ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی ایک مقداری تجارتی نظام ہے جو تکنیکی تجزیہ کے مرکزی محور کے نظریے اور متحرک اوسط کراس سگنل کو جوڑتی ہے۔ یہ حکمت عملی مارکیٹ میں اہم معاونت اور مزاحمت کی پوزیشنوں کی نشاندہی کرکے ، قلیل مدتی اور طویل مدتی متحرک اوسط کے ساتھ مل کر ، مارکیٹ کے رجحانات میں تبدیلی کے وقت تجارتی مواقع کو پکڑنے کے لئے۔ یہ نظام 50 دن اور 200 دن کی متحرک اوسط کو بنیادی اشارے کے طور پر استعمال کرتا ہے ، جس میں محور کے محور کی پوزیشنوں کو متحرک طور پر ٹریک کرکے داخلے اور باہر نکلنے کے اوقات کو بہتر بناتا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
حکمت عملی کی بنیادی منطق دو اہم اجزاء پر مبنی ہے۔ محور تجزیہ اور محور کراسنگ سگنل۔ نظام 5 سائیکل کو محور حساب کتاب کے طور پر استعمال کرتا ہے ، مارکیٹ میں اعلی اور کم کی شناخت کرنے کے لئے ta.pivothigh اور ta.pivotlow فنکشن کے ذریعے۔ اس کے ساتھ ہی ، 50 اور 200 دن کی سادہ حرکت پذیر اوسط کی کراسنگ کا استعمال کرتے ہوئے سنہری کراس اور موت کا کراس تشکیل دیا جاتا ہے۔ جب سگنل طویل مدتی اوسط سے گزرتا ہے اور قیمت حالیہ محور کی اونچائی کو توڑ دیتی ہے تو ، نظام ایک کثیر سگنل پیدا کرتا ہے۔ جب طویل مدتی اوسط سے گزرتا ہے اور قیمت حالیہ محور کی اونچائی کو توڑ دیتی ہے تو ، نظام ایک خالی سگنل پیدا کرتا ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
- اعلی سگنل کی وشوسنییتا: مرکزی محور اور مساوی لائن کراس ڈبل تصدیق کے ساتھ مل کر ، تجارتی سگنل کی وشوسنییتا میں نمایاں اضافہ ہوا ہے۔
- متحرک طور پر لچکدار: محور کے متحرک حساب کتاب سے حکمت عملی کو مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق ڈھالنے کی اجازت ملتی ہے۔
- خطرہ کنٹرول میں بہتری: طویل مدتی منتقل اوسط کو رجحان فلٹر کے طور پر استعمال کریں ، جس سے جھوٹے بریک کے خطرے کو مؤثر طریقے سے کم کیا جاسکے۔
- لاجسٹک وضاحت: داخلے اور باہر نکلنے کے حالات واضح ہیں ، جو ریل ڈسک آپریشن اور ریٹرننگ کی توثیق کے لئے آسان ہیں۔
- پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے جگہ: کلیدی پیرامیٹرز کو مختلف مارکیٹ کی خصوصیات کے مطابق بہتر بنانے کے لئے ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔
اسٹریٹجک رسک
- زلزلے کی مارکیٹ کا خطرہ: افقی صفائی کے مرحلے میں اکثر جھوٹے بریک سگنل پیدا ہوسکتے ہیں۔
- تاخیر کا خطرہ: حرکت پذیر اوسط میں کچھ تاخیر ہوتی ہے ، جس کی وجہ سے داخلے اور باہر نکلنے میں تاخیر ہوسکتی ہے۔
- پیرامیٹرز کی حساسیت: محور پوائنٹ کی مدت اور اوسط لائن کی مدت کا انتخاب حکمت عملی کی کارکردگی پر زیادہ اثر انداز ہوتا ہے۔
- مارکیٹ کے ماحول پر انحصار: حکمت عملی مضبوط رجحان مارکیٹوں میں بہتر کام کرتی ہے ، لیکن ہلچل مارکیٹوں میں اس کا اثر کم ہوسکتا ہے۔
- واپسی کا کنٹرول خطرہ: زیادہ سے زیادہ واپسی کو کنٹرول کرنے کے لئے اضافی اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار درکار ہے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
- اتار چڑھاؤ فلٹر متعارف کرایا: پوزیشن کے سائز اور سٹاپ نقصان کی پوزیشن کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لئے اے ٹی آر اشارے کو شامل کرنے کی سفارش کی گئی ہے۔
