ذہین کثیر جہتی انکولی رجحان تجارتی نظام

FVG RSI MACD VWAP EMA ATR supertrend
تخلیق کی تاریخ: 2025-02-21 11:37:36 آخر میں ترمیم کریں: 2025-02-21 11:37:36
کاپی: 0 کلکس کی تعداد: 483
2
پر توجہ دیں
319
پیروکار

ذہین کثیر جہتی انکولی رجحان تجارتی نظام ذہین کثیر جہتی انکولی رجحان تجارتی نظام

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک ذہین تجارتی نظام ہے جس میں متعدد تکنیکی اشارے شامل ہیں ، جو مارکیٹ کے مواقع کی نشاندہی کرنے کے لئے فیئر ویلیو گیپ ((FVG) ، ٹرینڈ سگنل اور قیمت کے عمل کے جامع تجزیے کے ذریعہ استعمال کیا جاتا ہے۔ نظام دوہری حکمت عملی کا طریقہ کار استعمال کرتا ہے ، جس میں رجحان سے باخبر رہنے اور بینڈوڈتھ ٹریڈنگ کی خصوصیات کو ملا کر ، متحرک پوزیشن مینجمنٹ اور کثیر جہتی باہر نکلنے کے طریقہ کار کے ذریعہ تجارتی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔ اس حکمت عملی میں خاص طور پر خطرے پر قابو پانے پر توجہ دی گئی ہے ، جس میں اتار چڑھاؤ کی شرح فلٹرنگ اور تجارتی حجم کی تصدیق کے ذریعہ سگنل کی کوالٹی کو بہتر بنایا گیا ہے۔

حکمت عملی کا اصول

حکمت عملی کی بنیادی منطق مندرجہ ذیل جہتوں پر مبنی ہے:

  1. ایف وی جی گیپ کی شناخت - قیمتوں میں چھلانگ کے گیپ کے سائز کا حساب لگانے کے ذریعہ ممکنہ تجارتی مواقع تلاش کریں
  2. رجحانات کی تصدیق کا نظام - 200 دن کی اوسط ، سپر ٹرینڈ اشارے اور ایم اے سی ڈی کے ساتھ مل کر مارکیٹ کے رجحانات کی تصدیق کرنا
  3. سمارٹ فنڈ کی تصدیق - آر ایس آئی اوور بیئر ، اوور سیل ، ٹرانزیکشن کی عدم استحکام اور قیمت کے طرز عمل کو بطور ٹریڈ ٹرگر استعمال کریں
  4. متحرک پوزیشن مینجمنٹ - اے ٹی آر پر مبنی اتار چڑھاؤ کی شرح سے پوزیشن کا سائز ایڈجسٹ کیا جاتا ہے تاکہ خطرے کے دروازے کی مستقل مزاجی کو یقینی بنایا جاسکے
  5. کثیر سطحی باہر نکلنے کا طریقہ کار - ٹریکنگ اسٹاپ نقصان اور ہدف اسٹاپ کے امتزاج کے ساتھ تجارت سے باہر نکلنے کا انتظام کرنا

اسٹریٹجک فوائد

  1. لچکدار - حکمت عملی مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کی شرح کے مطابق پیرامیٹرز اور پوزیشنوں کو خود بخود ایڈجسٹ کرسکتی ہے
  2. بہتر خطرے کا کنٹرول - ایک سے زیادہ فلٹرز اور پوزیشن مینجمنٹ کے ذریعے خطرے کو کنٹرول کریں
  3. سگنل کے معیار کی وشوسنییتا - کثیر جہتی اشارے کی توثیق کے ذریعہ تجارتی سگنل کی درستگی میں اضافہ
  4. لچکدار تجارت - رجحانات اور اتار چڑھاؤ کے مواقع کو ایک ساتھ پکڑنا
  5. فنڈ مینجمنٹ سائنس - فنڈز کے استعمال کی معقولیت کو یقینی بنانے کے لئے فیصد رسک مینجمنٹ کا استعمال

اسٹریٹجک رسک

  1. پیرامیٹر حساسیت - متعدد پیرامیٹرز کی ترتیبات حکمت عملی کی کارکردگی کو متاثر کرسکتی ہیں ، جس میں مسلسل اصلاح کی ضرورت ہوتی ہے۔
  2. مارکیٹ کے ماحول پر انحصار - کچھ مارکیٹ کے حالات میں جھوٹے بریک سگنل ہوسکتے ہیں
  3. سکلائڈ اثر - کم لیکویڈیٹی والے بازاروں میں بڑے سکلائڈ کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے
  4. کمپیوٹنگ کی پیچیدگی - متعدد اشارے کے حساب سے سگنل میں تاخیر ہوسکتی ہے
  5. اعلی مالیاتی تقاضے - حکمت عملی کو مکمل طور پر نافذ کرنے کے لئے بڑے پیمانے پر ابتدائی فنڈ کی ضرورت ہوتی ہے

