ianzeng123
جائزہ
یہ حکمت عملی ایک خودکار تجارتی نظام ہے جس میں انڈیکس کی حرکت پذیر اوسط ((EMA) کراس سگنل اور فبونیکی ریڈیکشن لیول کا امتزاج کیا گیا ہے۔ یہ مارکیٹ کے رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے ای ایم اے شارٹ لائن اور سست لائن کے کراس کو پہچان کر کرتا ہے ، جبکہ خود بخود حساب کتاب شدہ فبونیکی لیول کا استعمال کرتے ہوئے اسمارٹ اسٹاپ نقصان اور اسٹاپ پوائنٹ کی جگہ کا تعین کرتا ہے۔ حکمت عملی کا مقصد مارکیٹ کے رجحانات میں تبدیلی کو پکڑنا اور پہلے سے طے شدہ رسک مینجمنٹ پیرامیٹرز کے ذریعہ فنڈز کی حفاظت کرنا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی کی بنیادی منطق مندرجہ ذیل نکات پر مبنی ہے:
EMA کراس سگنل: سسٹم رجحان کی تبدیلی کی شناخت کے لئے دو مختلف ادوار کی ایک اشاریہ حرکت پذیری اوسط ((فاسٹ لائن 9 اور سست لائن 21 ادوار) کا استعمال کرتا ہے۔ جب تیز لائن اوپر کی طرف سست لائن کو عبور کرتی ہے تو ایک کثیر سگنل پیدا ہوتا ہے۔ جب تیز لائن نیچے کی طرف سست لائن کو عبور کرتی ہے تو ایک وقفہ سگنل پیدا ہوتا ہے۔
پینٹنگ کے خلاف ڈیزائنحکمت عملی کا استعمال
barstate.isconfirmedاس بات کو یقینی بنانا کہ K لائن بند ہونے کے بعد ہی سگنل کی تصدیق کی جائے ، جس سے سگنل کی دوبارہ نقشہ سازی کے مسئلے سے بچنے میں مدد ملتی ہے ، اور حکمت عملی کی وشوسنییتا میں اضافہ ہوتا ہے۔آٹو فبونیکی سطح: سسٹم صارف کی طرف سے مقرر کردہ واپسی کی مدت کے اندر خود کار طریقے سے اعلی ترین اور کم سے کم پوائنٹس کی شناخت کرے گا (ڈیفالٹ 100 کلوگرام لائن) ، اور پھر اہم فبونیکی ریٹرننگ کی سطح (0.382 اور 0.618) کا حساب لگائیں گے۔
انٹیلجنٹ سٹاپ نقصان کی روک تھام کی ترتیب:
- جب زیادہ ہو تو ، اسٹاپ نقصان 0.618 فبونیکی ری سیٹ کی جگہ پر ہوتا ہے ، اور اسٹاپ اسٹاپ ریٹرننگ مدت کے دوران سب سے زیادہ نقطہ پر ہوتا ہے
- خالی کرنے کے وقت، سٹاپ نقصان 0.382 فبونیکی ریٹرننگ کی پوزیشن پر مقرر کیا گیا ہے، سٹاپ بریکٹ ریٹرننگ کی مدت میں سب سے کم نقطہ پر مقرر کیا گیا ہے
اپنی مرضی کے پیرامیٹرز: حکمت عملی میں متعدد سایڈست پیرامیٹرز مہیا کیے گئے ہیں ، بشمول ای ایم اے سائیکل کی لمبائی ، اسٹاپ نقصان کا فیصد ، اسٹاپ نقصان کا فیصد ، ٹریکنگ اسٹاپ نقصان کا فیصد ، فبونیکی ریٹرنس سائیکل اور تجارت کی تعداد وغیرہ۔ صارف اپنی خطرے کی ترجیحات اور مارکیٹ کے حالات کے مطابق اصلاح کرسکتا ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
رجحانات کا سراغ لگانا اور ان کو پکڑناای ایم اے کراس اور فبونیکی سطحوں کے ساتھ مل کر ، یہ حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات میں تبدیلیوں کو مؤثر طریقے سے پکڑنے کے قابل ہے ، جبکہ اہم معاون مزاحمت کی سطحوں پر اسٹاپ نقصان اور اسٹاپ کو ترتیب دے رہی ہے۔
مارکیٹ کے حالات کو اپنانے: خودکار فبونیکی حساب کتاب حکمت عملی کو مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق خود بخود اسٹاپ نقصان کی پوزیشن کو ایڈجسٹ کرنے کی اجازت دیتی ہے ، بجائے اس کے کہ وہ ایک مقررہ فیصد استعمال کرے ، جس سے یہ مختلف اتار چڑھاؤ والی مارکیٹوں میں نسبتا stable مستحکم کارکردگی کا مظاہرہ کرسکے۔
