متحرک چینل اور متحرک اوسط تجارتی نظام کے ساتھ مل کر حکمت عملی کے بعد ملٹی انڈیکیٹر کا رجحان

EMA ATR
تخلیق کی تاریخ: 2024-12-12 15:58:57 آخر میں ترمیم کریں: 2024-12-12 15:58:57
کاپی: 0 کلکس کی تعداد: 376
1
پر توجہ دیں
1617
پیروکار

متحرک چینل اور متحرک اوسط تجارتی نظام کے ساتھ مل کر حکمت عملی کے بعد ملٹی انڈیکیٹر کا رجحان

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک کثیر اشارے ٹریڈنگ سسٹم ہے جس میں جی چینل ، انڈیکس منتقل اوسط ، ای ایم اے ، اور حقیقی اتار چڑھاؤ کی حد ، اے ٹی آر شامل ہے۔ یہ متحرک حمایت / مزاحمت کی سطح اور رجحان کی تصدیق کے ذریعہ تجارتی سگنل کی شناخت کرتا ہے ، اور اے ٹی آر پر مبنی اسٹاپ اور اسٹاپ کا استعمال کرتے ہوئے خطرے کا انتظام کرتا ہے۔ نظام کو قابل اعتماد اور خطرے پر قابو پانے پر توجہ دینے کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے ، جو تاجروں کے لئے موزوں ہے جو مستحکم تجارتی طریقہ تلاش کرتے ہیں۔

حکمت عملی کا اصول

اس حکمت عملی کی بنیادی منطق مندرجہ ذیل اہم اجزاء پر مبنی ہے:

  1. G چینل متحرک سپورٹ اور مزاحمت کی سطح کا حساب لگاتا ہے ، جو ریاضی کے فارمولے کے ذریعہ ٹریک پر اور نیچے مستقل طور پر ایڈجسٹ ہوتا ہے
  2. ای ایم اے کا استعمال مجموعی طور پر رجحان کی سمت کی تصدیق کرنے کے لئے کیا جاتا ہے ، اور ای ایم اے کے مقابلے میں قیمت کی پوزیشن تجارت کی سمت کا تعین کرتی ہے
  3. انٹری سگنل کی بنیاد پر G چینل کی خرابی اور EMA کی پوزیشن کی تصدیق
  4. اے ٹی آر کا استعمال کرتے ہوئے ضربی سیٹ سٹاپ اور سٹاپ، سٹاپ نقصان 2 گنا اے ٹی آر، سٹاپ 4 گنا اے ٹی آر
  5. اسٹیٹس ٹریکنگ کے ذریعے مسلسل بار بار آنے والے سگنل سے بچیں

اسٹریٹجک فوائد

  1. کثیر سطح کے سگنل کی توثیق کے طریقہ کار نے ٹرانزیکشن کی وشوسنییتا میں اضافہ کیا
  2. متحرک طور پر ایڈجسٹ شدہ چینل کی حدود مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق
  3. فلوٹیشن پر مبنی رسک مینجمنٹ زیادہ لچکدار ہے
  4. بار بار چلنے والے سگنل سے بچنے سے زیادہ تجارت کا خطرہ کم ہوتا ہے
  5. واضح بصری خرید و فروخت کے نشانات تجزیہ اور پیمائش میں مدد کرتے ہیں

اسٹریٹجک رسک

  1. کراس ڈسک مارکیٹ میں ممکنہ طور پر بہت زیادہ جھوٹے بریک سگنل
  2. ای ایم اے کے پیچھے رہ جانے والے اشارے کے طور پر داخلے کے وقت میں تاخیر کا سبب بن سکتا ہے
  3. فکسڈ ضرب کے ساتھ اے ٹی آر اسٹاپ نقصانات اعلی اتار چڑھاؤ کے دوران لچکدار نہیں ہوسکتے ہیں
  4. طویل تاریخ کے اعداد و شمار کی ضرورت ہوتی ہے
  5. پیرامیٹر کی اصلاح اوور فٹنگ کا باعث بن سکتی ہے۔