- محور پوائنٹ کی اصلاح: محور پوائنٹ کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے محور پوائنٹ کا حساب لگانے کے لئے خودکشی کے دورانیے کا استعمال کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے۔
- رجحان کی مضبوطی کی توثیق میں اضافہ: کمزور مارکیٹ کے اشارے کو فلٹر کرنے کے لئے رجحان کی طاقت کے اشارے جیسے ADX کو شامل کرنے کی تجویز
- فنڈ مینجمنٹ کو بہتر بنائیں: مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کی رفتار کے مطابق پوزیشن کی حد کو ایڈجسٹ کرنے کی سفارش کی گئی ہے۔
- آؤٹ پٹ کے طریقہ کار کو بہتر بنائیں: منافع کو بچانے کے لئے ٹریکنگ اسٹاپ کو بڑھایا جاسکتا ہے۔
خلاصہ کریں۔
یہ حکمت عملی کلاسیکی تکنیکی تجزیہ کے طریقوں کے ساتھ مل کر ، ایک منطقی طور پر سخت ، خطرے سے چلنے والا مقداری تجارتی نظام تشکیل دیتی ہے۔ حکمت عملی کا بنیادی فائدہ یہ ہے کہ متعدد سگنل کی تصدیق کے ذریعہ تجارت کی وشوسنییتا کو بہتر بنایا جائے ، لیکن اسی وقت مختلف مارکیٹ کے حالات میں موافقت کے مسائل پر بھی توجہ دی جانی چاہئے۔ تجویز کردہ اصلاحی سمت کے ذریعہ ، حکمت عملی کی استحکام اور منافع کو مزید بہتر بنانے کی امید ہے۔ حکمت عملی واضح رجحانات والی منڈیوں میں موزوں ہے ، اور سرمایہ کاروں کو مخصوص مارکیٹ کی خصوصیات کے مطابق پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کی ضرورت ہے۔
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Pivot Points & Golden Crossover Strategy", overlay=true)
// Inputs
length_short = input.int(50, title="Short Moving Average (Golden Cross)")
length_long = input.int(200, title="Long Moving Average (Golden Cross)")
pivot_length = input.int(5, title="Pivot Point Length")
lookback_pivots = input.int(20, title="Lookback Period for Pivots")
// Moving Averages
short_ma = ta.sma(close, length_short)
long_ma = ta.sma(close, length_long)
// Pivot Points
pivot_high = ta.valuewhen(ta.pivothigh(high, pivot_length, pivot_length), high, 0)
pivot_low = ta.valuewhen(ta.pivotlow(low, pivot_length, pivot_length), low, 0)
// Calculate golden crossover
golden_crossover = ta.crossover(short_ma, long_ma)
death_cross = ta.crossunder(short_ma, long_ma)
// Entry and Exit Conditions
long_entry = golden_crossover and close > pivot_high
short_entry = death_cross and close < pivot_low
// Exit conditions
long_exit = ta.crossunder(short_ma, long_ma)
short_exit = ta.crossover(short_ma, long_ma)
// Plot Moving Averages
plot(short_ma, color=color.blue, title="Short Moving Average")
plot(long_ma, color=color.orange, title="Long Moving Average")
// Plot Pivot Levels
plot(pivot_high, color=color.red, linewidth=1, style=plot.style_circles, title="Pivot High")
plot(pivot_low, color=color.green, linewidth=1, style=plot.style_circles, title="Pivot Low")
// Strategy Execution
if (long_entry)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (long_exit)
strategy.close("Long")
if (short_entry)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (short_exit)
strategy.close("Short")