ملٹی ٹائم فریم ڈائنامک گرڈ RSI ٹرینڈ شاک ٹریڈنگ حکمت عملی

RSI ATR MTF GRID DCA
تخلیق کی تاریخ: 2025-02-10 15:19:45 آخر میں ترمیم کریں: 2025-02-10 15:19:45
کاپی: 0 کلکس کی تعداد: 591
1
پر توجہ دیں
1617
پیروکار

ملٹی ٹائم فریم ڈائنامک گرڈ RSI ٹرینڈ شاک ٹریڈنگ حکمت عملی

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک جامع حکمت عملی ہے جس میں ایک سے زیادہ ٹائم فریم RSI اشارے اور متحرک گرڈ ٹریڈنگ سسٹم شامل ہیں۔ یہ تین مختلف ٹائم فریموں میں RSI اشارے کی قیمتوں کا تجزیہ کرکے مارکیٹ میں زیادہ خرید و فروخت کی حالت کی نشاندہی کرتا ہے ، اور پوزیشن مینجمنٹ کے لئے اے ٹی آر پر مبنی متحرک گرڈ سسٹم کا استعمال کرتا ہے۔ حکمت عملی میں روزانہ کی روک تھام ، زیادہ سے زیادہ واپسی کے تحفظ اور اس طرح کے خطرے کے کنٹرول کا طریقہ کار بھی شامل ہے ، جو منافع اور خطرے کو مؤثر طریقے سے متوازن کرتا ہے۔

حکمت عملی کا اصول

حکمت عملی کی بنیادی منطق میں درج ذیل اہم حصے شامل ہیں:

  1. ملٹی ٹائم سائیکل تجزیہ - تین ٹائم سائیکلوں کے لئے ایک ہی وقت میں موجودہ سائیکل ، 60 منٹ اور 240 منٹ کے آر ایس آئی اشارے کی نگرانی کرتا ہے ، اور صرف اس وقت تجارت کو متحرک کرتا ہے جب تینوں سائیکلوں میں اوور خرید یا اوور فروخت کا اشارہ ہوتا ہے۔
  2. متحرک گرڈ سسٹم - اے ٹی آر کو اتار چڑھاؤ کی شرح کے حوالہ کے طور پر استعمال کرتے ہوئے ، گرڈ کے فاصلے کو متحرک طور پر حساب لگائیں۔ جب قیمت منفی سمت میں منتقل ہوتی ہے تو ، پوزیشنوں کو مقررہ ضرب کے مطابق بڑھایا جاتا ہے۔
  3. پوزیشن مینجمنٹ - 1٪ اکاؤنٹ کے حقوق اور مفادات پر مبنی بنیادی پوزیشن کے طور پر اور لاٹ_ ملٹیپلر پیرامیٹر کے ذریعہ گرڈ میں اضافے کی مقدار کو کنٹرول کریں۔
  4. خطرے کا کنٹرول - روزانہ اسٹاپ ہدف ، 2٪ اکاؤنٹ میں زیادہ سے زیادہ واپسی کی حفاظت ، اور ریورس سگنل صفائی کا طریقہ کار۔

اسٹریٹجک فوائد

  1. کثیر جہتی سگنل کی توثیق - RSI اشارے کو متعدد ٹائم فریموں کا تجزیہ کرکے جعلی سگنل کو مؤثر طریقے سے کم کریں۔
  2. لچکدار پوزیشن مینجمنٹ - متحرک گرڈ سسٹم مارکیٹ کے اتار چڑھاو کے مطابق گرڈ کے فاصلے کو ایڈجسٹ کرنے کے قابل ہے۔
  3. بہتر خطرے کا کنٹرول - روزانہ اسٹاپ اور زیادہ سے زیادہ واپسی کے تحفظ کا نظام خطرے کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرتا ہے۔
  4. اونچائی حسب ضرورت - مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق اصلاح کی حکمت عملی کو آسان بنانے کے لئے متعدد سایڈست پیرامیٹرز فراہم کیے جاتے ہیں۔

اسٹریٹجک رسک

  1. رجحان کا خطرہ - مضبوط رجحان والے بازاروں میں ، گرڈ حکمت عملی کو مستقل نقصان کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔ رجحان فلٹر کو شامل کرنے کی سفارش کی گئی ہے۔
  2. فنڈ مینجمنٹ کا خطرہ - ایک سے زیادہ گرڈ سے فنڈز کا زیادہ استعمال ہوسکتا ہے۔ زیادہ سے زیادہ گرڈ پرتوں پر سخت کنٹرول کی سفارش کی جاتی ہے۔
  3. پیرامیٹر حساسیت - حکمت عملی کی کارکردگی پیرامیٹرز کی ترتیبات کے لئے زیادہ حساس ہے۔ کافی پیرامیٹرز کی اصلاح کی جانچ کی سفارش کی جاتی ہے۔

حکمت عملی کی اصلاح کی سمت

  1. رجحانات کی شناخت میں اضافہ - فلٹرز کے طور پر رجحانات کے اشارے شامل کیے جاسکتے ہیں ، جیسے چلتی اوسط
  2. متحرک پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ - مارکیٹ میں اتار چڑھاو کے مطابق خود بخود آر ایس آئی نچلی سطح اور گرڈ پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں۔
  3. اسٹاپ نقصان کی اصلاح - ہر گرڈ بٹ کے لئے ایک علیحدہ اسٹاپ نقصان کی جگہ مقرر کی جاسکتی ہے۔
  4. ٹائم فلٹرنگ - ٹرانزیکشن ٹائم فلٹرنگ شامل کریں ، کم لیکویڈیٹی کے اوقات سے گریز کریں۔