نقشہ سازی سے بچنے کا طریقہ کاراستعمال کرتے ہوئے:
barstate.isconfirmedاورlookahead=barmerge.lookahead_offپیرامیٹرز، حکمت عملی اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ تمام سگنل بند شدہ ڈسک پر مبنی ہیں K تار، ریڈ ڈسک اور ریڈ ڈسک کے درمیان فرق سے بچنے کے لئے.ملٹی ٹائم فریم تجزیہ: حکمت عملی صارفین کو مختلف سگنل ٹائم فریموں کا انتخاب کرنے کی اجازت دیتی ہے ، ٹائم فریم کے مابین تجزیہ کرنے اور سگنل کے معیار کو بہتر بنانے کے لئے۔
بصری ٹریڈنگ سگنل: حکمت عملی چارٹ پر واضح طور پر خرید و فروخت کے مقامات ، اسٹاپ اور اسٹاپ پوزیشنوں کو نشان زد کرتی ہے ، جس سے تاجر کو تجارتی منطق اور خطرے کے انتظام کو بصری طور پر سمجھنے میں مدد ملتی ہے۔
انتباہ کے افعال انٹیگریشن: بلٹ ان ٹریڈنگ سگنل الرٹ فنکشن ، جو مارکیٹ کے مواقع کی اصل وقت کی نگرانی میں مدد کرتا ہے۔
اسٹریٹجک رسک
جعلی دراندازی کا خطرہ: EMA کراس سگنل میں ہلچل کی منڈیوں میں بار بار جھوٹے بریک ہوسکتے ہیں ، جس کی وجہ سے مسلسل نقصان ہوتا ہے۔ غلط سگنل کو کم کرنے کے لئے اضافی فلٹرنگ شرائط (جیسے حجم کی تصدیق ، اتار چڑھاؤ کی شرح فلٹر یا رجحان کی طاقت کا اشارے) شامل کیا جاسکتا ہے۔
سٹاپ نقصان کا فاصلہ بہت بڑا ہے: بعض مارکیٹ کے حالات میں ، فبونیکی سطح پر مبنی اسٹاپ نقصان کی پوزیشن داخلے کے نقطہ سے دور ہوسکتی ہے ، جس سے ایک ہی تجارت کا خطرہ بڑھ جاتا ہے۔ زیادہ سے زیادہ اسٹاپ نقصان کی حد مقرر کرنے یا اے ٹی آر (اوسط حقیقی طول و عرض) کا استعمال کرتے ہوئے اسٹاپ نقصان کی حد کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے۔
پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کا جال: حد سے زیادہ اصلاحی پیرامیٹرز کی وجہ سے حکمت عملی تاریخی اعداد و شمار پر اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرسکتی ہے ، لیکن مستقبل کی مارکیٹوں میں ناکام ہوجاتی ہے۔ حکمت عملی کی استحکام کی توثیق کرنے کے لئے فارورڈ ٹیسٹنگ اور روبیٹی ٹیسٹنگ کا استعمال کرنے کی سفارش کی جاتی ہے۔
ناکافی فنڈز کا انتظامحکمت عملی: فکسڈ رقم کی تجارت کو بطور ڈیفالٹ استعمال کریں ، اکاؤنٹ کے سائز اور خطرے کے مطابق پوزیشن کا سائز ایڈجسٹ نہ کریں۔ فنڈ مینجمنٹ ماڈیولز جیسے فکسڈ رسک فی صد یا کیلی گائیڈ کو متحرک طور پر پوزیشن کا سائز ایڈجسٹ کرنے کی سفارش کی جاتی ہے۔
مارکیٹ کے حالات کی غیر موجودگی: حکمت عملی مارکیٹ کے تمام حالات کے تحت سگنل پیدا کرتی ہے ، رجحان مارکیٹ اور زلزلے کی مارکیٹ میں کوئی فرق نہیں ہے۔ مارکیٹ کے ماحول کی شناخت کے افعال کو شامل کیا جاسکتا ہے ، مارکیٹ کے مختلف حالات میں مختلف تجارتی پیرامیٹرز کا استعمال کیا جاسکتا ہے یا تجارت کو روک دیا جاسکتا ہے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
