ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی ایک متحرک ٹرینڈ ٹریکنگ سسٹم ہے جس کی بنیاد ڈوئل موونگ ایوریج چینل پر ہے، جو کہ رسک مینجمنٹ میکانزم کے ساتھ مل کر ہے۔ یہ حکمت عملی تجارتی چینل کی تعمیر کے لیے دو سادہ موونگ ایوریجز (SMA) کا استعمال کرتی ہے، جہاں اوپری ریل سب سے زیادہ قیمت کے حساب سے چلتی اوسط کا استعمال کرتی ہے، اور نچلی ریل سب سے کم قیمت کے حساب سے چلنے والی اوسط کا استعمال کرتی ہے۔ یہ نظام انٹری سگنل کے طور پر اوپری ٹریک کو توڑتے ہوئے لگاتار پانچ K-لائن بند ہونے والی قیمتوں کا استعمال کرتا ہے، اور مسلسل پانچ K-لائن بند ہونے والی قیمتیں نچلے ٹریک سے نیچے آتی ہیں یا ایگزٹ سگنل کے طور پر سب سے اونچے مقام سے 25% پیچھے ہٹتی ہیں، تاکہ متحرک رجحان حاصل کیا جا سکے۔ ٹریکنگ اور رسک کنٹرول
حکمت عملی کا اصول
حکمت عملی کا بنیادی اصول ڈبل موونگ ایوریج چینل کے ذریعے قیمتوں کے رجحانات کو پکڑنا اور داخلے اور باہر نکلنے کا سخت طریقہ کار قائم کرنا ہے:
- داخلے کا طریقہ کار: رجحان کے تسلسل اور تاثیر کو یقینی بنانے کے لیے لگاتار پانچ دن تک قیمت اوپری ٹریک سے اوپر رہنے کی ضرورت ہے۔
- باہر نکلنے کا طریقہ کار: دو سطحوں میں تقسیم
- ٹرینڈ ڈائیورجنس ایگزٹ: جب قیمت لگاتار پانچ دنوں تک نچلے ٹریک سے نیچے آجاتی ہے، تو یہ اشارہ کرتا ہے کہ رجحان پلٹ سکتا ہے۔
- سٹاپ نقصان: جب قیمت بلند ترین مقام سے 25% پیچھے ہٹ جاتی ہے تو زیادہ نقصان کو روکنے کے لیے سٹاپ نقصان کو متحرک کیا جاتا ہے۔
- پوزیشن مینجمنٹ: فنڈز کی مؤثر مختص کرنے کے لیے کل اکاؤنٹ ویلیو کے ایک مقررہ تناسب پر پوزیشنیں کھولیں۔
اسٹریٹجک فوائد
- مندرجہ ذیل رجحان کا استحکام: بریک آؤٹ کی تصدیق کے مسلسل پانچ دن کی ضرورت کے ذریعے غلط بریک آؤٹ سگنلز کو فلٹر کریں
- رسک کنٹرول کی سالمیت: رجحان کو یکجا کریں اور نقصان کو روکنے کے طریقہ کار کو دوہرا تحفظ تیار کریں۔
- لچکدار اور ایڈجسٹ پیرامیٹرز: موونگ ایوریج پیریڈ اور سٹاپ نقصان کے تناسب کو مارکیٹ کی مختلف خصوصیات کے مطابق بہتر بنایا جا سکتا ہے۔
- واضح عمل درآمد منطق: واضح داخلے اور باہر نکلنے کے حالات، ساپیکش فیصلے کی وجہ سے مداخلت کو کم کرنا
- سائنسی فنڈ مینجمنٹ: خطرات کو بہتر طریقے سے کنٹرول کرنے کے لیے مقررہ لاٹ کے بجائے اکاؤنٹ کے تناسب کی پوزیشنز کا استعمال کریں۔
اسٹریٹجک رسک
- اتار چڑھاؤ والے بازار کا خطرہ: ایک طرف اور اتار چڑھاؤ والے بازار میں غلط سگنل آسانی سے پیدا ہو جاتے ہیں، جس کی وجہ سے بار بار لین دین ہوتا ہے۔
- پھسلنے کا خطرہ: تیزی سے آگے بڑھنے والی منڈیوں میں، سٹاپ نقصان پر عمل درآمد کی قیمت توقعات سے نمایاں طور پر ہٹ سکتی ہے۔
- پیرامیٹر پر انحصار: مارکیٹ کے مختلف ماحول کے تحت بہترین پیرامیٹرز بہت مختلف ہو سکتے ہیں۔
- رجحان میں تاخیر: موونگ ایوریج کے استعمال کی وجہ سے، ٹرینڈ ٹرننگ پوائنٹ میں ایک خاص وقفہ ہے
- فنڈ کی کارکردگی: انعقاد کی شرائط نسبتاً سخت ہیں، اور منافع کے کچھ مواقع چھوٹ سکتے ہیں۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
- متحرک پیرامیٹر کی اصلاح: مارکیٹ کے اتار چڑھاؤ کے مطابق حرکت پذیر اوسط مدت کو خود بخود ایڈجسٹ کرنے کے لیے ایک انکولی پیرامیٹر سسٹم تیار کریں۔
- مارکیٹ کے ماحول کا فلٹر: غیر مستحکم مارکیٹوں میں ٹریڈنگ فریکوئنسی کو خود بخود کم کرنے کے لیے رجحان کی طاقت کا اشارہ شامل کریں۔
