ملٹی ٹائم فریم پیوٹ ریورسل حکمت عملی اور فیصد متحرک اسٹاپ پرافٹ اور اسٹاپ لاس سسٹم

MTF Pivot TP SL
تخلیق کی تاریخ: 2025-02-08 15:04:47 آخر میں ترمیم کریں: 2025-02-08 15:04:47
کاپی: 1 کلکس کی تعداد: 412
1
پر توجہ دیں
1617
پیروکار

ملٹی ٹائم فریم پیوٹ ریورسل حکمت عملی اور فیصد متحرک اسٹاپ پرافٹ اور اسٹاپ لاس سسٹم

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک اعلی درجے کی تجارتی نظام ہے جو کثیر ٹائم سائیکل تجزیہ پر مبنی ہے ، جو اعلی درجے کی ٹائم سائیکل پر اہم محور پوائنٹس کی نشاندہی کرکے مارکیٹ میں الٹ جانے کے مواقع کو پکڑتا ہے۔ حکمت عملی میں متحرک فیصد اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار شامل ہے ، جو خطرے کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرنے کے ساتھ ساتھ مستحکم منافع کی تلاش میں ہے۔ اس نظام میں ٹریڈنگ وقفہ کنٹرول اور ٹائم رینج ٹیسٹنگ کی خصوصیات بھی شامل ہیں ، جو اسے حقیقی ٹریڈنگ ڈسک ماحول کے لئے زیادہ موزوں بناتی ہیں۔

حکمت عملی کا اصول

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

  1. اعلی وقت کی مدت (ڈیفالٹ 60 منٹ) پر محور نقطہ تجزیہ کا استعمال کرتے ہوئے ، محور تشکیل کی شرائط کو leftBars اور RightBars پیرامیٹرز کے ذریعہ بیان کریں۔
  2. ہر تجارت کے لئے خطرے اور منافع کے اہداف کو متحرک طور پر حساب شدہ فیصد اسٹاپ اور نقصان کی پوزیشنوں کے ذریعہ منظم کریں۔
  3. ملٹی ٹائم سائیکل تجزیہ مارکیٹ کی ساخت کا زیادہ قابل اعتماد فیصلہ فراہم کرتا ہے ، جعلی سگنل کو کم کرتا ہے۔
  4. ٹرانزیکشن وقفہ کنٹرول میکانزم ((ڈیفالٹ 1440 منٹ) زیادہ تجارت سے بچنے اور سگنل کے معیار کو بہتر بنانے کے لئے.
  5. ٹائم رینج ٹیسٹنگ کی خصوصیت مخصوص تاریخی رینج میں حکمت عملی کی توثیق کرنے کی اجازت دیتی ہے۔

اسٹریٹجک فوائد

  1. ایک سے زیادہ ٹائم سائیکل تجزیہ مارکیٹ کا ایک جامع نقطہ نظر فراہم کرتا ہے اور جعلی توڑ کو کم کرتا ہے۔
  2. متحرک فیصد سٹاپ نقصان مختلف مارکیٹ کے حالات کو اپنانے اور حکمت عملی کی استحکام کو بہتر بنانے کے لئے.
  3. ٹرانزیکشن وقفہ کنٹرول مؤثر طریقے سے زیادہ تجارت کو روکنے اور ٹرانزیکشن کی لاگت کو کم کرنے کے لئے.
  4. ٹائم رینج ٹیسٹنگ کی خصوصیت حکمت عملی کو بہتر بنانے اور تاریخی کارکردگی کا تجزیہ کرنے میں مدد کرتی ہے۔
  5. کوڈ کی ساخت واضح ہے، اور اس کی دیکھ بھال اور ترمیم کرنا آسان ہے۔

اسٹریٹجک رسک

  1. زیادہ اتار چڑھاؤ والے بازاروں میں ، مقررہ فیصد کی روک تھام کافی لچکدار نہیں ہوسکتی ہے۔
  2. طویل تجارتی وقفے سے ممکنہ طور پر کچھ سگنل ضائع ہوسکتے ہیں۔
  3. مرکزی دھارے کی شناخت میں تاخیر کے نتیجے میں داخلے کا وقت غیر موزوں ہوسکتا ہے۔
  4. اس کے نتیجے میں ، بہت سے جعلی سگنل پیدا ہوسکتے ہیں۔

حکمت عملی کی اصلاح کی سمت

  1. اسٹاپ نقصان کی فیصد کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لئے خود کار طریقے سے اتار چڑھاؤ کی شرح کے اشارے متعارف کروائیں۔
  2. مارکیٹ کے ماحول کے فلٹرز کو شامل کریں اور مختلف رجحانات کی طاقت کے مطابق حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں۔
  3. انٹری سگنل کی وشوسنییتا کو بہتر بنانے کے لئے انٹیگریٹڈ ٹریفک تجزیہ
  4. مارکیٹ کے اتار چڑھاؤ پر مبنی متحرک ٹرانزیکشن وقفے کی ایڈجسٹمنٹ کو لاگو کرنا۔
  5. موبائل اسٹاپ نقصانات کے تحفظ میں شامل ہونا فائدہ مند ہے۔

