اس حکمت عملی میں رجحان کی پیروی کرنے کے ساتھ ٹریلنگ اسٹاپ نقصان کو جوڑتا ہے اور منافع کے لئے مسلسل رجحان پر سوار ہونے کے لئے منافع کی منطق لیتا ہے۔ یہ رجحان کی سمت کا تعین کرنے اور جب قیمت ایم اے لائنوں سے ٹوٹ جاتی ہے تو تجارتی سگنل پیدا کرنے کے لئے چلتی اوسط کا استعمال کرتا ہے۔ لمبی پوزیشن میں داخل ہونے کے بعد ، حکمت عملی اے ٹی آر کی قیمت کی بنیاد پر اسٹاپ نقصان طے کرتی ہے اور رجحان کی پیروی کرنے کے لئے اسے ٹریلنگ اسٹاپ نقصان کی منطق کے ساتھ ایڈجسٹ کرتی ہے۔ جب قیمت ایک خاص سطح تک بڑھتی ہے تو ، کچھ منافع میں مقفل ہونے کے لئے جزوی منافع درکار ہوتا ہے۔
صارف ان پٹ کی بنیاد پر backtest شروع اور سٹاپ ٹائم اسٹیمپ مقرر کریں.
طویل اور مختصر سٹاپ قیمت، اور پیچھے فیصد شروع کریں.
جب قیمت ایم اے لائن سے اوپر ٹوٹ جاتی ہے تو لانگ میں داخل ہوں۔
ATR کے ساتھ سٹاپ نقصان کا فاصلہ حساب کریں اور سٹاپ نقصان کی قیمت مقرر کریں.
جیسا کہ قیمت میں اضافہ جاری ہے، زیادہ منافع میں مقفل کرنے کے لئے اوپر کی طرف ٹریل سٹاپ نقصان.
جب قیمت منافع کی حد تک پہنچ جاتی ہے، تو جزوی منافع حاصل کریں.
جب قیمت ایم اے لائن سے نیچے ٹوٹ جاتی ہے تو مختصر میں داخل ہوں۔
ATR کے ساتھ سٹاپ نقصان کا فاصلہ حساب کریں اور سٹاپ نقصان کی قیمت مقرر کریں.
جیسا کہ قیمت میں کمی جاری ہے، مزید منافع میں مقفل کرنے کے لئے نیچے کی طرف نقصان کو روکنے کے راستے.
جب قیمت منافع کی حد تک پہنچ جاتی ہے، تو جزوی منافع حاصل کریں.
ٹریلنگ سٹاپ نقصان رجحانات کی پیروی کر سکتے ہیں اور منافع کی حفاظت کرتے ہوئے زیادہ منافع حاصل کر سکتے ہیں.
متحرک اے ٹی آر سٹاپ نقصان فکسڈ سٹاپ نقصان کے مقابلے میں مارکیٹ کے اتار چڑھاؤ پر بہتر رد عمل ظاہر کرتا ہے.
جزوی طور پر منافع حاصل کرنے سے کچھ فوائد حاصل کرنے میں مدد ملتی ہے اور کھپت کے خطرات کو کم کیا جاتا ہے۔
سادہ اور واضح منطق، سمجھنے اور لاگو کرنے کے لئے آسان.
اچانک رجحان کی تبدیلی بڑے نقصان کے ساتھ وسیع سٹاپ نقصان کے فاصلے کو متحرک کر سکتی ہے.
ATR پر مبنی سٹاپ نقصان بہت حساس ہو سکتا ہے اور قبل از وقت روک دیا جائے.
غیر مناسب جزوی منافع کا تناسب رجحانات کو نظر انداز کرسکتا ہے یا نقصانات میں اضافہ کرسکتا ہے۔
بہت سے پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کی ضرورت ہے، جیسے اے ٹی آر کی مدت، پیچھے رہنے والے فیصد، منافع لینے کا تناسب.
حکمت عملی صرف ایم اے اور اے ٹی آر پر منحصر ہے، غلط سگنل ہو سکتے ہیں.
ٹریڈنگ سگنلز کو فلٹر کرنے اور غلط ایم اے سگنلز سے بچنے کے لئے ایم اے سی ڈی ، کے ڈی جیسے دوسرے اشارے شامل کریں۔
رجحان کی طاقت پر مبنی متحرک منافع لینے کے تناسب پر غور کریں.
زیادہ سے زیادہ استحکام کے لئے مختلف اے ٹی آر ادوار کی جانچ کریں۔ یا سٹاپ نقصان کے لئے دوسرے اشارے استعمال کریں۔
پیرامیٹرز کو خودکار طور پر بہتر بنانے اور ان کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لئے مشین لرننگ متعارف کروائیں۔
رجحانات کا پتہ لگانے اور خود بخود سگنل پیدا کرنے کے لئے گہری سیکھنے کے ماڈل استعمال کریں۔
یہ حکمت عملی ٹریلنگ اسٹاپ نقصان ، متحرک اے ٹی آر اسٹاپ نقصان اور رجحانات کی پیروی کرنے اور ڈرا ڈاؤن کو کنٹرول کرنے کے لئے جزوی فائدہ اٹھانے کو مربوط کرتی ہے۔ لیکن اس میں کچھ حدود ہیں جیسے سادہ رجحان کا پتہ لگانے اور مشکل پیرامیٹر کی اصلاح۔ اس سے استحکام اور منافع بخش کو بڑھانے کے لئے مزید تکنیکوں اور اشارے کا استعمال کرکے حکمت عملی کو مزید بہتر بنانے کے لئے اچھی ہدایات ملتی ہیں۔ مجموعی طور پر یہ لائیو ٹریڈنگ کے لئے اسٹاپ نقصان اور منافع لینے کے طریقہ کار کو ڈیزائن کرنے کے بارے میں اچھے حوالہ جات فراہم کرتا ہے۔
/*backtest start: 2023-09-29 00:00:00 end: 2023-10-29 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/ // © felipefs //@version=4 strategy("Meu Script", overlay=true) plot(ohlc4) //Funçao de Datas testStartYear = input(2018, "Backtest Start Year") testStartMonth = input(6, "Backtest Start Month") testStartDay = input(1, "Backtest Start Day") testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0) testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year") testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month") testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day") testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0) testPeriod() => time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false //Funções de Trailing Stop long_stop_price = 0.0 short_stop_price = 0.0 long_trail_perc = 0 short_trail_perc = 0 long_stop_price := if (strategy.position_size > 0) stopValue = close * (1 - long_trail_perc) max(stopValue, long_stop_price[1]) else 0 short_stop_price := if (strategy.position_size < 0) stopValue = close * (1 + short_trail_perc) min(stopValue, short_stop_price[1]) else 999999 //Função de Debug debug(value) => x = bar_index y = close label.new(x, y, tostring(value)) //Take Profit profit = close * (1 + 0.12) strategy.entry("Long", true) strategy.exit("Take Profit 1 Long", from_entry="Long", limit=profit, qty_percent=50.0) //ATR Stop // xATRTrailingStopLong = 0.0 // xATR = atr(nATRPeriod) // nLossLong = nATRMultipLong * xATR // if (strategy.position_size > 0) // xATRTrailingStopLong := max(nz(xATRTrailingStopLong[1]), close - nLossLong)