ChaoZhang
جائزہ
یہ ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے جو کثیر دورانیہ کی سادہ حرکت پذیر اوسط (SMA) کراسنگ اور اتار چڑھاؤ کے فلٹر کو جوڑتی ہے۔ اس حکمت عملی میں مختصر اور طویل مدتی SMA کے کراسنگ کو ٹریڈنگ سگنل پیدا کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے ، جبکہ غلط سگنل کو کم کرنے کے لئے اوسط حقیقی طول و عرض (ATR) اشارے کو اتار چڑھاؤ کے فلٹر کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ اس حکمت عملی میں 200 دن کی اوسط پر مبنی متحرک اسٹاپ نقصان اور فکسڈ منافع کے اہداف بھی شامل ہیں ، جس کا مقصد خطرے کے انتظام کو بہتر بنانا اور منافع بخش صلاحیت کو بڑھانا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اوسط لائن کراس سگنل: حکمت عملی مختصر ((10 دن) اور طویل ((200 دن) ایس ایم اے کے کراس کا استعمال خریدنے اور بیچنے کے سگنل پیدا کرنے کے لئے کرتی ہے۔ جب قلیل مدتی ایس ایم اے پر طویل مدتی ایس ایم اے کا سامنا کرنا پڑتا ہے تو ایک سے زیادہ سگنل پیدا ہوتا ہے ، اور جب نیچے کی طرف جاتا ہے تو ایک خالی سگنل پیدا ہوتا ہے۔
اتار چڑھاؤ کی شرح فلٹرنگ: 14 دن کے اے ٹی آر کو اتار چڑھاؤ کی شرح کے اشارے کے طور پر استعمال کریں۔ تجارتی سگنل صرف اس وقت عمل میں لایا جاتا ہے جب موجودہ اے ٹی آر اس کی 14 دن کی اوسط سے زیادہ مخصوص ضرب (صارف کے ذریعہ طے شدہ اے ٹی آر ضرب) سے زیادہ ہو۔ اس سے کم اتار چڑھاؤ کی مدت میں ممکنہ جعلی سگنل کو فلٹر کرنے میں مدد ملتی ہے۔
متحرک سٹاپ: حکمت عملی 200 دن SMA کو متحرک سٹاپ بیس کے طور پر استعمال کرتی ہے۔ ایک سے زیادہ پوزیشنوں کے لئے اسٹاپ نقصان 200 دن SMA کا 99.9 فیصد ہے اور خالی پوزیشنوں کے لئے اسٹاپ نقصان 200 دن SMA کا 100.1 فیصد ہے۔
مقررہ منافع کا ہدف: حکمت عملی ہر تجارت کے لئے ایک مقررہ منافع کا ہدف طے کرتی ہے۔ کثیر سر والے تجارت کے لئے منافع کا ہدف داخلہ قیمت کے علاوہ 7.5 قیمت یونٹ ہے ، اور خالی سر والے تجارت کے لئے داخلہ قیمت سے کم 7.5 قیمت یونٹ ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
ایک سے زیادہ سگنل کی تصدیق: اس حکمت عملی میں اوسط لائن کراسنگ اور اتار چڑھاؤ کی شرح فلٹرنگ کو شامل کیا گیا ہے ، جس سے جعلی سگنل کا خطرہ کم ہوتا ہے اور تجارت کی وشوسنییتا میں اضافہ ہوتا ہے۔
متحرک رسک مینجمنٹ: 200 دن SMA پر مبنی متحرک اسٹاپ نقصان کا استعمال ، حکمت عملی کو مارکیٹ کے حالات میں تبدیلی کے مطابق ڈھالنے کے قابل بناتا ہے ، اور زیادہ لچکدار رسک کنٹرول فراہم کرتا ہے۔
واضح منافع کے اہداف: مقررہ منافع کے اہداف سے حاصل ہونے والے منافع کی حفاظت میں مدد ملتی ہے اور ضرورت سے زیادہ لالچ کی وجہ سے واپسیوں کو روکنے میں مدد ملتی ہے۔
لچکدار: حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو مختلف مارکیٹوں اور تجارت کی اقسام کے مطابق ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے ، جس سے حکمت عملی کی استعداد میں اضافہ ہوتا ہے۔
