دوہری مساوات کی واپسی کی حکمت عملی

جائزہ

یہ حکمت عملی دو مساوی لائنوں کے سنہری فورک ڈاٹ فورک اصول پر مبنی ہے۔ جب قلیل مدتی اوسط لائن پر طویل مدتی اوسط لائن پہنتی ہے تو ، زیادہ کام کریں۔ جب قلیل مدتی اوسط لائن کے نیچے طویل مدتی اوسط لائن پہنتی ہے تو ، بیعانہ ۔ یہ حکمت عملی آسان ہے اور سیکھنے کے لئے موزوں ہے۔

حکمت عملی کا اصول

یہ حکمت عملی بنیادی طور پر sma ((close، 14) اور sma ((close، 28) دو میڈین لائن اشارے پر مبنی ہے۔

مختصر اور لمبی میڈین لائن کی تعریف کریں:

short_ma = sma(close, 14)
long_ma = sma(close, 28)

اس کے بعد انہوں نے گولڈ فاکس اور ڈیڈ فاکس کی بنیاد پر فیصلہ کیا:

longCondition = crossover(short_ma, long_ma)
shortCondition = crossunder(short_ma, long_ma)

مختصر مدت کے اوسط پر طویل مدتی اوسط پہننے پر زیادہ کام کریں:

strategy.entry("Buy", strategy.long, when = longCondition) 

جب طویل مدتی اوسط لائن سے نیچے طویل مدتی اوسط لائن سے ٹکرا جائے تو صفائی:

strategy.close_all(when = shortCondition)

اس حکمت عملی کا اصول سادہ اور واضح ہے ، اس کا فیصلہ دوہری مساوی لائنوں کے ساتھ کیا جاتا ہے ، جس میں کچھ رجحانات کی پیروی کرنے کی صلاحیت ہوتی ہے۔

طاقت کا تجزیہ

• حکمت عملی کو سمجھنے کے لئے آسان ہے، اور ابتدائی طور پر استعمال کرنے کے لئے آسان ہے
• اوسط لائن کا استعمال کرتے ہوئے رجحانات کا تعین کرنے کے لئے ، رجحانات کا سراغ لگانے کی کچھ صلاحیت ہے
• اپنی مرضی کے مطابق اوسط لکیری دورانیہ ، بہتر حکمت عملی کے پیرامیٹرز
• ایک سٹاپ نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے مقرر کیا جا سکتا

خطرے کا تجزیہ

• دو طرفہ حکمت عملی مارکیٹ کے اتار چڑھاؤ کے لئے حساس ہے اور اس سے متعدد نقصان دہ تجارت ہوسکتی ہے
• اوسط لائن میں تاخیر ہے ، قیمتوں میں تبدیلی کی جگہ سے محروم ہوسکتا ہے
• خطِ وسط کے قریب پوزیشن بنانا قید میں پڑنے کا خطرہ ہے
• اوسط لکیری دورانیہ پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کی ضرورت ہے ، مختلف دورانیہ کے اثرات میں فرق ہوسکتا ہے
• جب رجحانات میں تیزی سے تبدیلی آتی ہے تو تیزی سے روکنے کی صلاحیت نہیں

اصلاح کی سمت

اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:

1. اوسط لکیری دورانیہ پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں اور بہترین پیرامیٹرز کا مجموعہ تلاش کریں

مختلف قلیل مدتی اور طویل مدتی اوسط لکیری ادوار کو آزما کر بہترین مجموعہ تلاش کیا جاسکتا ہے۔ مثال کے طور پر (5, 10) ، ((10, 20) ، ((20, 60)) جیسے پیرامیٹرز کے مقابلے کی جانچ۔

1. غلط سگنل سے بچنے کے لیے فلٹرنگ کے مزید شرائط

اوسط لائن کے کراسنگ پر حجم اور قیمت کے فرق جیسے فلٹرنگ شرائط کو بڑھایا جاسکتا ہے ، تاکہ ہلکے بازار میں زیادہ تجارت سے بچا جاسکے۔