حکمت عملی کی اصلاح کی سمت

  1. اشارے کے وزن کو بہتر بنانا - مشین لرننگ کے طریقوں کو متعارف کرایا جاسکتا ہے تاکہ ہر اشارے کے وزن کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کیا جاسکے
  2. مارکیٹ میں اضافے کی صلاحیت میں اضافہ - مارکیٹ میں اضافے کی شرح میں اضافے کے لئے خود کار طریقے سے ایڈجسٹمنٹ میکانزم
  3. سگنل فلٹرنگ میں بہتری - مزید مارکیٹ مائیکرو اسٹرکچر اشارے متعارف کروائے گئے
  4. عملدرآمد کے طریقہ کار کو بہتر بنانا - ذہین آرڈر تقسیم کرنے کا طریقہ کار شامل کریں اور لاگت کو کم کریں
  5. خطرے کے کنٹرول کو اپ گریڈ کریں - متحرک خطرے کے بجٹ کے انتظام کے نظام میں اضافہ کریں

خلاصہ کریں۔

اس حکمت عملی میں متعدد تکنیکی اشارے اور تجارتی تکنیکوں کا مجموعی استعمال کیا گیا ہے تاکہ ایک مکمل تجارتی نظام تشکیل دیا جاسکے۔ اس کا فائدہ مارکیٹ میں تبدیلیوں کے مطابق ڈھالنے کی صلاحیت ہے ، جبکہ سخت خطرے پر قابو پایا جاتا ہے۔ اگرچہ کچھ اصلاحات کی گنجائش موجود ہے ، لیکن مجموعی طور پر یہ ایک معقول ڈیزائن شدہ مقدار کی تجارت کی حکمت عملی ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-02-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"SOL_USDT"}]
*/

//@version=6
strategy("Adaptive Trend Signals", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100, pyramiding=1, initial_capital=50000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)

// 1. Enhanced Inputs with Debugging Options

fvgSize = input.float(0.25, "FVG Size (%)", minval=0.1, step=0.05)
atrPeriod = input.int(14, "ATR Period")  // Increased for better stability
rsiPeriod = input.int(7, "RSI Period")
useSuperTrend = input.bool(true, "Use SuperTrend Filter")
useTrendFilter = input.bool(false, "Use 200 EMA Trend Filter")  // Disabled by default
volatilityThreshold = input.float(1.0, "Volatility Threshold (ATR%)", step=0.1)  // Increased threshold
useVolume = input.bool(true, "Use Volume Confirmation")
riskPercentage = input.float(2.0, "Risk %", minval=0.1, maxval=5)

// 2. Advanced Market Filters with Trend Change Detection
var int marketTrend = 0
var bool trendChanged = false
ema200 = ta.ema(close, 200)
prevMarketTrend = marketTrend
marketTrend := close > ema200 ? 1 : close < ema200 ? -1 : 0
trendChanged := marketTrend != prevMarketTrend

// 3. Enhanced FVG Detection with Adjusted Volume Requirements
bullishFVG = (low[1] > high[2] and (low[1] - high[2])/high[2]*100 >= fvgSize) or 
             (low > high[1] and (low - high[1])/high[1]*100 >= fvgSize)

bearishFVG = (high[1] < low[2] and (low[2] - high[1])/low[2]*100 >= fvgSize) or 
             (high < low[1] and (low[1] - high)/low[1]*100 >= fvgSize)

// 4. Smart Money Confirmation System with Signal Debugging
rsi = ta.rsi(close, rsiPeriod)
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, 5, 13, 5)
[supertrendLine, supertrendDir] = ta.supertrend(3, 10)

// Script 2 Indicators
[macdLine2, signalLine2, _] = ta.macd(close, 4, 11, 3)
[supertrendLine2, supertrendDir2] = ta.supertrend(3, 7)
vWAP = ta.vwap(close)
ema21 = ta.ema(close, 21)

// 5. Price Action Filters from Script 2
breakoutLong = close > ta.highest(high, 5) and (useVolume ? volume > ta.sma(volume, 10)*1.8 : true)
breakdownShort = close < ta.lowest(low, 5) and (useVolume ? volume > ta.sma(volume, 10)*1.8 : true)
bullishRejection = low < vWAP and close > (high + low)/2 and close > open
bearishRejection = high > vWAP and close < (high + low)/2 and close < open

