متحرک اوسط کراس اوور اور متحرک اتار چڑھاؤ روکنے کے نقصان کی مقداری حکمت عملی
SMA RSI ATR RISK-TO-REWARD RATIO TREND FOLLOWING
ianzeng123
جائزہ
یہ مقداری تجارت کی حکمت عملی ایک جامع نظام ہے جس میں ایک متحرک اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار شامل ہے جس میں ایک متحرک اوسط کی کراسنگ ، نسبتا strong مضبوط اشارے ((RSI) فلٹرنگ اور اوسط حقیقی رینج ((ATR) پر مبنی ہے۔ یہ حکمت عملی بنیادی طور پر درمیانی اور طویل مدتی رجحانات کو پکڑنے کے لئے استعمال کی جاتی ہے ، جبکہ RSI اشارے کے ذریعہ ضرورت سے زیادہ خریدنے یا فروخت ہونے والے مارکیٹ کے ماحول میں داخل ہونے سے گریز کیا جاتا ہے ، اور مارکیٹ میں اتار چڑھاو کی تبدیلیوں کے مطابق متحرک اسٹاپ نقصان کی ترتیب کے لئے ATR اشارے کا استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ حکمت عملی خاص طور پر 15 منٹ کے وقت کے فریم پر عمدہ کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے ، دن کے اندر رجحانات کو پکڑنے اور کم وقت کے فریم میں ضرورت سے زیادہ شور سے بچنے کے درمیان ایک اچھا توازن حاصل کرنے کے قابل ہے۔
حکمت عملی کا اصول
حکمت عملی کی بنیادی منطق درج ذیل کلیدی اجزاء پر مبنی ہے:
حرکت پذیری اوسط کراس سگنلحکمت عملی میں دو سادہ چلتی اوسط ((SMA) کا استعمال کیا جاتا ہے ، 50 دوروں کی مختصر اوسط اور 200 دوروں کی طویل مدتی اوسط۔ جب قلیل مدتی اوسط طویل مدتی اوسط سے کم ہوتا ہے اور RSI 30 سے زیادہ ہوتا ہے تو ، نظام ایک سے زیادہ سگنل کو متحرک کرتا ہے۔ اس طرح کا ڈیزائن ممکنہ رجحانات کی نشاندہی کرنے کے لئے بنایا گیا ہے۔
RSI فلٹرنگ میکانزم: حکمت عملی 14 سائیکلوں کے آر ایس آئی اشارے کا استعمال کرتے ہوئے انٹری فلٹرنگ کرتی ہے۔ خاص طور پر ، جب آر ایس آئی 30 سے زیادہ ہو تو زیادہ کرنے کی اجازت دی جاتی ہے ، جس سے گہرے اوور سیل علاقوں میں اندھے اندراج سے بچنے میں مدد ملتی ہے۔ اگرچہ کوڈ میں کم کرنے کی شرائط کا فریم ورک برقرار رکھا گیا ہے ، لیکن موجودہ ورژن زیادہ تر حکمت عملی پر مرکوز ہے۔
اے ٹی آر متحرک نقصانحکمت عملی: 14 سائیکلوں کے اے ٹی آر اشارے کا استعمال کرتے ہوئے متحرک اسٹاپ نقصان کی سطح کا حساب لگانا۔ اسٹاپ نقصان کی سطح داخلہ قیمت کے طور پر سیٹ کی گئی ہے ((اے ٹی آر کی قیمت × ضرب) ، جہاں اے ٹی آر کا ضرب پہلے سے طے شدہ 1.0 ہے۔ اس طرح کی متحرک اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار مارکیٹ کی اصل اتار چڑھاؤ کے مطابق خود کو ایڈجسٹ کرنے کے قابل ہے ، جو اعلی اتار چڑھاؤ کے دوران زیادہ نرمی سے روکنے کی جگہ فراہم کرتا ہے ، اور کم اتار چڑھاؤ کے دوران سخت خطرہ کنٹرول برقرار رکھتا ہے۔
خطرے کی واپسی کا تناسب: حکمت عملی میں واپسی کے خطرے کے تناسب ((RRR) کی بنیاد پر اسٹاپ سیٹنگ کی گئی ہے ، جس کی ڈیفالٹ قیمت 1.5 ہے۔ اسٹاپ کو داخلہ قیمت کے علاوہ ((( داخلہ قیمت - اسٹاپ قیمت) × رسک ریٹرن) کے طور پر شمار کیا جاتا ہے ، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ہر تجارت میں ممکنہ منافع اور اس میں شامل خطرے کا مناسب تناسب برقرار رکھا جائے۔
اسٹریٹجک فوائد
رجحانات کا سراغ لگانا اور فلٹرنگ: حکمت عملی نہ صرف رجحان کی تبدیلیوں کو پکڑنے کے لئے منتقل اوسط کا استعمال کرتی ہے ، بلکہ آر ایس آئی اشارے کے ذریعہ فلٹرنگ بھی کرتی ہے ، جس سے غلط سگنل کم ہوجاتے ہیں اور انٹری کوالٹی میں اضافہ ہوتا ہے۔