1. زیادہ سے زیادہ سٹاپ نقصان کی حکمت عملی

اسٹاپ نقصان کا تعین کرنے یا اوسط لائن کو اسٹاپ نقصان کی لائن کے طور پر استعمال کرنے سے ، آپ کو انفرادی نقصان پر قابو پانے میں مدد مل سکتی ہے۔

1. دیگر اشارے کے ساتھ مل کر

اسٹریٹجی کی تاثیر کو بڑھانے کے لئے آپ کو MACD ، KDJ اور دیگر معاون اشارے شامل کرنے کی اجازت ہے۔

1. داخلہ کے نقطہ نظر کو بہتر بنائیں

اوسط لائن کے قریب بہتر داخلے کے مقامات تلاش کریں ، بجائے اس کے کہ اوسط لائن کے قریب پوزیشن بنائیں۔ مثال کے طور پر ، اوسط سے دور داخلے کے مقامات۔

خلاصہ کریں۔

ڈبل یکساں حکمت عملی کا تصور آسان ہے ، اور اس کا استعمال کرنا آسان ہے۔ لیکن یہ حکمت عملی مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے لئے حساس ہے ، اور اس میں کچھ نقصان کا خطرہ ہے۔ حکمت عملی کی تاثیر کو بہتر بنانے کے ل we ، ہم پیرامیٹرز کو بہتر بناسکتے ہیں ، فلٹرنگ کی شرائط میں اضافہ کرسکتے ہیں ، اسٹاپ نقصان کا تعین کرسکتے ہیں ، اور دیگر اشارے شامل کرسکتے ہیں۔ مضبوط رجحانات میں ، یہ حکمت عملی اچھی طرح سے کام کر سکتی ہے۔ لیکن مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے وقت ، احتیاط سے استعمال کرنے یا اسٹاپ نقصان کے خطرے کو کنٹرول کرنے کی سفارش کی جاتی ہے۔

||

Overview

This strategy is designed based on the golden cross and death cross of dual moving averages. It goes long when the short period moving average crosses above the long period moving average, and closes position when the short period moving average crosses below the long period moving average. The strategy is simple and easy to understand, suitable for beginners to learn.

Strategy Logic

The strategy is mainly based on the sma(close, 14) and sma(close, 28) indicators.

First define the short and long moving averages:

short_ma = sma(close, 14)  
long_ma = sma(close, 28)

Then determine entry and exit based on golden cross and death cross:

longCondition = crossover(short_ma, long_ma)
shortCondition = crossunder(short_ma, long_ma) 

Go long when the short MA crosses above the long MA:

strategy.entry("Buy", strategy.long, when = longCondition)

Close position when the short MA crosses below the long MA:

strategy.close_all(when = shortCondition) 

The logic is simple and clear, utilizing the crossovers of dual MAs to determine entries and exits. It has some trend following capacity.

Advantage Analysis

• Simple logic, easy for beginners to use
• Utilizes MA crossovers to determine trends
• Customizable MA periods for parameter optimization
• Allows stop loss to control single trade loss

Risk Analysis

• Sensitive to market fluctuation, may generate multiple losing trades
• Lagging nature of MAs, may miss price reversal points
• Prone to being trapped near MA crossover points
• Need to optimize MA periods, different periods may lead to different results
• Unable to quickly cut loss when trend changes violently

Optimization Directions

The strategy can be optimized in the following aspects:

1. Optimize MA periods to find the best combination

Test different short and long MA periods, such as (5, 10), (10, 20), (20, 60) etc to find the optimal combination.

1. Add filters to avoid false signals

Add filters like trading volume, price gap etc. near MA crossovers to avoid excessive trades in ranging markets.

1. Incorporate stop loss

Set stop loss price or use MA as stop loss line to control single trade loss.

1. Combine with other indicators

Add auxiliary indicators like MACD, KDJ etc. to improve strategy performance.

1. Optimize entry points

Find better entry points near MAs instead of entering right at the crossover. For example, enter on MA divergence points.

Summary

The dual MA strategy is simple for beginners to use. But it is sensitive to market fluctuations and has risks of losses. We can improve it by optimizing parameters, adding filters, incorporating stop loss, combining other indicators etc. It can perform well in strong trends but should be used with caution or proper stop loss in ranging markets.
[/trans]