ianzeng123
جائزہ
ڈبل ویٹڈ منتقل اوسط رجحان ٹریکنگ اور خود کو ایڈجسٹ ٹریلنگ اسٹریٹجی ایک تکنیکی تجزیہ پر مبنی ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے ، جس کا بنیادی منطق مارکیٹ کے رجحان میں تبدیلی کی شناخت کے لئے دو مختلف ادوار کے وزن والے منتقل اوسط ((ڈبلیو ایم اے) کے کراس سگنل کے ذریعہ ہے ، اور اے ٹی آر ((حقیقی اتار چڑھاؤ کی اوسط) فلٹرز اور خود کو ایڈجسٹ ٹریلنگ اسٹریٹج کے ساتھ مل کر انٹری ٹائم اور رسک کنٹرول کو بہتر بنانے کے لئے ہے۔ یہ حکمت عملی 5 منٹ کی مدت کے لئے ڈیزائن کی گئی ہے ، جو درمیانی اور قلیل مدتی تاجروں کے لئے موزوں ہے ، جو مارکیٹ میں رجحان میں تبدیلی کو مؤثر طریقے سے پکڑ سکتی ہے اور منافع کو محفوظ رکھ سکتی ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی کے بنیادی اصولوں میں مندرجہ ذیل اہم اجزاء شامل ہیں:
ڈبل وزنی حرکت پذیر اوسط کراس نظام: حکمت عملی نے 8 اور 21 دوروں کی ایک وزن والی متحرک اوسط ((ڈبلیو ایم اے) کو ایک رجحاناتی اشارے کے طور پر استعمال کیا۔ جب مختصر دورانیہ ڈبلیو ایم اے نیچے سے طویل دورانیہ ڈبلیو ایم اے کو عبور کرتا ہے تو ، ایک کثیر سگنل پیدا ہوتا ہے۔ اس کے برعکس ، جب مختصر دورانیہ ڈبلیو ایم اے اوپر سے طویل دورانیہ ڈبلیو ایم اے کو عبور کرتا ہے تو ، ایک کوریج سگنل پیدا ہوتا ہے۔
اے ٹی آر ڈراپ فلٹر: داخلے کے معیار کو بہتر بنانے کے لئے ، حکمت عملی میں اے ٹی آر فلٹرنگ کا طریقہ کار متعارف کرایا گیا ہے۔ تجارتی سگنل صرف اس صورت میں متحرک کیا جاتا ہے جب اے ٹی آر مسلسل 3 ادوار میں گرتا ہے (جس سے ظاہر ہوتا ہے کہ مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کم ہو رہا ہے) ۔ یہ فلٹر اختیاری طور پر چالو ہوتا ہے۔
خود کار طریقے سے تعاقب بندش کا طریقہ کاراس حکمت عملی میں دو مراحل پر مشتمل ہے:
- سب سے پہلے ، صرف اس وقت جب منافع کی ڈیفالٹ ٹرگر کی حد (ڈیفالٹ 1.2٪) تک پہنچ جائے تو ، تعاقب میں نقصان کی روک تھام کو چالو کیا جائے گا۔
- ایکٹیویشن کے بعد ، اسٹاپ نقصان کی سطح کو ایک خاص فیصد (ڈیفالٹ 0.6٪) کے طور پر مقرر کیا گیا ہے جو سب سے زیادہ / کم قیمت سے پیچھے ہٹ گیا ہے۔
- اس طریقہ کار سے تجارت کو ابتدائی طور پر زیادہ سانس لینے کی اجازت ملتی ہے ، جبکہ منافع کے بعد حاصل ہونے والے منافع کو محفوظ کیا جاتا ہے۔
زیادہ سے زیادہ تحفظاتاس حکمت عملی میں ایک ہی تجارت کے نقصانات کو روکنے کے لئے زیادہ سے زیادہ واپسی کے تحفظ کا طریقہ کار طے کیا گیا ہے (ڈیفالٹ 5٪) ۔ اگر اس نقصان سے زیادہ نقصان کا نقصان ہوتا ہے تو خود کار طریقے سے صفائی کی جاتی ہے۔
حکمت عملی کی منطق واضح علاقوں میں کثیر اور خالی سر کے لئے طریقہ کار کو تقسیم کرتی ہے اور پوزیشن کے دوران چوٹی اور وادی کی قیمتوں کو مسلسل اپ ڈیٹ کرتی ہے تاکہ تعاقب کے نقصان کو درست طریقے سے انجام دیا جاسکے۔
اسٹریٹجک فوائد