حکمت عملی کی اصلاح کی سمت

  1. ٹرانزٹ کی تصدیق کے اشارے متعارف کروائے گئے ، جس سے کامیابی کی وشوسنییتا میں اضافہ ہوا
  2. متحرک طور پر اے ٹی آر کے ضارب کو مختلف مارکیٹ کے اتار چڑھاؤ کے حالات کے مطابق ڈھالنا
  3. مارکیٹ کے ماحول کے فلٹرز کو شامل کریں تاکہ غیر منصفانہ حالات میں تجارت سے گریز کیا جاسکے
  4. سگنل فلٹرنگ منطق کو بہتر بنانا ، جعلی سگنل کو مزید کم کرنا
  5. متحرک پوزیشن مینجمنٹ سسٹم کو شامل کرنے پر غور کریں

خلاصہ کریں۔

اس حکمت عملی نے متعدد پختہ تکنیکی اشارے کو جوڑ کر ایک مکمل تجارتی نظام تشکیل دیا ہے۔ نظام کی طاقت اس کے کثیر سطحی سگنل کی تصدیق کے طریقہ کار اور اتار چڑھاؤ پر مبنی رسک مینجمنٹ میں ہے ، لیکن پھر بھی اسے عملی استعمال میں مارکیٹ کی مخصوص خصوصیات کے مطابق بہتر بنانے کی ضرورت ہے۔ تجویز کردہ اصلاح کی سمت سے حکمت عملی کی استحکام اور موافقت کو مزید بڑھایا جاسکتا ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("G-Channel with EMA Strategy and ATR SL/TP", shorttitle="G-EMA-ATR", overlay=true)

// Input parameters
length = input.int(100, title="G-Channel Length")
src = input.source(close, title="Source")
ema_length = input.int(50, title="EMA Length")  // EMA length
atr_length = input.int(14, title="ATR Length")  // ATR length

// G-Channel calculation
var float a = na
var float b = na
a := math.max(src, nz(a[1])) - nz(a[1] - b[1]) / length
b := math.min(src, nz(b[1])) + nz(a[1] - b[1]) / length
avg = (a + b) / 2

// G-Channel cross conditions
crossup = b[1] < close[1] and b > close
crossdn = a[1] < close[1] and a > close
bullish = ta.barssince(crossdn) <= ta.barssince(crossup)
c = bullish ? color.lime : color.red

// EMA calculation
ema_value = ta.ema(src, ema_length)

// ATR calculation
atr_value = ta.atr(atr_length)

// Plot G-Channel average and Close price
p1 = plot(avg, "G-Channel Average", color=c, linewidth=1, transp=90)
p2 = plot(close, "Close Price", color=c, linewidth=1, transp=100)
fill(p1, p2, color=c, transp=90)

// Plot EMA
plot(ema_value, color=color.blue, linewidth=2, title="EMA")

// Buy and Sell conditions
buy_condition = bullish and close < ema_value
sell_condition = not bullish and close > ema_value

// Track the last signal state
var bool last_was_buy = false
var bool last_was_sell = false

// ATR-based SL and TP calculations
long_sl = close - 2 * atr_value  // 2 ATR below the entry for SL
long_tp = close + 4 * atr_value  // 4 ATR above the entry for TP
short_sl = close + 2 * atr_value // 2 ATR above the entry for SL (short)
short_tp = close - 4 * atr_value // 4 ATR below the entry for TP (short)

// Generate Buy signal only if the last signal was not Buy
if (buy_condition and not last_was_buy)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    strategy.exit("Exit Buy", from_entry="Buy", stop=long_sl, limit=long_tp)
    last_was_buy := true
    last_was_sell := false

// Generate Sell signal only if the last signal was not Sell
if (sell_condition and not last_was_sell)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    strategy.exit("Exit Sell", from_entry="Sell", stop=short_sl, limit=short_tp)
    last_was_sell := true
    last_was_buy := false

// Plot shapes for Buy and Sell signals
plotshape(series=buy_condition and not last_was_buy, location=location.belowbar, style=shape.labelup, color=color.lime, size=size.small, text="Buy", textcolor=color.white)
plotshape(series=sell_condition and not last_was_sell, location=location.abovebar, style=shape.labeldown, color=color.red, size=size.small, text="Sell", textcolor=color.white)