وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

متحرک اے ٹی آر رجحان سپورٹ بریک آؤٹ پر مبنی حکمت عملی کے بعد

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-12-12 17:26:00
ٹیگز:اے ٹی آرای ایم اےایس ایم سی

img

جائزہ

یہ سپورٹ بریک آؤٹ پر مبنی حکمت عملی کے بعد ایک متحرک اے ٹی آر رجحان ہے۔ یہ حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات کو پکڑنے کے لئے ای ایم اے سسٹم ، اے ٹی آر اتار چڑھاؤ اشارے ، اور اسمارٹ منی تصور (ایس ایم سی) کو شامل کرتی ہے۔ یہ متحرک پوزیشن سائزنگ اور اسٹاپ نقصان / منافع لینے کی جگہ کے ذریعہ موثر رسک مینجمنٹ حاصل کرتی ہے۔

حکمت عملی کا اصول

یہ حکمت عملی کئی بنیادی اجزاء پر مبنی ہے:

  1. مارکیٹ کے رجحان کی سمت کی تصدیق کے لئے 50 اور 200 مدت کے ای ایم اے سسٹم کا استعمال کرتا ہے
  2. اسٹاپ نقصان اور منافع کے اہداف کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لئے اے ٹی آر اشارے کا استعمال کرتا ہے
  3. بہترین انٹری پوائنٹس تلاش کرنے کے لئے آرڈر بلاکس اور عدم توازن زون کا تجزیہ کرتا ہے
  4. اکاؤنٹ کے خطرے کے فیصد کی بنیاد پر پوزیشن کے سائز کا خود کار طریقے سے حساب لگاتا ہے
  5. آخری 20 موم بتیوں کی قیمت کی حد کا مشاہدہ کرکے مارکیٹ کنسولڈریشن کا تعین کرتا ہے

حکمت عملی کے فوائد

  1. متحرک حساب کے ذریعے جامع رسک مینجمنٹ
  2. قابل اعتماد رجحان کی نشاندہی کا نظام جو استحکام کے بازاروں سے بچتا ہے
  3. معقول سٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنے کی ترتیبات جس میں 1:3 کا رسک ریٹرن تناسب ہو
  4. مختلف مارکیٹ کے حالات میں اچھی طرح سے اپنانا
  5. واضح کوڈ ڈھانچہ جو برقرار رکھنے اور بہتر بنانے میں آسان ہے

حکمت عملی کے خطرات

  1. ای ایم اے اشارے میں فطری تاخیر ہے ، جو ممکنہ طور پر انٹری پوائنٹس میں تاخیر کا باعث بنتی ہے
  2. انتہائی اتار چڑھاؤ والے بازاروں میں جھوٹے سگنل پیدا کر سکتا ہے
  3. حکمت عملی رجحان کے تسلسل پر منحصر ہے، مختلف مارکیٹوں میں کم کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتا ہے
  4. وسیع سٹاپ نقصان کی جگہ کا تعین بعض حالات میں بڑے نقصانات کا باعث بن سکتا ہے

اصلاح کی ہدایات

  1. رجحان کی نشاندہی کو بہتر بنانے کے لئے حجم قیمت کے تعلقات کا تجزیہ شامل کریں
  2. انٹری ٹائمنگ کو بہتر بنانے کے لئے مارکیٹ کے جذبات کے اشارے شامل کریں
  3. نظام کے استحکام کو بڑھانے کے لئے متعدد ٹائم فریم تجزیہ پر غور کریں
  4. آرڈر بلاک اور عدم توازن زون کی شناخت کے معیار کو بہتر بنائیں
  5. سٹاپ نقصان کے طریقہ کار کو بہتر بنائیں، ٹریلنگ اسٹاپ کو لاگو کرنے پر غور کریں