ایک سے زیادہ ٹائم فریم کی توثیق: طویل مدتی رجحانات کی تصدیق کا طریقہ کار متعارف کرایا جاسکتا ہے ، صرف اس وقت تجارت کی جاتی ہے جب مرکزی رجحان کی سمت ایک جیسی ہوتی ہے ، اور اس طرح مخالف سمت کی تجارت کی تعداد کم ہوجاتی ہے۔ مثال کے طور پر ، سورج کی لکیر یا گھڑی کی سمت کی سمت کی جانچ پڑتال کی جاسکتی ہے ، صرف اس وقت جب سورج کی لکیر کا رجحان اوپر کی طرف ہوتا ہے تو ایک سے زیادہ اقدامات انجام دیئے جاتے ہیں۔
انٹیگریٹڈ اتار چڑھاو کی شرح ایڈجسٹمنٹ: اے ٹی آر اشارے متعارف کروائے گئے ہیں تاکہ اسٹاپ نقصان اور اسٹاپ فاصلہ کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کیا جاسکے ، تاکہ حکمت عملی مختلف اتار چڑھاؤ کے ماحول میں ڈھال سکے۔ اعلی اتار چڑھاؤ کے ساتھ اسٹاپ نقصان کا فاصلہ بڑھائیں ، اور کم اتار چڑھاؤ کے ساتھ اسٹاپ نقصان کا فاصلہ کم کریں۔
ٹرانسمیشن کی تصدیق: سگنل پیدا ہونے پر چیک کریں کہ آیا ٹرانزیکشن حجم میں اضافہ ہوا ہے یا نہیں ، صرف ٹرانزیکشن حجم کی حمایت کی صورت میں ہی ٹرانزیکشن پر عملدرآمد کریں ، تاکہ سگنل کی کوالٹی کو بہتر بنایا جاسکے۔
فنڈ مینجمنٹ کو بہتر بنانا: اکاؤنٹ کے سائز اور خطرے پر مبنی متحرک پوزیشن مینجمنٹ کو یقینی بنائیں ، اس بات کو یقینی بنائیں کہ ہر تجارت کا خطرہ کل فنڈز کے مقررہ تناسب کے اندر کنٹرول کیا جائے۔
ماحولیاتی فلٹر تیار کریں: مارکیٹ کی حالت کو پہچاننے کے لئے ایک ماڈیول ڈیزائن کریں ، رجحان مارکیٹ اور زلزلے کی مارکیٹ میں فرق کریں ، مختلف مارکیٹ کی حالت میں مختلف تجارتی حکمت عملی یا پیرامیٹرز کا استعمال کریں۔
فبونیکی پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں: موجودہ حکمت عملی میں فکسڈ 0.382 اور 0.618 فبونیکی سطح کا استعمال کیا جاتا ہے ، جس سے دیگر سطحوں (جیسے 0.5 یا 0.786) کی تاثیر کی جانچ کی جاسکتی ہے ، یا مارکیٹ کی خصوصیات اور متحرکات کے مطابق بہترین فبونیکی سطح کا انتخاب کیا جاسکتا ہے۔
ٹرانزیکشن ٹائم فلٹر شامل کریں: اہم معاشی اعداد و شمار کی اشاعت یا مارکیٹ میں ناقص لیکویڈیٹی کے دوران تجارت کو معطل کریں ، تاکہ زیادہ سے زیادہ سلائڈ پوائنٹس اور غیر متوقع مارکیٹ کے طرز عمل سے بچا جاسکے۔
خلاصہ کریں۔
یہ ایک ذہین تجارتی حکمت عملی ہے جو تکنیکی تجزیہ کے کلاسیکی ٹولز کو جوڑتی ہے ، ای ایم اے کے ذریعہ رجحان کی تبدیلیوں کی شناخت کرتی ہے ، فبونیکی سطحوں کا استعمال کرتے ہوئے اہم معاون مزاحمت کی پوزیشنیں طے کرتی ہے ، اور خود کار طریقے سے اسٹاپ نقصان کا انتظام کرتی ہے۔ اس حکمت عملی کا فائدہ اس کی موافقت اور مکمل رسک مینجمنٹ سسٹم میں ہے ، لیکن پھر بھی اس کے خطرات پر توجہ دینے کی ضرورت ہے۔
اس حکمت عملی میں متعدد ٹائم فریم کی توثیق ، اتار چڑھاؤ کی ایڈجسٹمنٹ ، ٹرانزیکشن حجم فلٹرنگ اور مارکیٹ کے ماحول کی شناخت جیسے افعال کو شامل کرکے اس کی استحکام اور منافع کو مزید بڑھا سکتا ہے۔ یہ ایک ٹھوس بنیادی فریم ورک فراہم کرتا ہے جو انفرادی ٹریڈنگ اسٹائل اور مارکیٹ کی خصوصیات کے مطابق مزید تخصیص اور اصلاح کے قابل ہے۔
/*backtest
start: 2024-08-13 00:00:00
end: 2025-08-11 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT","balance":5000000}]