رجحانات کی شناختWMA کے مختلف ادوار کے کراسنگ کے ذریعے ، حکمت عملی رجحان کی تبدیلی کے مقامات کو مؤثر طریقے سے پہچاننے کے قابل ہے ، اور بازاروں کو مرتب کرنے میں بار بار تجارت سے گریز کرتی ہے۔ وزن والی حرکت پذیری اوسط حالیہ قیمتوں کو زیادہ وزن دیتی ہے ، جس سے سگنل مارکیٹ میں ہونے والی تبدیلیوں کے بارے میں زیادہ حساس ہوجاتے ہیں۔
خطرے کے انتظام کے لئے خود کو اپنانااس حکمت عملی کا دو مرحلہ تعاقب نقصان کا طریقہ کار بہت ہی جدید ہے ، یہ قیمتوں میں معمولی اتار چڑھاؤ کی اجازت دیتا ہے ، جبکہ رجحان قائم ہونے کے بعد منافع کو سختی سے محفوظ کرتا ہے۔ اس طریقہ کار سے روایتی فکسڈ نقصان کا مسئلہ حل ہوجاتا ہے۔
اے ٹی آر فلٹرنگ: صرف اتار چڑھاؤ کم ہونے پر ہی داخل ہونے سے ، حکمت عملی انتہائی غیر مستحکم مارکیٹ کے ماحول سے بچنے اور سگنل کے معیار کو بہتر بنانے میں مدد کرتی ہے۔ اس سے جعلی بریک اور مارکیٹ شور سے بچنے میں مدد ملتی ہے۔
زیادہ سے زیادہ واپسی کنٹرولاس حکمت عملی میں ایک ہی ٹرانزیکشن پر زیادہ سے زیادہ نقصان کی واضح حد مقرر کی گئی ہے ، جس سے خطرے کی نالی کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کیا جاسکتا ہے ، اور فنڈز کی حفاظت کی جاسکتی ہے۔
لچکدار پیرامیٹرز ایڈجسٹمنٹحکمت عملی: حکمت عملی میں متعدد سایڈست پیرامیٹرز (ڈبلیو ایم اے سائیکل ، ٹرگر تناسب ، ریٹائرمنٹ تناسب وغیرہ) فراہم کیے گئے ہیں ، جس سے تاجر مختلف مارکیٹ کے حالات اور ذاتی خطرے کی ترجیحات کے مطابق بہتر بناسکتے ہیں۔
اسٹریٹجک رسک
جعلی دراندازی کا خطرہ: اے ٹی آر فلٹر کے استعمال کے باوجود ، حکمت عملی مارکیٹ میں شدید اتار چڑھاؤ کے دوران غلط سگنل پیدا کرسکتی ہے۔ خاص طور پر اہم خبروں یا واقعات سے پہلے یا بعد میں ، منتقل اوسط کراسنگ کافی قابل اعتماد نہیں ہوسکتی ہے۔
پیرامیٹر کی حساسیت: حکمت عملی کا اثر انتہائی پیرامیٹرز کی ترتیب پر منحصر ہے۔ مختلف مارکیٹوں اور ٹائم فریموں میں مختلف پیرامیٹرز کے مجموعے کی ضرورت ہوسکتی ہے ، اور غلط پیرامیٹرز زیادہ تجارت یا اہم مواقع سے محروم ہوسکتے ہیں۔
سلائڈ پوائنٹس اور لیکویڈیٹی رسک: 5 منٹ کے وقت کے دورانیے پر عملدرآمد کی حکمت عملی کو اعلی سلائڈنگ کا خطرہ لاحق ہوسکتا ہے ، خاص طور پر کم لیکویڈیٹی والے بازاروں میں۔ اس سے حکمت عملی کے اصل عملدرآمد پر اثر پڑ سکتا ہے۔
رجحان میں تبدیلی: چونکہ حکمت عملی حرکت پذیر اوسط کراسنگ پر مبنی ہے ، لہذا سگنل بنیادی طور پر پیچھے رہ جاتا ہے اور رجحان کے ابتدائی مرحلے میں داخل ہونے یا رجحان کے اختتام پر تیزی سے باہر نکلنے میں ناکام ہوسکتا ہے۔
اے ٹی آر فلٹرز پر بھروسہ کرنااے ٹی آر میں لگاتار تین دن کی کمی کا مطلب یہ نہیں ہے کہ اس میں حقیقی طور پر اتار چڑھاؤ میں کمی آئی ہے۔ بعض اوقات یہ صرف ایک عارضی رجحان ہوسکتا ہے جس کی وجہ سے منافع بخش تجارت کے مواقع سے محروم ہوجاتے ہیں۔
حل میں شامل ہیں: پیرامیٹرز کی ترتیب کو بہتر بنانا، دیگر تکنیکی اشارے یا بنیادی تجزیہ کے ساتھ مل کر، مختلف مارکیٹ کے حالات میں حکمت عملی کی کارکردگی کی جانچ، اور اضافی تصدیق کے سگنل کو شامل کرنے پر غور کرنا.