بصری معاونت: حکمت عملی چارٹ پر مختلف ایس ایم اے لائنوں ، اسٹاپ نقصان اور منافع کے اہداف کو پیش کرتی ہے ، جس سے تاجروں کو مارکیٹ کے تجزیاتی اوزار فراہم ہوتے ہیں۔
اسٹریٹجک رسک
اوسط لکیری پسماندہ: ایس ایم اے بنیادی طور پر ایک پسماندہ اشارے ہے جو تیزی سے بدلتے ہوئے بازاروں میں تاخیر کا اشارہ دے سکتا ہے ، جس کی وجہ سے وقت پر داخلے یا باہر نکلنے میں تاخیر ہوتی ہے۔
ضرورت سے زیادہ تجارت: مارکیٹ میں اعلی اتار چڑھاؤ لیکن واضح رجحانات کے بغیر ، حکمت عملی سے زیادہ تجارتی سگنل پیدا ہوسکتے ہیں ، جس سے تجارت کی لاگت میں اضافہ ہوتا ہے۔
مقررہ منافع کے اہداف کی حدود: مقررہ منافع کے اہداف ممکنہ منافع کو محدود کرتے ہوئے ، مضبوط رجحانات کے دوران جلد ہی صفائی کرسکتے ہیں۔
مخصوص مارکیٹ کے حالات پر انحصار: حکمت عملی واضح رجحانات والی مارکیٹوں میں بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے ، لیکن اس کے نتیجے میں افقی یا تیزی سے الٹ جانے والی مارکیٹوں میں خراب کارکردگی کا مظاہرہ ہوسکتا ہے۔
پیرامیٹر حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی کا انحصار زیادہ تر منتخب کردہ پیرامیٹرز پر ہوتا ہے ، اور پیرامیٹرز کی غلط ترتیب سے حکمت عملی کی خراب کارکردگی کا سبب بن سکتا ہے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
متحرک پیرامیٹرز ایڈجسٹمنٹ: مارکیٹ کے حالات کے مطابق متحرک ایڈجسٹمنٹ پر غور کیا جاسکتا ہے تاکہ مختلف مارکیٹ کے حالات کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے ایس ایم اے کی مدت اور اے ٹی آر کی ضرب کو ایڈجسٹ کیا جاسکے۔
رجحان کی طاقت فلٹرنگ میں اضافہ: اضافی رجحان کی طاقت کے اشارے (جیسے ADX) کو متعارف کرایا گیا ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جاسکے کہ صرف مضبوط رجحان کی منڈیوں میں ہی تجارت کی جائے۔
منافع کے اہداف کو بہتر بنائیں: متحرک منافع کے اہداف کا استعمال کرنے پر غور کریں ، جیسے اے ٹی آر پر مبنی یا حالیہ قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کی حدود ، تاکہ مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کو بہتر طور پر ایڈجسٹ کیا جاسکے۔
جزوی صفائی کا طریقہ کار متعارف کروانا: منافع کی کچھ سطحوں پر پہنچنے پر جزوی صفائی کا نفاذ ، جو منافع میں سے کچھ کو لاک کرنے کے ساتھ ساتھ باقی پوزیشنوں کو منافع بخش رہنے کی اجازت دیتا ہے۔
مارکیٹ کے نظام کی شناخت میں اضافہ: الگورتھم تیار کریں تاکہ مارکیٹ کی مختلف حالتوں (جیسے رجحانات ، حدود ، اعلی اتار چڑھاؤ وغیرہ) کی شناخت کی جاسکے ، اور اس کے مطابق حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں یا تجارت کو روکیں۔
نقصان کے نظام کو بہتر بنائیں: ٹریلنگ اسٹاپ یا سپورٹ / مزاحمت کی سطح پر مبنی اسٹاپ استعمال کرنے پر غور کریں تاکہ زیادہ لچکدار خطرے کا انتظام فراہم کیا جاسکے۔
خلاصہ کریں۔
