ianzeng123
جائزہ
کوانٹم ہلچل متحرک معاونت توڑنے کی حکمت عملی ایک جدید تجارتی نظام ہے جو کوانٹم ہلچل چلتی اوسط ((SHMA) اور متحرک معاونت کی سطح کو جوڑتا ہے۔ اس حکمت عملی میں بنیادی طور پر قیمتوں میں اہم معاونت کی سطح کو توڑنے کی صورتحال پر توجہ دی جاتی ہے ، اور ایک خصوصی SHMA اشارے کے ذریعہ باہر نکلنے کے وقت کو بہتر بناتا ہے۔ اس طریقہ کار میں نہ صرف تکنیکی تجزیہ میں معاونت توڑنے کے تصور کو استعمال کیا گیا ہے ، بلکہ اس میں کوانٹم کمپیوٹنگ کے اصولوں کو بھی متعارف کرایا گیا ہے ، جس میں ہلچل کی آراء کے طریقہ کار کے ذریعہ فیصلہ سازی کے معیار کو بڑھا دیا گیا ہے۔ یہ حکمت عملی اوپر کی طرف رجحانات پر قبضہ کرنے پر مرکوز ہے ، اور یہ ایک خالص کثیر سر حکمت عملی ہے ، جو بڑھتی ہوئی یا ہلچل والی مارکیٹوں میں استعمال کے لئے موزوں ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی کا بنیادی اصول دو اہم اجزاء پر مبنی ہے: متحرک سپورٹ شناخت اور کوانٹم ہائپ ہل چلنے والی اوسط (SHMA) ۔
سب سے پہلے ، حکمت عملی ایک متحرک سپورٹ شناختی میکانزم کا استعمال کرتی ہے جس میں حالیہ محور کی نچلی سطح کی تلاش کرکے معاونت کی سطح کا تعین کیا جاتا ہے۔ خاص طور پر ، یہ ٹی اے.پیویٹ فلو فنکشن کا استعمال کرتا ہے جو بائیں اور دائیں طرف کے K لائنوں کی تعداد (ڈیفالٹ 5 ہر ایک) کی تشکیل کرکے معاونت کی سطح کی شناخت کرتا ہے۔ جب قیمت نیچے سے اس معاونت کو توڑ دیتی ہے تو ، نظام ایک سے زیادہ سگنل کو متحرک کرتا ہے۔
دوسرا ، حکمت عملی نے جدید کوانٹم فلٹرنگ منتقل اوسط ((SHMA) کو فلٹر اور آؤٹ پٹ ٹول کے طور پر استعمال کیا۔ SHMA نے فلٹرنگ اوسط ((HMA) کی بنیاد پر کوانٹم اتار چڑھاؤ کی تقریب ((psi) کو شامل کیا ہے تاکہ قیمتوں میں چھوٹے اتار چڑھاؤ کو پکڑ سکے۔ SHMA کا حساب کتاب تین مراحل میں کیا جاسکتا ہے:
- ہلکا پھلکا اوسط ((HMA) کا حساب لگائیں ، جو قیمتوں کے الٹ پلٹ کا ایک وزنی اوسط ہے
- کوانٹم ویو فنکشن ((psi) کا حساب لگائیں ، قیمتوں اور بنیادی HMA کے مابین کوانٹم اتار چڑھاؤ کو ماڈل کرنے کے لئے سینٹ فنکشن کا استعمال کریں
- توانائی کی سطح کا حساب لگانے کے لئے ، اشاریہ منتقل اوسط (EMA) ہموار لہر فنکشن کا استعمال کریں
- حتمی SHMA قدر بنیادی HMA کے علاوہ توانائی کی اصلاح ہے جو الفا پیرامیٹرز کے ذریعہ طے کی جاتی ہے
داخلہ کی شرائط واضح ہیں: جب بندش کی قیمت اوپر کی طرف معاون لائن کو عبور کرتی ہے تو ، ایک سے زیادہ سگنل کو متحرک کیا جاتا ہے۔ اور باہر نکلنے کے لئے تین حالات ہیں:
- جب قیمت اسٹاپ نقصان کی سطح کو چھوتی ہے تو فوری طور پر کھیلیں
- جب قیمت اسٹاپ سطح تک پہنچ جاتی ہے تو ، فوری طور پر باہر نکل سکتے ہیں یا SHMA کراس کی توثیق کا انتظار کرسکتے ہیں (configurable)
- اگر آپ SHMA کی تصدیق کا انتظار کرتے ہیں تو ، جب قیمت SHMA لائن سے نیچے آجائے تو باہر نکلیں
پوری حکمت عملی کو صارف کے ذریعہ تشکیل دینے والے پیرامیٹرز کے ذریعہ لچکدار ایڈجسٹ کیا جاتا ہے ، بشمول سپورٹ ٹیسٹ پیرامیٹرز ، اسٹاپ اسٹاپ نقصان کی سطح ، SHMA لمبائی اور کوانٹم الفا ویلیو وغیرہ۔
اسٹریٹجک فوائد
