ChaoZhang
جائزہ
یہ ایک مقداری ٹریڈنگ حکمت عملی ہے جو اوسط قیمت کی واپسی کے اصول پر مبنی ہے ، جس میں تکنیکی اشارے جیسے برن بینڈ ، رشتہ دار مضبوط انڈیکس ((آر ایس آئی) اور اوسط حقیقی طول و عرض ((اے ٹی آر) کے ساتھ مل کر تجارت کی جاتی ہے ، جس میں مارکیٹ میں زیادہ خرید و فروخت کی شناخت کی جاتی ہے۔ حکمت عملی میں جیت کی شرح کو بڑھانے کے لئے کم خطرہ واپسی کا تناسب ترتیب دیا گیا ہے ، اور فنڈ مینجمنٹ کے ذریعہ خطرے کو کنٹرول کیا گیا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی میں مندرجہ ذیل پہلوؤں کے ذریعے تجارت کی جاتی ہے:
- قیمتوں میں اتار چڑھاو کی حد کے لئے بنیاد کے طور پر برن بینڈ ((20 دن) کا استعمال
- آر ایس آئی (14 ویں) کے ذریعہ مارکیٹ میں زیادہ خرید و فروخت کا اندازہ لگایا گیا
- اے ٹی آر (14 تاریخ) کا استعمال کرتے ہوئے اسٹاپ نقصان اور منافع کے اہداف کو متحرک طور پر ترتیب دیں
- جب قیمتوں میں اضافہ ہوتا ہے اور RSI 30 سے کم ہوتا ہے تو زیادہ سے زیادہ سرمایہ کاری کریں
- جب قیمت ٹریک پر ہے اور آر ایس آئی 70 سے اوپر ہے تو بُرین بینڈ کو توڑنے کے بعد بریک آؤٹ کریں
- حکمت عملی کی کامیابی کی شرح کو بڑھانے کے لئے 0.75 کا رسک ریٹرن ریٹرن سیٹ کریں
- 2٪ خطرہ کنٹرول کا استعمال کرتے ہوئے اکاؤنٹس کے حقوق اور مفادات پر مبنی
اسٹریٹجک فوائد
- متعدد تکنیکی اشارے کے ساتھ مل کر ٹریڈنگ سگنل کی وشوسنییتا میں اضافہ
- اوسط واپسی کی خصوصیت کے ذریعہ مارکیٹ میں اوور بیئر اور اوور سیل کے مواقع پر قبضہ کرنا
- اے ٹی آر کا استعمال کرتے ہوئے مارکیٹ میں اتار چڑھاو کے مطابق اسٹاپ پوزیشن کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں
- کم خطرہ واپسی سے زیادہ حکمت عملی جیت کی شرح
- فی صد خطرے کے انتظام کو اپنانے کے لئے فنڈز کی موثر تقسیم
- حکمت عملی کی منطق واضح، سمجھنے اور لاگو کرنے میں آسان ہے۔
- اچھی توسیع اور اصلاح کی گنجائش
اسٹریٹجک رسک
- مضبوط رجحانات والے بازاروں میں بار بار اسٹاپ نقصان کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے
- کم خطرہ واپسی کا تناسب جس سے نسبتا small چھوٹا منافع ہوسکتا ہے
- برین بینڈ اور آر ایس آئی میں تاخیر کا امکان
- مارکیٹ میں شدید اتار چڑھاو کے دوران اسٹاپ پوزیشن کا ہونا مناسب نہیں ہے
- لین دین کے اخراجات حکمت عملی کی مجموعی واپسی کو متاثر کر سکتے ہیں۔ حل:
- ٹرینڈ فلٹر شامل کریں۔
- داخلہ کے وقت کو بہتر بنانا
- انڈیکس پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں
- مزید تصدیق کے اشارے متعارف کروائیں
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
- رجحانات کی نشاندہی کرنے والے اشارے متعارف کروائیں اور منفی تجارت سے بچیں
- RSI اور برن بینڈ پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے سگنل کی درستگی کو بہتر بنائیں
- مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق متحرک طور پر ایڈجسٹ شدہ رسک ریٹرن تناسب
- معاون تصدیق کے طور پر حجم اشارے شامل کریں۔
- ٹائم فلٹرز کو شامل کرنے پر غور کریں اور ٹائم فریم ٹریڈنگ سے گریز کریں
- پالیسی کی موافقت کو بہتر بنانے کے لئے موافقت کے پیرامیٹرز کے لئے میکانزم تیار کریں
- فنڈ مینجمنٹ سسٹم کو بہتر بنانا اور پوزیشنوں کے سائز کو بہتر بنانا
خلاصہ کریں۔
