ChaoZhang
1
پر توجہ دیں
1617
پیروکار
جائزہ
حکمت عملی ایک ٹرینڈ بریک آؤٹ ٹریڈنگ سسٹم ہے جس کی بنیاد فبونیکی 0.7 ریٹریسمنٹ لیول پر ہے۔ یہ فبونیکی 0.7 کی سطح کا تعین ایک متعین لک بیک مدت کے دوران سب سے زیادہ اور سب سے کم قیمتوں کا حساب لگا کر کرتا ہے اور جب قیمت اس سطح سے ٹوٹ جاتی ہے تو تجارتی سگنل پیدا کرتا ہے۔ حکمت عملی خطرے کو منظم کرنے کے لیے ٹیک پرافٹ اور سٹاپ لاس کے مقررہ فیصد استعمال کرتی ہے، اور بطور ڈیفالٹ اکاؤنٹ کی کل قیمت کا 5% واحد ٹرانزیکشن رقم کے طور پر استعمال کرتی ہے۔
حکمت عملی کا اصول
حکمت عملی کی بنیادی منطق درج ذیل کلیدی عناصر پر مبنی ہے:
- متحرک طور پر فبونیکی سطحوں کا حساب لگائیں: مخصوص لک بیک پیریڈ (پہلے سے طے شدہ 20 ادوار) کے دوران، سب سے زیادہ اور سب سے کم قیمتوں کو مسلسل ٹریک کیا جاتا ہے اور 0.7 فبونیکی ریٹریسمنٹ پوزیشن کا حساب لگایا جاتا ہے۔
- بریک آؤٹ سگنل کی تصدیق: جب بند ہونے والی قیمت نیچے سے 0.7 کی سطح سے ٹوٹ جاتی ہے تو ایک مختصر سگنل تیار ہوتا ہے جب یہ اوپر سے ٹوٹ جاتا ہے۔
- رسک مینجمنٹ: سسٹم ٹیک-پرافٹ اور سٹاپ لاس کی متضاد شرائط طے کرتا ہے، جس میں ڈیفالٹ ٹیک-پرافٹ 1.8% ہوتا ہے اور سٹاپ-لاس 1.2% ہوتا ہے یہ سیٹنگ مثبت متوقع قدر کے تصور کو ظاہر کرتی ہے۔
- پوزیشن مینیجمنٹ: اکاؤنٹ کی کل قیمت کا ایک مقررہ فیصد بطور اوپننگ رقم استعمال کرنے سے فنڈز کو متحرک طور پر منظم کرنے اور رسک کنٹرول کو مستحکم کرنے میں مدد ملتی ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
- تکنیکی اشارے کا سائنسی انتخاب: Fibonacci retracement ایک تکنیکی تجزیہ کا آلہ ہے جسے مارکیٹ نے بڑے پیمانے پر تسلیم کیا ہے، اور 0.7 کی سطح عام طور پر مضبوط حمایت یا مزاحمت کی نمائندگی کرتی ہے۔
- واضح سگنل کی منطق: ٹریڈنگ کے محرکات کے طور پر قیمتوں کی کامیابیوں کا استعمال اس وقفے سے بچتا ہے جو سگنل کے پیچیدہ امتزاج کی وجہ سے ہو سکتا ہے۔
- رسک اور ریٹرن کا معقول تناسب: ٹیک پرافٹ اور اسٹاپ لاس کے تناسب کی ترتیب ایک مثبت متوقع قدر کی عکاسی کرتی ہے، جو طویل مدتی مستحکم منافع کے لیے سازگار ہے۔
- لچکدار فنڈ مینجمنٹ: پوزیشنز اکاؤنٹ کے تناسب کی بنیاد پر کھولی جاتی ہیں، اور ٹریڈنگ والیوم کو اکاؤنٹ کے سائز میں تبدیلی کے ساتھ خود بخود ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے۔
اسٹریٹجک رسک
- مارکیٹ کے ماحول پر انحصار: متواتر غلط بریک آؤٹ سگنل غیر مستحکم مارکیٹ میں ہو سکتے ہیں، جس سے لین دین کی لاگت میں اضافہ ہوتا ہے۔
- پیرامیٹر کی حساسیت: پیرامیٹرز کا انتخاب جیسے کہ دیکھنے کی مدت، ٹیک پرافٹ اور سٹاپ لاس کا تناسب حکمت عملی کی کارکردگی کو نمایاں طور پر متاثر کرے گا۔
- پھسلن کا اثر: کم تجارتی حجم والی منڈیوں میں پھسلن کا زیادہ خطرہ ہو سکتا ہے۔
- تکنیکی حدود: ایک تکنیکی اشارے مارکیٹ کی کثیر جہتی معلومات کو مکمل طور پر حاصل کرنے کے قابل نہیں ہوسکتا ہے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
- سگنل فلٹرنگ: تجارتی حجم اور اتار چڑھاؤ جیسے معاون اشارے متعارف کرائے جا سکتے ہیں تاکہ غلط پیش رفت کے سگنلز کو فلٹر کیا جا سکے۔
