ianzeng123
جائزہ
ڈبل ٹائم فریم اوپننگ بینڈ ٹریک اسٹاپ نقصان کی مقدار کی تجارت کی حکمت عملی ایک بریک ٹریڈنگ سسٹم ہے جو لندن اور نیو یارک ٹریڈنگ ٹائم کے افتتاحی 15 منٹ کی قیمتوں پر مبنی ہے۔ یہ حکمت عملی ان دو اہم مالیاتی مراکز کے افتتاحی آغاز میں قیمتوں کی نقل و حرکت کو پکڑ کر ، قیمتوں کے پہلے 15 منٹ میں تشکیل پانے والے اونچائی یا کم ہونے پر اسی سمت میں تجارت میں داخل ہوتی ہے۔ اس حکمت عملی کی بنیادی خصوصیت یہ ہے کہ نقصانات کو روکنے کے طریقہ کار کو اپنانا ، منافع کی حفاظت کے ساتھ ساتھ منافع کو بڑھنے کے قابل بنانا۔ اس حکمت عملی کے ساتھ ساتھ ، اس نے تجارت کے معیار کو بہتر بنانے کے لئے اختیاری یکساں فلٹرنگ شرائط فراہم کیں۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی کا کام کرنے کا طریقہ کار دو اہم اوقات کے گرد گھومتا ہے: لندن کا بازار کھلتا ہے ((نیویارک کا وقت 3: 00-3: 15) اور نیویارک کا بازار کھلتا ہے ((نیویارک کا وقت 9: 30-9: 45)) ۔ اس حکمت عملی کا کام کرنے کا عمل مندرجہ ذیل ہے:
- لندن اور نیو یارک میں قیمتوں میں 15 منٹ کی اونچائی اور نچلی سطحوں کو الگ الگ ریکارڈ کیا گیا ، جس سے “قیمتوں کا دائرہ” تشکیل دیا گیا
- جب قیمت کی حد تشکیل دی جاتی ہے تو ، حکمت عملی چیک کرتی ہے کہ آیا اس حد کا سائز کم سے کم تقاضوں کو پورا کرتا ہے (ڈیفالٹ 2 پوائنٹس)
- اگر قیمت نیچے کی طرف سے حد کی اونچائی کو توڑ دیتی ہے اور ای ایم اے فلٹرنگ کی شرائط کو پورا کرتی ہے (اگر قابل عمل ہے) ، تو زیادہ پوزیشنیں کھولیں
- اگر قیمت اوپر سے نیچے کی طرف سے بینڈوڈتھ کی کم سطح کو توڑ دیتی ہے اور ای ایم اے فلٹرنگ کی شرائط کو پورا کرتی ہے (اگر فعال ہو) تو ، پوزیشن کو خالی کردیں
- سٹاپ نقصان کی ترتیب ایک حد کی اونچائی کی حد کے باہر ایک حد کی اونچائی کی پوزیشن میں توڑنے کی سمت کے برعکس
- سٹاپ آؤٹ ہدف خطرہ ریٹرن ریٹ ((ڈیفالٹ 2.0)) کی طرف سے وقفہ اونچائی ضرب
- ایک ہی وقت میں ٹریکنگ اسٹاپ قائم کریں ، 8 کم سے کم تبدیلیوں کو ڈیفالٹ کریں ، اور قیمت کے فائدہ مند سمت میں منتقل ہونے کے ساتھ ایڈجسٹ کریں
حکمت عملی کا کلیدی منطق یہ ہے کہ تجارت کے ابتدائی دور میں قیمت کی سمت میں ہونے والے ٹوٹ پھوٹ کو پکڑ لیا جائے ، جو عام طور پر اس کے بعد آنے والے رجحان سازی کے رجحانات کی نشاندہی کرتا ہے۔ ٹریکنگ اسٹاپ نقصان کے طریقہ کار کا استعمال کرتے ہوئے ، حکمت عملی منافع بخش تجارت کو جاری رکھنے کے قابل بناتی ہے ، جبکہ منافع بخش تجارت کو محفوظ رکھتی ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
اس حکمت عملی کا تجزیہ کیا گیا ہے اور اس میں درج ذیل فوائد ہیں:
- ڈبل ٹائم سیزن ٹریڈنگ کے مواقعاس حکمت عملی کے تحت ، آپ کو ایک ہی وقت میں لندن اور نیو یارک کے کھلنے پر توجہ دینے کی اجازت دی جاتی ہے ، جس سے آپ کو دو اہم تجارتی اوقات میں اتار چڑھاؤ کو پکڑنے اور تجارت کے مواقع میں اضافہ کرنے میں مدد ملتی ہے۔
- ٹریکنگ سٹاپ نقصاناس کے علاوہ ، اس کے نتیجے میں ، اسٹاپ نقصانات کو ٹریک کرنے سے منافع کی حفاظت ہوتی ہے اور منافع بخش تجارت کو جاری رکھنے میں مدد ملتی ہے ، جس سے اوسط منافع کی سطح کو مؤثر طریقے سے بڑھایا جاسکتا ہے۔
