متعدد اشارے متحرک طور پر انکولی پوزیشن ایڈجسٹمنٹ ATR اتار چڑھاؤ کی حکمت عملی

ATR EMA RSI SMA
تخلیق کی تاریخ: 2024-11-12 11:41:30 آخر میں ترمیم کریں: 2024-11-12 11:41:30
کاپی: 0 کلکس کی تعداد: 511
1
پر توجہ دیں
1617
پیروکار

متعدد اشارے متحرک طور پر انکولی پوزیشن ایڈجسٹمنٹ ATR اتار چڑھاؤ کی حکمت عملی

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے جو متعدد تکنیکی اشارے اور متحرک خطرے کے انتظام پر مبنی ہے۔ یہ ای ایم اے ٹرینڈ ٹریکنگ ، اے ٹی آر کی اتار چڑھاؤ ، آر ایس آئی اوور بیس اور اوور سیل اور کے لائن کی شکل کی شناخت جیسے متعدد جہتوں کو جوڑتا ہے ، جس سے فائدہ اٹھانے کے خطرے کو ایڈجسٹمنٹ اور متحرک اسٹاپ نقصانات کے ذریعہ متوازن کیا جاسکتا ہے۔ حکمت عملی منافع کو بچانے کے لئے بیچ اسٹاپ اور متحرک اسٹاپ نقصانات کا استعمال کرتی ہے۔

حکمت عملی کا اصول

اس حکمت عملی میں مندرجہ ذیل پہلوؤں کے ذریعے تجارت کی جاتی ہے:

  1. رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے 5 اور 10 دوروں کے EMA اوسط لائن کراسنگ کا استعمال کریں
  2. RSI اشارے کے ذریعہ اوور بیئر اوور سیل زون کا اندازہ لگائیں ، اور اس سے بچنے سے گریز کریں
  3. اے ٹی آر اشارے کا استعمال کرتے ہوئے اسٹاپ پوزیشن اور پوزیشن سائز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں
  4. K لائن شکلوں کے ساتھ مل کر ((سگھلنا ، ہتھوڑا ، میٹاور) بطور معاون انٹری سگنل
  5. اے ٹی آر پر مبنی متحرک سلائڈ پوائنٹ معاوضہ میکانزم
  6. ٹرانزیکشن کی تصدیق کے ذریعے جعلی سگنل کو فلٹر کریں

اسٹریٹجک فوائد

  1. کثیر سگنل کی کراس تصدیق ، تجارت کی وشوسنییتا کو بہتر بناتی ہے
  2. متحرک رسک مینجمنٹ ، مارکیٹ میں اتار چڑھاو کے مطابق موافقت
  3. منافع میں سے کچھ کو مناسب طریقے سے لاک کرنے کے لئے تقسیم کی روک تھام حکمت عملی
  4. موبائل سٹاپ کا استعمال، منافع کی حفاظت
  5. روزانہ اسٹاپ نقصان کی حد مقرر کریں اور خطرے کی نمائش کو کنٹرول کریں
  6. سلائڈ پوائنٹ متحرک معاوضہ ، آرڈر کی شرح میں اضافہ

اسٹریٹجک رسک

  1. ایک سے زیادہ اشارے سگنل وقفہ کا سبب بن سکتے ہیں۔
  2. بار بار تجارت سے زیادہ قیمتیں لگ سکتی ہیں
  3. ہلچل کے بازاروں میں بار بار اسٹاپ نقصان کا امکان
  4. K لکیری شکل کی شناخت میں ذہنی عوامل موجود ہیں
  5. پیرامیٹر کی اصلاح اوور فٹنگ کا باعث بن سکتی ہے۔

حکمت عملی کی اصلاح کی سمت

  1. مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے دورانیہ کے فیصلے ، متحرک ایڈجسٹمنٹ پیرامیٹرز کو متعارف کرانا
  2. رجحان کی طاقت فلٹرز میں اضافہ کریں ، جعلی سگنل کو کم کریں
  3. پوزیشن مینجمنٹ الگورتھم کو بہتر بنانا ، فنڈز کے استعمال میں اضافہ
  4. مارکیٹ کے مزید جذباتی اشارے شامل کرنا
  5. ایک انکولی پیرامیٹر کی اصلاح کے نظام کی ترقی

خلاصہ کریں۔

یہ ایک پختہ حکمت عملی کا نظام ہے جس میں متعدد تکنیکی اشارے شامل ہیں ، جو متحرک رسک مینجمنٹ اور کثیر سگنل کی توثیق کے ذریعہ تجارت کی استحکام کو بہتر بناتا ہے۔ حکمت عملی کا بنیادی فائدہ اس کی خودکشی اور بہتر رسک کنٹرول سسٹم میں ہے ، لیکن اس کے باوجود اسے مکمل طور پر تصدیق اور مستقل طور پر بہتر بنانے کی ضرورت ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2024-10-01 00:00:00
end: 2024-10-31 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Optimized Scalping with High Risk-Reward", overlay=true)

// Input for EMA periods
shortEMA_length = input(5, title="Short EMA Length")
longEMA_length = input(10, title="Long EMA Length")