متحرک خطرے کے انتظاماے ٹی آر پر مبنی اسٹاپ میکانزم اس حکمت عملی کی ایک بڑی روشنی ہے ، جو مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کی متحرکات کے مطابق اسٹاپ ڈسٹنس کو ایڈجسٹ کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے ، جس سے اعلی اتار چڑھاؤ والے ماحول میں فکسڈ اسٹاپس کے ابتدائی طور پر متحرک ہونے سے بچنے کے ساتھ ساتھ کم اتار چڑھاؤ کے دوران مناسب خطرے پر قابو پانے میں مدد ملتی ہے۔
زیادہ سے زیادہ منافع خطرے سےیہ حکمت عملی اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ ہر تجارت کا ممکنہ منافع خطرے کے تناسب میں ہے ، اس سے طویل مدتی فنڈز میں اضافے میں مدد ملتی ہے ، یہاں تک کہ اگر جیتنے کی شرح کم ہے۔
ٹرانزیکشنز کی نمائشحکمت عملی میں اسٹاپ نقصان اور اسٹاپ پوزیشن کی اصل وقت کی نقشہ سازی ، اور مکمل تجارت کی نشاندہی کرنے کی خصوصیت شامل ہے ، جس سے حکمت عملی کے عمل کی نمائش میں نمایاں اضافہ ہوتا ہے ، جس سے بیک اپ تجزیہ اور حکمت عملی کی اصلاح میں آسانی ہوتی ہے۔
فنڈ مینجمنٹ انٹیگریشنحکمت عملی: پوزیشن مینجمنٹ کے لئے اکاؤنٹ کی مجموعی مالیت کا فیصد بطور ڈیفالٹ استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ طریقہ مقررہ تعداد کے مقابلے میں زیادہ لچکدار ہے اور اکاؤنٹ کے سائز میں تبدیلی کے ساتھ خود بخود تجارت کے سائز کو ایڈجسٹ کرسکتا ہے۔
اسٹریٹجک رسک
رجحان کے الٹ جانے کا خطرہ: اگرچہ حکمت عملی کا استعمال حرکت پذیر اوسط کے رجحانات کی نشاندہی کرنے کے لئے کیا جاتا ہے ، لیکن مارکیٹ میں اچانک الٹ جانے پر ، اس سے زیادہ نقصان ہوسکتا ہے۔ اس کا حل یہ ہے کہ معاون تصدیق کے طور پر زیادہ حساس قلیل مدتی اشارے متعارف کرانے پر غور کیا جائے ، یا الٹ جانے کے لئے حساسیت کو بڑھانے کے لئے آر ایس آئی کی حد کو ایڈجسٹ کیا جائے۔
پیرامیٹر کی حساسیت: حکمت عملی کے اہم پیرامیٹرز جیسے ایس ایم اے کا دورانیہ ، آر ایس آئی کی حد ، اے ٹی آر ضارب ، وغیرہ کی کارکردگی پر نمایاں اثر پڑتا ہے۔ مختلف مارکیٹ کے حالات میں مختلف پیرامیٹرز کی ترتیب کی ضرورت ہوسکتی ہے ، لہذا بہترین پیرامیٹرز کا مجموعہ تلاش کرنے کے لئے کافی تاریخی ریٹرننگ کی ضرورت ہے۔
یکطرفہ مارکیٹ کی حدود: موجودہ ورژن بنیادی طور پر ایک سے زیادہ حکمت عملی پر توجہ مرکوز کرتا ہے ، جو مسلسل گرتی ہوئی مارکیٹوں میں خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرسکتا ہے۔
زیادہ نقصان کا خطرہ: انتہائی اعلی اتار چڑھاو کے دوران ، اے ٹی آر کی قیمت میں نمایاں اضافہ ہوسکتا ہے ، جس کی وجہ سے روکنے کا فاصلہ بہت وسیع ہوجاتا ہے ، اور ممکنہ نقصانات میں اضافہ ہوتا ہے۔ اے ٹی آر کے ضرب کے لئے ایک حد مقرر کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے ، یا مقررہ رقم کی روک تھام اور اے ٹی آر متحرک روک تھام کے ساتھ مل کر ایک مخلوط حل۔
ٹرانزیکشن فریکوئینسی کی غیر یقینی صورتحال: چونکہ حکمت عملی کا انحصار درمیانی اور طویل مدتی حرکت پذیری اوسط سے ہوتا ہے ، اس سے ٹریڈنگ سگنل کی کمی ہوسکتی ہے ، جس سے فنڈز کے استعمال کی کارکردگی متاثر ہوتی ہے۔ اس کا حل یہ ہے کہ مختصر تجارتی سگنل کو اضافی طور پر شامل کرنے پر غور کیا جائے ، یا اہم رجحانات کے قیام کے بعد زیادہ مختصر اشارے کا استعمال کرکے پوزیشن میں اضافہ کیا جائے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
ملٹی ٹائم فریم تجزیہ انٹیگریشن: موجودہ حکمت عملی صرف ایک ہی ٹائم فریم پر چلتی ہے ، متعدد ٹائم فریم تجزیہ کو ضم کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے ، مثال کے طور پر اعلی ٹائم فریم کا استعمال کرتے ہوئے مرکزی رجحان کی سمت کی تصدیق کریں ، اور پھر کم ٹائم فریم میں داخلہ کے مقامات کی تلاش کریں ، داخلہ کی درستگی کو بہتر بنائیں۔