- کامل رسک کنٹرولاس حکمت عملی میں متحرک اسٹاپ نقصان کی ترتیب ہے جو اتار چڑھاؤ کی شرح پر مبنی ہے۔ اس سے خطرے کا انتظام مارکیٹ کے حالات کے مطابق ہوتا ہے۔
- اعلی حسب ضرورت: صارفین کو مختلف قسم کے تجارت اور ذاتی خطرے کی ترجیحات کے مطابق ریزرو ریٹرن ریٹرن ، کم سے کم فاصلہ سائز ، اسٹاپ نقصان کے پوائنٹس کو ٹریک کرنے اور ای ایم اے فلٹر استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
- تکنیکی اشارے فلٹر کریں: اختیاری 5 منٹ ای ایم اے فلٹرنگ کی شرائط منفی تجارت سے بچنے اور تجارت کے معیار کو بہتر بنانے میں مدد کرتی ہیں۔
- ہر ٹائم فریم پر ایک ٹرانزیکشن کی حداسٹریٹجک بلٹ ان ٹریڈنگ اشارے اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ ہر سیشن میں زیادہ سے زیادہ ایک ہی ٹرانزیکشن کی جائے ، جس سے بار بار ٹرانزیکشن کی لاگت اور خطرے سے بچا جاسکے۔
اسٹریٹجک رسک
اس حکمت عملی کے معقول ڈیزائن کے باوجود ، مندرجہ ذیل ممکنہ خطرات موجود ہیں:
- جعلی دراندازی کا خطرہ: قیمتوں میں ایک مختصر وقفے کے بعد فوری طور پر واپسی ہوسکتی ہے ، جس کی وجہ سے نقصان کا خاتمہ ہوتا ہے۔ اس خطرے کے خلاف ، تصدیق کے طریقہ کار کو شامل کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے ، جیسے کہ قیمتوں کو توڑنے کے بعد ایک خاص وقت تک برقرار رکھنے کی ضرورت ہے یا پوزیشن کھولنے سے پہلے ایک خاص حد تک پہنچنا ہے۔
- فنڈ مینجمنٹ کے مسائلحکمت عملی: فکسڈ معاہدے کی تعداد کی تجارت کو بطور ڈیفالٹ استعمال کریں ، جو تمام فنڈز کے سائز کے لئے موزوں نہیں ہوسکتی ہے۔ اکاؤنٹ کے سائز اور خطرے کی برداشت کے مطابق پوزیشن کا سائز ایڈجسٹ کرنے کی سفارش کی جاتی ہے۔
- پیرامیٹر کی اصلاح کے خطرات: حد سے زیادہ اصلاحی پیرامیٹرز ممکنہ طور پر منحنی فٹ ہونے کا سبب بن سکتے ہیں ، جو مستقبل کے بازار کے ماحول میں خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرے گا۔ پیرامیٹرز کی استحکام کی جانچ پر توجہ دی جانی چاہئے۔
- مارکیٹ کے ماحول پر انحصار: یہ حکمت عملی ہلچل والے بازاروں اور غیر واضح رجحان والے بازاروں میں بار بار اسٹاپ نقصان کو متحرک کرسکتی ہے۔ مارکیٹ کے ماحول کو فلٹر کرنے کی شرائط کو شامل کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے۔
- ٹائم زون سیٹنگ مسئلہکوڈ میں نیو یارک ٹائم زون کا استعمال کیا گیا ہے۔ اس بات کو یقینی بنائیں کہ اس کا استعمال ٹریڈنگ پلیٹ فارم کے ٹائم زون کی ترتیبات کے مطابق ہو۔
- چھٹیوں کا اثراسٹریٹجی میں چھٹیوں کے فلٹر کا استعمال نہیں کیا گیا ہے۔ اسٹریٹجی میں چھٹیوں کے فلٹر کا استعمال نہیں کیا گیا ہے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
حکمت عملی کے تجزیے کی بنیاد پر ، ممکنہ اصلاحات یہ ہیں:
- توثیق کا طریقہ کار شامل کریں: قیمت کے توڑنے کے بعد اضافی تصدیق کی شرائط کو شامل کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے ، جیسے ٹرانزیکشن کی مقدار میں توڑ ، قیمت کی مسلسل متعدد K لائنیں توڑنے کی سمت میں رہتی ہیں ، وغیرہ ، تاکہ جھوٹے توڑ سے ہونے والے نقصان کو کم کیا جاسکے۔
