متحرک سپورٹ ریزسٹنس محور انکولی مقداری تجارتی حکمت عملی

ATR Pivot
تخلیق کی تاریخ: 2025-01-10 15:08:24 آخر میں ترمیم کریں: 2025-01-10 15:08:24
کاپی: 3 کلکس کی تعداد: 416
1
پر توجہ دیں
1617
پیروکار

متحرک سپورٹ ریزسٹنس محور انکولی مقداری تجارتی حکمت عملی

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک انکولی تجارتی نظام ہے جو قیمت کے محور پوائنٹس کی بنیاد پر حمایت اور مزاحمت کی سطح کو متحرک طور پر شناخت کرتا ہے۔ یہ اصل وقت میں مقامی اونچائی اور کم کا حساب لگا کر قیمت کی اہم سطحوں کا تعین کرتا ہے اور اس کی بنیاد پر تجارت کو انجام دیتا ہے۔ اس حکمت عملی کا بنیادی محرک اس کی متحرک نوعیت میں ہے، جو مارکیٹ کے حالات میں ہونے والی تبدیلیوں کے مطابق وقت کے ساتھ تجارتی پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کر سکتی ہے اور رجحان سازی اور اتار چڑھاؤ والے بازاروں کے لیے موزوں ہے۔

حکمت عملی کا اصول

حکمت عملی کی بنیادی منطق درج ذیل کلیدی عناصر پر مبنی ہے:

  1. ڈائنامک پیوٹ پوائنٹ کیلکولیشن: مقامی اونچائی اور نیچی کی شناخت کے لیے ایک ایڈجسٹ پیوٹ لمبائی پیرامیٹر (ڈیفالٹ 2 ہے) استعمال کرتا ہے۔
  2. سپورٹ اور ریزسٹنس رینج: پیوٹ پوائنٹ کی بنیاد پر فی صد رینج (ڈیفالٹ 0.4%) سیٹ کریں تاکہ موثر ٹریڈنگ ایریا کی وضاحت کی جا سکے۔
  3. ٹریڈنگ سگنل جنریشن: جب قیمت نیچے سے سپورٹ لیول سے ٹوٹ جاتی ہے، تو ایک لمبا سگنل تیار ہوتا ہے، اور جب یہ اوپر سے ریزسٹنس لیول کو توڑتا ہے، تو ایک مختصر سگنل پیدا ہوتا ہے۔
  4. رسک کنٹرول: ڈائنامک سٹاپ نقصان (10%) اور منافع (27%) سیٹنگز استعمال کی جاتی ہیں، اور پوزیشن کا سائز اکاؤنٹ ایکویٹی کے مطابق خود بخود ایڈجسٹ ہو جاتا ہے۔

اسٹریٹجک فوائد

  1. مضبوط موافقت: حکمت عملی جامد سطحوں کی وجہ سے ہونے والے وقفے سے بچنے کے لیے مارکیٹ کی حیثیت کے مطابق سپورٹ اور مزاحمتی پوزیشنوں کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کر سکتی ہے۔
  2. رسک قابل کنٹرول: سخت فیصد سٹاپ نقصان اور متحرک پوزیشن مینجمنٹ کے ذریعے، ہر لین دین کے خطرے کو ایک معقول حد کے اندر کنٹرول کیا جاتا ہے۔
  3. اسکیل ایبلٹی: مارکیٹ کے مختلف ماحول کے مطابق اصلاح کو آسان بنانے کے لیے متعدد ٹائم پیریڈز اور پیرامیٹر کے امتزاج کی حمایت کرتا ہے۔
  4. اعلی شفافیت: تجارتی منطق واضح ہے، اور تمام سگنلز اور قیمت کی سطحیں چارٹ پر بدیہی طور پر ظاہر کی جا سکتی ہیں

اسٹریٹجک رسک

  1. غلط بریک آؤٹ کا خطرہ: متواتر غلط بریک آؤٹ سگنلز ایک اتار چڑھاؤ والی مارکیٹ میں ہو سکتے ہیں، جنہیں سپورٹ اور مزاحمتی وقفہ کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرکے کم کرنے کی ضرورت ہے۔
  2. پھسلن کا اثر: کمزور لیکویڈیٹی والے بازار کے ماحول میں، لین دین کی اصل قیمت سگنل کی قیمت سے بہت زیادہ ہٹ سکتی ہے۔
  3. رجحان پر انحصار: حکمت عملی ایک مضبوط رجحان ساز مارکیٹ میں بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے، لیکن ایک طرف کے مرحلے میں بہت زیادہ تجارتی سگنل پیدا کر سکتی ہے۔
  4. پیرامیٹر کی حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی پیرامیٹر کی ترتیبات کے لیے حساس ہے، اور پیرامیٹر کے بہترین امتزاج کا تعین کرنے کے لیے بیک ٹیسٹنگ کی ضرورت ہے۔

