ATR ڈائنامک ٹریلنگ اسٹاپ نقصان کے ساتھ رجحان کی پیروی کرنے والا تجارتی نظام

ATR EMA ROI TSL
تخلیق کی تاریخ: 2025-02-20 13:22:24 آخر میں ترمیم کریں: 2025-02-20 14:53:21
کاپی: 2 کلکس کی تعداد: 445
2
پر توجہ دیں
319
پیروکار

ATR ڈائنامک ٹریلنگ اسٹاپ نقصان کے ساتھ رجحان کی پیروی کرنے والا تجارتی نظام ATR ڈائنامک ٹریلنگ اسٹاپ نقصان کے ساتھ رجحان کی پیروی کرنے والا تجارتی نظام

جائزہ

یہ حکمت عملی اے ٹی آر (اوسط حقیقی طول موج) پر مبنی ایک رجحان ٹریکنگ سسٹم ہے جس میں متحرک طور پر نقصانات کا سراغ لگانا ہوتا ہے۔ یہ ای ایم اے کی اوسط لائن کو رجحان فلٹر کے طور پر جوڑتا ہے اور سگنل کی پیداوار کو حساسیت کے پیرامیٹرز اور اے ٹی آر کی مدت کو ایڈجسٹ کرکے کنٹرول کرتا ہے۔ یہ نظام نہ صرف زیادہ تجارت کی حمایت کرتا ہے ، بلکہ اس سے بھی زیادہ تجارت کی حمایت کرتا ہے ، اور اس میں منافع کے انتظام کا ایک مکمل طریقہ کار ہے۔

حکمت عملی کا اصول

  1. اے ٹی آر اشارے کا استعمال کرتے ہوئے قیمت کے اتار چڑھاؤ کی وسعت کا حساب لگائیں اور مقررہ حساسیت کے عنصر (Key Value) کے مطابق ٹریکنگ اسٹاپ نقصان کا فاصلہ طے کریں
  2. ای ایم اے اوسط کے ذریعہ مارکیٹ کے رجحان کی سمت کا فیصلہ کریں ، صرف اس صورت میں زیادہ آرڈر دیں جب قیمت اوسط سے اوپر ہو ، اور اوسط سے نیچے خالی آرڈر دیں
  3. ٹریڈنگ سگنل جب قیمت اسٹاپ نقصان کی لائن کو توڑ دیتی ہے اور رجحان کی سمت کے مطابق ہوتی ہے
  4. سیٹلائٹڈ منافع بخش اسٹاک ہولڈنگز کا انتظام:
    • جب منافع 20٪ -50٪ ہو تو ، اسٹاپ نقصان کو لاگت کی قیمت پر بڑھایا جائے
    • جب منافع 50٪ -80٪ ہوتا ہے تو ، کچھ منافع بند ہوجاتا ہے اور اسٹاپ نقصان کو سخت کرتا ہے
    • 80٪ -100٪ منافع پر مزید سختی سے روکنے کے نقصان کی حفاظت
    • جب منافع 100 فیصد سے زیادہ ہو تو ، تمام سود سود سے پاک ہوجائیں

اسٹریٹجک فوائد

  1. متحرک ٹریکنگ سٹاپ نقصانات کو مؤثر طریقے سے رجحانات کو ٹریک کرنے کی اجازت دیتا ہے اور منافع کی حفاظت کے ساتھ ساتھ جلد بازی سے باہر نہیں نکلتا ہے
  2. ای ایم اے ٹرینڈ فلٹرز نے جعلی بریک کے خطرے کو کم کیا
  3. سیگمنٹ منافع کے طریقہ کار نے آمدنی کو یقینی بنایا اور رجحانات کو فروغ دینے کے لئے کافی جگہ دی
  4. مارکیٹ کے مواقع سے فائدہ اٹھانے کے لئے زیادہ ڈیفالٹ ٹریڈنگ کی حمایت کریں
  5. مارکیٹ کے مختلف حالات کے مطابق ایڈجسٹ کرنے کے لئے پیرامیٹرز

اسٹریٹجک رسک

  1. ہلچل مچانے والی مارکیٹوں میں بار بار ٹریڈنگ سے نقصان کا خدشہ
  2. رجحان کی تبدیلی کے ابتدائی مرحلے میں ایک بڑی واپسی کا امکان ہے
  3. پیرامیٹر کی غلط ترتیبات حکمت عملی کی کارکردگی کو متاثر کر سکتی ہیں۔ رسک کنٹرول کی تجاویز:
  • واضح رجحان مارکیٹ میں استعمال کرنے کی سفارش کی جاتی ہے
  • احتیاط سے منتخب کردہ پیرامیٹرز ، جو بازیافت کے ذریعہ بہتر ہوسکتے ہیں
  • زیادہ سے زیادہ واپسی کی حد مقرر کریں
  • مارکیٹ کے ماحول کو فلٹر کرنے کے لئے اضافی شرائط پر غور کریں

حکمت عملی کی اصلاح کی سمت

  1. مارکیٹ کے مختلف حالات کے لئے مختلف پیرامیٹرز کا استعمال کرتے ہوئے مارکیٹ کے ماحول کی شناخت کے لئے میکانزم میں اضافہ
  2. ٹریفک کی مقدار جیسے معاون اشارے متعارف کرانے سے سگنل کی وشوسنییتا میں اضافہ ہوتا ہے
  3. منافع کے انتظام کے طریقہ کار کو بہتر بنانا ، منافع کے اہداف کو اتار چڑھاؤ کی شرح کے مطابق ڈائنامک ایڈجسٹ کرنا
  4. ٹائم فلٹرنگ کو بڑھانا اور غیر موزوں اوقات میں تجارت سے گریز کرنا
  5. زیادہ اتار چڑھاو کے وقت ٹریڈنگ کی تعدد کو کم کرنے کے لئے اتار چڑھاو فلٹر شامل کرنے پر غور کریں