- متحرک فنڈ مینجمنٹ: مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ اور اکاؤنٹ کے سائز کے مطابق پوزیشن کا سائز ایڈجسٹ کریں ، تاکہ خطرہ کی واپسی کا تناسب بہتر بنایا جاسکے۔
- مارکیٹ ماحول فلٹرنگ: اتار چڑھاؤ کے اشارے یا رجحان کی طاقت کے اشارے متعارف کروائیں ، مارکیٹ کے ماحول میں تجارت کو روکیں جو توڑنے کی حکمت عملی کے لئے موزوں نہیں ہے۔
- کثیر وقت کی مدت کی تصدیق: طویل مدتی سائیکلوں کے ساتھ رجحان کی سمت میں ، صرف اس سمت میں تجارت کریں جو بڑے رجحان کے مطابق ہو۔
- انٹری ٹائمنگ کو بہتر بنائیں: بہتر قیمت حاصل کرنے کے لئے بریک پوائنٹ پر براہ راست داخل ہونے کے بجائے اہم سپورٹ / مزاحمت کی پوزیشن پر قیمتوں میں واپسی کا استعمال کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے۔
- اضافی وقت فلٹرنگ: مختلف ٹریڈنگ کے دنوں اور وقت کے ادوار کے لئے تاریخی کارکردگی کا تجزیہ کریں اور خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والے اوقات سے گریز کریں۔
- کثیر نوعیت کا تجزیہ: مختلف تجارتی اقسام کے مابین وابستگی پر غور کریں اور ایک ہی وقت میں متعدد پوزیشنوں کو رکھنے سے گریز کریں جو انتہائی متعلقہ ہیں۔
خلاصہ کریں۔
ڈبل ٹائم اوپننگ باؤنڈ ٹریکنگ اسٹاپ کوالٹی ٹریڈنگ اسٹریٹجی ایک بریک ٹریڈنگ سسٹم ہے جو لندن اور نیو یارک کے دو بڑے مالیاتی مراکز کے افتتاحی اوقات کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ افتتاحی قیمتوں کی نقل و حرکت اور سمت کو پکڑنے کے ذریعہ ، ٹریکنگ اسٹاپ میکانزم کے ساتھ مل کر ، یہ حکمت عملی منافع کے امکانات کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے قابل ہے جبکہ خطرے کو کنٹرول کرتی ہے۔ اگرچہ غلط بریک اور مارکیٹ کے ماحول پر انحصار جیسے خطرات موجود ہیں ، لیکن معقول پیرامیٹرز کی ترتیب اور اضافی فلٹرنگ شرائط کے ذریعہ حکمت عملی کی استحکام اور منافع بخش صلاحیت کو مزید بڑھایا جاسکتا ہے۔ یہ حکمت عملی خاص طور پر اتار چڑھاؤ اور بڑی لیکویڈیٹی والے بازاروں کے لئے موزوں ہے ، تاجر کو اپنی خطرے کی برداشت اور تجارتی اہداف کے مطابق مناسب ایڈجسٹمنٹ کرنا چاہئے۔
حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2024-04-27 00:00:00
end: 2025-04-25 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"SOL_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("ORB-LD-NY-Trail Strategy", overlay=true,
default_qty_type=strategy.fixed, default_qty_value=1,
calc_on_order_fills=true, calc_on_every_tick=true)
// =========================
// USER INPUTS
// =========================
riskReward = input.float(2.0, "Risk-Reward Ratio", minval=1.0)
minBoxSize = input.float(2.0, "Minimum Box Size (points)")
trailStopTicks = input.int(8, "Trailing Stop (ticks)", minval=1)
useEmaFilter = input.bool(false, "Use 5-min EMA Filter?")
