کثیر مدت کی رفتار سے چلنے والی انکولی اتار چڑھاؤ کو فلٹر کرنے کی حکمت عملی

momentum volatility SMA ATR stdev SPX
تخلیق کی تاریخ: 2025-02-24 09:38:10 آخر میں ترمیم کریں: 2025-02-24 09:38:10
کاپی: 0 کلکس کی تعداد: 345
2
پر توجہ دیں
319
پیروکار

کثیر مدت کی رفتار سے چلنے والی انکولی اتار چڑھاؤ کو فلٹر کرنے کی حکمت عملی کثیر مدت کی رفتار سے چلنے والی انکولی اتار چڑھاؤ کو فلٹر کرنے کی حکمت عملی

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک اعلی درجے کی ٹریڈنگ سسٹم ہے جو کثیر دورانیہ کی متحرک اشارے اور اتار چڑھاؤ کی شرح فلٹرنگ پر مبنی ہے۔ اس نے 3 ماہ ، 6 ماہ ، 9 ماہ اور 12 ماہ کے چار وقت کے دورانیوں کی قیمت کی نقل و حرکت کا حساب کتاب کرکے ایک جامع متحرک اسکورنگ سسٹم تیار کیا ہے۔ اس کے علاوہ ، حکمت عملی میں سالانہ اتار چڑھاؤ کی شرح فلٹرنگ کا طریقہ کار متعارف کرایا گیا ہے ، جس میں اتار چڑھاؤ کی شرح کو کم کرنے کے ذریعہ تجارت کے خطرے کو کنٹرول کیا گیا ہے۔ یہ حکمت عملی تجارت کے مواقع پر قبضہ کرنے پر مرکوز ہے جس میں مسلسل اوپر جانے کا رجحان ہے اور نسبتا stable مستحکم اتار چڑھاؤ ہے ، ایک عام رجحان سے باخبر رہنے والا نظام ہے۔

حکمت عملی کا اصول

اس حکمت عملی کی بنیادی منطق میں درج ذیل اہم عناصر شامل ہیں:

  1. حرکیات کا حساب کتاب: موجودہ قیمت / تاریخی قیمت - 1 کا استعمال کرتے ہوئے ، چار ٹائم پیریڈ کے لئے حرکیات کے اشارے کا حساب لگائیں۔
  2. اتار چڑھاؤ کی شرح فلٹرنگ: روزانہ کی واپسی کی شرح کے معیاری فرق اور سالانہ سالانہ علاج کا حساب لگایا جاتا ہے ، جس میں اعلی اتار چڑھاؤ کی مدت کے دوران فلٹرنگ کی جاتی ہے جس کا موازنہ پہلے سے طے شدہ حد ((0.5) سے کیا جاتا ہے۔
  3. سگنل جنریشن: جب جامع متحرک اشارے منفی سے درست ہوجاتا ہے اور اتار چڑھاؤ کی شرح کم قیمت سے کم ہوتی ہے تو ایک کثیر سگنل پیدا ہوتا ہے۔ جب متحرک اشارے منفی ہوجاتا ہے تو ہموار ہوجاتا ہے۔
  4. رسک مینجمنٹ: 1٪ اسٹاپ نقصان اور 50٪ اسٹاپ کو ایک ہی تجارت کے خطرے پر قابو پانے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔

اسٹریٹجک فوائد

  1. کثیر جہتی متحرک تجزیہ: قیمت کے رجحانات کی طاقت اور مستقل مزاجی کا زیادہ جامع اندازہ لگانے کے لئے متعدد وقت کے ادوار کی متحرکات کو جامع طور پر مدنظر رکھتے ہوئے۔
  2. اپنی مرضی کے مطابق اتار چڑھاؤ کی شرح فلٹرنگ: متحرک حساب کتاب اور فلٹرنگ کی اتار چڑھاؤ کی شرح کے ذریعے، مؤثر طریقے سے اعلی اتار چڑھاؤ کے دوران جھوٹے سگنل سے بچنے کے لئے.
  3. بہتر خطرے کا کنٹرول: اسٹاپ نقصان اور اسٹاپ لمیٹڈ کو ترتیب دیا گیا ہے ، جو ایک ہی تجارت کے خطرے کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرسکتا ہے۔
  4. منظم فیصلہ: حکمت عملی کو مکمل طور پر منظم کیا گیا ہے ، جس سے متعلقہ فیصلے کی مداخلت سے بچا جاسکتا ہے۔

