ChaoZhang
جائزہ
حکمت عملی تجارتی نظام کے بعد ایک رجحان ہے جو اے ٹی آر رسک مینجمنٹ کے ساتھ متحرک اوسط کراس اوور سگنلز کو جوڑتا ہے۔ یہ حکمت عملی تیز رفتار اور سست حرکت اوسط کے کراس اوور کے ذریعے مارکیٹ کے رجحانات کو پکڑتی ہے، اور تجارتی خطرات کے عین مطابق کنٹرول حاصل کرنے کے لیے اسٹاپ نقصان اور منافع کی سطح کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لیے ATR اشارے کا استعمال کرتی ہے۔ حکمت عملی میں منی منیجمنٹ ماڈیول بھی شامل ہے جو اکاؤنٹ ایکویٹی اور پہلے سے طے شدہ رسک پیرامیٹرز کی بنیاد پر پوزیشن کے سائز کو خود بخود ایڈجسٹ کرتا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
حکمت عملی کی بنیادی منطق درج ذیل کلیدی اجزاء پر مبنی ہے:
- رجحان کی شناخت کا نظام - رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لیے 10 مدت اور 50 مدت کے سادہ موونگ ایوریجز (SMA) کا استعمال کرتا ہے۔ جب تیز چلنے والی اوسط سست حرکت اوسط سے اوپر جاتی ہے تو، ایک طویل سگنل پیدا ہوتا ہے، اور جب یہ نیچے سے گزرتا ہے، ایک مختصر سگنل پیدا ہوتا ہے۔
- رسک مینجمنٹ سسٹم - متحرک سٹاپ نقصان اور منافع کے اہداف کو سیٹ کرنے کے لیے 14 مدت کے ATR انڈیکیٹر کو 1.5 گنا سے ضرب کر کے استعمال کرتا ہے۔ یہ نقطہ نظر مارکیٹ کے اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر رسک کنٹرول کے پیرامیٹرز کو خود بخود ایڈجسٹ کر سکتا ہے۔
- فنڈ مینجمنٹ سسٹم - فنڈ کے استعمال کی معقولیت کو یقینی بنانے کے لیے رسک ٹالرینس (2%) اور فنڈ ایلوکیشن ریشو (100%) سیٹ کرکے ہر ٹرانزیکشن کے لیے استعمال ہونے والے فنڈز کی مقدار کو کنٹرول کریں۔
اسٹریٹجک فوائد
- مضبوط موافقت - ATR کے ذریعے سٹاپ نقصان اور منافع کی سطح کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں، تاکہ حکمت عملی مختلف مارکیٹ کے ماحول کے مطابق ہو سکے۔
- پرفیکٹ رسک کنٹرول - فی صد رسک کنٹرول اور اے ٹی آر ڈائنامک سٹاپ نقصان کو ملا کر ایک ڈبل رسک پروٹیکشن میکانزم بناتا ہے۔
- آپریٹنگ قوانین کو صاف کریں - واضح اندراج اور باہر نکلنے کے حالات، عمل میں آسان اور بیک ٹیسٹ۔
- سائنسی فنڈ مینجمنٹ - متناسب مختص میکانزم کے ذریعے، اس بات کو یقینی بنائیں کہ ایک ہی لین دین کا خطرہ قابل کنٹرول ہے۔
اسٹریٹجک رسک
- اتار چڑھاؤ والے بازار کا خطرہ - ایک طرف اور اتار چڑھاؤ والے بازار میں، اوسط کراس اوور سگنلز متواتر ہوتے ہیں، جو مسلسل سٹاپ کے نقصانات کا باعث بن سکتے ہیں۔
- پھسل جانے کا خطرہ - جب مارکیٹ میں تیزی سے اتار چڑھاؤ آتا ہے، تو لین دین کی اصل قیمت سگنل کی قیمت سے نمایاں طور پر ہٹ سکتی ہے۔
- فنڈنگ کی کارکردگی کا خطرہ - 100% فنڈ مختص کرنے کے تناسب کے نتیجے میں فنڈز کا غیر موثر استعمال ہو سکتا ہے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
- ٹرینڈ فلٹر شامل کریں - ٹرینڈ طاقت کے اشاریے شامل کریں جیسے کہ ADX صرف اس صورت میں جب رجحان مضبوط ہو۔
- موونگ ایوریج پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں - موونگ ایوریج پیریڈ کا بہترین امتزاج تلاش کرنے کے لیے تاریخی ڈیٹا ٹیسٹنگ کا استعمال کریں۔