حکمت عملی کی اصلاح کی سمت

  1. اتار چڑھاؤ کے مطابق پیرامیٹرز کو خود بخود ایڈجسٹ کرنے کے لیے مارکیٹ کے ماحول کی شناخت کا ماڈیول شامل کیا گیا۔
  2. معاون تصدیقی سگنل کے طور پر حجم اور دیگر تکنیکی اشارے متعارف کروائیں۔
  3. پوزیشن مینجمنٹ الگورتھم کو بہتر بنائیں اور مارکیٹ کے اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر متحرک ایڈجسٹمنٹ کریں۔
  4. ناموافق ادوار کے دوران تجارتی سگنل پیدا کرنے سے بچنے کے لیے ٹائم فلٹر شامل کریں۔
  5. مارکیٹ کے اتار چڑھاؤ کے مطابق اسٹاپ نقصان کی پوزیشن کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لیے ایک انکولی اسٹاپ نقصان الگورتھم تیار کریں

خلاصہ کریں۔

حکمت عملی سخت خطرے کے کنٹرول کے ساتھ مل کر اہم قیمت کی سطحوں کی متحرک طور پر شناخت کرکے رجحان کی پیروی اور الٹ ٹریڈنگ کے لیے ایک ٹھوس فریم ورک فراہم کرتی ہے۔ اگرچہ پیرامیٹر کی حساسیت اور مارکیٹ کے ماحول پر انحصار کی ایک خاص حد ہے، لیکن مسلسل اصلاح اور بہتری کے ذریعے، یہ مختلف مارکیٹ کے ماحول میں مستحکم کارکردگی کو برقرار رکھ سکتا ہے۔ حکمت عملی کے کامیاب عمل کے لیے تاجروں کو اس کے اصولوں کی گہری سمجھ رکھنے اور مخصوص مارکیٹ کے حالات کی بنیاد پر مناسب پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2025-01-08 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © felipemiransan

//@version=6
strategy("Dynamic Support and Resistance Pivot Strategy ", overlay=true)

// Strategy parameters
pivot_length = input.int(2, title="Pivot Length", tooltip="Pivot size to identify peaks and troughs")
support_resistance_distance = input.float(0.4, title="Support/Resistance Distance %", tooltip="Distance to consider a support or resistance level in %")

// Stop Loss and Take Profit parameters
stop_loss_pct = input.float(10.0, title="Stop Loss %", tooltip="Stop loss percentage", minval=0.1) / 100
take_profit_pct = input.float(26.0, title="Take Profit %", tooltip="Take profit percentage", minval=0.1) / 100

// Functions to identify high and low pivots
pivot_high = ta.pivothigh(high, pivot_length, pivot_length)
pivot_low = ta.pivotlow(low, pivot_length, pivot_length)

// Storing support and resistance levels
var float resistance_level = na
var float support_level = na
var float last_pivot_high = na
var float last_pivot_low = na

// Updating support and resistance based on pivots
if (not na(pivot_high))
    resistance_level := high[pivot_length]
    last_pivot_high := high[pivot_length]

if (not na(pivot_low))
    support_level := low[pivot_length]
    last_pivot_low := low[pivot_length]

// Function to check if the current price is near a support or resistance level
is_near_resistance = (not na(resistance_level)) and (close >= resistance_level * (1 - support_resistance_distance / 100)) and (close <= resistance_level * (1 + support_resistance_distance / 100))
is_near_support = (not na(support_level)) and (close >= support_level * (1 - support_resistance_distance / 100)) and (close <= support_level * (1 + support_resistance_distance / 100))

// Cross conditions variables
long_cross = ta.crossover(close, support_level) and not na(support_level)
short_cross = ta.crossunder(close, resistance_level) and not na(resistance_level)

// Entry conditions
long_condition = is_near_support and long_cross  // Buy when crossing support from below
short_condition = is_near_resistance and short_cross  // Sell when crossing resistance from above

// Order execution
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Stop Loss and Take Profit
if (strategy.opentrades > 0)
    if (strategy.position_size > 0)  // For long position
        avg_price_long = strategy.position_avg_price
        long_stop_level = avg_price_long * (1 - stop_loss_pct)
        long_take_profit_level = avg_price_long * (1 + take_profit_pct)
        strategy.exit("Exit Long", from_entry="Long", stop=long_stop_level, limit=long_take_profit_level)

    if (strategy.position_size < 0)  // For short position
        avg_price_short = strategy.position_avg_price
        short_stop_level = avg_price_short * (1 + stop_loss_pct)
        short_take_profit_level = avg_price_short * (1 - take_profit_pct)
        strategy.exit("Exit Short", from_entry="Short", stop=short_stop_level, limit=short_take_profit_level)

// Plotting support and resistance levels on the chart
plot(support_level, title="Support", color=color.green, linewidth=2, style=plot.style_line)
plot(resistance_level, title="Resistance", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_line)

// Adding labels to show pivot values
if (long_condition and not na(support_level))
    label.new(bar_index, low[pivot_length], str.tostring(low[pivot_length]), style=label.style_label_up, color=color.green, textcolor=color.white, size=size.small)

if (short_condition and not na(resistance_level))
    label.new(bar_index, high[pivot_length], str.tostring(high[pivot_length]), style=label.style_label_down, color=color.red, textcolor=color.white, size=size.small)