ianzeng123
حکمت عملی کا جائزہ
یہ حکمت عملی ایک ڈبل مساوی نظام پر مبنی رجحان سے باخبر رہنے والی واپسی ٹریڈنگ حکمت عملی ہے ، جس میں اے ٹی آر اسٹاپ نقصان اور بہتر اسٹاپ تناسب ڈیزائن شامل ہیں۔ اس حکمت عملی کا بنیادی مقصد یہ ہے کہ مرکزی رجحان کی سمت کی نشاندہی کی جائے ، پھر رجحان میں واپسی اور الٹ کے وقت تجارت میں داخل ہوں ، جبکہ مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ پر مبنی رسک مینجمنٹ کا طریقہ استعمال کریں۔ یہ حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات کا تعین کرتی ہے جس میں تیزی سے مساوی اور آہستہ آہستہ مساوی کی پوزیشن کا رشتہ ہوتا ہے۔ رجحان کی تصدیق کے بعد واپسی کے مواقع کا انتظار کریں ، اور جب قیمت واپسی سے باز آتی ہے اور تیزی سے مساوی لائن کو عبور کرتی ہے تو تجارتی سگنل پیدا ہوتا ہے۔ حکمت عملی میں احتیاط سے ڈیزائن کردہ رسک مینجمنٹ ماڈیول کا اطلاق کیا گیا ہے ، جس میں اے ٹی آر اشارے کو متحرک طور پر اسٹاپ نقصان کی پوزیشن کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے ، اور 1: 2 کا خطرہ منافع کا تناسب روکنے کے اہداف کا تعین کیا گیا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
یہ حکمت عملی مندرجہ ذیل بنیادی اصولوں پر مبنی ہے:
رجحانات کی شناخت کا طریقہ کار: 10 سائیکل ای ایم اے ((فاسٹ لائن) اور 50 سائیکل ای ایم اے ((سست لائن) کا استعمال کرتے ہوئے ڈبل مساوی لائن سسٹم کی تعمیر کریں۔ جب تیز لائن سست لائن کے اوپر ہوتی ہے تو ، اسے اوپر کی طرف بڑھنے کا فیصلہ کیا جاتا ہے۔ جب تیز لائن سست لائن کے نیچے ہوتی ہے تو ، اسے نیچے کی طرف جانے کا فیصلہ کیا جاتا ہے۔
واپسی کی توثیق منطق: بڑھتے ہوئے رجحان میں ، جب اختتامی قیمت تیزی سے اوسط سے کم ہو لیکن کم قیمت سست اوسط سے زیادہ ہو تو ، اسے ممکنہ خرید و فروخت کے ردعمل کے طور پر سمجھا جاتا ہے۔ گرنے والے رجحان میں ، جب اختتامی قیمت تیزی سے اوسط سے زیادہ ہو لیکن زیادہ سے زیادہ قیمت سست اوسط سے کم ہو تو ، اسے ممکنہ فروخت کے ردعمل کے طور پر سمجھا جاتا ہے۔
ان پٹ سگنل پیدا:
- کثیر سر داخلہ: ایک بڑھتے ہوئے رجحان میں ، پچھلے دور میں ایک ریڈارڈ نظر آتا ہے ، اور موجودہ دور کا کھلنا تیز لائن سے کم ہے لیکن بندش تیز لائن سے زیادہ ہے ، جس سے ایک اوپر کی طرف بڑھ جاتا ہے
- خالی سر داخلہ: نیچے کی طرف رجحان میں ، پچھلے دور میں ایک الٹ ، اور موجودہ دور کا آغاز تیز لائن سے زیادہ ہے لیکن بندش تیز لائن سے کم ہے ، نیچے کی طرف توڑ
خطرے کے انتظام کے نظام:
- اسٹاپ نقصان کی ترتیب: اے ٹی آر کی بنیاد پر (((14 سائیکل) ضرب قابل ترتیب ضرب ((ڈیفالٹ 2.0)
- سٹاپ نقصان کا ہدف: 1: 2 کا خطرہ منافع کا تناسب ، اسٹاپ نقصان کا دوگنا فاصلہ
اس حکمت عملی میں رجحانات کے دوران اعلی امکان کے واپسی کے داخلے کے نقطہ نظر کو تلاش کرنے کے لئے ایک طریقہ کار کو لاگو کیا گیا ہے، جس میں قیمتوں میں واپسی کے قریب قریب واپسی کا انتظار کرنا اور پھر واپسی کے خاتمے کے سگنل کے بعد داخل ہونے کی اجازت دی گئی ہے، جس میں رجحانات کی پیروی کرنے کے فوائد کو کم کرنے کے ساتھ ساتھ لاگت میں کمی کی جاتی ہے.