*/
//@version=5
strategy("ETH Futures Auto Buyer with Auto Fib by Govind", overlay=true, max_labels_count=500)
// ===== Inputs =====
timeframe_input = input.timeframe("5", "Signal Timeframe")
fastLen = input.int(9, "Fast EMA Length")
slowLen = input.int(21, "Slow EMA Length")
slPercent = input.float(0.5, "Stop Loss %")
tpPercent = input.float(1.0, "Take Profit %")
trailPercent = input.float(0.3, "Trailing SL %")
lookbackBars = input.int(100, "Fib Swing Lookback")
qty = input.int(1, "Order Quantity", minval=1)
// ===== EMA Logic with no repainting =====
price = request.security(syminfo.tickerid, timeframe_input, close, lookahead=barmerge.lookahead_off)
emaFast = request.security(syminfo.tickerid, timeframe_input, ta.ema(close, fastLen), lookahead=barmerge.lookahead_off)
emaSlow = request.security(syminfo.tickerid, timeframe_input, ta.ema(close, slowLen), lookahead=barmerge.lookahead_off)
longSignal = ta.crossover(emaFast, emaSlow)
shortSignal = ta.crossunder(emaFast, emaSlow)
// Confirm signals only on closed bar (no repaint)
longSignalConfirmed = longSignal and barstate.isconfirmed
shortSignalConfirmed = shortSignal and barstate.isconfirmed
// ===== Auto Fibonacci Levels =====
swingHigh = ta.highest(high, lookbackBars)
swingLow = ta.lowest(low, lookbackBars)
fib618 = swingHigh - (swingHigh - swingLow) * 0.618
fib382 = swingHigh - (swingHigh - swingLow) * 0.382
// ===== SL & TP Prices =====
longSL = fib618
shortSL = fib382
longTP = swingHigh
shortTP = swingLow
// ===== Strategy Entries =====
if (longSignalConfirmed)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty)
strategy.exit("Long Exit", from_entry="Long", stop=longSL, limit=longTP)
if (shortSignalConfirmed)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty)
strategy.exit("Short Exit", from_entry="Short", stop=shortSL, limit=shortTP)
// ===== Plotting =====
plot(longSL, color=color.lime, title="Long SL")
plot(shortSL, color=color.fuchsia, title="Short SL")
plot(longTP, color=color.blue, title="Long TP")
plot(shortTP, color=color.orange, title="Short TP")
plotshape(longSignalConfirmed, title="Long Signal", style=shape.labelup, text="BUY", location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(shortSignalConfirmed, title="Short Signal", style=shape.labeldown, text="SELL", location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small)
// ===== Alerts =====
alertcondition(longSignalConfirmed, title="Long Signal", message="ETH Futures LONG Entry")
alertcondition(shortSignalConfirmed, title="Short Signal", message="ETH Futures SHORT Entry")