خلائی منطق کی تکمیل: حکمت عملی میں کم کرنے کے منطق کو چالو اور بہتر بنائیں ، تاکہ یہ نیچے کی منڈیوں میں بھی اتنا ہی موثر ہو۔ اس میں کم کرنے کے لئے آر ایس آئی کی حد کو ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت پڑسکتی ہے (اگر آر ایس آئی 70 سے زیادہ ہو تو کم کریں) ، اور مارکیٹ کی مختلف سمتوں کے لئے مختلف پیرامیٹرز ترتیب دیں۔
ٹرانزیکشن انڈیکس متعارف کرایا: تجارت کے حجم کے اشارے کو داخلے کی منطق میں ضم کرنے پر غور کریں اور صرف تجارت کی تصدیق کے ساتھ ہی تجارتی سگنل پر عملدرآمد کریں ، اس سے جعلی توڑ کے نقصانات کو کم کرنے میں مدد ملے گی۔
آپٹمائزڈ روک تھام کی حکمت عملی: موجودہ حکمت عملی کا استعمال کرتے ہوئے فکسڈ خطرے کی واپسی ایک سٹاپ سیٹ کرنے کے مقابلے میں، آپ کو ایک ٹرینڈ جاری ہے جب زیادہ منافع حاصل کرنے کے لئے ایک جزوی منافع لاک یا ایک سٹاپ ٹریک پر غور کر سکتے ہیں.
ٹرانزیکشن ٹائم فیلٹر شامل کریں: مارکیٹوں کے لئے جو واضح طور پر وقت کی خصوصیت رکھتے ہیں ، وقت کے فلٹر کو شامل کیا جاسکتا ہے تاکہ کم لیکویڈیٹی یا اعلی غیر یقینی صورتحال کے اوقات میں تجارت سے بچا جاسکے۔
پیرامیٹرز کے لئے موافقت کا طریقہ کار: تاریخی اتار چڑھاؤ یا مارکیٹ کی دیگر خصوصیات پر مبنی پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے ایڈجسٹمنٹ میکانزم کو لاگو کرنا ، تاکہ حکمت عملی مارکیٹ کے ماحول میں تبدیلیوں کے مطابق پیرامیٹرز کو خود بخود بہتر بنائے۔
خلاصہ کریں۔
اس کی بنیادی طاقت تکنیکی اشارے کے تجزیہ کو متحرک رسک مینجمنٹ کے ساتھ ہموار طور پر جوڑنے میں ہے ، جس میں رجحانات کی تبدیلی کو پکڑنے کے ساتھ ساتھ مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے مطابق خطرے کے دروازے کو ایڈجسٹ کرنے کی صلاحیت بھی ہے۔
اگرچہ حکمت عملی میں پیرامیٹرز کی حساسیت اور ایک طرفہ تجارت کی حدود موجود ہیں ، لیکن تجویز کردہ اصلاحی سمتوں ، جیسے ملٹی ٹائم فریم تجزیہ ، خالی جگہ کی منطق کو بہتر بنانا ، حجم کی تصدیق کرنا وغیرہ کے ذریعہ ان مسائل کو مؤثر طریقے سے بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ خاص طور پر ، متحرک پیرامیٹرز ایڈجسٹمنٹ میکانزم کو زیادہ پیچیدہ اسٹاپ اسٹاپ حکمت عملی کے ساتھ جوڑ کر ، حکمت عملی کی استحکام اور منافع بخش صلاحیت کو مزید بڑھانے کی امید ہے۔
یہ حکمت عملی ایک ٹھوس نقطہ آغاز فراہم کرتی ہے جو وسط اور طویل مدتی رجحانات کی تجارت کی تلاش میں ہے ، جبکہ خطرے پر قابو پانے پر بھی توجہ دیتی ہے۔ اس میں انفرادی ایڈجسٹمنٹ اور مسلسل اصلاح کے ذریعہ ایک موثر تجارتی نظام بننے کی صلاحیت ہے۔
/*backtest
start: 2024-04-02 00:00:00
end: 2025-04-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BNB_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy(title=" VS-NTC> NASDQ100 Long MA+RSI+ATR", shorttitle="VS-NTC> Long NASDQ100 MA+RSI+ATR", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// ————— Inputs —————
smaLenShort = input.int(50, title="Short SMA Length")
smaLenLong = input.int(200, title="Long SMA Length")
rsiLen = input.int(14, title="RSI Length")
atrPeriod = input.int(14, title="ATR Period")
atrMult = input.float(1.0, title="Stop-Loss ATR Multiplier", step=0.1)