اسٹریٹجک فوائد
رجحانات کی تصدیق کے ساتھ ایک ریڈارڈ: حکمت عملی نہ صرف مرکزی رجحان کی سمت میں تجارت کرتی ہے ، بلکہ واپسی کا انتظار کرکے داخلے کی پوزیشن کو کم کرتی ہے ، جو خطرے سے متعلق منافع کی شرح میں اضافہ کرتی ہے۔ اس طریقہ کار سے رجحان کی پیروی کرنے والی سادہ حکمت عملی کے مقابلے میں ، رجحان کی اونچائی یا نچلے حصے کے قریب داخلے سے بچنے سے بچنے کے لئے ، اور اس سے کم ہونے کا خطرہ ہوتا ہے۔
خطرے کے انتظام کے لئے خود کو اپنانا: اے ٹی آر اشارے کے ذریعہ متحرک طور پر روکنے کی سطح کو ایڈجسٹ کرنے کے ذریعہ ، حکمت عملی موجودہ مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے مطابق اپنے آپ کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے خطرے کی نمائش کو ایڈجسٹ کرسکتی ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ اتار چڑھاؤ میں اضافے کے ساتھ خود بخود روکنے کا فاصلہ بڑھ جاتا ہے ، اتار چڑھاؤ کم ہونے پر روکنے کا فاصلہ کم ہوجاتا ہے ، جس سے مارکیٹ کے شور سے متاثر ہونے سے بچنے کے لئے موثر ہے۔
واضح داخلے اور باہر نکلنے کے قواعد: حکمت عملی میں واضح داخلے کی شرائط اور باہر نکلنے کے قواعد موجود ہیں ، جس سے موضوعی فیصلے اور جذباتی مداخلت کو کم کیا جاتا ہے۔ فوری لائن اور اختتامی قیمتوں کے ساتھ کراسنگ واضح سگنل فراہم کرتا ہے ، جس سے حکمت عملی کا نفاذ آسان اور براہ راست ہوتا ہے۔
بہتر منافع کے مقابلے میں خطرہاسٹریٹجی: اسٹاپ نقصان کی فاصلے کو دوگنا کرکے ، حکمت عملی ایک فائدہ مند خطرہ / منافع کی شرح کو یقینی بناتی ہے ، یہاں تک کہ اگر جیت کی شرح زیادہ نہ ہو تو بھی طویل مدتی منافع بخش صلاحیت کو برقرار رکھتی ہے۔
فنڈ مینجمنٹ انٹیگریشناسٹریٹجی ڈیفالٹ کے طور پر 100٪ کل فنڈز کا استعمال کرتا ہے اور 0.01٪ کمیشن کی لاگت کو مدنظر رکھتا ہے ، جس سے ریٹرننگ کے نتائج کو حقیقی تجارت کے قریب لایا جاتا ہے۔
اسٹریٹجک رسک
ہلچل کا شکار مارکیٹ کی کارکردگی خراب: غیر واضح رجحان والی ہلچل والی مارکیٹوں میں ، اس حکمت عملی سے بار بار غلط سگنل پیدا ہوسکتے ہیں ، جس کی وجہ سے لگاتار اسٹاپ نقصان ہوتا ہے۔ جب تیزی سے اوسط اور آہستہ اوسط لائنیں بار بار کراس ہوتی ہیں تو ، رجحانات کی درستگی کم ہوجاتی ہے ، اور واضح رجحانات کی تشکیل سے پہلے حکمت عملی کو روکنے کی سفارش کی جاتی ہے۔
پیرامیٹر کی اصلاح کے خطرات: اوسط لکیری مدت ((10 اور 50) اور اے ٹی آر ضرب ((2.0) کے انتخاب سے حکمت عملی کی کارکردگی پر نمایاں اثر پڑتا ہے۔ تاریخی اعداد و شمار کو زیادہ سے زیادہ فٹ ہونے کا خطرہ زیادہ ہے ، مارکیٹ کے مختلف حالات اور ٹائم فریم کے تحت استحکام کی جانچ کی سفارش کی جاتی ہے ، اور موافقت پذیر یا متحرک پیرامیٹرز کو استعمال کرنے پر غور کیا جاتا ہے۔
