ChaoZhang
جائزہ
حکمت عملی ایک مقداری تجارتی نظام ہے جو ڈبل ایکسپونینشل موونگ ایوریج (EMA) اور اسٹاکسٹک آسکیلیٹر کو یکجا کرتا ہے۔ مارکیٹ کے رجحانات کا تعین کرنے کے لیے 20 مدت اور 50 مدت کے EMAs کا استعمال کریں، اور رجحان اور رفتار کے بہترین امتزاج کو حاصل کرتے ہوئے، زیادہ خریدے ہوئے اور زیادہ فروخت ہونے والے علاقوں میں تجارتی مواقع تلاش کرنے کے لیے اسٹاکسٹک آسکیلیٹر کا استعمال کریں۔ اس حکمت عملی میں رسک مینجمنٹ کے سخت اقدامات شامل ہیں، بشمول فکسڈ اسٹاپ لاس اور منافع کے ہدف کی ترتیبات۔
حکمت عملی کا اصول
حکمت عملی کی بنیادی منطق کو تین حصوں میں تقسیم کیا گیا ہے: رجحان کا فیصلہ، داخلے کا وقت اور رسک کنٹرول۔ رجحان کا فیصلہ بنیادی طور پر تیز EMA (20 ادوار) اور سست EMA (50 پیریڈز) کی نسبت پر ہوتا ہے جب تیز لائن سست لائن سے اوپر ہوتی ہے، تو اسے اوپر کا رجحان سمجھا جاتا ہے، بصورت دیگر یہ نیچے کی طرف رجحان ہوتا ہے۔ . انٹری سگنل کی تصدیق اسٹاکسٹک آسکیلیٹر کے کراس اوور سے ہوتی ہے، جو زیادہ خریدے ہوئے اور زیادہ فروخت ہونے والے علاقوں میں اعلیٰ امکانی تجارتی مواقع کی تلاش میں ہے۔ رسک کنٹرول ایک مقررہ فیصد سٹاپ نقصان اور 2x ٹیک پرافٹ ریشو سیٹنگ کا استعمال کرتا ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ ہر ٹرانزیکشن میں رسک ریٹرن کا واضح تناسب ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
- ٹرینڈ ٹریکنگ اور مومینٹم انڈیکیٹرز کو یکجا کرنے سے ٹرینڈنگ مارکیٹوں میں مستحکم منافع حاصل کیا جا سکتا ہے۔
- خطرے کے تناسب کو طے کرکے ہر لین دین کے نقصان کو کنٹرول کرنے کے لیے سائنسی فنڈ مینجمنٹ کے طریقے اپنائیں
- اشارے کے پیرامیٹرز کو مارکیٹ کی مختلف خصوصیات کے مطابق لچکدار طریقے سے ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے۔
- حکمت عملی کی منطق واضح، سمجھنے اور لاگو کرنے میں آسان ہے۔
- متعدد ٹائم فریموں میں تجارت کے لیے موزوں
اسٹریٹجک رسک
- متواتر غلط سگنل غیر مستحکم بازاروں میں ہو سکتے ہیں۔
- EMA پیرامیٹرز کا انتخاب حکمت عملی کی کارکردگی کو متاثر کرتا ہے۔
- Stochastic Oscillator کی زیادہ خریدی ہوئی اور زیادہ فروخت شدہ ترتیبات کو مخصوص مارکیٹوں کے لیے ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہے۔
- تیزی سے چلنے والی مارکیٹوں میں اسٹاپ بہت وسیع ہو سکتے ہیں۔
- حکمت عملی کے منافع پر لین دین کے اخراجات کے اثرات پر غور کرنے کی ضرورت ہے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
- معاون تصدیق کے طور پر حجم اشارے شامل کریں۔
- سٹاپ نقصان کی پوزیشن کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لیے ATR انڈیکیٹر کا تعارف
- مارکیٹ کے اتار چڑھاؤ کے مطابق اشارے کے پیرامیٹرز کی انکولی ایڈجسٹمنٹ
- غلط سگنلز کو کم کرنے کے لیے ٹرینڈ طاقت کا فلٹر شامل کریں۔
- انکولی منافع کے ہدف کے حساب کتاب کا طریقہ تیار کرنا
خلاصہ کریں۔
یہ حکمت عملی ایک مکمل تجارتی نظام بنانے کے لیے رجحان اور رفتار کے اشارے کو یکجا کرتی ہے۔ حکمت عملی کا بنیادی فائدہ اس کے واضح منطقی فریم ورک اور سخت رسک کنٹرول میں ہے، لیکن اصل اطلاق میں، مارکیٹ کے مخصوص حالات کی بنیاد پر پیرامیٹر کی اصلاح کی ضرورت ہے۔ مسلسل بہتری اور اصلاح کے ذریعے، حکمت عملی سے مارکیٹ کے مختلف ماحول میں مستحکم کارکردگی کو برقرار رکھنے کی امید ہے۔
/*backtest
start: 2024-12-06 00:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("EMA + Stochastic Strategy", overlay=true)
// Inputs for EMA
emaShortLength = input.int(20, title="Short EMA Length")
emaLongLength = input.int(50, title="Long EMA Length")
// Inputs for Stochastic
stochK = input.int(14, title="Stochastic %K Length")
stochD = input.int(3, title="Stochastic %D Smoothing")
stochOverbought = input.int(85, title="Stochastic Overbought Level")
stochOversold = input.int(15, title="Stochastic Oversold Level")
// Inputs for Risk Management
riskRewardRatio = input.float(2.0, title="Risk-Reward Ratio")
stopLossPercent = input.float(1.0, title="Stop Loss (%)")
// EMA Calculation
emaShort = ta.ema(close, emaShortLength)
emaLong = ta.ema(close, emaLongLength)
// Stochastic Calculation
k = ta.stoch(high, low, close, stochK)
d = ta.sma(k, stochD)
// Trend Condition
isUptrend = emaShort > emaLong
isDowntrend = emaShort < emaLong
// Stochastic Signals
stochBuyCrossover = ta.crossover(k, d)
stochBuySignal = k < stochOversold and stochBuyCrossover
stochSellCrossunder = ta.crossunder(k, d)
stochSellSignal = k > stochOverbought and stochSellCrossunder
// Entry Signals
buySignal = isUptrend and stochBuySignal
sellSignal = isDowntrend and stochSellSignal
// Strategy Execution
if buySignal
strategy.entry("Buy", strategy.long)
stopLoss = close * (1 - stopLossPercent / 100)
takeProfit = close * (1 + stopLossPercent * riskRewardRatio / 100)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Buy", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
if sellSignal
strategy.entry("Sell", strategy.short)
stopLoss = close * (1 + stopLossPercent / 100)
takeProfit = close * (1 - stopLossPercent * riskRewardRatio / 100)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Sell", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
// Plotting
plot(emaShort, color=color.blue, title="Short EMA")
plot(emaLong, color=color.red, title="Long EMA")