خلاصہ کریں۔

یہ حکمت عملی ایک مکمل تجارتی نظام کا فریم ورک فراہم کرتی ہے جس میں ملٹی ٹائم سائیکل تجزیہ اور متحرک رسک مینجمنٹ شامل ہے۔ اگرچہ کچھ جگہیں ہیں جہاں اصلاح کی ضرورت ہے ، لیکن مجموعی طور پر ڈیزائن کا نظریہ معقول ہے اور اس کی عمدہ افادیت ہے۔ تجویز کردہ اصلاح کی سمت کے ذریعہ ، حکمت عملی کو مختلف مارکیٹ کے ماحول میں زیادہ مستحکم کارکردگی کا امکان ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=6
strategy("Pivot Reversal Strategy with MTF TP & SL in Percent and Test Range", overlay=true)

// Входные параметры
higher_tf = input.timeframe("60", title="Higher Timeframe for Breakout Check")  // Таймфрейм для анализа пробоя
leftBars = input(4, title="Left Bars")
rightBars = input(2, title="Right Bars")
TP_percent = input.float(1.0, title="Take Profit (%)", minval=0.1, step=0.1)   // Тейк-профит в процентах
SL_percent = input.float(0.5, title="Stop Loss (%)", minval=0.1, step=0.1)    // Стоп-лосс в процентах
trade_interval = input.int(1440, title="Minimum Time Between Trades (Minutes)") // Интервал между сделками

// Диапазон тестирования (используем UNIX timestamps)
start_date = input(timestamp("2023-01-01 00:00 +0000"), title="Start Date")  // Стартовая дата для тестирования
end_date = input(timestamp("2023-12-31 23:59 +0000"), title="End Date")    // Конечная дата для тестирования

// Проверка, попадает ли текущая свеча в указанный диапазон времени
in_test_range = true

// Определение пивотов на более крупном таймфрейме
higher_tf_high = request.security(syminfo.tickerid, higher_tf, ta.pivothigh(leftBars, rightBars))
higher_tf_low = request.security(syminfo.tickerid, higher_tf, ta.pivotlow(leftBars, rightBars))

// Последнее время открытия сделки
var float last_trade_time = na

// Логика для лонга
swh_cond = not na(higher_tf_high)
hprice = 0.0
hprice := swh_cond ? higher_tf_high : hprice[1]
le = false
le := swh_cond ? true : (le[1] and high > hprice ? false : le[1])

if le and in_test_range and (na(last_trade_time) or (time - last_trade_time >= trade_interval * 60 * 1000))
    tp_price_long = hprice * (1 + TP_percent / 100)  // Тейк-профит в процентах
    sl_price_long = hprice * (1 - SL_percent / 100)  // Стоп-лосс в процентах
    strategy.entry("PivRevLE", strategy.long, stop=hprice + syminfo.mintick)
    strategy.exit("TP_SL_Long", from_entry="PivRevLE", 
                  limit=tp_price_long, 
                  stop=sl_price_long)
    last_trade_time := time

// Логика для шорта
swl_cond = not na(higher_tf_low)
lprice = 0.0
lprice := swl_cond ? higher_tf_low : lprice[1]
se = false
se := swl_cond ? true : (se[1] and low < lprice ? false : se[1])

if se and in_test_range and (na(last_trade_time) or (time - last_trade_time >= trade_interval * 60 * 1000))
    tp_price_short = lprice * (1 - TP_percent / 100)  // Тейк-профит в процентах
    sl_price_short = lprice * (1 + SL_percent / 100)  // Стоп-лосс в процентах
    strategy.entry("PivRevSE", strategy.short, stop=lprice - syminfo.mintick)
    strategy.exit("TP_SL_Short", from_entry="PivRevSE", 
                  limit=tp_price_short, 
                  stop=sl_price_short)
    last_trade_time := time

// Для наглядности отображаем уровни на графике
plot(le and in_test_range ? hprice * (1 + TP_percent / 100) : na, color=color.green, title="Long Take Profit")
plot(le and in_test_range ? hprice * (1 - SL_percent / 100) : na, color=color.red, title="Long Stop Loss")
plot(se and in_test_range ? lprice * (1 - TP_percent / 100) : na, color=color.green, title="Short Take Profit")
plot(se and in_test_range ? lprice * (1 + SL_percent / 100) : na, color=color.red, title="Short Stop Loss")