وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. متحرک سٹاپ نقصان ملٹی پیریڈ آر ایس آئی ٹرینڈ اسٹریٹجی کے بعد

متحرک سٹاپ نقصان ملٹی پیریڈ آر ایس آئی ٹرینڈ اسٹریٹجی کے بعد

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-12-05 16:25:17
ٹیگز:آر ایس آئیای ایم اےاے ٹی آر

img

جائزہ

یہ تکنیکی اشارے کے امتزاج پر مبنی ایک رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے ، بنیادی طور پر آر ایس آئی اوور بک / اوور سیلڈ حالات ، ای ایم اے کراس اوورز ، اور تجارت کے لئے متحرک اسٹاپ نقصان کا استعمال کرتے ہوئے۔ یہ حکمت عملی منافع کو بڑھانے کے لئے 1.5٪ رسک کنٹرول کے ساتھ ساتھ فائدہ اٹھانے کے ساتھ مل کر کام کرتی ہے۔ اس کا بنیادی مقصد متعدد تکنیکی اشارے کے ذریعہ رجحانات کی تصدیق کرنا ہے جبکہ سرمایہ کی حفاظت کے لئے متحرک منافع اور اسٹاپ نقصان کی سطح کا استعمال کرنا ہے۔ یہ حکمت عملی خاص طور پر چھوٹے اکاؤنٹ کی خصوصیات کے لئے ڈیزائن کی گئی ہے ، جو تیز اور کثرت سے تجارت کے لئے موزوں ہے۔

حکمت عملی کے اصول

اس حکمت عملی میں تین اہم تکنیکی اشارے استعمال کیے جاتے ہیں: آر ایس آئی (رشتہ دار طاقت انڈیکس) ، ای ایم اے (اضافی متحرک اوسط) ، اور اے ٹی آر (اوسط حقیقی رینج) ۔ انٹری سگنل کی تصدیق مختصر مدت کے ای ایم اے (9 مدت) اور طویل مدتی ای ایم اے (21 مدت) کے مابین کراس اوورز کے ذریعہ کی جاتی ہے ، جبکہ آر ایس آئی کو معقول حدود (لانگ آر ایس آئی <70 ، مختصر آر ایس آئی> 30) کے اندر رہنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ حکمت عملی اے ٹی آر پر مبنی متحرک اسٹاپ نقصان کا استعمال کرتی ہے ، جس میں منافع لینے کی سطحوں کو اسٹاپ نقصان کے 4 گنا مقرر کیا جاتا ہے ، جس سے خطرہ پر قابو پانے کے دوران منافع کی حفاظت کی اجازت ملتی ہے۔ ہر تجارت میں منافع کا خطرہ 1،5٪ ہوتا ہے ، جس میں ممکنہ منافع کو بڑھانے کے لئے 2x فائدہ اٹھانا ہوتا ہے۔

حکمت عملی کے فوائد

  1. سخت رسک کنٹرول: مقررہ فیصد رسک مینجمنٹ، ہر تجارتی رسک کو 1.5 فیصد تک محدود کرنا
  2. متحرک سٹاپ نقصان کا ڈیزائن: اے ٹی آر پر مبنی متحرک اسٹاپ مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے مطابق بہتر طور پر اپنانے کے لئے
  3. متعدد سگنل کی تصدیق: RSI کے ذریعہ فلٹر کردہ EMA کراس اوورز سگنل کی وشوسنییتا کو بہتر بناتے ہیں
  4. زیادہ سے زیادہ منافع کا تناسب: 4x سٹاپ نقصان پر منافع لینے سے بہتر متوقع واپسی کا فائدہ ہوتا ہے
  5. چھوٹے اکاؤنٹس کے لئے موزوں: اعتدال پسند فائدہ اٹھانے سے واپسی کی صلاحیت میں اضافہ ہوتا ہے
  6. اعلی آٹومیشن: مارکیٹ کی حالت کو بہتر بنانے کے لئے تمام پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے

حکمت عملی کے خطرات

  1. مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کا خطرہ: اتار چڑھاؤ والے بازاروں میں بار بار سٹاپ نقصانات کا امکان
  2. لیوریج کا خطرہ: 2x لیوریج نقصانات کو بڑھا دیتا ہے
  3. جھوٹا بریک آؤٹ کا خطرہ: ای ایم اے کراس اوورز سے جھوٹے سگنل پیدا ہوسکتے ہیں
  4. سلائڈج کا خطرہ: تیز رفتار منڈیوں میں اہم سلائڈج ممکن ہے
  5. منی مینجمنٹ کا خطرہ: پوزیشن سائزنگ کا مناسب کنٹرول درکار ہے