یہ کثیر دورانیہ مساوی لکیری کراسنگ اور اتار چڑھاؤ کی شرح فلٹرنگ متحرک حکمت عملی تکنیکی تجزیہ میں کلاسیکی عناصر اور جدید رسک مینجمنٹ ٹکنالوجی کو جوڑتی ہے۔ ایس ایم اے کراسنگ سگنل ، اے ٹی آر اتار چڑھاؤ کی شرح فلٹرنگ ، متحرک اسٹاپ نقصانات اور فکسڈ منافع کے اہداف کو مربوط کرکے ، حکمت عملی کا مقصد مارکیٹ کے رجحانات کو پکڑنا ہے جبکہ خطرے کو کنٹرول کرنا ہے۔ اگرچہ اس میں کچھ موروثی حدود موجود ہیں ، لیکن مسلسل اصلاح اور موافقت کے ساتھ ایڈجسٹمنٹ کے ذریعہ ، اس حکمت عملی میں ایک مضبوط تجارتی نظام بننے کی صلاحیت موجود ہے۔ اس حکمت عملی کو استعمال کرتے وقت ، تاجروں کو پیرامیٹرز کے انتخاب اور پیمائش پر دھیان دینا چاہئے اور مخصوص مارکیٹ کے حالات اور ذاتی خطرے کے مطابق اپنی مرضی کے مطابق ترجیح دینا چاہئے۔
/*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("SMA Crossover Strategy with Volatility Filter", overlay=true)
// Define input parameters
shortSMA = input.int(10, title="Short SMA Length", minval=1)
longSMA = input.int(200, title="Long SMA Length", minval=1)
sma200Length = 200
atrLength = input.int(14, title="ATR Length", minval=1)
atrMultiplier = input.float(1.0, title="ATR Multiplier", minval=0.1)
// Calculate SMAs
smaShort = ta.sma(close, shortSMA)
smaLong = ta.sma(close, longSMA)
sma200 = ta.sma(close, sma200Length)
// Calculate ATR for volatility
atr = ta.atr(atrLength)
// Plot SMAs
plot(smaShort, color=color.blue, title="Short SMA")
plot(smaLong, color=color.red, title="Long SMA")
plot(sma200, color=color.green, title="200 SMA")
// Calculate stop loss levels
stopLossLong = sma200 * 0.999
stopLossShort = sma200 * 1.001
// Initialize take profit levels
var float takeProfitLong = na
var float takeProfitShort = na
// Generate buy/sell signals
longCondition = ta.crossover(smaShort, smaLong) and atr > atrMultiplier * ta.sma(atr, atrLength)
shortCondition = ta.crossunder(smaShort, smaLong) and atr > atrMultiplier * ta.sma(atr, atrLength)
// Execute trades with stop loss and take profit
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
takeProfitLong := close + 7.5
strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=stopLossLong, limit=takeProfitLong)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
takeProfitShort := close - 7.5
strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=stopLossShort, limit=takeProfitShort)
// Plot stop loss and take profit levels on chart
plot(strategy.position_size > 0 ? stopLossLong : na, style=plot.style_cross, color=color.red, title="Stop Loss Long")
plot(strategy.position_size > 0 ? takeProfitLong : na, style=plot.style_cross, color=color.green, title="Take Profit Long")
plot(strategy.position_size < 0 ? stopLossShort : na, style=plot.style_cross, color=color.red, title="Stop Loss Short")
plot(strategy.position_size < 0 ? takeProfitShort : na, style=plot.style_cross, color=color.green, title="Take Profit Short")