متحرک مارکیٹ کے مطابق: متحرک سپورٹ کی شناخت کا استعمال کرتے ہوئے، نہ کہ فکسڈ سطح، حکمت عملی کو مختلف مارکیٹ کے حالات اور قیمتوں کی ساخت میں تبدیلی کے مطابق ڈھالنے کے قابل بناتا ہے۔
کوانٹم فلٹر کو بہتر بنانا:SHMA اشارے نے کوانٹم فلٹرنگ اصول متعارف کرانے کے ذریعہ سگنل کے معیار کو بہتر بنایا ہے ، جس میں چھوٹے قیمت کے اتار چڑھاؤ کو پکڑ لیا گیا ہے جسے روایتی منتقل اوسط نظرانداز کرسکتا ہے۔
لچکدار باہر نکلنے کا طریقہ کار: حکمت عملی میں کئی اختیارات پیش کیے گئے ہیں ، جو اسٹاپ پوائنٹ پر پہنچنے پر براہ راست باہر نکل سکتے ہیں ، یا پھر ایس ایچ ایم اے کراس سگنل کی تصدیق کے بعد رجحان کی تبدیلی کے بعد باہر نکل سکتے ہیں ، جس سے حکمت عملی کی موافقت میں اضافہ ہوتا ہے۔
مکمل طور پر مرضی کے مطابق: تمام اہم پیرامیٹرز صارف کے ان پٹ کے ذریعہ ایڈجسٹ ہوسکتے ہیں ، بشمول سپورٹ ٹیسٹ کی حساسیت ، رسک ریٹرن ریٹرن اور ایس ایچ ایم اے کی خصوصیات ، جو تاجر کو ذاتی خطرے کی ترجیحات اور مارکیٹ کی صورتحال کے مطابق بہتر بنانے کی اجازت دیتی ہیں۔
اصلیتیہ ایک سادہ اشارے کا مجموعہ نہیں ہے ، بلکہ تکنیکی تجزیہ میں کوانٹم اصولوں کو لاگو کرنے کا ایک جدید طریقہ ہے ، جو تجارتی فیصلوں کے لئے ایک نیا نقطہ نظر فراہم کرتا ہے۔
واضح بصریحکمت عملی: سپورٹ لائن اور ایس ایچ ایم اے لائن کو چارٹ پر ڈرائنگ کیا گیا ہے ، تاکہ تاجر انٹری اور آؤٹ سگنل کو بصری طور پر سمجھ سکے۔
اسٹریٹجک رسک
جعلی دراندازی کا خطرہ: متحرک سپورٹ ٹوٹنے سے غلط سگنل پیدا ہوسکتے ہیں ، خاص طور پر انتہائی اتار چڑھاؤ والے بازاروں میں۔ حل یہ ہے کہ تصدیق کے اشارے کو بڑھایا جائے یا سپورٹ کی جانچ پڑتال کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کیا جائے (یعنی دائیں اور بائیں K لائنوں کی تعداد میں اضافہ) شور کو کم کرنے کے لئے۔
پیرامیٹر کی حساسیت:SHMA کے الفا پیرامیٹرز اور لمبائی کے نتائج پر نمایاں اثر پڑتا ہے ، غلط ترتیب سے زیادہ فٹ ہونے یا سگنل میں تاخیر کا سبب بن سکتا ہے۔ مختلف مارکیٹ کے حالات میں پیرامیٹرز کے لئے تاریخی پس منظر کے ذریعے اصلاح کی تجویز ہے۔
ایک طرفہ حکمت عملی کی حدود: ایک خالص کثیر جہتی حکمت عملی کے طور پر ، نیچے کی طرف رجحان والے بازاروں میں ناقص کارکردگی کا مظاہرہ کرسکتا ہے۔ رجحان فلٹر یا مارکیٹ اسٹیٹ کی شناخت کے طریقہ کار کو شامل کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے ، حکمت عملی کو صرف سازگار ماحول میں چالو کیا جاسکتا ہے۔
خطرے کو روکنے کا خطرہ: اگر اسٹاپ نقصان کی ترتیب بہت سخت ہے تو ، یہ عام مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے دوران متحرک ہوسکتا ہے۔ اسٹاپ نقصان کی سطح کو ہدف مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کی خصوصیات کے مطابق احتیاط سے ترتیب دیا جانا چاہئے۔
کوانٹم ماڈل کی پیچیدگی: کوانٹم فلٹر ماڈل حکمت عملی کی پیچیدگی میں اضافہ کرتا ہے ، حکمت عملی کے عمل کو کم بدیہی بنا سکتا ہے ، پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے میں دشواری بڑھاتا ہے۔ ابتدائی افراد کو SHMA کے کام کرنے کے طریقہ کار کو سمجھنے میں وقت لگانا چاہئے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