tickSize = syminfo.mintick // auto-detect min tick for symbol
trailStopOffset = trailStopTicks * tickSize
emaSource = request.security(syminfo.tickerid, "5", ta.ema(close, 200)) // 5-min chart EMA
// =========================
// SESSION TIMES
// =========================
londonStart = timestamp("America/New_York", year, month, dayofmonth, 3, 0)
londonEnd = timestamp("America/New_York", year, month, dayofmonth, 3, 15)
nyStart = timestamp("America/New_York", year, month, dayofmonth, 9, 30)
nyEnd = timestamp("America/New_York", year, month, dayofmonth, 9, 45)
inLondon = time >= londonStart and time <= londonEnd
inNY = time >= nyStart and time <= nyEnd
// =========================
// ONE TRADE PER SESSION FLAGS
// =========================
var bool londonTraded = false
var bool nyTraded = false
// =========================
// LONDON BOX
// =========================
var float londonHigh = na
var float londonLow = na
var float londonBoxHigh = na
var float londonBoxLow = na
if inLondon
if na(londonHigh)
londonBoxHigh := na
londonBoxLow := na
londonTraded := false
londonHigh := na(londonHigh) ? high : math.max(londonHigh, high)
londonLow := na(londonLow) ? low : math.min(londonLow, low)
if not inLondon and na(londonBoxHigh) and not na(londonHigh) and not na(londonLow)
londonBoxHigh := londonHigh
londonBoxLow := londonLow
londonHigh := na
londonLow := na
if time > londonEnd and not na(londonBoxHigh) and not londonTraded
boxRange = londonBoxHigh - londonBoxLow
if boxRange >= minBoxSize
// Standard SL/TP logic
longSL = londonBoxHigh - boxRange
longTP = londonBoxHigh + boxRange * riskReward
shortSL = londonBoxLow + boxRange
shortTP = londonBoxLow - boxRange * riskReward
// === LONDON LONG ===
condLong1 = close[1] <= londonBoxHigh
condLong2 = close > londonBoxHigh
condLong3 = (not useEmaFilter) or (close > emaSource)
if condLong1 and condLong2 and condLong3
strategy.entry("London Long", strategy.long)
strategy.exit("Exit London Long", from_entry="London Long",
stop=longSL, limit=longTP,
trail_points=trailStopOffset)
londonTraded := true
// === LONDON SHORT ===
condShort1 = close[1] >= londonBoxLow
condShort2 = close < londonBoxLow
condShort3 = (not useEmaFilter) or (close < emaSource)
if not londonTraded and condShort1 and condShort2 and condShort3
strategy.entry("London Short", strategy.short)
strategy.exit("Exit London Short", from_entry="London Short",
stop=shortSL, limit=shortTP,
trail_points=trailStopOffset)
londonTraded := true
// =========================
// NY BOX
// =========================
var float nyHigh = na
var float nyLow = na
var float nyBoxHigh = na
var float nyBoxLow = na
if inNY
if na(nyHigh)
nyBoxHigh := na
nyBoxLow := na
nyTraded := false
nyHigh := na(nyHigh) ? high : math.max(nyHigh, high)
nyLow := na(nyLow) ? low : math.min(nyLow, low)
if not inNY and na(nyBoxHigh) and not na(nyHigh) and not na(nyLow)
nyBoxHigh := nyHigh
nyBoxLow := nyLow
nyHigh := na
nyLow := na
if time > nyEnd and not na(nyBoxHigh) and not nyTraded
boxRange = nyBoxHigh - nyBoxLow
if boxRange >= minBoxSize
longSL = nyBoxHigh - boxRange
longTP = nyBoxHigh + boxRange * riskReward
shortSL = nyBoxLow + boxRange
shortTP = nyBoxLow - boxRange * riskReward
// === NY LONG ===
condNYLong1 = close[1] <= nyBoxHigh
condNYLong2 = close > nyBoxHigh
condNYLong3 = (not useEmaFilter) or (close > emaSource)
if condNYLong1 and condNYLong2 and condNYLong3
strategy.entry("NY Long", strategy.long)
strategy.exit("Exit NY Long", from_entry="NY Long",
stop=longSL, limit=longTP,
trail_points=trailStopOffset)
nyTraded := true
// === NY SHORT ===
condNYShort1 = close[1] >= nyBoxLow
condNYShort2 = close < nyBoxLow
condNYShort3 = (not useEmaFilter) or (close < emaSource)
if not nyTraded and condNYShort1 and condNYShort2 and condNYShort3
strategy.entry("NY Short", strategy.short)
strategy.exit("Exit NY Short", from_entry="NY Short",
stop=shortSL, limit=shortTP,
trail_points=trailStopOffset)
nyTraded := true
// Visual session background
bgcolor(inLondon ? color.new(color.fuchsia, 85) : na)
bgcolor(inNY ? color.new(color.green, 85) : na)