ianzeng123
جائزہ
متحرک فیبونیکی رجحانات کی تصدیق کراس انجن کی مقدار بندی کی حکمت عملی ایک ایسی مقدار بندی ٹریڈنگ سسٹم ہے جو قیمت کی کارروائی پر مبنی ہے ، جس میں متعدد تکنیکی تجزیہ اشارے اور فلٹرنگ شرائط شامل ہیں۔ یہ حکمت عملی بنیادی طور پر مخصوص مارکیٹ کے ماحول میں نگلنے والی شکلوں کی نشاندہی کرکے (انگلپنگ پیٹرن) کو انٹری سگنل کے طور پر استعمال کرتی ہے ، جبکہ میکرو رجحانات کی تصدیق اور متحرک فیبونیکی سطح کا استعمال کرتے ہوئے فلٹرنگ کرتی ہے ، اور آخر کار ای ایم اے / ایم اے کراسنگ اور خود کو اپنانے والے اسٹاپس کے ذریعہ پوزیشن ہولڈنگ کا انتظام کرتی ہے۔ اس حکمت عملی کی بنیادی خصوصیت یہ ہے کہ روایتی تکنیکی تجزیہ کے طریقوں کو جدید مقدار سازی کے اوزار کے ساتھ جوڑنا ، جس سے متعدد ٹائم فریم تجزیہ کے ذریعہ ٹریڈنگ سگنل کی وشوسنییتا میں اضافہ ہوتا ہے۔ یہ نظام خاص طور پر رجحانات کی واضح مارکیٹوں میں موڑنے والے پوائنٹس کو پکڑنے کے لئے موزوں کے لئے موزوں ہے ، جبکہ مختلف ٹری
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی کا بنیادی اصول ایک کثیر جہتی مارکیٹ تجزیہ کے فریم ورک پر مبنی ہے جس میں مندرجہ ذیل اہم اجزاء شامل ہیں:
رجحانات کا پتہ لگانے کا طریقہ کارحکمت عملی: میکرو ٹرینڈ کی سمت کا تعین کرنے کے لئے 160 فکسڈ کنڈلی لائن کا استعمال کرتی ہے۔ 1440 منٹ ((دن کی لکیر) کے ٹائم فریم کے اندر اندر اوپن اور کلوزنگ قیمتوں کا مسلسل موازنہ کرکے ، اوپر کی طرف اور نیچے کی طرف رجحانات کے تسلسل کا حساب لگایا جاتا ہے ، اس طرح یہ طے کیا جاتا ہے کہ مارکیٹ واضح طور پر اوپر کی طرف ، نیچے کی طرف ، یا ہلچل کی حالت میں ہے۔
شکل کی شناخت کو نگلنا: صارف کے حسب ضرورت ٹائم فریم ((ڈیفالٹ ڈے لائن) کے اندر ، حکمت عملی کو نگلنے والی خصوصیات والی پوزیشنوں کی تلاش ہے۔ پوزیشنوں کو نگلنے والی پوزیشنوں میں موجودہ اختتامی قیمت پچھلی پوزیشن کی افتتاحی قیمت سے زیادہ ، موجودہ افتتاحی قیمت پچھلی پوزیشن کی اختتامی قیمت سے کم ہے ، اور موجودہ اونچائی اور کم دونوں پچھلی پوزیشن کی متعلقہ پوائنٹس سے زیادہ ہیں۔ پوزیشنوں کو نگلنے والی پوزیشنیں اس کے برعکس ہیں۔
فبونیکی افقی متحرک تبدیلیحکمت عملی: صارف کے منتخب کردہ ٹائم فریم کے اندر سب سے زیادہ اور سب سے کم قیمتوں پر مبنی فبونیکی واپسی اور توسیع کی سطح (0٪ ، 38.2٪ ، 50٪ ، 61.8٪ ، 78.6٪ ، 100٪ اور توسیع -61.8٪ اور 161.8٪) کی بنیاد پر حکمت عملی کا حساب لگانا ، قیمت کے رویے کے تجزیہ کے لئے ایک حوالہ فریم ورک فراہم کرتا ہے۔
