ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی ایک خودکار تجارتی نظام ہے جس کی بنیاد اوسط کراس اوور سگنلز پر ہے، جو ایک مقررہ رسک ریٹرن ریشو سیٹ کرکے ٹریڈنگ کی کارکردگی کو بہتر بناتی ہے۔ حکمت عملی مارکیٹ کے رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لیے فاسٹ موونگ ایوریج (فاسٹ ایم اے) اور سلو موونگ ایوریج (سلو ایم اے) کے کراس اوور کا استعمال کرتی ہے، اور پوزیشن کے خطرے کو منظم کرنے کے لیے پیش سیٹ سٹاپ نقصان پوائنٹ اور منافع کے ہدف کو یکجا کرتی ہے۔
حکمت عملی کا اصول
حکمت عملی کی بنیادی منطق مختلف ادوار کے دو متحرک اوسط (10 ادوار اور 30 ادوار) سے پیدا ہونے والے کراس اوور سگنلز پر مبنی ہے۔ جب تیز لائن سست لائن کو عبور کرتی ہے، تو نظام ایک لمبا سگنل پیدا کرتا ہے؛ جب تیز لائن سست لائن کو عبور کرتی ہے، تو نظام ایک مختصر سگنل پیدا کرتا ہے۔ ہر پوزیشن کو کھولنے کے بعد، سسٹم خود بخود 2% سٹاپ نقصان کے تناسب کی بنیاد پر سٹاپ نقصان کی پوزیشن کا حساب لگائے گا، اور 2.5 گنا رسک ریٹرن تناسب کے مطابق منافع کا ہدف مقرر کرے گا۔ یہ نقطہ نظر اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ہر تجارت کا ایک مقررہ رسک ریٹرن پروفائل ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
- رسک مینجمنٹ سسٹمیٹائزیشن: فکسڈ اسٹاپ نقصان کے تناسب اور رسک ریٹرن ریشو کے ذریعے معیاری فنڈ مینجمنٹ حاصل کیا جاتا ہے۔
- معروضی تجارت کا طریقہ کار: متحرک اوسط کراس اوور پر مبنی سگنل کا نظام، ساپیکش فیصلے کی وجہ سے تعصب سے بچنا
- مضبوط پیرامیٹر ایڈجسٹ ایبلٹی: کلیدی پیرامیٹرز جیسے سٹاپ نقصان کا تناسب، رسک ریٹرن ریشو وغیرہ کو مارکیٹ کے حالات کے مطابق لچکدار طریقے سے ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے۔
- ایگزیکیوشن آٹومیشن کی اعلیٰ ڈگری: آٹومیشن سگنل جنریشن سے پوزیشن مینجمنٹ تک حاصل کی جاتی ہے، انسانی آپریشنل غلطیوں کو کم کرتی ہے۔
اسٹریٹجک رسک
- اتار چڑھاؤ کا شکار مارکیٹ کا خطرہ: سائیڈ وے مارکیٹ میں، اوسط کراس اوور سگنلز کو منتقل کرنے سے اکثر غلط بریک آؤٹ ہو سکتے ہیں۔
- پھسلنے کا خطرہ: تیزی سے مارکیٹ کے حالات میں، لین دین کی اصل قیمت سگنل کی قیمت سے نمایاں طور پر ہٹ سکتی ہے۔
- فکسڈ سٹاپ نقصان کا خطرہ: ایک سنگل سٹاپ نقصان کا تناسب مارکیٹ کے تمام حالات کے لیے موزوں نہیں ہو سکتا
- کمیشن کے اخراجات: بار بار ٹریڈنگ کے نتیجے میں لین دین کے اخراجات زیادہ ہو سکتے ہیں۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
- ٹرینڈ فلٹرز متعارف کروائیں: آپ غلط سگنلز کو فلٹر کرنے کے لیے طویل مدتی حرکت پذیری اوسط یا دوسرے رجحان کے اشارے شامل کر سکتے ہیں۔
- متحرک سٹاپ نقصان کا طریقہ کار: حکمت عملی کی موافقت کو بہتر بنانے کے لیے مارکیٹ کے اتار چڑھاؤ کے مطابق سٹاپ نقصان کے تناسب کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں
- والیوم کی تصدیق شامل کریں: بریک آؤٹ کی درستگی کی تصدیق کے لیے حجم کے اشارے کو یکجا کریں۔
- کھلنے کے وقت کو بہتر بنائیں: مارکیٹ میں داخل ہونے سے پہلے موونگ ایوریج کراس ہونے کے بعد آپ کال بیک کا انتظار کر سکتے ہیں، جس سے داخلے کی قیمت کی کارکردگی بہتر ہوتی ہے۔
خلاصہ کریں۔
یہ حکمت عملی جدید رسک مینجمنٹ تصورات کے ساتھ کلاسک تکنیکی تجزیہ کے طریقوں کو ملا کر ایک مکمل تجارتی نظام تیار کرتی ہے۔ اگرچہ کچھ حدود ہیں، مسلسل اصلاح اور بہتری کے ذریعے، حکمت عملی سے مارکیٹ کے مختلف ماحول میں مستحکم کارکردگی کو برقرار رکھنے کی توقع کی جاتی ہے۔ اصل ٹریڈنگ کے نتائج کی بنیاد پر پیرامیٹر سیٹنگز کو مسلسل ایڈجسٹ کرنا اور موجودہ مارکیٹ کے ماحول کے مطابق کنفیگریشن تلاش کرنا اہم ہے۔
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("SOL 15m 2.5 R:R Strategy", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100, initial_capital=10000, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
//---------------------------------------------------
// User Inputs
//---------------------------------------------------
// sym = input.symbol("swap", "Symbol")
timeframe = input.timeframe("15", "Timeframe")
fastLength = input.int(10, "Fast MA Length")
slowLength = input.int(30, "Slow MA Length")
stopLossPerc = input.float(2.0, "Stop Loss %", step=0.1) // This is an example; adjust to achieve ~45% win rate
RR = input.float(2.5, "Risk to Reward Ratio", step=0.1)
//---------------------------------------------------
// Data Sources
//---------------------------------------------------
price = request.security("swap", timeframe, close)
// Compute moving averages
fastMA = ta.sma(price, fastLength)
slowMA = ta.sma(price, slowLength)
// Entry Conditions
longCondition = ta.crossover(fastMA, slowMA)
shortCondition = ta.crossunder(fastMA, slowMA)
//---------------------------------------------------
// Stop Loss and Take Profit Calculation
//---------------------------------------------------
var entryPrice = 0.0
if (strategy.position_size == 0) // not in a position
if longCondition
// Long entry
entryPrice := price
strategy.entry("Long", strategy.long)
if shortCondition
// Short entry
entryPrice := price
strategy.entry("Short", strategy.short)
if strategy.position_size > 0
// We are in a long position
if strategy.position_avg_price > 0 and strategy.position_size > 0
longStop = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPerc/100)
longTarget = strategy.position_avg_price * (1 + (stopLossPerc/100)*RR)
strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=longStop, limit=longTarget)
if strategy.position_size < 0
// We are in a short position
if strategy.position_avg_price > 0 and strategy.position_size < 0
shortStop = strategy.position_avg_price * (1 + stopLossPerc/100)
shortTarget = strategy.position_avg_price * (1 - (stopLossPerc/100)*RR)
strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=shortStop, limit=shortTarget)
//---------------------------------------------------
// Plotting
//---------------------------------------------------
plot(fastMA, color=color.new(color.teal, 0), title="Fast MA")
plot(slowMA, color=color.new(color.orange, 0), title="Slow MA")