فوری تبدیلی کا خطرہ: ایک مضبوط رجحان کے اچانک الٹ جانے کی صورت میں ، حکمت عملی کو نئے رجحانات کے لئے بروقت موافقت کرنے میں ناکامی کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے ، جس سے بڑے نقصانات کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ خاص طور پر جب قیمتوں میں رکاوٹوں کی حد سے زیادہ اضافہ ہوتا ہے تو ، اصل رکاوٹ توقع سے کہیں زیادہ خراب ہوسکتی ہے۔
لیکویڈیٹی کا خطرہ: کم لیکویڈیٹی والے بازاروں میں حکمت عملی کی اصل عملدرآمد کی قیمتوں میں واپسی کے نتائج سے نمایاں اختلافات ہوسکتے ہیں ، خاص طور پر جب اچانک اتار چڑھاؤ میں اضافہ ہوتا ہے تو ، سلائڈ پوائنٹس اسٹاپ نقصان اور اسٹاپ پر عملدرآمد کا باعث بن سکتے ہیں۔
حدود کو پہچاننا: موجودہ ریٹرنس کی شناخت کا طریقہ کار نسبتا simple آسان ہے ، صرف قیمت اور اوسط کے مابین تعلقات پر انحصار کرتا ہے ، تمام موثر ریٹرنس کی شناخت نہیں کی جاسکتی ہے ، یا قیمت کے پیچیدہ ڈھانچے کو غلط فہمی میں ڈال سکتی ہے۔
خطرے کو کم کرنے کے طریقوں میں شامل ہیں: فلٹرنگ شرائط کا اضافہ (جیسے اتار چڑھاؤ کی شرح فلٹر) ، مارکیٹ کے مختلف مراحل کے لئے اصلاحی پیرامیٹرز ، رجحان کی طاقت کی تصدیق کے اشارے میں اضافہ ، اور پورے ہولڈنگ کے بجائے جزوی پوزیشن مینجمنٹ کا نفاذ۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
- رجحان کی طاقت کا فلٹر شامل کیا گیا۔: موجودہ حکمت عملی صرف اوسط لکیری کراس فیصلے کے رجحان کا استعمال کرتی ہے ، اس کے علاوہ رجحان کی طاقت کے اشارے جیسے ADX ، DMI کو فلٹرنگ کی شرائط کے طور پر شامل کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے ، سگنل کی معیار کو بہتر بنانے کے لئے صرف جب مضبوط رجحان کی تصدیق ہو تو تجارت کو انجام دیں۔ کوڈ کی مثال کو بہتر بنائیں:
adx = ta.adx(14)
strong_trend = adx > 25
long_entry = long_entry and strong_trend
short_entry = short_entry and strong_trend
متحرک طور پر ایڈجسٹ شدہ رسک ریٹرن: موجودہ حکمت عملی ایک مقررہ 1: 2 رسک کمائی کا تناسب استعمال کرتی ہے ، جو مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ یا رجحان کی طاقت کے مطابق متحرک طور پر ایڈجسٹ ہوسکتی ہے ، مضبوط رجحانات میں زیادہ سے زیادہ کمائی کے اہداف اور کمزور رجحانات میں زیادہ محتاط ترتیب۔
ایک سے زیادہ ٹائم فریم تجزیہ شامل کریں: بڑے ٹائم فریموں کے رجحانات کو بطور فلٹرنگ شرط سمجھنا ، اس بات کو یقینی بنانا کہ تجارت کی سمت بڑے دورانیہ کے رجحانات سے مطابقت رکھتی ہے ، اور منفی تجارت کو کم کرتی ہے۔ یہ بڑے ٹائم فریموں کے میڈین لائن ڈیٹا کو متعارف کرانے کے ذریعے کیا جاسکتا ہے۔