مکگینلی متحرک اشارے: یہ اشارے ایک بہتر چلتی اوسط ہے جو ایڈجسٹ شدہ الفا پیرامیٹر ((ڈیفالٹ 0.7) کے ذریعہ قیمتوں کی زیادہ حساس ٹریکنگ کی صلاحیت فراہم کرتا ہے ، جو رجحان کی سمت اور طاقت کی تصدیق میں مدد کرتا ہے۔
موونگ ایوریج کراس اوور سسٹم: 32 دورانیہ اشاریہ منتقل اوسط ((EMA) اور 64 دورانیہ سادہ منتقل اوسط ((MA) کے ساتھ مل کر کراسنگ پوائنٹس کو ممکنہ طور پر فائدہ اٹھانے کے لئے بند یا الٹ سگنل کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔
داخلے اور انتظامیہ：
- جب پیسے لینے والے کو پھنسنے کی شکل کی نشاندہی کی جاتی ہے اور اس کی بڑھتی ہوئی تعداد 16 سے زیادہ نہیں ہوتی ہے تو ، حکمت عملی زیادہ پوزیشن کھولنے کے لئے ہوتی ہے۔
- جب اونچائی پچھلی اونچائی کو توڑ دیتی ہے تو ، ایک سے زیادہ پوزیشن میں اضافہ کریں۔
- اسٹاپ اسٹاپ یا اسٹاپ نقصان سے باہر نکلنے کا عمل اس وقت شروع ہوتا ہے جب نیچے کی سمت کا رجحان 32 سے زیادہ نہیں ہوتا ہے اور اس میں ڈراپ ڈوبنے کی شکل ہوتی ہے۔
- اس کے برعکس، ایک منفی سگنل اسی طرح کی منطق کا استعمال کرتا ہے.
رسک مینجمنٹحکمت عملی: فیصد اسٹاپ اور اسٹاپ نقصان کی سطح مقرر کریں ((ڈیفالٹ 10٪) ، داخلہ قیمت کی نقل و حرکت کے مطابق مطلق قیمت کی سطح کا حساب لگائیں۔
اسٹریٹجک فوائد
ملٹی لیول تصدیق میکانزم: اس حکمت عملی نے رجحانات کے تجزیہ، پوزیشننگ اور تکنیکی اشارے کے ساتھ مل کر سگنل کی تصدیق کے ایک کثیر سطح کا نظام بنایا ہے، جس سے جعلی سگنل کا امکان نمایاں طور پر کم ہوتا ہے۔
مارکیٹ کے فریم ورک کو اپنانا: حکمت عملی نہ صرف فکسڈ ٹرینڈ ٹائم فریم پر غور کرتی ہے ، بلکہ صارفین کو اپنی مرضی کے مطابق ذیلی تجزیہ ٹائم فریم کی بھی اجازت دیتی ہے ، جس سے حکمت عملی کی مارکیٹ کے مختلف ادوار میں موافقت کی صلاحیت میں اضافہ ہوتا ہے۔
متحرک حوالہ جاتاس حکمت عملی میں مگنیلی متحرک اشارے اور فبونیکی سطحوں کے امتزاج کے ذریعہ ایک زیادہ لچکدار نقطہ نظر فراہم کیا گیا ہے ، جو مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ اور غیر لکیری خصوصیات کے لئے بہتر طور پر موزوں ہے۔
اضافی گودام کی تعمیر کا طریقہ کار: تصدیق کے اشارے کے بعد نقطہ نظر، حکمت عملی نے پوزیشنوں کو بڑھانے، فنڈ مینجمنٹ کو بہتر بنانے اور منافع بخش صلاحیت کو بڑھانے کی اجازت دی.
