں مدد ملتی ہے ، جس سے غلط سگنل کے اثرات کو کم کیا جاسکتا ہے۔
اچھے بصری اثرات: حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات کو زیادہ بصری طور پر سمجھنے میں تاجروں کی مدد کرنے کے لئے رنگین کوڈت HMA بینڈڈ چارٹ جیسے متعدد بصری اختیارات پیش کرتی ہے۔
اعلی درجے کی آٹومیشن: حکمت عملی کو مکمل طور پر خود کار طریقے سے عملدرآمد کیا جاسکتا ہے ، جس سے انسانی جذباتی اثر و رسوخ اور آپریشنل غلطیوں کا امکان کم ہوجاتا ہے۔
اسٹریٹجک رسک
ضرورت سے زیادہ تجارت: اسٹریٹجک طور پر فوری ردعمل پر مبنی HMA کی وجہ سے ، افقی مارکیٹ میں بہت زیادہ غلط سگنل پیدا ہوسکتے ہیں ، جس کی وجہ سے ضرورت سے زیادہ تجارت ہوتی ہے۔
اسکیلپنگ کا خطرہ: اسکیلپنگ کی حکمت عملی کا استعمال کرتے ہوئے ، آپ کو اسکیلپنگ کا زیادہ خطرہ ہوسکتا ہے ، خاص طور پر کم لیکویڈیٹی والے بازاروں میں۔
پیرامیٹر حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی پیرامیٹرز کی ترتیب پر بہت زیادہ انحصار کرتی ہے ، اور غلط پیرامیٹرز حکمت عملی کی خراب کارکردگی کا سبب بن سکتے ہیں۔
مارکیٹ کے حالات میں تبدیلی: مارکیٹ کے حالات میں شدید تبدیلی کے تحت ، حکمت عملی کو مؤثر رہنے کے لئے پیرامیٹرز کو دوبارہ بہتر بنانے کی ضرورت پڑسکتی ہے۔
تکنیکی انحصار: حکمت عملی کا نفاذ مستحکم نیٹ ورک کنکشن اور تجارتی پلیٹ فارم پر منحصر ہے ، تکنیکی خرابی سے بڑے نقصانات کا سبب بن سکتا ہے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
مارکیٹ کے جذبات کے اشارے میں اضافہ: مارکیٹ کے جذبات کے اشارے جیسے VIX ، اور اختیارات کی مبینہ اتار چڑھاؤ کے ساتھ مل کر ، حکمت عملی کو مختلف مارکیٹ کے حالات میں بہتر طور پر ڈھالنے میں مدد مل سکتی ہے۔
مشین لرننگ الگورتھم متعارف کروانا: حکمت عملی کی موافقت کو بہتر بنانے کے لئے HMA پیرامیٹرز اور اسٹاپ نقصان کی سطح کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لئے مشین لرننگ ٹکنالوجی کا استعمال کریں۔
حجم تجزیہ میں اضافہ: حجم کے اعداد و شمار کے ساتھ مل کر رجحانات کی درستگی کو بہتر بنایا جاسکتا ہے اور جھوٹے وقفے سے ہونے والے نقصان کو کم کیا جاسکتا ہے۔
ٹائم فریم کو بہتر بنائیں: مختلف ٹائم فریموں کے مجموعے کی جانچ پڑتال کرکے کثیر دورانیہ تجزیہ کی بہترین ترتیب تلاش کریں۔
خطرے کی مساوات کا طریقہ متعارف کروانا: متعدد قسم کے لین دین میں خطرے کی مساوات کا طریقہ استعمال کرکے فنڈز کی تقسیم ، مجموعی طور پر پورٹ فولیو کے خطرے کو بہتر طور پر کنٹرول کیا جاسکتا ہے۔
خلاصہ کریں۔
HMA آپٹمائزڈ کثیر دورانیہ کی کوانٹم ٹریڈنگ حکمت عملی متحرک اسٹاپ کے ساتھ مل کر ایک لچکدار ، موثر تجارتی نظام ہے۔ یہ ہل کی متحرک اوسط کی تیز رفتار رد عمل کی خصوصیات ، کثیر دورانیہ کے تجزیے کی استحکام اور متحرک اسٹاپ کے خطرے پر قابو پانے کے ذریعہ تاجروں کو ایک جامع کوانٹم ٹریڈنگ حل فراہم کرتا ہے۔ اگرچہ یہ حکمت عملی تیزی سے بدلتے ہوئے بازاروں میں عمدہ کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے ، لیکن اس کے باوجود تاجروں کو مارکیٹ کے حالات میں ہونے والی تبدیلیوں پر گہری نظر رکھنے اور اس کی تاثیر کو برقرار رکھنے کے لئے پیرامیٹرز کو بروقت ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہے۔ اس حکمت عملی میں مسلسل اصلاح اور نئے تکنیکی عناصر کو متعارف کرانے کے ذریعہ ، مارکیٹ کے مختلف ماحول میں مسابقت برقرار رکھنے کی صلاحیت ہے۔ تاہم ، صارفین کو کوانٹم ٹریڈنگ کے ممکنہ خطرات سے پوری طرح واقف ہونا چاہئے اور اسے ٹریڈنگ میں محتاط رہنا چاہئے۔
/*backtest
start: 2023-07-25 00:00:00
end: 2024-07-30 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © anotherDAPTrader