ریٹرن شناخت کے طریقہ کار کو بہتر بنانا: موجودہ ریٹرن کی شناخت نسبتا simple آسان ہے ، اس پر غور کیا جاسکتا ہے کہ ریٹرن ختم ہونے کے وقت کا فیصلہ کرنے میں مدد کے لئے متحرک اشارے (جیسے RSI ، بے ترتیب اشارے) شامل کریں ، یا اضافی حوالہ کے طور پر سپورٹ / مزاحمت کی سطح کا استعمال کریں۔
جزوی پوزیشن مینجمنٹ کا نفاذ: سگنل کی طاقت ، مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ یا رجحان کی طاقت کی بنیاد پر ہر تجارت میں فنڈز کا تناسب ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے ، بجائے اس کے کہ ہمیشہ 100٪ فنڈز استعمال کیے جائیں ، اس سے خطرے کو منتشر کرنے اور سرمایہ کاری کو بہتر بنانے میں مدد ملتی ہے۔
ٹائم فلٹر متعارف کروائیں: غیر معمولی اتار چڑھاو کے خطرات کو کم کرنے کے لئے مارکیٹ کے کھلنے ، بند ہونے یا اہم خبروں کے اعلانات سے پہلے اور بعد میں تجارت سے گریز کریں۔
آمدنی کے تحفظ میں اضافہ: متحرک نقصان کو روکنے یا مخصوص منافع کے اہداف کو حاصل کرنے کے بعد منافع کے کچھ حصوں کی حفاظت کے لئے فنکشن کو لاگو کرنا ، مجموعی طور پر خطرے کے انتظام کی تاثیر کو بہتر بنانا۔
خلاصہ کریں۔
“ڈبل میڈین ٹریڈ ریورس ٹریڈنگ حکمت عملی جو اے ٹی آر اسٹاپ اسٹاپ نقصان کو ایڈجسٹ کرتی ہے” ایک مکمل تجارتی نظام ہے جس میں رجحانات کی پیروی اور واپسی کے داخلے کے فوائد کو یکجا کیا گیا ہے۔ یہ حکمت عملی تیزی سے اور آہستہ آہستہ میڈین لائن کی طرف سے رجحان کی سمت کا تعین کرتی ہے ، اور قیمت کے قریب قریب واپسی کا انتظار کرتی ہے ، اور واپسی کے خاتمے کے اشارے پر داخل ہوتا ہے ، جبکہ اے ٹی آر پر مبنی متحرک رسک مینجمنٹ میکانزم کا اطلاق ہوتا ہے تاکہ ہر تجارت کا خطرہ قابو میں رہے۔
حکمت عملی کے اہم فوائد کم لاگت میں داخلہ ، خود کار طریقے سے خطرے پر قابو پانے اور واضح تجارتی قواعد ہیں ، جس سے یہ واضح رجحانات والی مارکیٹوں میں استعمال کے ل suitable موزوں ہے۔ تاہم ، یہ ہلچل والی مارکیٹوں میں ناقص کارکردگی کا مظاہرہ کرسکتا ہے ، جس میں سگنل کے معیار کو بہتر بنانے کے لئے اضافی فلٹرنگ میکانزم کی ضرورت ہوتی ہے۔
مستقبل میں اصلاحات کی سمت میں رجحان کی طاقت فلٹرنگ ، متحرک طور پر ایڈجسٹ رسک کمائی کا تناسب ، ملٹی ٹائم فریم تجزیہ اور ایڈجسٹمنٹ کی شناخت کے طریقہ کار کو بہتر بنانا شامل ہیں۔ ان اصلاحات کے ذریعہ ، حکمت عملی کو مختلف مارکیٹ کے ماحول میں مستحکم کارکردگی برقرار رکھنے اور طویل مدتی منافع بخش صلاحیت کو بہتر بنانے کی امید ہے۔
اس حکمت عملی میں تکنیکی تجزیہ کے متعدد اہم تصورات کو جوڑ دیا گیا ہے ، جو رجحانات کی نگرانی ، تجارت کو دوبارہ ترتیب دینے اور خطرے کے انتظام کو سمجھنے والے تاجروں کے لئے ایک عمدہ حوالہ ہے۔ یہ ایک توسیع پذیر فریم ورک فراہم کرتا ہے ، جسے انفرادی تجارتی طرز اور ہدف مارکیٹ کی خصوصیات کے مطابق مزید تخصیص اور بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