- فنڈ مینجمنٹ کو بہتر بنائیں - اکاؤنٹ کے منافع اور نقصان کی صورتحال کے مطابق لین دین کے سائز کو خود بخود ایڈجسٹ کرنے کے لیے ایک متحرک پوزیشن ایڈجسٹمنٹ میکانزم کو شامل کرنے کی سفارش کی جاتی ہے۔
- مارکیٹ کے ماحول کا فلٹر شامل کریں - تجارت کے لیے اتار چڑھاؤ کے اشارے صرف اس وقت شامل کریں جب مارکیٹ کا ماحول موزوں ہو۔
خلاصہ کریں۔
یہ حکمت عملی موونگ ایوریج کراس اوور کے ذریعے رجحانات کو پکڑتی ہے اور اسے ATR ڈائنامک رسک کنٹرول کے ساتھ جوڑتی ہے تاکہ ایک مکمل ٹرینڈ ٹریکنگ ٹریڈنگ سسٹم حاصل کیا جا سکے۔ حکمت عملی کی طاقت اس کی موافقت اور خطرے پر قابو پانے کی صلاحیتوں میں پنہاں ہے، لیکن یہ غیر مستحکم مارکیٹوں میں خراب کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتی ہے۔ ٹرینڈ فلٹرز کو شامل کرکے اور منی مینجمنٹ سسٹم کو بہتر بنا کر حکمت عملی کی مجموعی کارکردگی کو بہتر بنایا جا سکتا ہے۔
حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2024-12-06 00:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 3h
basePeriod: 3h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © davisash666
//@version=5
strategy("Trend-Following Strategy", overlay=true)
// Inputs for strategy parameters
timeframe = input.timeframe("D", "Timeframe")
risk_tolerance = input.float(2.0, "Risk Tolerance (%)", step=0.1) / 100
capital_allocation = input.float(200, "Capital Allocation (%)", step=1) / 100
// Technical indicators (used to emulate machine learning)
ma_length_fast = input.int(10, "Fast MA Length")
ma_length_slow = input.int(50, "Slow MA Length")
atr_length = input.int(14, "ATR Length")
atr_multiplier = input.float(1.5, "ATR Multiplier")
// Calculations
fast_ma = ta.sma(close, ma_length_fast)
slow_ma = ta.sma(close, ma_length_slow)
atr = ta.atr(atr_length)
// Entry and exit conditions
long_condition = ta.crossover(fast_ma, slow_ma)
short_condition = ta.crossunder(fast_ma, slow_ma)
// Risk management
stop_loss_long = close - (atr * atr_multiplier)
stop_loss_short = close + (atr * atr_multiplier)
take_profit_long = close + (atr * atr_multiplier)
take_profit_short = close - (atr * atr_multiplier)
// Capital allocation
position_size = strategy.equity * capital_allocation
// Execute trades
if long_condition
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=position_size / close)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Long", stop=stop_loss_long, limit=take_profit_long)
if short_condition
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=position_size / close)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Short", stop=stop_loss_short, limit=take_profit_short)
// Plotting for visualization
plot(fast_ma, color=color.green, title="Fast MA")
plot(slow_ma, color=color.red, title="Slow MA")
plot(stop_loss_long, color=color.blue, title="Stop Loss (Long)", linewidth=1, style=plot.style_cross)
plot(take_profit_long, color=color.purple, title="Take Profit (Long)", linewidth=1, style=plot.style_cross)