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

  1. رجحان فلٹرز شامل کریں: طویل مدتی رجحان کا تعین شامل کریں
  2. انٹری ٹائمنگ کو بہتر بنائیں: حجم اشارے کا استعمال کرتے ہوئے انٹری پوائنٹس کو بہتر بنائیں
  3. متحرک پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ: اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر اے ٹی آر ضربوں کو خود بخود ایڈجسٹ کریں
  4. مارکیٹ کے جذبات کے اشارے متعارف کروائیں: ہائی رسک مارکیٹ کے ماحول کو فلٹر کریں
  5. بہتر منی مینجمنٹ: متحرک پوزیشن سائزنگ میکانزم شامل کریں

خلاصہ

یہ ایک اچھی طرح سے ڈیزائن کردہ رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے جو تجارتی کامیابی کی شرح کو بہتر بنانے کے لئے متعدد تکنیکی اشارے استعمال کرتی ہے۔ حکمت عملی میں چھوٹے اکاؤنٹس کے لئے موزوں رسک کنٹرول کے جامع طریقہ کار شامل ہیں۔ تاہم ، براہ راست تجارت میں ، مارکیٹ کے بدلتے ہوئے حالات پر دھیان دینا ضروری ہے ، مختلف مارکیٹ کی حالتوں کو اپنانے کے لئے بروقت پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ کے ساتھ۔ براہ راست عمل درآمد سے پہلے مکمل بیک ٹیسٹنگ کرنے اور آہستہ آہستہ چھوٹی پوزیشنوں کا استعمال کرتے ہوئے حکمت عملی کی خصوصیات کو اپنانے کی سفارش کی جاتی ہے۔

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Aggressive Scalper Strategy", overlay=true)

// Parameters
account_balance = input.float(28.37, title="Account Balance", tooltip="Update this with your balance")
risk_per_trade = input.float(0.015, title="Risk per Trade", tooltip="1.5% risk")
leverage = input.int(2, title="Leverage", minval=1)
stop_loss_percentage = input.float(0.015, title="Stop Loss Percentage", tooltip="1.5% stop loss")
take_profit_multiplier = input.float(4, title="Take Profit Multiplier", tooltip="Take Profit is 4x Stop Loss")
stop_loss_multiplier = input.float(2, title="Stop Loss Multiplier", tooltip="Dynamic Stop Loss Multiplier")

// Trade Size Calculation
position_size = account_balance * risk_per_trade / (stop_loss_percentage / leverage)
trade_qty = position_size / close // This gives you the qty in terms of contracts

// Indicators
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length")
emaShort = input.int(9, title="Short-term EMA Length")
emaLong = input.int(21, title="Long-term EMA Length")
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
emaShortLine = ta.ema(close, emaShort)
emaLongLine = ta.ema(close, emaLong)

// Entry Conditions
longCondition = ta.crossover(emaShortLine, emaLongLine) and rsi < 70
shortCondition = ta.crossunder(emaShortLine, emaLongLine) and rsi > 30

// ATR for dynamic stop loss and take profit levels
atrLength = input.int(14, title="ATR Length")
atrMultiplier = input.float(1.5, title="ATR Multiplier")
atr = ta.atr(atrLength)

// Dynamic Take Profit and Stop Loss Levels
longTakeProfitLevel = close + (atr * take_profit_multiplier)
longStopLossLevel = close - (atr * stop_loss_multiplier)
shortTakeProfitLevel = close - (atr * take_profit_multiplier)
shortStopLossLevel = close + (atr * stop_loss_multiplier)

// Strategy Execution
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=trade_qty)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Long", limit=longTakeProfitLevel, stop=longStopLossLevel)

if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=trade_qty)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Short", limit=shortTakeProfitLevel, stop=shortStopLossLevel)

// Alert Conditions
alertcondition(longCondition, title="Buy Signal", message="Long position entry signal detected.")
alertcondition(shortCondition, title="Sell Signal", message="Short position entry signal detected.")

// Display Information on Chart
var table_info = table.new(position.top_right, 2, 2, frame_color=color.blue, frame_width=1)
if (bar_index == na)
    table.cell(table_info, 0, 0, text="Aggressive Scalper", bgcolor=color.blue)
    table.cell(table_info, 1, 0, text="Account Balance: $" + str.tostring(account_balance), text_color=color.white)
    table.cell(table_info, 1, 1, text="Risk per Trade: " + str.tostring(risk_per_trade * 100) + "%", text_color=color.white)
    table.cell(table_info, 0, 1, text="Leverage: " + str.tostring(leverage) + "x", text_color=color.white)
متعلقہ
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں