ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی ایک مقداری تجارتی نظام ہے جو لکیری سگنلز اور زیڈ سکور نارملائزیشن پر مبنی ہے۔ یہ قیمت کے اعداد و شمار کے ساتھ RSI جیسے خارجی متغیرات کو ملا کر معیاری تجارتی سگنل تیار کرتا ہے، اور لین دین کو متحرک کرنے کے لیے حد کا استعمال کرتا ہے۔ یہ حکمت عملی انٹرا ڈے اور اعلی تعدد تجارتی منظرناموں کے لیے موزوں ہے اور اس میں مضبوط موافقت اور ترتیب ہے۔
حکمت عملی کا اصول
حکمت عملی کے بنیادی اصولوں میں درج ذیل کلیدی اقدامات شامل ہیں:
- لکیری سگنل کی تعمیر: ابتدائی سگنل بنانے کے لیے RSI اشارے کو قابل ترتیب وزن (signal_alpha) کا استعمال کرتے ہوئے قیمت کے اعداد و شمار کے ساتھ لکیری طور پر ملایا جاتا ہے۔
- Z-score نارملائزیشن: سیٹ لک بیک پیریڈ (lookback_period) کی بنیاد پر، لکیری سگنل کے اوسط اور معیاری انحراف کا حساب لگایا جاتا ہے اور سگنل کو Z-score کی شکل میں نارملائز کیا جاتا ہے۔
- تھریشولڈ ٹرگر میکانزم: جب Z سکور منفی حد سے کم ہوتا ہے، ایک لمبی پوزیشن کھولی جاتی ہے جب یہ مثبت حد سے زیادہ ہوتی ہے، ایک مختصر پوزیشن خطرے کی ایڈجسٹمنٹ فیکٹر (Risk_adjustment_factor) کے ذریعے کنٹرول کی جاتی ہے۔
- رسک مینجمنٹ: ہر ٹرانزیکشن کے لیے ٹیک-پرافٹ اور اسٹاپ لاس سیٹ کریں، اور فی صد پیرامیٹرز کے ذریعے رسک ریٹرن ریشو کو لچکدار طریقے سے ایڈجسٹ کریں۔
اسٹریٹجک فوائد
- سگنل نارملائزیشن: زیڈ سکور کی تبدیلی سگنل کو اچھی شماریاتی خصوصیات فراہم کرتی ہے، جس سے عالمگیر حد مقرر کرنا آسان ہو جاتا ہے۔
- مضبوط لچک: exogenous متغیرات اور قیمتوں کے اثر و رسوخ کو سگنل_الفا کو ایڈجسٹ کرکے متوازن کیا جا سکتا ہے۔
- قابل کنٹرول خطرات: مکمل سٹاپ-پرافٹ اور سٹاپ-لاس میکانزم، جسے مارکیٹ کی خصوصیات کے مطابق لچکدار طریقے سے ترتیب دیا جا سکتا ہے۔
- اچھی موافقت: متعدد مدتوں پر لاگو ہوتا ہے اور اعلی لیکویڈیٹی کے ساتھ دیگر تجارتی مصنوعات تک بڑھایا جا سکتا ہے۔
اسٹریٹجک رسک
- پیرامیٹر کی حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی پیرامیٹر کے انتخاب کے لیے حساس ہوتی ہے اور اس کے لیے کافی بیک ٹیسٹنگ اور تصدیق کی ضرورت ہوتی ہے۔
- مارکیٹ کے ماحول پر انحصار: کمزور رجحان کے ساتھ غیر مستحکم مارکیٹ میں بار بار لین دین ہو سکتا ہے۔
- سگنل وقفہ: متحرک اوسط حساب کی وجہ سے وقفہ داخلے کے وقت کو متاثر کر سکتا ہے۔
- لیکویڈیٹی کا خطرہ: لیکویڈیٹی ناکافی ہونے پر ہائی فریکوئنسی ٹریڈنگ کو پھسلن کے نقصانات کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
- ڈائنامک پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ: مارکیٹ کے اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر تھریشولڈز اور اسٹاپ لاس پوزیشنز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لیے ایک انکولی میکانزم متعارف کروائیں۔
- ایک سے زیادہ سگنل کی تصدیق: سگنل کی وشوسنییتا کو بہتر بنانے کے لیے فلٹرنگ کے حالات کے طور پر دیگر تکنیکی اشارے شامل کریں۔
- پوزیشن مینجمنٹ آپٹیمائزیشن: اتار چڑھاؤ اور سگنل کی طاقت پر مبنی ایک متحرک پوزیشن مینجمنٹ سسٹم ڈیزائن کریں۔
- لین دین کی لاگت کا کنٹرول: بار بار ہونے والے لین دین کی وجہ سے لاگت کے نقصان کو کم کرنے کے لیے پوزیشن کھولنے اور بند کرنے کی منطق کو بہتر بنائیں۔
خلاصہ کریں۔
یہ ایک واضح ساخت اور سخت منطق کے ساتھ ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے۔ ایک مضبوط تجارتی سگنل سسٹم لکیری امتزاج اور معیاری کاری کے ذریعے بنایا گیا ہے۔ حکمت عملی انتہائی قابل ترتیب ہے اور اس میں خطرے کا بہترین انتظام ہے، لیکن پیرامیٹر کی اصلاح اور مارکیٹ کی موافقت پر توجہ دینے کی ضرورت ہے۔ حکمت عملی کے استحکام اور منافع کو تجویز کردہ اصلاحی ہدایات کے ذریعے مزید بہتر بنایا جا سکتا ہے۔
حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2024-12-29 00:00:00
end: 2025-01-05 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Linear Signal-Based Strategy", shorttitle = "LSB_V1", overlay=true)
// Inputs
lookback_period = input.int(14, title="Lookback Period for Moving Averages")
signal_alpha = input.float(0.5, title="Signal Weight Alpha (Exogenous Variable)")
take_profit_percent = input.float(0.02, title="Take Profit (%)")
stop_loss_percent = input.float(0.01, title="Stop Loss (%)")
risk_adjustment_factor = input.float(1.5, title="Risk Adjustment Factor")
// Fetch Exogenous Variable (Example: RSI as a Proxy)
rsi_value = ta.rsi(close, lookback_period)
// Linear Signal Calculation
linear_signal = signal_alpha * rsi_value + (1 - signal_alpha) * close
// Z-Score Normalization for Signal
mean_signal = ta.sma(linear_signal, lookback_period)
stddev_signal = ta.stdev(linear_signal, lookback_period)
z_score_signal = (linear_signal - mean_signal) / stddev_signal
// Entry Conditions
long_condition = z_score_signal < -risk_adjustment_factor
short_condition = z_score_signal > risk_adjustment_factor
// Risk Management
long_take_profit = close * (1 + take_profit_percent)
long_stop_loss = close * (1 - stop_loss_percent)
short_take_profit = close * (1 - take_profit_percent)
short_stop_loss = close * (1 + stop_loss_percent)
// Execute Trades
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=1)
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=long_stop_loss, limit=long_take_profit)
if (short_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=1)
strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=short_stop_loss, limit=short_take_profit)