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
متحرک پیرامیٹرز ایڈجسٹمنٹ: موجودہ حکمت عملی میں فکسڈ ڈبلیو ایم اے سائیکل اور اسٹاپ نقصان کے پیرامیٹرز کا استعمال کیا جاتا ہے۔ ایک اہم اصلاحی سمت موافقت کے پیرامیٹرز کو متعارف کرانا ہے ، جیسے مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر ڈبلیو ایم اے سائیکل کو خود بخود ایڈجسٹ کرنا ، یا مارکیٹ کی مختلف حالتوں ((رجحان / جھٹکا) کے مطابق اسٹاپ نقصان کے متحرک حالات کو ایڈجسٹ کرنا۔
اے ٹی آر فلٹر میں بہتری: موجودہ اے ٹی آر فلٹرز صرف مسلسل کمی کو مدنظر رکھتے ہیں ، اے ٹی آر کی نسبتا level سطح یا تبدیلی کی شرح کو مدنظر رکھتے ہوئے بہتر بنایا جاسکتا ہے ، اور یہاں تک کہ اے ٹی آر کو ایک مقررہ فیصد کے بجائے متحرک اسٹاپ نقصان کی سطح پر بھی استعمال کیا جاسکتا ہے۔
ٹرانزیکشن حجم تجزیہ میں اضافہ: ٹرانزیکشن حجم کے اشارے (جیسے OBV یا Chaikin Money Flow) کے ساتھ مل کر ، رجحان کی تصدیق کی وشوسنییتا کو بہتر بنایا جاسکتا ہے ، اور کم تجارت کے حجم کی وجہ سے ہونے والے جھوٹے اختراعات سے بچا جاسکتا ہے۔
وقت فلٹر: مارکیٹ کے کھلنے اور بند ہونے سے پہلے کے اعلی اتار چڑھاؤ کے اوقات سے بچنے کے لئے ٹائم فلٹرنگ کا اضافہ کریں ، یا مخصوص اعلی اتار چڑھاؤ کے اوقات (جیسے معاشی اعداد و شمار کی اشاعت) کے لئے تجارت کو روکیں۔
ملٹی ٹائم سائیکل تجزیہٹرینڈ کی تصدیق کے سگنل کو زیادہ لمبی مدت کے ساتھ مربوط کریں (جیسے 15 منٹ یا 1 گھنٹہ) ، صرف بڑے رجحان کی سمت میں تجارت کریں ، جیت کی شرح کو بہتر بنائیں۔
روکنے کے طریقہ کار کو بہتر بناناموجودہ حکمت عملی کا انحصار ٹریول اسٹاپ نقصان سے باہر نکلنے پر ہے۔ سپورٹ / مزاحمت کی سطح یا قیمت کے ہدف پر مبنی اسٹاپ میکانیزم شامل کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے تاکہ مضبوط مزاحمت کی سطح پر منافع حاصل کیا جاسکے۔
بازیافت کی اصلاح: مارکیٹ کے مختلف حالات میں کارکردگی کا مکمل جائزہ لیں ، خاص طور پر رجحان کی مارکیٹ اور ہلچل کی مارکیٹ میں الگ الگ اصلاحی پیرامیٹرز ، جس میں مارکیٹ کی مختلف حالتوں کے لئے مختلف پیرامیٹرز کے سیٹ ڈیزائن کرنے کی ضرورت ہوسکتی ہے۔
ان اصلاحات میں سگنل کے معیار کو بہتر بنانا ، جعلی توڑنے کے خطرے کو کم کرنا ، فنڈ مینجمنٹ کو بہتر بنانا اور مارکیٹ کے مختلف حالات کے مطابق ڈھالنا شامل ہے۔
خلاصہ کریں۔
ڈبل ویٹرائزڈ حرکت پذیر اوسط رجحان سے باخبر رہنے اور خود کو ایڈجسٹ کرنے والی ٹریول اسٹاپ حکمت عملی ایک اچھی طرح سے ڈیزائن کیا گیا مقداری تجارتی نظام ہے جو روایتی حرکت پذیر اوسط کراسنگ حکمت عملی کو جدید رسک مینجمنٹ ٹکنالوجی کے ساتھ جوڑتا ہے۔ حکمت عملی 8 اور 21 دوروں کے ڈبلیو ایم اے کی کراس شناخت کے ذریعہ رجحان میں تبدیلی کرتی ہے ، اور اے ٹی آر فلٹر کے ساتھ مل کر سگنل کی کوالٹی کو بہتر بناتی ہے۔ اس کی سب سے بڑی جدت دو مرحلے میں خود کو ایڈجسٹ کرنے والے ٹریول اسٹاپ میکانزم میں ہے ، جس میں فنڈز کی حفاظت کے ساتھ ساتھ رجحان کو کافی ترقی کی گنجائش دی جاتی ہے۔
حکمت عملی کا فائدہ واضح منطقی ڈھانچہ ، بہتر رسک کنٹرول اور لچکدار پیرامیٹرز کی ترتیب میں ہے ، لیکن اس میں اعلی پیرامیٹرز کی حساسیت ، سگنل کی تاخیر اور دیگر خطرات بھی موجود ہیں۔ متحرک پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے ، اے ٹی آر کے اطلاق کے طریقوں کو بہتر بنانے اور کثیر وقت کی مدت کے تجزیے کو ضم کرنے جیسے اصلاحی سمتوں کو متعارف کرانے سے حکمت عملی کی کارکردگی اور موافقت کو مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