اسٹریٹجک رسک

  1. رجحان کے الٹ جانے کا خطرہ: اگر مضبوط رجحان اچانک الٹ جاتا ہے تو ، اس سے زیادہ نقصان ہوسکتا ہے۔
  2. پیرامیٹرز کی حساسیت: حکمت عملی کے اثرات پیرامیٹرز کی ترتیبات جیسے حرکیات کی مدت ، اتار چڑھاؤ کی حد سے زیادہ حساس ہیں۔
  3. مارکیٹ کے ماحول پر انحصار: ہلچل والے بازاروں میں اکثر غلط سگنل پیدا ہوسکتے ہیں۔
  4. سلائڈ پوائنٹ کا اثر: مارکیٹ میں لیکویڈیٹی کی کمی کے ساتھ ، آپ کو زیادہ ٹرانزیکشن لاگت کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔

حکمت عملی کی اصلاح کی سمت

  1. متحرک پیرامیٹرز کی اصلاح: مارکیٹ کی حالت کے مطابق متحرک طور پر رفتار کے دورانیے اور اتار چڑھاؤ کی شرح کی حد کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے ایک انکولی پیرامیٹرز ایڈجسٹمنٹ میکانزم متعارف کرایا جاسکتا ہے۔
  2. مارکیٹ کی حالت کی درجہ بندی: مارکیٹ کی حالت کی شناخت کے ماڈیول کو شامل کریں ، مختلف مارکیٹ کے ماحول میں مختلف پیرامیٹرز کی ترتیبات کو اپنائیں۔
  3. سگنل کی تصدیق کا طریقہ کار: تجارتی سگنل کی تصدیق کے لئے اضافی تکنیکی اشارے متعارف کرانے سے حکمت عملی کی استحکام میں اضافہ ہوتا ہے۔
  4. فنڈ مینجمنٹ کی اصلاح: سگنل کی طاقت کے مطابق متحرک طور پر انعقاد کی پیمائش کو ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے ، تاکہ فنڈ کے استعمال میں زیادہ سے زیادہ کارکردگی حاصل کی جاسکے۔

خلاصہ کریں۔

اس حکمت عملی میں کثیر دورانیہ کی حرکیات کے تجزیہ اور اتار چڑھاؤ کی شرح فلٹرنگ کے ساتھ مل کر ، ایک مکمل رجحان ٹریکنگ ٹریڈنگ سسٹم بنایا گیا ہے۔ اس کی بنیادی طاقت فیصلہ سازی کے عمل کو منظم کرنے اور خطرے کے کنٹرول کے لئے ایک بہتر طریقہ کار میں ہے۔ اگرچہ اس میں کچھ موروثی خطرات موجود ہیں ، لیکن تجویز کردہ اصلاح کی سمت کے ذریعہ ، حکمت عملی میں بہتری کی گنجائش ہے۔ مجموعی طور پر ، یہ ایک مناسب ، منطقی اور سخت تجارتی حکمت عملی ہے جو کم اتار چڑھاؤ والی رجحان مارکیٹ میں استعمال کے لئے موزوں ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2024-02-25 00:00:00
end: 2025-02-22 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"SOL_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("GOATED Long-Only", overlay=true, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

