مثبت چینل EMA ٹریلنگ اسٹاپ حکمت عملی


تخلیق کی تاریخ: 2023-12-18 12:10:45 آخر میں ترمیم کریں: 2023-12-18 12:10:45
کاپی: 0 کلکس کی تعداد: 668
1
پر توجہ دیں
1621
پیروکار

مثبت چینل EMA ٹریلنگ اسٹاپ حکمت عملی

جائزہ

یہ حکمت عملی ای ایم اے اشارے پر مبنی ایک چینل اسٹاپ حکمت عملی ہے۔ یہ رجحان کا فیصلہ ، چینل ٹریکنگ اور متحرک اسٹاپ جیسے متعدد مرکزی دھارے میں آنے والے تکنیکی اشارے کو جوڑتا ہے ، ای ایم اے کے ترتیباتی تعلقات کا فیصلہ کرکے بیل اور ریچھ کی مدت کا تعین کرتا ہے ، اور اے ٹی آر چینل ٹریکنگ کے ساتھ مل کر اسٹاپ کو روکتا ہے ، جس سے اسٹاپ پوائنٹ کو قیمتوں کے عمل کو مستقل طور پر ٹریک کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ اس طرح کی اسٹاپ سوچ زیادہ فعال ہے ، جس سے زیادہ شدت پسند اسٹاپس کے توڑنے کے امکانات کو مؤثر طریقے سے روکا جاتا ہے۔

حکمت عملی کا اصول

حکمت عملی بنیادی طور پر تین مختلف ادوار کے ای ایم اے منحنی خطوط کے ذریعہ بیل اور ریچھ کی حالت کا فیصلہ کرتی ہے۔ مخصوص فیصلہ کرنے کے قواعد یہ ہیں:

  • EMA5> EMA20> EMA40 ایک بیل مارکیٹ سائیکل ہے
  • EMA20> EMA5> EMA40 ایک بیل مارکیٹ سائیکل ہے
  • EMA20> EMA40> EMA5 ایک بیل مارکیٹ سائیکل ہے
  • EMA40> EMA20> EMA5 ایک گھوڑے کی مارکیٹ کی مدت ہے
  • EMA40> EMA5> EMA20 کے لئے ایک گھوڑے کی مارکیٹ کی مدت
  • ای ایم اے 5> ای ایم اے 40> ای ایم اے 20 ایک ریچھ کی مدت ہے

ایک بار جب بیل اور ریچھ کا دورانیہ طے ہوجاتا ہے تو ، حکمت عملی ایس ایم ایم اے کے نمونے والے کی لائن کی قیمت کا استعمال کرتی ہے ، جس میں اے ٹی آر اشارے کے ضرب کو چینل کی حد کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ جب قیمت اس چینل کو توڑ دیتی ہے تو ، تب ہی تجارت کا اشارہ دیا جاتا ہے۔ اس کے علاوہ ، جب تجارت کا اشارہ دیا جاتا ہے تو ، اے ٹی آر متحرک ٹریکنگ اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار چالو کیا جاتا ہے ، اور اس سے روکنے کی پوزیشن کو حقیقی وقت میں ایڈجسٹ کیا جاتا ہے ، تاکہ یہ یقینی بنایا جاسکے کہ اسٹاپ پوائنٹ قیمت کے ساتھ چل سکے ، اس طرح اسٹاپ نقصان کی تاثیر کو بہتر بنایا جاسکے۔

اسٹریٹجک فوائد

اس حکمت عملی کے کچھ اہم فوائد یہ ہیں:

  1. ای ایم اے کا استعمال کرتے ہوئے بیل اور ریچھ کی سائیکل کا تعین کرنے کے لئے ، مارکیٹ کے رجحانات کے نقطہ نظر کو مؤثر طریقے سے پکڑ سکتے ہیں
  2. اے ٹی آر چینل کی بنیاد پر داخلے کے پوائنٹس کی تعمیر، ہنگامہ خیز شہر میں غلطی سے بچنے کے لئے
  3. اے ٹی آر متحرک ٹریکنگ اسٹاپ نقصان ، منافع کو زیادہ سے زیادہ لاک کرنے اور خطرے کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرنے کے لئے