rrRatio = input.float(1.5, title="Risk-to-Reward Ratio", step=0.1)
// ————— Indicator Calculations —————
smaShort = ta.sma(close, smaLenShort)
smaLong = ta.sma(close, smaLenLong)
rsiVal = ta.rsi(close, rsiLen)
atrVal = ta.atr(atrPeriod)
// ————— Entry Conditions —————
// Long Condition: 50SMA > 200SMA and RSI < 70
longCondition = (smaShort < smaLong) and (rsiVal > 30)
// Short Condition: 50SMA < 200SMA and RSI > 30 (example: avoid oversold)
// Or use RSI > 70 to short if the market is overbought.
shortCondition = false
// shortCondition = (smaShort > smaLong) and (rsiVal < 35)
// ————— Entry Logic —————
if longCondition
strategy.entry(id="Long", direction=strategy.long)
if shortCondition
strategy.entry(id="Short", direction=strategy.short)
// ————— Stop-Loss & Take-Profit Calculation —————
var float stopPrice = na
var float takeProfitPrice = na
// If we have a position open, we determine SL & TP differently for Long or Short.
if strategy.position_size > 0
// We are in a Long trade
stopPrice := strategy.position_avg_price - (atrVal * atrMult)
takeProfitPrice := strategy.position_avg_price + ((strategy.position_avg_price - stopPrice) * rrRatio)
strategy.exit("Exit SL/TP", stop=stopPrice, limit=takeProfitPrice)
else if strategy.position_size < 0
// We are in a Short trade
stopPrice := strategy.position_avg_price + (atrVal * atrMult)
// For short, the distance from entry to stop is (stopPrice - entry)
// So the take-profit is entry - that same distance times RR
takeProfitPrice := strategy.position_avg_price - ((stopPrice - strategy.position_avg_price) * rrRatio)
strategy.exit("Exit SL/TP", stop=stopPrice, limit=takeProfitPrice)
else
// No open position → reset plots to na
stopPrice := na
takeProfitPrice := na
// ————— Plot the Planned Stop-Loss & Take-Profit —————
plot(stopPrice, title="Stop Loss", color=color.red, linewidth=2)
plot(takeProfitPrice, title="Take Profit", color=color.green, linewidth=2)
// ————— Label Each Closed Trade (Wins & Losses) —————
var int lastClosedTradeCount = 0
currentClosedCount = strategy.closedtrades
// If there's at least one new closed trade, label it
if currentClosedCount > lastClosedTradeCount
newTradeIndex = currentClosedCount - 1
tradeProfit = strategy.closedtrades.profit(newTradeIndex)
exitBarIndex = strategy.closedtrades.exit_bar_index(newTradeIndex)
exitPrice = strategy.closedtrades.exit_price(newTradeIndex)
// Win label if profit > 0
if tradeProfit > 0
labelText = "Win: " + str.tostring(tradeProfit)
labelStyle = label.style_label_up
labelColor = color.new(color.green, 0)
label.new(exitBarIndex, exitPrice, text=labelText, style=labelStyle, color=labelColor, size=size.tiny)
// Loss label if profit < 0
if tradeProfit < 0
labelText = "Loss: " + str.tostring(tradeProfit)
labelStyle = label.style_label_down
labelColor = color.new(color.red, 0)
label.new(exitBarIndex, exitPrice, text=labelText, style=labelStyle, color=labelColor, size=size.tiny)
lastClosedTradeCount := currentClosedCount