خلاصہ کریں۔

اس حکمت عملی نے ایک متوازن تجارتی پروگرام تیار کیا ہے جس میں ملٹی ٹائم سائیکل آر ایس آئی تجزیہ اور متحرک گرڈ ٹریڈنگ سسٹم شامل ہیں۔ اس میں خطرہ کنٹرول کا ایک مکمل طریقہ کار اور لچکدار پیرامیٹرز کی ترتیب ہے جس کی وجہ سے یہ مختلف مارکیٹ کے ماحول کے لئے موزوں ہے۔ اس کی تجویز کردہ سمت کو بہتر بنانے کے ذریعہ ، حکمت عملی کی استحکام اور منافع بخش صلاحیت کو مزید بڑھایا جاسکتا ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2024-02-10 00:00:00
end: 2025-02-08 08:00:00
period: 3h
basePeriod: 3h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Multi-Timeframe RSI Grid Strategy with Arrows", overlay=true)

// Input parameters
rsi_length = input.int(14, "RSI Length")
oversold = input.int(30, "Oversold Level")
overbought = input.int(70, "Overbought Level")
higher_tf1 = input.string("60", "Higher Timeframe 1")
higher_tf2 = input.string("240", "Higher Timeframe 2")
grid_factor = input.float(1.2, "Grid Multiplication Factor", step=0.1)
lot_multiplier = input.float(1.5, "Lot Multiplication Factor", step=0.1)
max_grid = input.int(5, "Maximum Grid Levels")
daily_target = input.float(4.0, "Daily Profit Target (%)", step=0.5)
atr_length = input.int(14, "ATR Length")

// Calculate RSI values
current_rsi = ta.rsi(close, rsi_length)
higher_tf1_rsi = request.security(syminfo.tickerid, higher_tf1, ta.rsi(close, rsi_length))
higher_tf2_rsi = request.security(syminfo.tickerid, higher_tf2, ta.rsi(close, rsi_length))

// Grid system variables
var int grid_level = 0
var float last_entry_price = na
var float base_size = strategy.equity * 0.01 / close
var float daily_profit_target = strategy.equity * (daily_target / 100)
var bool target_reached = false

// ATR for grid spacing
atr = ta.atr(atr_length)
grid_space = atr * grid_factor

// Daily reset
new_day = ta.change(time("D"))
if new_day
    daily_profit_target := strategy.equity * (daily_target / 100)
    target_reached := false
    grid_level := 0
    last_entry_price := na

// Trading conditions
buy_condition = current_rsi < oversold and higher_tf1_rsi < oversold and higher_tf2_rsi < oversold
sell_condition = current_rsi > overbought and higher_tf1_rsi > overbought and higher_tf2_rsi > overbought

// Reverse signal detection
reverse_long_to_short = sell_condition and strategy.position_size > 0
reverse_short_to_long = buy_condition and strategy.position_size < 0

// Close all trades on reverse signals
if reverse_long_to_short or reverse_short_to_long
    strategy.close_all()
    grid_level := 0
    last_entry_price := na

// Grid management logic
if strategy.position_size == 0
    grid_level := 0
    last_entry_price := na

if strategy.position_size > 0 and not reverse_long_to_short
    if close < last_entry_price - grid_space and grid_level < max_grid and not target_reached
        strategy.entry("Long Grid " + str.tostring(grid_level), strategy.long, qty=base_size * math.pow(lot_multiplier, grid_level))
        grid_level += 1
        last_entry_price := close

if strategy.position_size < 0 and not reverse_short_to_long
    if close > last_entry_price + grid_space and grid_level < max_grid and not target_reached
        strategy.entry("Short Grid " + str.tostring(grid_level), strategy.short, qty=base_size * math.pow(lot_multiplier, grid_level))
        grid_level += 1
        last_entry_price := close

// Initial entry
if buy_condition and strategy.position_size == 0 and not target_reached
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=base_size)
    grid_level := 1
    last_entry_price := close

if sell_condition and strategy.position_size == 0 and not target_reached
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=base_size)
    grid_level := 1
    last_entry_price := close

// Profit target check
current_profit = strategy.netprofit + strategy.openprofit
if current_profit >= daily_profit_target and not target_reached
    strategy.close_all()
    target_reached := true

// Drawdown protection
if strategy.openprofit < -(0.02 * strategy.equity)  // 2% drawdown protection
    strategy.close_all()
    grid_level := 0
    last_entry_price := na

// Plot Buy and Sell Arrows
plotshape(series=buy_condition and strategy.position_size == 0, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY", size=size.small)
plotshape(series=sell_condition and strategy.position_size == 0, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL", size=size.small)

// Plotting RSI
plot(current_rsi, "Current RSI", color=color.blue)
plot(higher_tf1_rsi, "HTF1 RSI", color=color.red)
plot(higher_tf2_rsi, "HTF2 RSI", color=color.green)
hline(oversold, "Oversold", color=color.gray)
hline(overbought, "Overbought", color=color.gray)