خطرہ اور اصلاح

اس حکمت عملی کا بنیادی خطرہ پیرامیٹرز کی غلط ترتیب کے نتیجے میں زیادہ تجارت اور اسٹاپ نقصان کی وجہ سے پیدا ہونے والے مسائل پر مرکوز ہے۔ اس کو مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. EMA سائیکل پیرامیٹرز کے مجموعے کو بہتر بنانے کے لئے بہترین پیرامیٹر میچ تلاش کریں
  2. اے ٹی آر ضارب کے سائز کو بہتر بنائیں تاکہ نقصانات کو قریب یا دور سے روکا جا سکے۔
  3. دیگر فلٹرنگ کے اشارے شامل کریں اور زلزلے کے دوران غلطی سے بچیں

خلاصہ کریں۔

اس حکمت عملی میں رجحانات کا فیصلہ ، چینل ٹریڈنگ اور متحرک اسٹاپ جیسے متعدد مرکزی دھارے میں آنے والے تکنیکی اشارے اور طریقوں کو مربوط کیا گیا ہے ، جس سے ایک زیادہ مکمل اسٹاپ ٹریڈنگ حکمت عملی کا نظام تشکیل دیا گیا ہے۔ پیرامیٹرز کی اصلاح اور خطرے کے کنٹرول کے لحاظ سے بہت زیادہ اصلاح کی گنجائش ہے۔ یہ حکمت عملی ان سرمایہ کاروں کے لئے موزوں ہے جن کی اسٹاپ نقصان کی ضرورت زیادہ ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2023-12-10 00:00:00
end: 2023-12-12 04:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © kgynofomo

//@version=5
strategy(title="[Salavi] | Andy Advance Pro Strategy [ETH|M15]",overlay = true, pyramiding = 1,initial_capital = 10000, default_qty_type = strategy.cash,default_qty_value = 10000)

ema_short = ta.ema(close,5)
ema_middle = ta.ema(close,20)
ema_long = ta.ema(close,40)

cycle_1 = ema_short>ema_middle and ema_middle>ema_long
cycle_2 = ema_middle>ema_short and ema_short>ema_long
cycle_3 = ema_middle>ema_long and ema_long>ema_short
cycle_4 = ema_long>ema_middle and ema_middle>ema_short
cycle_5 = ema_long>ema_short and ema_short>ema_middle
cycle_6 = ema_short>ema_long and ema_long>ema_middle

bull_cycle = cycle_1 or cycle_2 or cycle_3
bear_cycle = cycle_4 or cycle_5 or cycle_6
// label.new("cycle_1")
// bgcolor(color=cycle_1?color.rgb(82, 255, 148, 60):na)
// bgcolor(color=cycle_2?color.rgb(82, 255, 148, 70):na)
// bgcolor(color=cycle_3?color.rgb(82, 255, 148, 80):na)
// bgcolor(color=cycle_4?color.rgb(255, 82, 82, 80):na)
// bgcolor(color=cycle_5?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)
// bgcolor(color=cycle_6?color.rgb(255, 82, 82, 60):na)

// Inputs
a = input(2, title='Key Vaule. \'This changes the sensitivity\'')
c = input(7, title='ATR Period')
h = false

xATR = ta.atr(c)
nLoss = a * xATR

src = h ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=barmerge.lookahead_off) : close

xATRTrailingStop = 0.0
iff_1 = src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? src - nLoss : src + nLoss
iff_2 = src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss) : iff_1
xATRTrailingStop := src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss) : iff_2

pos = 0
iff_3 = src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? -1 : nz(pos[1], 0)
pos := src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? 1 : iff_3

xcolor = pos == -1 ? color.red : pos == 1 ? color.green : color.blue

ema = ta.ema(src, 1)
above = ta.crossover(ema, xATRTrailingStop)
below = ta.crossover(xATRTrailingStop, ema)

buy = src > xATRTrailingStop and above
sell = src < xATRTrailingStop and below

barbuy = src > xATRTrailingStop
barsell = src < xATRTrailingStop




atr = ta.atr(14)
atr_length = input.int(25)
atr_rsi = ta.rsi(atr,atr_length)
atr_valid = atr_rsi>50

long_condition =  buy and bull_cycle and atr_valid
short_condition =  sell and bear_cycle and atr_valid

Exit_long_condition = short_condition
Exit_short_condition = long_condition

if long_condition
    strategy.entry("Andy Buy",strategy.long, limit=close,comment="Andy Buy Here")

if Exit_long_condition
    strategy.close("Andy Buy",comment="Andy Buy Out")
    // strategy.entry("Andy fandan Short",strategy.short, limit=close,comment="Andy 翻單 short Here")
    // strategy.close("Andy fandan Buy",comment="Andy short Out")


if short_condition
    strategy.entry("Andy Short",strategy.short, limit=close,comment="Andy short Here")