جامع آؤٹ پٹ حکمت عملی: تکنیکی اشارے کے کراس اور فکسڈ فیصد اسٹاپ / اسٹاپ پوائنٹس کے ساتھ مل کر ، حکمت عملی نے منافع کو لاک کرنے اور خطرے پر قابو پانے کی ضرورت کو متوازن کرنے کے لئے ایک جامع باہر نکلنے کا فریم ورک تشکیل دیا۔
بصری آراءحکمت عملی: تاجر کو مارکیٹ کے ماحول اور حکمت عملی کے فیصلوں کو سمجھنے میں مدد کرنے کے لئے ٹیگ اور لائنوں کے ذریعہ بصری آراء فراہم کریں۔
لچکدار پیرامیٹرز ایڈجسٹمنٹ: اہم پیرامیٹرز جیسے مگنگلی متحرک اشارے کی حساسیت ((الفا) اور اسٹاپ / اسٹاپ نقصان فی صد صارف کی ترجیحات اور مارکیٹ کے حالات کے مطابق ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔
اسٹریٹجک رسک
پیرامیٹر کی حساسیت: حکمت عملی متعدد مقررہ پیرامیٹرز پر انحصار کرتی ہے ((جیسے رجحان کا پتہ لگانے کے لئے 160 کنڈلی لائنیں ، ای ایم اے کے لئے 32 ادوار اور ایم اے کے لئے 64 ادوار) ، یہ پیرامیٹرز مختلف مارکیٹ کے ماحول میں زیادہ سے زیادہ نہیں ہوسکتے ہیں ، جس کی وجہ سے کارکردگی میں اتار چڑھاؤ پیدا ہوتا ہے۔ حل: خود کو اپنانے والے پیرامیٹرز کی اصلاح کا طریقہ کار نافذ کریں ، پیرامیٹرز کو مارکیٹ کے اتار چڑھاؤ کی متحرک حالت کے مطابق ایڈجسٹ کریں۔
بار بار تجارت کا خطرہحل: اضافی فلٹرنگ شرائط شامل کریں ، جیسے تجارت کی تصدیق یا اتار چڑھاؤ کی شرح کو کم کرنا۔
جعلی رسائی کا خطرہحل: توڑنے کی تصدیق کے طریقہ کار کو نافذ کریں ، جیسے کہ قیمتوں کو توڑنے کے بعد ایک خاص وقت یا شدت کو برقرار رکھنے کی ضرورت ہو۔
فکسڈ سٹاپ نقصان کی حدحل: اے ٹی آر کی بنیاد پر اپنی مرضی کے مطابق اسٹاپ اسٹریٹجک حکمت عملی کا اطلاق کریں ، جس میں اسٹاپ کی سطح کو مارکیٹ کے اصل اتار چڑھاؤ کے مطابق ایڈجسٹ کیا جائے۔
رجحان کا پتہ لگانے میں تاخیر: تاریخی اعداد و شمار پر مبنی رجحان کا پتہ لگانے سے مارکیٹ کے حقیقی موڑ سے پیچھے رہ سکتا ہے۔: حل: مستقبل کے رجحان کے اشارے کو مربوط کرنا ، جیسے کہ نسبتا strong مضبوط اشارے (RSI) پھیلاؤ یا MACD سگنل۔:
ٹائم فریم تنازعہ: مختلف ٹائم فریموں کے سگنل متضاد ہوسکتے ہیں ، جس سے حکمت عملی میں الجھن پیدا ہوسکتی ہے۔ حل: ٹائم فریم ترجیحی نظام قائم کرنا ، یا ایک سے زیادہ ٹائم فریم کوآرڈینیشن میکانزم نافذ کرنا۔
مارکیٹ کی حالت پر انحصارحل: مارکیٹ کی حالت کا پتہ لگانے کی منطق شامل کریں ، مختلف مارکیٹ کی حالتوں میں مختلف تجارتی حکمت عملیوں کا استعمال کریں۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
انکولی پیرامیٹر سسٹم: اہم پیرامیٹرز جیسے ای ایم اے / ایم اے کی مدت اور رجحان کا پتہ لگانے والی ونڈو کو خود بخود ایڈجسٹمنٹ پیرامیٹرز میں تبدیل کریں ، جو مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ اور حالیہ رجحان کی طاقت کے مطابق خود بخود ایڈجسٹ ہوجائیں۔ اس سے مختلف مارکیٹ کے ماحول میں حکمت عملی کی موافقت کو بہتر بنایا جاسکتا ہے ، اور منحنی فٹ ہونے کا خطرہ کم کیا جاسکتا ہے۔
بڑھا ہوا رجحان کا پتہ لگانا: موجودہ رجحان کا پتہ لگانے کی بنیاد پر سادہ قیمت کے موازنہ ، زیادہ پیچیدہ رجحان کی طاقت کے اشارے جیسے ڈائریکشنل موومنٹ انڈیکس ((DMI) ، اوسط ڈائریکشنل انڈیکس ((ADX) ، یا لکیری رجعت کی جھکاؤ کو شامل کرکے بڑھا سکتے ہیں۔ یہ رجحان کی زیادہ درست تشخیص فراہم کرے گا اور غلط سگنل کو کم کرے گا۔