// 6. Combined Entry Conditions
longBaseCond = (bullishFVG and rsi < 35 and macdLine > signalLine) or
              (bullishFVG and rsi < 38 and supertrendDir2 == 1) or
              (breakoutLong and macdLine2 > signalLine2) or
              (bullishRejection and close > ema21)

shortBaseCond = (bearishFVG and rsi > 65 and macdLine < signalLine) or
               (bearishFVG and rsi > 62 and supertrendDir2 == -1) or
               (breakdownShort and macdLine2 < signalLine2) or
               (bearishRejection and close < ema21)

longSignal = longBaseCond and (not useSuperTrend or supertrendDir == 1) and (not useTrendFilter or marketTrend == 1)

shortSignal = shortBaseCond and (not useSuperTrend or supertrendDir == -1) and (not useTrendFilter or marketTrend == -1)

// 7. Position Sizing with Minimum Quantity
var float longEntryPrice = na
var float shortEntryPrice = na
atr = ta.atr(atrPeriod)
positionSizeScript1 = math.max(strategy.equity * riskPercentage / 100 / (atr * 1.5), 1)
positionSizeScript2 = strategy.equity * riskPercentage / 100 / (atr * 2)

// 8. Dynamic Exit System with Dual Strategies
var float trailPrice = na
if longSignal or trendChanged and marketTrend == 1
    trailPrice := close
if shortSignal or trendChanged and marketTrend == -1
    trailPrice := close

trailOffset = atr * 0.75

// Script 1 Exit Logic
if strategy.position_size > 0
    trailPrice := math.max(trailPrice, close)
    strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=trailPrice - trailOffset, trail_offset=trailOffset)
    
if strategy.position_size < 0
    trailPrice := math.min(trailPrice, close)
    strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=trailPrice + trailOffset, trail_offset=trailOffset)

// Script 2 Exit Logic
longStop = close - atr * 1.2
shortStop = close + atr * 1.2
strategy.exit("Long Exit 2", "Long", stop=longStop, limit=na(longEntryPrice) ? na : longEntryPrice + (atr * 4), trail_points=not na(longEntryPrice) and close > longEntryPrice + atr ? atr * 3 : na, trail_offset=atr * 0.8)
strategy.exit("Short Exit 2", "Short", stop=shortStop, limit=na(shortEntryPrice) ? na : shortEntryPrice - (atr * 4), trail_points=not na(shortEntryPrice) and close < shortEntryPrice - atr ? atr * 3 : na, trail_offset=atr * 0.8)

// 9. Trend Change Signals and Visuals
// plot(supertrendLine, "SuperTrend", color=color.new(#2962FF, 0))
// plot(supertrendLine2, "SuperTrend 2", color=color.new(#FF00FF, 0))
// plot(ema200, "200 EMA", color=color.new(#FF6D00, 0))
// plot(ema21, "21 EMA", color=color.new(#00FFFF, 0))

bgcolor(marketTrend == 1 ? color.new(color.green, 90) : 
       marketTrend == -1 ? color.new(color.red, 90) : na)

plotshape(trendChanged and marketTrend == 1, "Bullish Trend", shape.labelup, 
         location.belowbar, color=color.green, text="▲ Trend Up")
plotshape(trendChanged and marketTrend == -1, "Bearish Trend", shape.labeldown, 
         location.abovebar, color=color.red, text="▼ Trend Down")

// 10. Signal Visualization for Both Strategies
// plotshape(longSignal, "Long Entry", shape.triangleup, location.belowbar, 
//          color=color.new(#00FF00, 0), size=size.small)
// plotshape(shortSignal, "Short Entry", shape.triangledown, location.abovebar, 
//          color=color.new(#FF0000, 0), size=size.small)
// plotshape(breakoutLong, "Breakout Long", shape.flag, location.belowbar, 
//          color=color.new(#00FF00, 50), size=size.small)
// plotshape(breakdownShort, "Breakdown Short", shape.flag, location.abovebar, 
//          color=color.new(#FF0000, 50), size=size.small)

// 11. Order Execution with Dual Entry Systems
if trendChanged and marketTrend == 1
    strategy.entry("Long Trend", strategy.long, qty=positionSizeScript1)
    longEntryPrice := close
    
if trendChanged and marketTrend == -1
    strategy.entry("Short Trend", strategy.short, qty=positionSizeScript1)
    shortEntryPrice := close

if longSignal and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("Long Signal", strategy.long, qty=positionSizeScript2)
    longEntryPrice := close
    
if shortSignal and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("Short Signal", strategy.short, qty=positionSizeScript2)
    shortEntryPrice := close