- متحرک پیرامیٹرز: مارکیٹ کے اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر دیکھنے کی مدت اور ٹیک-پرافٹ اور اسٹاپ لاس کے تناسب کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے پر غور کریں۔
- ٹائم فلٹرنگ: زیادہ اتار چڑھاؤ کے ادوار سے بچنے کے لیے ٹریڈنگ ٹائم ونڈوز کی حدود میں اضافہ کریں۔
- ملٹی سائیکل کی توثیق: سگنل کی وشوسنییتا کو بہتر بنانے کے لیے متعدد اوقات کے لیے تصدیقی طریقہ کار شامل کریں۔
خلاصہ کریں۔
حکمت عملی کلاسک فبونیکی تھیوری پر مبنی ہے اور ٹرینڈ بریک آؤٹ اور رسک مینجمنٹ کے بنیادی عناصر کو یکجا کرتی ہے۔ اگرچہ کچھ حدود ہیں، معقول پیرامیٹر کی اصلاح اور سگنل فلٹرنگ کے ذریعے، اس سے مارکیٹ کے مختلف ماحول میں مستحکم کارکردگی کو برقرار رکھنے کی توقع کی جاتی ہے۔ حکمت عملی کے کامیاب عمل کے لیے تاجروں کو مارکیٹ کی خصوصیات کی گہری سمجھ رکھنے اور حقیقی حالات کی بنیاد پر مناسب ایڈجسٹمنٹ اور اصلاح کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2024-11-26 00:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Fibonacci 0.7 Strategy - 60% Win Rate", overlay=true)
// Input parameters
fibonacci_lookback = input.int(20, minval=1, title="Fibonacci Lookback Period")
take_profit_percent = input.float(1.8, title="Take Profit (%)")
stop_loss_percent = input.float(1.2, title="Stop Loss (%)")
// Calculating Fibonacci levels
var float high_level = na
var float low_level = na
if (ta.change(ta.highest(high, fibonacci_lookback)))
high_level := ta.highest(high, fibonacci_lookback)
if (ta.change(ta.lowest(low, fibonacci_lookback)))
low_level := ta.lowest(low, fibonacci_lookback)
fib_level_0_7 = high_level - ((high_level - low_level) * 0.7)
// Entry Conditions
buy_signal = close > fib_level_0_7 and close[1] <= fib_level_0_7
sell_signal = close < fib_level_0_7 and close[1] >= fib_level_0_7
// Risk management
long_take_profit = strategy.position_avg_price * (1 + take_profit_percent / 100)
long_stop_loss = strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss_percent / 100)
short_take_profit = strategy.position_avg_price * (1 - take_profit_percent / 100)
short_stop_loss = strategy.position_avg_price * (1 + stop_loss_percent / 100)
// Execute trades
if (buy_signal)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sell_signal)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
// Take Profit and Stop Loss
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Buy", stop=long_stop_loss, limit=long_take_profit)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Sell", stop=short_stop_loss, limit=short_take_profit)
// Plot Fibonacci Level
plot(fib_level_0_7, color=color.blue, title="Fibonacci 0.7 Level")