ٹرانزیکشن کی تصدیق کا طریقہ کار: ٹرانزیکشن حجم کے تجزیے کو سگنل کی تصدیق کے عمل میں ضم کریں ، خاص طور پر نگلنے والی شکلوں اور بریک سگنل کے لئے۔ غیر معمولی اعلی ٹرانزیکشن حجم والی نگلنے والی شکلیں عام طور پر زیادہ قابل اعتماد ہوتی ہیں اور اضافی فلٹرنگ پرت کے طور پر کام کرسکتی ہیں۔
متحرک پوزیشن کا سائز: موجودہ حکمت عملی میں پوزیشن کا سائز مقررہ یونٹ کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ فنڈ مینجمنٹ اور رسک کنٹرول کو بہتر بنانے کے لئے مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ یا اکاؤنٹ کے خطرے کے تناسب پر مبنی متحرک پوزیشن کا سائز ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔
بہتر آؤٹ پٹ حکمت عملی: زیادہ پیچیدہ مرحلہ وار منافع کو ختم کرنے کی حکمت عملی تیار کی جاسکتی ہے ، جیسے منافع کی ایک خاص سطح پر پہنچنے کے بعد اسٹاپ نقصان کو لاگت کی لائن پر منتقل کرنا ، یا قیمت کی اہم سطح کے مطابق جزوی طور پر کم کرنا ، تاکہ منافع کے کچھ حصوں کو لاک کیا جاسکے جبکہ اوپر جانے کی صلاحیت کو برقرار رکھا جاسکے۔
اتار چڑھاؤ کی شرح ایڈجسٹمنٹ میکانزم: حکمت عملی کی منطق میں مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کی شرح (جیسے اے ٹی آر یا تاریخی اتار چڑھاؤ کی شرح) کو شامل کریں تاکہ داخلے کے حالات ، اسٹاپ نقصان کی سطح اور منافع کے اہداف کو ایڈجسٹ کیا جاسکے ، تاکہ حکمت عملی مختلف اتار چڑھاؤ کے ماحول میں مستحکم کارکردگی کا مظاہرہ کرسکے۔
مشین سیکھنے میں اضافہ: مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے پیرامیٹرز کے انتخاب کو بہتر بنانے اور مارکیٹ کے ماحول کی نشاندہی کرنے کے لئے جو حکمت عملی کے نفاذ کے لئے سب سے زیادہ موزوں ہے ، یہاں تک کہ ماڈل کو غوطہ لگانے کے نمونوں کی پیش گوئی کرنے اور رجحانات کی تصدیق کے لئے کامیابی کے امکانات کی تربیت دی جاسکتی ہے۔
موسمی اور وقت کے فلٹر: مارکیٹ کے مختلف اوقات ، اتواروں اور ماہانہ سائیکلوں میں کارکردگی کا تجزیہ کرنے کی حکمت عملی ، اور مجموعی استحکام کو بہتر بنانے کے لئے ممکنہ طور پر غیر فعال تجارت کو تاریخی طور پر خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کے دوران۔
خلاصہ کریں۔
متحرک فیبونیکی رجحانات کی تصدیق کراس انجن کی پیمائش کی حکمت عملی ایک جامع تکنیکی تجارتی طریقہ کار کی نمائندگی کرتی ہے ، جس میں روایتی قیمتوں کے رویے کے تجزیہ (جیسے نگلنے والی شکل) کو جدید مقداری ٹولز (جیسے مکگنیلی متحرک اشارے اور کثیر ٹائم فریم تجزیہ) کے ساتھ کامیابی سے ضم کیا گیا ہے۔ اس حکمت عملی کا بنیادی فائدہ اس کے کثیر درجے کے سگنل کی تصدیق کے نظام اور لچکدار پیرامیٹرز کی ایڈجسٹمنٹ کی صلاحیت میں ہے ، جس سے یہ مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق ڈھال سکتا ہے۔
تاہم ، حکمت عملیوں کو پیرامیٹرز کی حساسیت ، جھوٹے سگنل اور مارکیٹ کی حالت پر انحصار جیسے خطرات کا بھی سامنا کرنا پڑتا ہے۔ تجویز کردہ اصلاحاتی اقدامات کو نافذ کرنے سے ، خاص طور پر انکولی پیرامیٹرز سسٹم ، بڑھا ہوا رجحانات کا پتہ لگانے اور متحرک رسک مینجمنٹ سے ، حکمت عملی کی استحکام اور طویل مدتی کارکردگی میں نمایاں اضافہ کیا جاسکتا ہے۔
مجموعی طور پر ، یہ حکمت عملی ایک ٹھوس مقداری تجارت کی بنیاد فراہم کرتی ہے ، جو تجربہ کار تاجروں کے لئے موزوں ہے ، جو ان کی مخصوص خطرے کی ترجیحات اور تجارتی اہداف سے ملنے کے لئے مزید تخصیص اور بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ اس کی جامع ڈیزائن کو تکنیکی درستگی کے ساتھ ساتھ عملی اور توسیع پذیری پر بھی غور کیا گیا ہے ، جس سے یہ جدید مقداری ٹریڈنگ ٹول کٹ کا ایک قیمتی جزو بن گیا ہے۔
/*backtest
start: 2024-05-14 00:00:00
end: 2024-12-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
// This Pine Script® code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © beausti
//@version=6
strategy("7th Gate Open --- Complete", overlay=true)
// --- Parameters ---
TREND_CANDLES = 160 // Fixed: Trend detection based on timeframe
TIMEFRAME = input.timeframe("1440", title="Secondary Analysis Timeframe") // Adjustable timeframe for analysis
alpha = input.float(0.7, title="Alpha", minval=0.1, maxval=5.0) // McGinley Dynamic sensitivity
take_profit_pct = input.float(10.0, title="Take Profit (%)", minval=0.1) // Take profit percentage
stop_loss_pct = input.float(10.0, title="Stop Loss (%)", minval=0.1) // Stop loss percentage
// --- 16-Minute Trend Data (Baseline) ---
open_240 = request.security(syminfo.tickerid, "1440", open)
close_240 = request.security(syminfo.tickerid, "1440", close)
// Trend Detection Logic (Fixed on 16-Minute)
var int uptrend_count = 0
var int downtrend_count = 0
for i = 1 to TREND_CANDLES
uptrend_count := (close_240[i] > open_240[i]) ? uptrend_count + 1 : 0
downtrend_count := (close_240[i] < open_240[i]) ? downtrend_count + 1 : 0
trend_type = "Trending"
if (uptrend_count >= TREND_CANDLES)
trend_type := "Uptrend"
label.new(bar_index, close_240, "Uptrend", color=color.green, textcolor=color.black, size=size.small)
if (downtrend_count >= TREND_CANDLES)
trend_type := "Downtrend"
label.new(bar_index, close_240, "Downtrend", color=color.red, textcolor=color.black, size=size.small)
// --- Secondary Analysis Timeframe Data (User-Defined) ---
open_TF = request.security(syminfo.tickerid, TIMEFRAME, open)
close_TF = request.security(syminfo.tickerid, TIMEFRAME, close)
high_TF = request.security(syminfo.tickerid, TIMEFRAME, high)
low_TF = request.security(syminfo.tickerid, TIMEFRAME, low)
// --- Engulfing Candle Detection (Using User-Selected Timeframe) ---
engulfing_bullish = close_TF > open_TF[1] and open_TF < close_TF[1] and high_TF > high_TF[1] and low_TF > low_TF[1]
engulfing_bearish = close_TF < open_TF[1] and open_TF > close_TF[1] and high_TF < high_TF[1] and low_TF < low_TF[1]
// --- Plot Engulfing Candles ---
if engulfing_bullish
