متحرک رجحان کی تصدیق ریورسل فیئر ویلیو گیپ مقداری تجارتی حکمت عملی

FVG IFVG SMA ATR 趋势确认 跟踪止损 动态风险管理
تخلیق کی تاریخ: 2025-02-21 11:55:42 آخر میں ترمیم کریں: 2025-07-03 15:00:53
کاپی: 3 کلکس کی تعداد: 606
2
پر توجہ دیں
319
پیروکار

متحرک رجحان کی تصدیق ریورسل فیئر ویلیو گیپ مقداری تجارتی حکمت عملی متحرک رجحان کی تصدیق ریورسل فیئر ویلیو گیپ مقداری تجارتی حکمت عملی

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک عددی تجارتی نظام ہے جو انورٹڈ فیئر ویلیو گیپ (IFVG) پر مبنی ہے ، جس میں متحرک اوسط رجحان کی تصدیق اور متحرک ٹریکنگ اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار شامل ہے۔ حکمت عملی قیمت کے عمل میں فیئر ویلیو گیپ (FVG) اور اس کی الٹ شکل کی نشاندہی کرتی ہے ، اور رجحان کی حمایت میں تجارت کرتی ہے۔ اس طریقہ کار سے یہ یقینی بنتا ہے کہ تجارت کی سمت مجموعی طور پر مارکیٹ کے رجحانات کے مطابق ہے اور مارکیٹ میں اہم الٹ موڑ پر قبضہ کرنے کے قابل ہے۔

حکمت عملی کا اصول

حکمت عملی کی بنیادی منطق میں درج ذیل کلیدی اقدامات شامل ہیں:

  1. ایف وی جی کا پتہ لگانا: موجودہ لائن اور پچھلی لائن کی قیمت کی حد کے مابین اوورلیپنگ کا تجزیہ کرکے منصفانہ قیمت کے فرق کی نشاندہی کریں۔
  2. IFVG کی تصدیق: جب قیمت ایف وی جی کی اونچائی یا نچلی سطح کو پار کرتی ہے تو ، ایک الٹ سگنل تشکیل دیا جاتا ہے۔
  3. رجحانات کی تصدیق: 50 اور 200 مدت کے سادہ منتقل اوسط ((SMA) کے کراس تعلقات کا استعمال کرتے ہوئے مارکیٹ کے رجحانات کا تعین کریں۔
  4. داخلہ کی شرائط: جب قیمت آئی ایف وی جی کی کم سے کم ہو تو بڑھتے ہوئے رجحان میں زیادہ بنائیں۔ جب قیمت آئی ایف وی جی کی اونچائی سے زیادہ ہو تو کم رجحان میں کم کریں۔
  5. رسک مینجمنٹ: فکسڈ اسٹاپ اور اے ٹی آر پر مبنی متحرک ٹریکنگ اسٹاپ کا ایک مجموعہ۔

اسٹریٹجک فوائد

  1. کثیر جہتی تصدیق: قیمت کی ساخت ((IFVG) اور رجحان اشارے ((SMA) کے کثیر جہتی تجزیہ کے ساتھ مل کر ، تجارت کی وشوسنییتا میں اضافہ کریں۔
  2. متحرک رسک مینجمنٹ: اے ٹی آر اشارے کے ذریعے ٹریکنگ اسٹاپ نقصانات کو ایڈجسٹ کریں ، جو منافع کو بچانے کے ساتھ ساتھ قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کے لئے کافی گنجائش فراہم کرے۔
  3. منافع کے مقابلے میں خطرہ کو بہتر بنانا: 3Rs کے منافع کے ہدف کی ترتیب کو اپنانا ، معقول خطرے پر قابو پانے کی بنیاد پر زیادہ سے زیادہ منافع کا حصول۔
  4. رجحانات کو فلٹر کریں: حرکت پذیر اوسط کے ذریعے رجحانات کی کراس تصدیق کریں اور افقی مارکیٹ میں زیادہ تجارت سے گریز کریں۔

اسٹریٹجک رسک

  1. سلائڈ پوائنٹ کا خطرہ: مارکیٹ میں شدید اتار چڑھاؤ کے دوران ، اصل قیمتوں میں مطلوبہ قیمتوں سے انحراف ہوسکتا ہے۔
  2. رجحان کی تاخیر: حرکت پذیر اوسط کے پیچھے رہ جانے والے اشارے کے طور پر ، داخلے کے وقت میں معمولی تاخیر کا سبب بن سکتا ہے۔
  3. جعلی توڑنے کا خطرہ: قیمتوں میں تیزی سے پیچھے ہٹنے کا خطرہ ہے ، جس سے اسٹاپ نقصان ہوتا ہے۔
  4. پیرامیٹرز کی حساسیت: اسٹریٹجک کارکردگی ایس ایم اے کی مدت اور اے ٹی آر ضارب جیسے پیرامیٹرز کی ترتیبات کے لئے زیادہ حساس ہے۔

حکمت عملی کی اصلاح کی سمت

  1. اشارے کی اصلاح: ٹرانزیکشن کی تصدیق کے سگنل کو شامل کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے ، جس سے کامیابی کی وشوسنییتا میں اضافہ ہوتا ہے۔
  2. پیرامیٹرز خود کو اپنانے: مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کی شرح کے اشارے متعارف کرانے ، SMA سائیکل اور اے ٹی آر کے ضرب کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں۔
  3. انٹری ٹائمنگ کو بہتر بنائیں: قیمتوں کی واپسی کی تصدیق کے طریقہ کار کو شامل کریں ، اس سے بچنے سے گریز کریں یا اس سے گریز کریں۔
  4. پوزیشن مینجمنٹ: مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ اور رجحان کی شدت کے مطابق پوزیشن کا سائز متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں۔
  5. اسٹاپ میکانیزم کی اصلاح: مضبوط رجحان کے دوران ٹریکنگ اسٹاپ نقصان کے زیادہ نرمی والے پیرامیٹرز کا استعمال کیا جاسکتا ہے۔

خلاصہ کریں۔

اس حکمت عملی میں آئی ایف وی جی کی قیمتوں کے ڈھانچے ، رجحانات کی تصدیق اور متحرک رسک مینجمنٹ کے ساتھ مل کر ایک مکمل تجارتی نظام تشکیل دیا گیا ہے۔ حکمت عملی میں مارکیٹ کے رجحانات ، رسک کنٹرول اور منافع کے انتظام جیسے اہم عناصر کو مکمل طور پر دھیان میں رکھا گیا ہے ، جبکہ اس میں سادگی کو برقرار رکھا گیا ہے۔ تجویز کردہ اصلاحی سمت کے ذریعہ ، حکمت عملی اس کی موافقت اور استحکام کو مزید بڑھا سکتی ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2025-05-31 00:00:00
end: 2025-06-30 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BNB_USDT"}]
args: [["RunMode",1,358374]]
*/

//@version=6
strategy("Inverted FVG Strategy with Trend Check and Trailing Stops", default_qty_value = 10, overlay=true)

// Function to detect FVG
fvgDetected(src, high, low) =>
    float prevHigh = na
    float prevLow = na
    float prevClose = na
    float fvgHigh = na
    float fvgLow = na
    bool fvg = false
    if (not na(src[3]))
        prevHigh := high[3]
        prevLow := low[3]
        prevClose := src[3]
        if (src[2] > prevClose and low[2] > prevHigh) or (src[2] < prevClose and high[2] < prevLow)
            fvg := true
            fvgHigh := low[2] > prevHigh ? high[2] : na
            fvgLow := high[2] < prevLow ? low[2] : na
    [fvg, fvgHigh, fvgLow]

// Detect FVG on the chart
[fvg, fvgHigh, fvgLow] = fvgDetected(close, high, low)

// Detect IFVG - Inversion of FVG
bool ifvg = false
float ifvgHigh = na
float ifvgLow = na

if (fvg)    
    if (high[1] > fvgHigh and close[1] > open[1]) or (high[1] < fvgLow and close[1] < open[1])
        ifvg := true
        ifvgHigh := close[1] > open[1] ? high[1] : na
        ifvgLow := close[1] <  open[1] ? low[1] : na

// Plot FVG and IFVG zones for visualization
plot(ifvgHigh, title="IFVG High", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_cross)
plot(ifvgLow, title="IFVG Low", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_cross)

// Trend Check using Simple Moving Averages
smaShort = ta.sma(close, 50)  // Short term SMA
smaLong = ta.sma(close, 200)  // Long term SMA
bool uptrend = false
bool downtrend = false

uptrend := smaShort > smaLong  // Up trend if short SMA is above long SMA
downtrend := smaShort < smaLong  // Down trend if short SMA is below long SMA

// Plot SMAs for visualization
plot(smaShort, title="SMA Short", color=color.blue, linewidth=1)
plot(smaLong, title="SMA Long", color=color.orange, linewidth=1)

// Trading logic with trend confirmation
longCondition = ifvg and close < ifvgLow and uptrend
shortCondition = ifvg and close > ifvgHigh and downtrend

// Risk Definition - 使用百分比
stopLoss = 0.005   // 0.5% 止损
takeProfit = 0.015  // 1.5% 止盈

if (longCondition and strategy.position_size == 0)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    stopPrice = close * (1 - stopLoss)
    limitPrice = close * (1 + takeProfit)
    strategy.exit("Initial Long Exit", "Long", stop=stopPrice, limit=limitPrice)

if (shortCondition and strategy.position_size == 0)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    stopPrice = close * (1 + stopLoss)
    limitPrice = close * (1 - takeProfit)
    strategy.exit("Initial Short Exit", "Short", stop=stopPrice, limit=limitPrice)

// ATR for dynamic trailing stop
atr = ta.atr(14)

// Trailing Stop for Long Position if the trade has moved > 0.5% (half of takeProfit)
if (strategy.position_size > 0)
    profitThreshold = takeProfit * 0.5  // 1.5% profit threshold
    if (close - strategy.position_avg_price >= strategy.position_avg_price * profitThreshold)
        // 将止损移动到盈亏平衡点加上一点利润
        trailingStopLong = math.max(strategy.position_avg_price * (1 + profitThreshold), close - (atr * 2))
        strategy.exit("Trailing Stop Long", "Long", stop=trailingStopLong)

// Trailing Stop for Short Position if the trade has moved > 0.5% (half of takeProfit)
if (strategy.position_size < 0)
    profitThreshold = takeProfit * 0.5  // 1.5% profit threshold
    if (strategy.position_avg_price - close >= strategy.position_avg_price * profitThreshold)
        // 将止损移动到盈亏平衡点加上一点利润
        trailingStopShort = math.min(strategy.position_avg_price * (1 - profitThreshold), close + (atr * 2))
        strategy.exit("Trailing Stop Short", "Short", stop=trailingStopShort)