ٹرینڈ فلٹر شامل کریں۔: اشارے کو فلٹر کرنے کے لئے وسیع تر رجحاناتی اشارے (جیسے طویل مدتی منتقل اوسط یا ADX) شامل کرنے پر غور کریں ، اور صرف تصدیق شدہ عروج پر تجارت کریں۔ اس سے مخالف سمت تجارت کا خطرہ کم ہوجائے گا اور مجموعی طور پر کامیابی کی شرح میں اضافہ ہوگا۔
متحرک سٹاپ نقصان میکانزم: موجودہ حکمت عملی کا استعمال کرتے ہوئے فکسڈ فی صد کی روک تھام ، اے ٹی آر یا تاریخی اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر متحرک روک تھام کو بہتر طور پر مارکیٹ کے مختلف حالات میں اتار چڑھاؤ کی خصوصیات کے مطابق ڈھالنے پر غور کیا جاسکتا ہے۔
ٹرانزیکشن کی تصدیق شامل کریں: بریکٹ سگنل کی معاونت کی وشوسنییتا کو حجم کی تصدیق کے ذریعہ بڑھا دیا جاسکتا ہے۔ جب ایک بریکٹ ہوتا ہے تو ، اس کے ساتھ نمایاں طور پر حجم میں اضافہ ہوتا ہے ، جو عام طور پر اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ ایک بریکٹ زیادہ قابل اعتماد ہے۔
ملٹی ٹائم فریم تجزیہ: اعلی ٹائم فریموں کے رجحانات کی معلومات کو مربوط کرکے داخلے کے فیصلوں کے معیار کو بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ مثال کے طور پر ، صرف اس صورت میں جب یومیہ چارٹ میں اوپر کی طرف رجحانات کی تصدیق کی گئی ہو ، تو کم ٹائم فریموں پر کثیر مواقع تلاش کریں۔
SHMA پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں: SHMA کی لمبائی اور الفا پیرامیٹرز کے بارے میں زیادہ گہرائی سے اصلاحی مطالعہ ، ممکنہ طور پر مختلف مارکیٹ کے حالات کے لئے پیرامیٹرز کا ایک سیٹ تیار کریں۔ خاص طور پر اس بات پر غور کریں کہ الفا پیرامیٹرز توانائی کی اصلاح کی شدت کو کس طرح متاثر کرتے ہیں ، اور اس کا حکمت عملی کی کارکردگی پر کیا اثر پڑتا ہے۔
اعداد و شمار کے تجزیے میں اضافہ: حکمت عملی میں مزید اعداد و شمار کے تجزیہ کی خصوصیات شامل کریں ، جیسے اشارے جیسے جیت ، نقصان اور زیادہ سے زیادہ واپسی کا اصل وقت کا حساب کتاب ، تاکہ تاجروں کو حکمت عملی کی کارکردگی کو بہتر طور پر سمجھنے میں مدد ملے۔
خلاصہ کریں۔
کوانٹم فریکوئنسی متحرک سپورٹ بریک آؤٹ حکمت عملی ایک جدید کثیر جہتی تجارتی نظام ہے جو متحرک سپورٹ کی شناخت اور کوانٹم فریکوئنسی حرکت پذیر اوسط ((SHMA) کو ملا کر داخلے اور باہر نکلنے کے فیصلوں کو بہتر بناتا ہے۔ اس حکمت عملی کا بنیادی فائدہ اس کی متحرک موافقت اور چھوٹے قیمت کے اتار چڑھاو کے لئے حساسیت ہے ، جس کا شکریہ SHMA کے کوانٹم فریکوئنسی اصول کو ہے۔ اگرچہ حکمت عملی کو غلط بریک آؤٹ اور پیرامیٹر حساسیت جیسے خطرات کا سامنا کرنا پڑتا ہے ، لیکن ان خطرات کو مناسب پیرامیٹرز کی ترتیب اور تجویز کردہ اصلاحی سمتوں کے ذریعہ مؤثر طریقے سے سنبھالا جاسکتا ہے۔