// Strategy parameters
var float VOLATILITY_THRESHOLD = input.float(0.5, "Volatility Threshold", minval=0.1, maxval=1.0, step=0.1)
var int TRADING_DAYS_PER_YEAR = 252
var float SQRT_TRADING_DAYS = math.sqrt(TRADING_DAYS_PER_YEAR)

// Trade parameters
var float STOP_LOSS = input.float(0.05, "Stop Loss %", minval=0.01, maxval=0.20, step=0.01)
var float TAKE_PROFIT = input.float(0.15, "Take Profit %", minval=0.05, maxval=0.50, step=0.01)

// Momentum periods (in trading days)
var int MOMENTUM_3M = input.int(63, "3-Month Momentum Period", minval=20)
var int MOMENTUM_6M = input.int(126, "6-Month Momentum Period", minval=40)
var int MOMENTUM_9M = input.int(189, "9-Month Momentum Period", minval=60)
var int MOMENTUM_12M = input.int(252, "12-Month Momentum Period", minval=80)

// Function to calculate momentum for a specific period
momentum(period) =>
    close / close[period] - 1

// Function to calculate annualized volatility
calcVolatility() =>
    returns = ta.change(close) / close[1]
    stdDev = ta.stdev(returns, TRADING_DAYS_PER_YEAR)
    annualizedVol = stdDev * SQRT_TRADING_DAYS
    annualizedVol

// Calculate individual momentum scores
float mom3m = momentum(MOMENTUM_3M)
float mom6m = momentum(MOMENTUM_6M)
float mom9m = momentum(MOMENTUM_9M)
float mom12m = momentum(MOMENTUM_12M)

// Calculate average momentum score
var int validPeriods = 0
var float totalMomentum = 0.0

validPeriods := 0
totalMomentum := 0.0

if not na(mom3m)
    validPeriods := validPeriods + 1
    totalMomentum := totalMomentum + mom3m

if not na(mom6m)
    validPeriods := validPeriods + 1
    totalMomentum := totalMomentum + mom6m

if not na(mom9m)
    validPeriods := validPeriods + 1
    totalMomentum := totalMomentum + mom9m

if not na(mom12m)
    validPeriods := validPeriods + 1
    totalMomentum := totalMomentum + mom12m

float compositeMomentum = validPeriods > 0 ? totalMomentum / validPeriods : na

// Calculate volatility
float annualizedVolatility = calcVolatility()

// Generate trading signals
var float MOMENTUM_THRESHOLD = input.float(0.0, "Momentum Threshold", minval=-1.0, maxval=1.0, step=0.01)
bool validVolatility = not na(annualizedVolatility) and annualizedVolatility <= VOLATILITY_THRESHOLD
bool validMomentum = not na(compositeMomentum) and compositeMomentum > MOMENTUM_THRESHOLD

// Store previous momentum state
bool prevValidMomentum = nz(validMomentum[1])

// Entry and exit conditions
bool longCondition = validVolatility and validMomentum and not prevValidMomentum
bool exitLongCondition = validVolatility and (not validMomentum) and prevValidMomentum

// Plot signals
plotshape(longCondition, title="Long Entry", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(exitLongCondition, title="Long Exit", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)

// Plot momentum and volatility indicators
plot(compositeMomentum, "Composite Momentum", color=color.blue, linewidth=2)
hline(MOMENTUM_THRESHOLD, "Momentum Threshold", color=color.gray, linestyle=hline.style_dashed)

plot(annualizedVolatility, "Annualized Volatility", color=color.purple, linewidth=1)
hline(VOLATILITY_THRESHOLD, "Volatility Threshold", color=color.gray, linestyle=hline.style_dashed)

// Strategy execution - Long positions
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    
if (strategy.position_size > 0)
    float longStopLoss = strategy.position_avg_price * (1 - STOP_LOSS)
    float longTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + TAKE_PROFIT)
    strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=longStopLoss, limit=longTakeProfit)
    if (exitLongCondition)
        strategy.close("Long", comment="Signal Exit")