کثیر سطحی EMA اور RSI متحرک ممکنہ طاقت پر مبنی بٹ کوائن کراس سائیکل ٹرینڈ ٹریڈنگ حکمت عملی

EMA RSI ATR
تخلیق کی تاریخ: 2025-02-20 17:14:37 آخر میں ترمیم کریں: 2025-02-27 17:24:26
کاپی: 0 کلکس کی تعداد: 422
2
پر توجہ دیں
319
پیروکار

کثیر سطحی EMA اور RSI متحرک ممکنہ طاقت پر مبنی بٹ کوائن کراس سائیکل ٹرینڈ ٹریڈنگ حکمت عملی کثیر سطحی EMA اور RSI متحرک ممکنہ طاقت پر مبنی بٹ کوائن کراس سائیکل ٹرینڈ ٹریڈنگ حکمت عملی

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک ٹرینڈ ٹریک ٹریڈنگ سسٹم ہے جو کراس سائیکل تجزیہ پر مبنی ہے اور مارکیٹ کے رجحانات اور حرکیات کی نشاندہی کرنے کے لئے ای ایم اے میڈین لائن اور آر ایس آئی اشارے کے ساتھ مل کر کام کرتی ہے۔ حکمت عملی متعدد ٹائم فریموں میں رجحانات کی مستقل مزاجی کے ذریعہ تجارت کے مواقع کی نشاندہی کرتی ہے اور اے ٹی آر پر مبنی متحرک اسٹاپ نقصان کا استعمال کرتے ہوئے خطرے کا انتظام کرتی ہے۔ یہ نظام فنڈ مینجمنٹ ماڈل اپناتا ہے جس میں ہر تجارت پر 100٪ فنڈز استعمال ہوتے ہیں اور 0.1٪ ٹرانزیکشن فیس کو مدنظر رکھا جاتا ہے۔

حکمت عملی کا اصول

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

  1. مارکیٹ کی حالت کا تعین کرنے کے لئے دن کی لائن کے اختتامی قیمتوں اور دن کی لائن ای ایم اے کے تعلقات کے ساتھ مل کر ، اہم رجحانات کے فلٹر کے طور پر ہفتہ وار سطح پر ای ایم اے کا استعمال کرنا
  2. اے ٹی آر اشارے کی طرف سے رجحانات کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لئے طے شدہ کم سے کم، حکمت عملی کی موافقت میں اضافہ
  3. اضافی ٹریڈنگ فلٹرنگ شرائط کے طور پر آر ایس ایس انضمام
  4. 7 دن کی کم از کم قیمت اور اے ٹی آر پر مبنی ٹریکنگ اسٹاپ سسٹم کا استعمال
  5. حکمت عملی خطرے سے بچنے کے لئے پوزیشنوں کو روکنے کے لئے تیار ہے جب ایک انتباہ اشارہ ہوتا ہے کہ زیادہ قیمتیں بڑھ رہی ہیں

اسٹریٹجک فوائد

  1. ایک سے زیادہ ٹائم فریم تجزیہ ایک وسیع تر مارکیٹ نقطہ نظر فراہم کرتا ہے جو جعلی اختراعات کو مؤثر طریقے سے فلٹر کرسکتا ہے
  2. متحرک سٹاپ میکینزم مارکیٹ میں اتار چڑھاو کے مطابق خود کو ایڈجسٹ کرتا ہے، لچکدار خطرے کے کنٹرول فراہم کرتا ہے
  3. RSI متحرک فلٹرز رجحان کی طاقت کی تصدیق کرنے میں مدد کرتے ہیں اور انٹری کوالٹی کو بہتر بناتے ہیں
  4. سسٹم میں الکحل کے زیادہ استعمال کے بارے میں پیشگی انتباہ کا نظام شامل ہے، جس سے واپسی کے خطرات سے بچنے میں مدد ملتی ہے
  5. حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے تاکہ مارکیٹ کے مختلف حالات کے مطابق بہتر بنایا جاسکے

اسٹریٹجک رسک

  1. ہورڈ مارکیٹ میں بار بار آنے جانے سے ٹرانزیکشن کی لاگت میں اضافہ ہوسکتا ہے
  2. 100٪ فنڈز کے ساتھ تجارت میں واپسی کا زیادہ خطرہ ہے
  3. تکنیکی اشارے پر انحصار مارکیٹ کے اچانک واقعات پر ردعمل میں تاخیر کا باعث بن سکتا ہے
  4. ایک سے زیادہ ٹائم فریم تجزیہ مختلف سطحوں پر متضاد سگنل پیدا کرسکتا ہے
  5. ٹریکنگ اسٹاپ کو شدید اتار چڑھاو کے دوران بہت جلد متحرک کیا جاسکتا ہے