// ATR for dynamic stop-loss
atrPeriod = input(14, title="ATR Period")
atrMultiplier = input(1.5, title="ATR Multiplier for Stop Loss")

// Calculate EMAs
shortEMA = ta.ema(close, shortEMA_length)
longEMA = ta.ema(close, longEMA_length)

// ATR calculation for dynamic stop loss
atr = ta.atr(atrPeriod)

// RSI for overbought/oversold conditions
rsi = ta.rsi(close, 14)

// Plot EMAs
plot(shortEMA, color=color.blue, title="Short EMA")
plot(longEMA, color=color.red, title="Long EMA")

// Dynamic Slippage based on ATR
dynamic_slippage = math.max(5, atr * 0.5)

// Candlestick pattern recognition
bullish_engulfing = close[1] < open[1] and close > open and close > open[1] and close > close[1]
hammer = close > open and (high - close) / (high - low) > 0.6 and (open - low) / (high - low) < 0.2
bearish_engulfing = open[1] > close[1] and open > close and open > open[1] and close < close[1]
shooting_star = close < open and (high - open) / (high - low) > 0.6 and (close - low) / (high - low) < 0.2

// Enhanced conditions with volume and RSI check
buy_condition = (bullish_engulfing or hammer) and close > shortEMA and shortEMA > longEMA and volume > ta.sma(volume, 20) and rsi < 70
sell_condition = (bearish_engulfing or shooting_star) and close < shortEMA and shortEMA < longEMA and volume > ta.sma(volume, 20) and rsi > 30

// Dynamic ATR multiplier based on recent volatility
volatility = atr
adaptiveMultiplier = atrMultiplier + (volatility - ta.sma(volatility, 50)) / ta.sma(volatility, 50) * 0.5

// Execute buy trades with slippage consideration
if (buy_condition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    stop_loss_buy = strategy.position_avg_price - atr * adaptiveMultiplier - dynamic_slippage
    take_profit_buy = strategy.position_avg_price + atr * adaptiveMultiplier * 3 + dynamic_slippage
    strategy.exit("Exit Buy", "Buy", stop=stop_loss_buy, limit=take_profit_buy)

// Execute sell trades with slippage consideration
if (sell_condition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    stop_loss_sell = strategy.position_avg_price + atr * adaptiveMultiplier + dynamic_slippage
    take_profit_sell = strategy.position_avg_price - atr * adaptiveMultiplier * 3 - dynamic_slippage
    strategy.exit("Exit Sell", "Sell", stop=stop_loss_sell, limit=take_profit_sell)

// Risk Management
maxLossPerTrade = input.float(0.01, title="Max Loss Per Trade (%)", minval=0.01, maxval=1, step=0.01)  // 1% max loss per trade
dailyLossLimit = input.float(0.03, title="Daily Loss Limit (%)", minval=0.01, maxval=1, step=0.01) // 3% daily loss limit

maxLossAmount_buy = strategy.position_avg_price * maxLossPerTrade
maxLossAmount_sell = strategy.position_avg_price * maxLossPerTrade

if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit("Max Loss Buy", "Buy", stop=strategy.position_avg_price - maxLossAmount_buy - dynamic_slippage)

if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit("Max Loss Sell", "Sell", stop=strategy.position_avg_price + maxLossAmount_sell + dynamic_slippage)

// Daily loss limit logic
var float dailyLoss = 0.0
if (dayofweek != dayofweek[1])
    dailyLoss := 0.0  // Reset daily loss tracker at the start of a new day

if (strategy.closedtrades > 0)
    dailyLoss := dailyLoss + strategy.closedtrades.profit(strategy.closedtrades - 1)

if (dailyLoss < -strategy.initial_capital * dailyLossLimit)
    strategy.close_all("Daily Loss Limit Hit")

// Breakeven stop after a certain profit with a delay
if (strategy.position_size > 0 and close > strategy.position_avg_price + atr * 1.5 and bar_index > strategy.opentrades.entry_bar_index(0) + 5)
    strategy.exit("Breakeven Buy", from_entry="Buy", stop=strategy.position_avg_price)

if (strategy.position_size < 0 and close < strategy.position_avg_price - atr * 1.5 and bar_index > strategy.opentrades.entry_bar_index(0) + 5)
    strategy.exit("Breakeven Sell", from_entry="Sell", stop=strategy.position_avg_price)

// Partial Profit Taking
if (strategy.position_size > 0 and close > strategy.position_avg_price + atr * 1.5)
    strategy.close("Partial Close Buy", qty_percent=50)  // Use strategy.close for partial closure at market price

if (strategy.position_size < 0 and close < strategy.position_avg_price - atr * 1.5)
    strategy.close("Partial Close Sell", qty_percent=50) // Use strategy.close for partial closure at market price

// Trailing Stop with ATR type
if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit("Trailing Stop Buy", from_entry="Buy", trail_offset=atr * 1.5, trail_price=strategy.position_avg_price)

if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit("Trailing Stop Sell", from_entry="Sell", trail_offset=atr * 1.5, trail_price=strategy.position_avg_price)