یہ حکمت عملی خاص طور پر ان تاجروں کے لئے موزوں ہے جو تکنیکی تجزیہ کے جدید طریقوں کی تلاش میں ہیں ، اور سرمایہ کاروں کے لئے جو مقدار میں تجارت میں دلچسپی رکھتے ہیں۔ اس حکمت عملی نے تکنیکی تجزیہ میں کوانٹم کمپیوٹنگ کے تصورات کو متعارف کرانے کے ذریعہ مالیاتی منڈیوں کے تجزیہ کی ایک دلچسپ نئی سمت کی نمائندگی کی ہے۔ تاہم ، جیسا کہ تمام تجارتی حکمت عملیوں کی طرح ، اس سے پہلے کے جوابات کا بھرپور اندازہ اور خطرے کی تشخیص کی جاتی ہے ، اور اسے الگ تھلگ نہیں بلکہ وسیع تر تجارتی منصوبے کے حصے کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔
/*backtest
start: 2024-07-14 00:00:00
end: 2025-07-12 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT","balance":200000}]
*/
//@version=6
strategy("SHMA + Cassure de Support (Long Only)", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// === ⬇️ PARAMÈTRES UTILISATEUR ===
leftBars = input.int(5, "Bougies à gauche", minval=1)
rightBars = input.int(5, "Bougies à droite", minval=1)
takeProfitPerc = input.float(2.0, "Take Profit (%)", minval=0.1)
stopLossPerc = input.float(1.0, "Stop Loss (%)", minval=0.1)
useShmaExit = input.bool(true, "Attendre croisement SHMA après TP ?")
// === ⬇️ PARAMÈTRES SHMA ===
shmaLength = input.int(21, minval=1, title="Longueur SHMA")
shmaAlpha = input.float(0.5, title="Alpha SHMA", minval=0.01, maxval=1.0)
// === ⬇️ FONCTION SHMA QUANTIQUE ===
hma(src, len) =>
sumInv = 0.0
for i = 0 to len - 1
sumInv += 1 / nz(src[i], 1)
len / sumInv
shma(src, len, alpha) =>
base = hma(src, len)
psi = math.sin(2 * math.pi * (src - base) / src)
energy = ta.ema(psi, len)
base + alpha * energy * src
shmaLine = shma(close, shmaLength, shmaAlpha)
plot(shmaLine, title="SHMA", color=color.orange, linewidth=2)
// === ⬇️ DÉTECTION DU SUPPORT (pivot bas dynamique) ===
pivotLow = ta.pivotlow(low, leftBars, rightBars)
var float support = na
support := na(pivotLow) ? support[1] : pivotLow
plot(support, title="Support", color=color.green, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
// === ⬇️ CONDITIONS D'ENTRÉE LONGUE ===
longCondition = ta.crossover(close, support)
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// === ⬇️ GESTION DES NIVEAUX TP / SL
var float entryPrice = na
if (strategy.opentrades > 0 and na(entryPrice))
entryPrice := strategy.position_avg_price
takeLevel = entryPrice * (1 + takeProfitPerc / 100)
stopLevel = entryPrice * (1 - stopLossPerc / 100)
tpReached = close >= takeLevel
slCondition = close <= stopLevel
// === ⬇️ SORTIE CONDITONNELLE (SL / TP / SHMA)
var bool waitForShma = false
if (tpReached and useShmaExit)
waitForShma := true
exitShmaCondition = waitForShma and ta.crossunder(close, shmaLine)
shouldExit = (tpReached and not useShmaExit) or slCondition or exitShmaCondition
if (shouldExit)
strategy.close("Long")
entryPrice := na
waitForShma := false
// Réinitialisation si aucune position
if (strategy.opentrades == 0)
entryPrice := na