خلاصہ کریں۔

یہ ایک منظم ، منطقی طور پر واضح رجحانات کا سراغ لگانے والا نظام ہے۔ اے ٹی آر متحرک ٹریکنگ اور ای ایم اے ٹرینڈ فلٹرنگ کے امتزاج کے ذریعہ ، رجحانات کو پکڑنے کے ساتھ ساتھ خطرے کو بہتر طور پر کنٹرول کیا جاتا ہے۔ وقفے وقفے سے منافع بخش میکانزم کا ڈیزائن بھی سمجھدار تجارتی سوچ کو ظاہر کرتا ہے۔ حکمت عملی میں مضبوط عملی اور توسیع پذیری ہے ، جس میں مسلسل اصلاح اور بہتری کے ذریعہ بہتر تجارتی نتائج حاصل کرنے کی امید ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2024-10-15 00:00:00
end: 2025-02-18 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Enhanced UT Bot with Long & Short Trades", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

// Input Parameters
keyvalue = input.float(1.1, title="Key Value (Sensitivity)", step=0.1)
atrperiod = input.int(200, title="ATR Period")
emaPeriod = input.int(50, title="EMA Period")
roi_close = input.float(100, title="Close Trade at ROI (%)", step=1)

// ATR Calculation
src = close
xATR = ta.atr(atrperiod)
nLoss = keyvalue * xATR

// EMA for Trend Filtering
ema = ta.ema(src, emaPeriod)

// Trailing Stop Logic
var float xATRTrailingStop = na
if na(xATRTrailingStop)
    xATRTrailingStop := src - nLoss

if src > nz(xATRTrailingStop[1]) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1])
    xATRTrailingStop := math.max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss)
else if src < nz(xATRTrailingStop[1]) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1])
    xATRTrailingStop := math.min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss)
else
    xATRTrailingStop := src > nz(xATRTrailingStop[1]) ? src - nLoss : src + nLoss

// Buy/Sell Signal with Trend Filter
buySignal = ta.crossover(src, xATRTrailingStop) and src > ema
sellSignal = ta.crossunder(src, xATRTrailingStop) and src < ema

// Strategy Logic: Long Trades
if buySignal and strategy.position_size <= 0
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if sellSignal and strategy.position_size > 0
    strategy.close("Buy")

// Strategy Logic: Short Trades
if sellSignal and strategy.position_size >= 0
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

if buySignal and strategy.position_size < 0
    strategy.close("Sell")

// ROI Calculation for Both Long and Short Trades
var float entryPrice = na
var bool isLong = na
if strategy.position_size > 0
    entryPrice := strategy.opentrades.entry_price(0)
    isLong := true
if strategy.position_size < 0
    entryPrice := strategy.opentrades.entry_price(0)
    isLong := false

// Calculate current profit
currentProfit = isLong ? (close - entryPrice) / entryPrice * 100 : (entryPrice - close) / entryPrice * 100

// Enhanced ROI Management
if strategy.position_size > 0 // Long Position
    if currentProfit >= 20 and currentProfit < 50
        stopLevel = entryPrice // Breakeven
        strategy.exit("TSL Breakeven", from_entry="Buy", stop=stopLevel)
    if currentProfit >= 50 and currentProfit < 80
        stopLevel = entryPrice * 1.30 // 30% ROI
        strategy.exit("TSL 30%", from_entry="Buy", stop=stopLevel)
        strategy.close("Partial Profit", qty_percent=50) // Take 50% profit
    if currentProfit >= 80 and currentProfit < roi_close
        stopLevel = entryPrice * 1.60 // 60% ROI
        strategy.exit("TSL 60%", from_entry="Buy", stop=stopLevel)
    if currentProfit >= roi_close
        strategy.close("Full Exit at 100% ROI")

if strategy.position_size < 0 // Short Position
    if currentProfit >= 20 and currentProfit < 50
        stopLevel = entryPrice // Breakeven
        strategy.exit("TSL Breakeven", from_entry="Sell", stop=stopLevel)
    if currentProfit >= 50 and currentProfit < 80
        stopLevel = entryPrice * 0.70 // 30% ROI (Short stop)
        strategy.exit("TSL 30%", from_entry="Sell", stop=stopLevel)
        strategy.close("Partial Profit", qty_percent=50) // Take 50% profit
    if currentProfit >= 80 and currentProfit < roi_close
        stopLevel = entryPrice * 0.40 // 60% ROI (Short stop)
        strategy.exit("TSL 60%", from_entry="Sell", stop=stopLevel)
    if currentProfit >= roi_close
        strategy.close("Full Exit at 100% ROI")

// Plotting
plot(xATRTrailingStop, color=buySignal ? color.green : sellSignal ? color.red : color.gray, title="Trailing Stop")
plot(ema, color=color.blue, title="EMA Trend Filter")
plotshape(buySignal, title="Buy Signal", style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.green, text="Buy")
plotshape(sellSignal, title="Sell Signal", style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red, text="Sell")