//Based upon Hull Suite by InSilico and others//
//with SCALP exit//
//@version=5
strategy('DAP Hull Sweet Scalp v1 Strategy', overlay=true)
// Session //
session = input(title='Session (Goes flat at end of session!)', defval='1800-1700')
//Check if it's in session//
is_session(session) =>
not na(time(timeframe.period, session))
//Call the function
Session = is_session(session)
//Start and end of the session
start = Session and not Session[1]
end = not Session and Session[1]
//Plot the background color to see the session
bgcolor(Session ? color.new(color.white, 0) : na)
// trade directions //
strat_dir_input = input.string(title='Strategy Direction', defval='long', options=['long', 'short', 'all'])
strat_dir_value = strat_dir_input == 'long' ? strategy.direction.long : strat_dir_input == 'short' ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)
src = close
modeSwitch = input.string('Hma', title='Hull Variation', options=['Hma', 'Thma', 'Ehma'])
length = input(55, title='Length(180-200 for floating S/R , 55 for swing entry)')
switchColor = input(true, 'Color Hull according to trend?')
candleCol = input(false, title='Color candles based on Hull\'s Trend?')
visualSwitch = input(true, title='Show as a Band?')
thicknesSwitch = input(1, title='Line Thickness')
transpSwitch = input.int(40, title='Band Transparency', step=5)
//FUNCTIONS
//HMA
HMA(_src, _length) =>
ta.wma(2 * ta.wma(_src, _length / 2) - ta.wma(_src, _length), math.round(math.sqrt(_length)))
//EHMA
EHMA(_src, _length) =>
ta.ema(2 * ta.ema(_src, _length / 2) - ta.ema(_src, _length), math.round(math.sqrt(_length)))
//THMA
THMA(_src, _length) =>
ta.wma(ta.wma(_src, _length / 3) * 3 - ta.wma(_src, _length / 2) - ta.wma(_src, _length), _length)
//SWITCH
Mode(modeSwitch, src, len) =>
modeSwitch == 'Hma' ? HMA(src, len) : modeSwitch == 'Ehma' ? EHMA(src, len) : modeSwitch == 'Thma' ? THMA(src, len / 2) : na
//OUT
HULL = Mode(modeSwitch, src, length)
MHULL = HULL[0]
SHULL = HULL[2]
//COLOR
hullColor = switchColor ? HULL > HULL[2] ? #00ff00 : #ff0000 : #ff9800
//PLOT
///< Frame
Fi1 = plot(MHULL, title='MHULL', color=hullColor, linewidth=thicknesSwitch, transp=50)
Fi2 = plot(visualSwitch ? SHULL : na, title='SHULL', color=hullColor, linewidth=thicknesSwitch, transp=50)
///< Ending Filler
fill(Fi1, Fi2, title='Band Filler', color=hullColor, transp=transpSwitch)
///BARCOLOR
barcolor(color=candleCol ? switchColor ? hullColor : na : na)
// Scalp //
slPoints = input.int(title='Profit Points Before Stop', minval=0, maxval=1000, step=1, defval=1, confirm=false)
slOffset = input.int(title='Then Trailing Stop Loss of ', minval=1, maxval=1000, step=1, defval=1, confirm=false)
//trades//
// Long Entry Function//
if Session and ta.crossover(HULL[0] , HULL[2])
strategy.entry('long', strategy.long)
strategy.exit('trailing stop', from_entry='long', trail_points=slPoints, trail_offset=slOffset)
// Short Entry Function//
if Session and ta.crossunder(HULL[0] , HULL[2])
strategy.entry('short', strategy.short)
strategy.exit('trailing stop', from_entry='short', trail_points=slPoints, trail_offset=slOffset)
if end
strategy.close_all("End of Session - Go FLat")