- ملٹی ٹائم پیریڈ کی تصدیق: سگنل کی وشوسنییتا کو بہتر بنانے کے لیے ایک طویل مدتی رجحان کی تصدیق کا طریقہ کار شامل کریں۔
- سٹاپ نقصان کی اصلاح: اتار چڑھاؤ کے مطابق سٹاپ نقصان کے تناسب کو خود بخود ایڈجسٹ کرنے کے لیے متحرک سٹاپ نقصان کا طریقہ کار متعارف کروائیں
- پوزیشن مینجمنٹ آپٹیمائزیشن: اتار چڑھاؤ اور منافع اور نقصان کے تناسب کی بنیاد پر افتتاحی تناسب کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں
خلاصہ کریں۔
یہ حکمت عملی ایک ڈبل موونگ ایوریج چینل کے ذریعے ایک مکمل ٹرینڈ ٹریکنگ ٹریڈنگ سسٹم بناتی ہے، جس میں داخلے کی سخت تصدیق اور ڈبل ایگزٹ میکانزم شامل ہیں، تاکہ موثر ٹرینڈ ٹریکنگ اور مؤثر رسک کنٹرول حاصل کیا جا سکے۔ حکمت عملی کے فوائد واضح نفاذ کی منطق اور کامل رسک کنٹرول ہیں، لیکن اسے پھر بھی مختلف مارکیٹ کے ماحول کے لیے پیرامیٹر کی اصلاح کی ضرورت ہے، اور مارکیٹ کے ماحول کی فلٹرنگ، ملٹی ٹائم پیریڈ کنفرمیشن، وغیرہ کو شامل کرکے اسے مزید بہتر کیا جا سکتا ہے۔ مجموعی طور پر، یہ ایک مکمل ساخت اور سخت منطق کے ساتھ ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے، جو واضح رجحانات کے ساتھ مارکیٹ کے ماحول میں اطلاق کے لیے موزوں ہے۔
/*backtest
start: 2025-01-02 00:00:00
end: 2025-01-09 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 10m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT","balance":49999}]
*/
//@version=5
strategy("Moving Average Channel (MAC)", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Parameters for Moving Averages
upperMALength = input.int(10, title="Upper MA Length")
lowerMALength = input.int(8, title="Lower MA Length")
stopLossPercent = input.float(25.0, title="Stop Loss (%)", minval=0.1) / 100
// Calculate Moving Averages
upperMA = ta.sma(high, upperMALength)
lowerMA = ta.sma(low, lowerMALength)
// Plot Moving Averages
plot(upperMA, color=color.red, title="Upper Moving Average")
plot(lowerMA, color=color.green, title="Lower Moving Average")
// Initialize variables
var int upperCounter = 0
var int lowerCounter = 0
var float entryPrice = na
var float highestPrice = na
// Update counters based on conditions
if (low <= upperMA)
upperCounter := 0
else
upperCounter += 1
if (high >= lowerMA)
lowerCounter := 0
else
lowerCounter += 1
// Entry condition: 5 consecutive bars above the Upper MA
if (upperCounter == 5 and strategy.position_size == 0)
strategy.entry("Long", strategy.long)
highestPrice := high // Initialize highest price
// Update the highest price after entry
if (strategy.position_size > 0)
highestPrice := na(highestPrice) ? high : math.max(highestPrice, high)
// Exit condition: 5 consecutive bars below the Lower MA
if (lowerCounter == 5 and strategy.position_size > 0)
strategy.close("Long", comment="Exit: 5 bars below Lower MA")
// Stop-loss condition: Exit if market closes below 25% of the highest price since entry
stopLossCondition = low < highestPrice * (1 - stopLossPercent)
if (stopLossCondition and strategy.position_size > 0)
strategy.close("Long", comment="Exit: Stop Loss")