/*backtest
start: 2024-03-02 00:00:00
end: 2024-04-02 19:00:00
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
// Pullback Strategy
strategy("Pullback Strategy", overlay=true, initial_capital=100000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.01)
// Inputs
i_fast_ma_length = input.int(10, "Fast MA Length", minval=1)
i_slow_ma_length = input.int(50, "Slow MA Length", minval=1)
i_atr_period = input.int(14, "ATR Period", minval=1)
i_sl_multiplier = input.float(2.0, "Stop Loss Multiplier", minval=0.1, step=0.1)
// Moving Averages
fast_ma = ta.ema(close, i_fast_ma_length)
slow_ma = ta.ema(close, i_slow_ma_length)
// Trend Determination
trend_up = fast_ma > slow_ma
trend_down = fast_ma < slow_ma
// ATR Calculation
atr = ta.atr(i_atr_period)
// Pullback in Progress for Long
pullback_in_progress = trend_up and close < fast_ma and low > slow_ma
// Long Entry Condition
long_entry = trend_up and pullback_in_progress[1] and open < fast_ma and close > fast_ma
// Rally in Progress for Short
rally_in_progress = trend_down and close > fast_ma and high < slow_ma
// Short Entry Condition
short_entry = trend_down and rally_in_progress[1] and open > fast_ma and close < fast_ma
// Long Entry and Exit
if long_entry
entry_price = close
stop_loss_price = entry_price - (atr * i_sl_multiplier)
take_profit_price = entry_price + (2 * (entry_price - stop_loss_price))
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=stop_loss_price, limit=take_profit_price)
// Short Entry and Exit
if short_entry
entry_price = close
stop_loss_price = entry_price + (atr * i_sl_multiplier)
take_profit_price = entry_price - (2 * (stop_loss_price - entry_price))
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=stop_loss_price, limit=take_profit_price)
// Plotting MAs
plot(fast_ma, color=color.orange, linewidth=2, title="Fast MA")
plot(slow_ma, color=color.red, linewidth=2, title="Slow MA")
// Plotting Entry Points
plotshape(long_entry, title="Long Entry", style=shape.triangleup, color=color.green, location=location.belowbar)
plotshape(short_entry, title="Short Entry", style=shape.triangledown, color=color.red, location=location.abovebar)