خلاصہ

یہ حکمت عملی ایک جامع رجحان کے بعد کا نظام ہے جو مناسب رسک مینجمنٹ اور متعدد سگنل کی تصدیق کے ذریعے تجارتی استحکام حاصل کرتا ہے۔ سگنلز میں کچھ تاخیر کے باوجود ، یہ مجموعی طور پر ایک قابل اعتماد تجارتی نظام کی نمائندگی کرتا ہے۔ براہ راست نفاذ سے پہلے مکمل بیک ٹیسٹنگ کرنے اور مخصوص تجارتی آلات اور مارکیٹ کے حالات کے مطابق پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کی سفارش کی جاتی ہے۔


/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// TradingView Pine Script strategy for Smart Money Concept (SMC)
//@version=5
strategy("Smart Money Concept Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.fixed, default_qty_value=100)

// === Input Parameters ===
input_risk_percentage = input.float(1, title="Risk Percentage", step=0.1)
input_atr_length = input.int(14, title="ATR Length")
input_ema_short = input.int(50, title="EMA Short")
input_ema_long = input.int(200, title="EMA Long")

// === Calculations ===
atr = ta.atr(input_atr_length)
ema_short = ta.ema(close, input_ema_short)
ema_long = ta.ema(close, input_ema_long)

// === Utility Functions ===
// Identify Order Blocks
is_order_block(price, direction) =>
    ((high[1] > high[2] and low[1] > low[2] and direction == 1) or (high[1] < high[2] and low[1] < low[2] and direction == -1))

// Identify Imbalance Zones
is_imbalance() =>
    range_high = high[1]
    range_low = low[1]
    range_high > close and range_low < close

// Calculate Lot Size Based on Risk
calculate_lot_size(stop_loss_points, account_balance) =>
    risk_amount = account_balance * (input_risk_percentage / 100)
    lot_size = risk_amount / (stop_loss_points * syminfo.pointvalue)
    lot_size

// Determine if Market is Consolidating
is_consolidating() =>
    (ta.highest(high, 20) - ta.lowest(low, 20)) / atr < 2

// === Visual Enhancements ===
// Plot Order Blocks
// if is_order_block(close, 1)
//     line.new(x1=bar_index[1], y1=low[1], x2=bar_index, y2=low[1], color=color.green, width=2, extend=extend.right)
// if is_order_block(close, -1)
//     line.new(x1=bar_index[1], y1=high[1], x2=bar_index, y2=high[1], color=color.red, width=2, extend=extend.right)

// Highlight Imbalance Zones
// if is_imbalance()
//     box.new(left=bar_index[1], top=high[1], right=bar_index, bottom=low[1], bgcolor=color.new(color.orange, 80))

// === Logic for Trend Confirmation ===
is_bullish_trend = ema_short > ema_long
is_bearish_trend = ema_short < ema_long

// === Entry Logic ===
account_balance = strategy.equity
if not is_consolidating()
    if is_bullish_trend
        stop_loss = close - atr * 2
        take_profit = close + (math.abs(close - (close - atr * 2)) * 3)
        stop_loss_points = math.abs(close - stop_loss) / syminfo.pointvalue
        lot_size = calculate_lot_size(stop_loss_points, account_balance)
        strategy.entry("Buy", strategy.long, qty=lot_size)
        strategy.exit("TP/SL", "Buy", stop=stop_loss, limit=take_profit)

    if is_bearish_trend
        stop_loss = close + atr * 2
        take_profit = close - (math.abs(close - (close + atr * 2)) * 3)
        stop_loss_points = math.abs(close - stop_loss) / syminfo.pointvalue
        lot_size = calculate_lot_size(stop_loss_points, account_balance)
        strategy.entry("Sell", strategy.short, qty=lot_size)
        strategy.exit("TP/SL", "Sell", stop=stop_loss, limit=take_profit)

// === Plotting Indicators ===
plot(ema_short, color=color.blue, title="EMA 50")
plot(ema_long, color=color.orange, title="EMA 200")
plotshape(series=is_bullish_trend and not is_consolidating(), style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, text="Buy")
plotshape(series=is_bearish_trend and not is_consolidating(), style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, text="Sell")


متعلقہ

مزید