// strategy.exit("STR","Long",stop=longstoploss)
if Exit_short_condition
    strategy.close("Andy Short",comment="Andy short Out")
    // strategy.entry("Andy fandan Buy",strategy.long, limit=close,comment="Andy 翻單 Buy Here")
    // strategy.close("Andy fandan Short",comment="Andy Buy Out")




inLongTrade = strategy.position_size > 0
inLongTradecolor = #58D68D
notInTrade = strategy.position_size == 0
inShortTrade = strategy.position_size < 0

// bgcolor(color = inLongTrade?color.rgb(76, 175, 79, 70):inShortTrade?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)
plotshape(close!=0,location = location.bottom,color = inLongTrade?color.rgb(76, 175, 79, 70):inShortTrade?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)


plotshape(long_condition, title='Buy', text='Andy Buy', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
plotshape(short_condition, title='Sell', text='Andy Sell', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)


// //atr > close *0.01* parameter

// // MONTHLY TABLE PERFORMANCE - Developed by @QuantNomad
// // *************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************
// show_performance = input.bool(true, 'Show Monthly Performance ?', group='Performance - credits: @QuantNomad')
// prec = input(2, 'Return Precision', group='Performance - credits: @QuantNomad')

// if show_performance
//     new_month = month(time) != month(time[1])
//     new_year  = year(time)  != year(time[1])
    
//     eq = strategy.equity
    
//     bar_pnl = eq / eq[1] - 1
    
//     cur_month_pnl = 0.0
//     cur_year_pnl  = 0.0
    
//     // Current Monthly P&L
//     cur_month_pnl := new_month ? 0.0 : 
//                      (1 + cur_month_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1 
    
//     // Current Yearly P&L
//     cur_year_pnl := new_year ? 0.0 : 
//                      (1 + cur_year_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1  
    
//     // Arrays to store Yearly and Monthly P&Ls
//     var month_pnl  = array.new_float(0)
//     var month_time = array.new_int(0)
    
//     var year_pnl  = array.new_float(0)
//     var year_time = array.new_int(0)
    
//     last_computed = false
    
//     if (not na(cur_month_pnl[1]) and (new_month or barstate.islastconfirmedhistory))
//         if (last_computed[1])
//             array.pop(month_pnl)
//             array.pop(month_time)
            
//         array.push(month_pnl , cur_month_pnl[1])
//         array.push(month_time, time[1])
    
//     if (not na(cur_year_pnl[1]) and (new_year or barstate.islastconfirmedhistory))
//         if (last_computed[1])
//             array.pop(year_pnl)
//             array.pop(year_time)
            
//         array.push(year_pnl , cur_year_pnl[1])
//         array.push(year_time, time[1])
    
//     last_computed := barstate.islastconfirmedhistory ? true : nz(last_computed[1])
    
//     // Monthly P&L Table    
//     var monthly_table = table(na)
    
//     if (barstate.islastconfirmedhistory)
//         monthly_table := table.new(position.bottom_center, columns = 14, rows = array.size(year_pnl) + 1, border_width = 1)
    
//         table.cell(monthly_table, 0,  0, "",     bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 1,  0, "Jan",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 2,  0, "Feb",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 3,  0, "Mar",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 4,  0, "Apr",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 5,  0, "May",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 6,  0, "Jun",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 7,  0, "Jul",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 8,  0, "Aug",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 9,  0, "Sep",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 10, 0, "Oct",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 11, 0, "Nov",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 12, 0, "Dec",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 13, 0, "Year", bgcolor = #999999)
    
    
//         for yi = 0 to array.size(year_pnl) - 1
//             table.cell(monthly_table, 0,  yi + 1, str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), bgcolor = #cccccc)
            
//             y_color = array.get(year_pnl, yi) > 0 ? color.new(color.teal, transp = 40) : color.new(color.gray, transp = 40)
//             table.cell(monthly_table, 13, yi + 1, str.tostring(math.round(array.get(year_pnl, yi) * 100, prec)), bgcolor = y_color, text_color=color.new(color.white, 0))
            
//         for mi = 0 to array.size(month_time) - 1
//             m_row   = year(array.get(month_time, mi))  - year(array.get(year_time, 0)) + 1
//             m_col   = month(array.get(month_time, mi)) 
//             m_color = array.get(month_pnl, mi) > 0 ? color.new(color.teal, transp = 40) : color.new(color.gray, transp = 40)
            
//             table.cell(monthly_table, m_col, m_row, str.tostring(math.round(array.get(month_pnl, mi) * 100, prec)), bgcolor = m_color, text_color=color.new(color.white, 0))