حکمت عملی کی اصلاح کی سمت

  1. کم اتار چڑھاؤ کے دوران کم تجارتی تعدد کے لئے اتار چڑھاؤ فلٹر متعارف کرایا
  2. پوزیشن مینجمنٹ سسٹم کا اضافہ ، مارکیٹ کی حالت کے مطابق پوزیشن ہولڈنگ تناسب کو متحرک کرنا
  3. بنیادی اشارے کو مربوط کرنا ، مارکیٹ کے حالات کا اضافی فیصلہ فراہم کرنا
  4. اسٹاپ نقصان کے پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے بہتر مارکیٹ کے مختلف مراحل کے مطابق
  5. ٹریڈنگ حجم کے تجزیہ میں اضافہ، رجحانات کی درستگی کو بہتر بنانا

خلاصہ کریں۔

یہ ایک منظم ، منطقی اور واضح رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔ اس حکمت عملی کو متعدد ٹائم فریم تجزیہ اور متحرک اشارے کے فلٹرنگ کے ذریعہ اہم رجحانات کو بہتر طور پر پکڑنے میں مدد ملتی ہے۔ اگرچہ کچھ موروثی خطرات موجود ہیں ، لیکن پیرامیٹرز کو بہتر بنانے اور اضافی اشارے شامل کرنے کے ذریعہ حکمت عملی میں بہتری کی گنجائش ہے۔ یہ مشورہ دیا جاتا ہے کہ جسمانی تجارت سے پہلے کافی حد تک بیک اپ کیا جائے اور پیرامیٹرز کو مخصوص مارکیٹ کے حالات کے مطابق ایڈجسٹ کیا جائے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2024-02-21 00:00:00
end: 2025-02-18 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// @version=6
strategy("Bitcoin Regime Filter Strategy",         // Strategy name
     overlay=true,                                 // The strategy will be drawn directly on the price chart
     initial_capital=10000,                        // Initial capital of 10000 USD
     currency=currency.USDT,                       // Defines the currency used, USDT
     default_qty_type=strategy.percent_of_equity,  // Position size will be calculated as a percentage of equity
     default_qty_value=100,                        // The strategy uses 100% of available capital for each trade
     commission_type=strategy.commission.percent,  // The strategy uses commission as a percentage
     commission_value=0.1)                         // Transaction fee is 0.1%

// User input 
res = input.timeframe(title = "Timeframe", defval = "W")                     // Higher timeframe for reference
len = input.int(title = "EMA Length", defval = 20)                           // EMA length input
marketTF = input.timeframe(title = "Market Timeframe", defval = "D")         // Current analysis timeframe (D)
useRSI = input.bool(title = "Use RSI Momentum Filter", defval = false)       // Option to use RSI filter
rsiMom = input.int(title = "RSI Momentum Threshold", defval = 70)            // RSI momentum threshold (default 70)

// Custom function to output data
f_sec(_market, _res, _exp) => request.security(_market, _res, _exp[barstate.isrealtime ? 1 : 0])[barstate.isrealtime ? 0: 1]

// The f_sec function has three input parameters: _market, _res, _exp
// request.security = a Pine Script function to fetch market data, accessing OHLC data
// _exp[barstate.isrealtime ? 1 : 0] checks if the current bar is real-time, and retrieves the previous bar (1) or the current bar (0)
// [barstate.isrealtime ? 0 : 1] returns the value of request.security, with a real-time check on the bar

// Define time filter
dateFilter(int st, int et) => time >= st and time <= et
// The dateFilter function has two input parameters: st (start time) and et (end time)
// It checks if the current bar's time is between st and et

// Fetch EMA value
ema = ta.ema(close, len)                                   // Calculate EMA with close prices and input length
htfEmaValue = f_sec(syminfo.tickerid, res, ema)            // EMA value for high time frame, using f_sec function

// Fetch ATR value
atrValue = ta.atr(5)

// Check if price is above or below EMA
marketPrice = f_sec(syminfo.tickerid, marketTF, close)
regimeFilter = marketPrice > (htfEmaValue + (atrValue * 0.25))       // Compare current price with EMA in higher timeframe (with ATR dependency)

// Calculate RSI value
rsiValue = ta.rsi(close, 7)

// Bullish momentum filter
bullish = regimeFilter and (rsiValue > rsiMom or not useRSI)

// Set caution alert
caution = bullish and (ta.highest(high, 7) - low) > (atrValue * 1.5)

// Set momentum background color
bgCol = color.red
if bullish[1]
    bgCol := color.green
if caution[1]
    bgCol := color.orange

// Plot background color
plotshape(1, color = bgCol, style = shape.square, location = location.bottom, size = size.auto, title = "Momentum Strength")
plot(htfEmaValue, color = close > htfEmaValue ? color.green : color.red, linewidth = 2)

// Initialize trailing stop variable
var float trailStop = na

// Entry logic
if bullish and strategy.position_size == 0 and not caution
    strategy.entry(id = "Buy", direction = strategy.long)
    trailStop := na

// Trailing stop logic
temp_trailStop = ta.highest(low, 7) - (caution[1] ? atrValue * 0.2 : atrValue)
if strategy.position_size > 0
    if temp_trailStop > trailStop or na(trailStop)
        trailStop := temp_trailStop

// Exit logic
if (close < trailStop or close < htfEmaValue)
    strategy.close("Buy", comment = "Sell")

// Plot stop loss line
plot(strategy.position_size[1] > 0 ? trailStop : na, style = plot.style_linebr, color = color.red, title = "Stoploss")