label.new(bar_index, close_TF, "Bullish", color=color.green, textcolor=color.black, size=size.small)
if engulfing_bearish
label.new(bar_index, close_TF, "Bearish", color=color.red, textcolor=color.black, size=size.small)
// --- Fibonacci Levels (Using User-Selected Timeframe) ---
var float fib_high = ta.highest(high_TF, TREND_CANDLES)
var float fib_low = ta.lowest(low_TF, TREND_CANDLES)
fib_0 = fib_high
fib_382 = fib_low + (fib_high - fib_low) * 0.382
fib_5 = fib_low + (fib_high - fib_low) * 0.5
fib_618 = fib_low + (fib_high - fib_low) * 0.618
fib_786 = fib_low + (fib_high - fib_low) * 0.786
fib_1 = fib_low
fib_n0618_up = fib_high + (fib_high - fib_low) * 0.618
fib_n0618_down = fib_low - (fib_high - fib_low) * 0.618
// --- McGinley Dynamic Calculation ---
var float md = na
if na(md[1])
md := close
md := md[1] + (close - md[1]) / (alpha * close)
plot(md, color=color.blue, linewidth=2, title="McGinley Dynamic")
// --- Moving Averages (Using User-Selected Timeframe) ---
ema = ta.ema(close_TF,32)
ma = ta.sma(close_TF, 64)
plot(ema, color=color.orange, linewidth=2, title="EMA")
plot(ma, color=color.purple, linewidth=2, title="MA")
// --- EMA/MA Crossover for Take Profit (Using User-Selected Timeframe) ---
ema_cross_ma_up = ta.crossover(ma, ema) // Bullish EMA cross
ema_cross_ma_down = ta.crossunder(ema, ma) // Bearish EMA cross
//---Take Profit Logic---
take_profit_buy_level = strategy.position_avg_price * (1 - take_profit_pct / 100)
take_profit_sell_level = strategy.position_avg_price * (1 - take_profit_pct / 100)
stop_loss_buy_level = strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss_pct / 100)
stop_loss_sell_level = strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss_pct / 100)
// --- Trade Signals ---
if (engulfing_bullish and uptrend_count <= 16 and strategy.position_size <= 0)
strategy.entry("Buy", strategy.long, qty=1)
if ta.crossover(high, ta.highest(high, 1)[1])
strategy.entry("Buy", strategy.long, qty = 1)
if (downtrend_count <= 32 and engulfing_bearish)
strategy.exit("Buy", from_entry="Sell", limit=take_profit_buy_level, stop = stop_loss_buy_level)
if (strategy.position_size <= 0)
strategy.exit("Trend is Sell", from_entry="Buy", limit=take_profit_buy_level)
if (engulfing_bearish and downtrend_count <= 16 and strategy.position_size > 0)
strategy.entry("Sell", strategy.short, qty=1)
if ta.crossover(low, ta.highest(low, 1)[1])
strategy.entry("Sell", strategy.short, qty = 1)
if (uptrend_count <= 32 and engulfing_bullish)
strategy.exit("Sell", from_entry="Buy", limit=take_profit_sell_level, stop = stop_loss_sell_level)
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit("Trend is Buy", from_entry="Sell", limit=take_profit_sell_level)