یہ حکمت عملی ایک مثالی فریم ورک فراہم کرتی ہے جس میں مختلف مارکیٹ کے ماحول میں تجارت کے مواقع تلاش کرنے اور خطرے کو مؤثر طریقے سے منظم کرنے کے لئے درمیانی اور قلیل مدتی رجحانات کی تجارت کے حصول کے خواہاں ایک مقداری سرمایہ کار کے لئے۔ حکمت عملی کے اصولوں کو صحیح طریقے سے سمجھنے اور اپنی ٹریڈنگ طرز کے ساتھ مناسب ایڈجسٹمنٹ کرنے سے حکمت عملی کی مکمل صلاحیت کو پورا کرنے میں مدد ملے گی۔
/*backtest
start: 2024-07-07 00:00:00
end: 2025-07-04 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("Reverscope 5M", overlay=true)
wmaLen1 = input.int(8, title="WMA 1 Periyodu")
wmaLen2 = input.int(21, title="WMA 2 Periyodu")
trail_trigger_pct = input.float(1.2, title="Tetikleme Oranı (%)")
trail_offset_pct = input.float(0.6, title="Geri Çekilme Oranı (%)")
max_dd_pct = input.float(5.0, title="Maksimum Zarar (%)")
use_atr_filter = input.bool(true, title="ATR Düşüş Filtresi Aktif")
atr_period = input.int(8, title="ATR Periyodu")
trail_trigger = trail_trigger_pct / 100
trail_offset = trail_offset_pct / 100
max_dd = max_dd_pct / 100
var float entry_price = na
var float peak_price = na
var float trough_price = na
var bool is_long = false
var bool triggered = false
wma1 = ta.wma(close, wmaLen1)
wma2 = ta.wma(close, wmaLen2)
atr = ta.atr(atr_period)
// ATR 3 barda üst üste düşüyor mu?
atrFalling = atr < atr[1] and atr[1] < atr[2] and atr[2] < atr[3]
atrFilterPass = not use_atr_filter or atrFalling
plot(wma1, "WMA 1", color=color.yellow, linewidth=3)
plot(wma2, "WMA 2", color=color.red, linewidth=3)
longSignal = wma1[1] < wma2[1] and wma1[2] >= wma2[2]
shortSignal = wma1[1] > wma2[1] and wma1[2] <= wma2[2]
plotshape(longSignal and atrFilterPass, title="Long", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.triangleup, size=size.small, offset=-1)
plotshape(shortSignal and atrFilterPass, title="Short", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small, offset=-1)
if longSignal and atrFilterPass
strategy.close("Short")
strategy.entry("Long", strategy.long)
entry_price := close
is_long := true
peak_price := close
trough_price := close
triggered := false
if shortSignal and atrFilterPass
strategy.close("Long")
strategy.entry("Short", strategy.short)
entry_price := close
is_long := false
peak_price := close
trough_price := close
triggered := false
if strategy.position_size != 0
profit = is_long ? (close - entry_price) / entry_price : (entry_price - close) / entry_price
drawdown = is_long ? (entry_price - close) / entry_price : (close - entry_price) / entry_price
if not triggered and drawdown > max_dd
strategy.close_all(comment="Max DD")
if is_long
peak_price := math.max(peak_price, close)
if not triggered and profit > trail_trigger
triggered := true
if triggered and close < peak_price * (1 - trail_offset)
strategy.close_all(comment="Trailing Stop")
else
trough_price := math.min(trough_price, close)
if not triggered and profit > trail_trigger
triggered := true
if triggered and close > trough_price * (1 + trail_offset)
strategy.close_all(comment="Trailing Stop")