اس حکمت عملی میں اوسط واپسی کے اصول اور متعدد تکنیکی اشارے کا امتزاج کیا گیا ہے ، جس سے ایک مستحکم تجارتی نظام تشکیل دیا گیا ہے۔ کم خطرہ واپسی کی شرح کی ترتیبات جیت کی شرح کو بڑھانے میں مدد دیتی ہیں ، جبکہ سخت رسک مینجمنٹ فنڈ کی حفاظت کو یقینی بناتی ہے۔ اگرچہ اس میں کچھ موروثی خطرات موجود ہیں ، لیکن اس حکمت عملی میں بہتر کارکردگی کا امکان ہے۔ یہ ایک حکمت عملی ہے جو مستحکم تاجروں کے لئے موزوں ہے ، خاص طور پر زیادہ اتار چڑھاؤ والی مارکیٹوں کے لئے موزوں ہے۔
حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-11-11 00:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("High Win Rate Mean Reversion Strategy for Gold", overlay=true)
// Input Parameters
bbLength = input.int(20, title="Bollinger Bands Length")
bbMult = input.float(2, title="Bollinger Bands Multiplier")
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length")
rsiOverbought = input.int(70, title="RSI Overbought Level")
rsiOversold = input.int(30, title="RSI Oversold Level")
atrLength = input.int(14, title="ATR Length")
rrRatio = input.float(0.75, title="Risk/Reward Ratio", step=0.05) // Lower RRR to achieve a high win rate
riskPerTrade = input.float(2.0, title="Risk per Trade (%)", step=0.1) / 100 // 2% risk per trade
// Bollinger Bands Calculation
basis = ta.sma(close, bbLength)
dev = bbMult * ta.stdev(close, bbLength)
upperBand = basis + dev
lowerBand = basis - dev
// RSI Calculation
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
// ATR Calculation for Stop Loss
atr = ta.atr(atrLength)
// Entry Conditions: Mean Reversion
longCondition = close < lowerBand and rsi < rsiOversold
shortCondition = close > upperBand and rsi > rsiOverbought
// Stop Loss and Take Profit based on ATR
longStopLoss = close - atr * 1.0 // 1x ATR stop loss for long trades
shortStopLoss = close + atr * 1.0 // 1x ATR stop loss for short trades
longTakeProfit = close + (close - longStopLoss) * rrRatio // 0.75x ATR take profit
shortTakeProfit = close - (shortStopLoss - close) * rrRatio // 0.75x ATR take profit
// Calculate position size based on risk
equity = strategy.equity
riskAmount = equity * riskPerTrade
qtyLong = riskAmount / (close - longStopLoss)
qtyShort = riskAmount / (shortStopLoss - close)
// Long Trade
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=qtyLong)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Long", limit=longTakeProfit, stop=longStopLoss)
// Short Trade
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=qtyShort)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Short", limit=shortTakeProfit, stop=shortStopLoss)
// Plot Bollinger Bands
plot(upperBand, color=color.red, linewidth=2, title="Upper Bollinger Band")
plot(lowerBand, color=color.green, linewidth=2, title="Lower Bollinger Band")
plot(basis, color=color.gray, linewidth=2, title="Bollinger Basis")
// Plot RSI for visual confirmation
hline(rsiOverbought, "Overbought", color=color.red)
hline(rsiOversold, "Oversold", color=color.green)
plot(rsi, color=color.purple, title="RSI")