EMA کراس اوور سسٹم کی حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی ای ایم اے کی متحرک اوسط کے کراسنگ کے اصول پر مبنی ٹریڈنگ سسٹم کی تعمیر کرتی ہے تاکہ مارکیٹ میں رجحانات کے سلسلے میں خود کار طریقے سے تجارت کی جاسکے۔ یہ بنیادی طور پر تیزی سے ای ایم اے لائنوں اور سست ای ایم اے لائنوں کے کراسنگ کے ذریعہ خرید و فروخت کے سگنل کا تعین کرتا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
یہ حکمت عملی بنیادی طور پر دو حرکت پذیر اوسط ای ایم اے کے کراس اصول پر مبنی ہے۔ ایک ای ایم اے کی سست لائن ہے جس میں 20 ادوار ہیں ، اور ایک ای ایم اے کی تیز لائن ہے جس میں 9 ادوار ہیں۔ جب تیز لائن ای ایم اے 9 پر سست لائن ای ایم اے 20 کو عبور کرتی ہے تو خریدنے کا اشارہ پیدا ہوتا ہے ، اور جب تیز لائن ای ایم اے 9 کے نیچے سست لائن ای ایم اے 20 کو عبور کرتی ہے تو فروخت کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔
خاص طور پر ، حکمت عملی لائنوں کے مابین کراسنگ کا فیصلہ کرنے کے لئے دونوں ایما لائنوں کی قدر کا حساب لگاتی ہے اور اس کے درمیان بڑے پیمانے پر تعلقات کا موازنہ کرتی ہے۔ جب ای ایم اے 9 ای ایم اے 20 سے بڑا ہوتا ہے تو گولڈن کراس ظاہر ہوتا ہے ، بولی متغیر کو بلش پر سیٹ کریں ، جس سے خریدنے کا اشارہ ہوتا ہے۔ جب ای ایم اے 9 ای ایم اے 20 سے کم ہوتا ہے تو ڈیڈ کراس ظاہر ہوتا ہے ، بولی متغیر کو بیارش پر سیٹ کریں ، جس سے فروخت کا اشارہ ہوتا ہے۔
اس کے علاوہ ، حکمت عملی ایما 9 اور ایما 20 کے کراسنگ کا پتہ لگانے کے لئے کراس فنکشن کا استعمال کرتی ہے۔ جب یہ اوپر کی طرف سے ہوتا ہے ، یعنی ایما 9 پر ایما 20 پہنتا ہے ، تو یہ بھی bullish کے طور پر درست ہوتا ہے۔ جب یہ نیچے کی طرف سے ہوتا ہے ، یعنی ایما 9 پر ایما 20 پہنتا ہے ، تو یہ بھی bearish کے طور پر درست ہوتا ہے۔
اس طرح دوہری فیصلے کے ذریعے لیک سگنل کی روک تھام کی جاسکتی ہے۔ آخر میں ، تیزی اور کمی کی قیمتوں کے مطابق ، زیادہ یا کم کرنے کی منطق میں داخل ہوں ، اور خودکار تجارتی نظام کو مکمل کریں۔
طاقت کا تجزیہ
یہ حکمت عملی مندرجہ ذیل فوائد رکھتی ہے:
ای ایم اے کراسنگ اصول کا استعمال کرتے ہوئے ، مارکیٹ کے رجحانات کو موڑنے کے نقطہ کو مؤثر طریقے سے معلوم کیا جاسکتا ہے ، رجحانات کو پکڑنا
تیز رفتار ای ایم اے لائن کا مجموعہ ، جو رجحان کو ہموار کرنے اور موڑ کو پکڑنے کا کام کرسکتا ہے
گولڈ فورکس خریدیں اور ڈیڈ فورکس بیچیں، یہ ایک کلاسیکی حکمت عملی ہے اور اسے سمجھنا آسان ہے۔
کراس ٹیسٹنگ منطق شامل کی گئی ہے جس سے ورڈ پریشانیوں سے بچا جاسکتا ہے
خود کار طریقے سے ٹریڈنگ سسٹم، انسانی مداخلت کی ضرورت نہیں، بہتر ریٹرننگ
اپنی مرضی کے مطابق ای ایم اے سائیکل پیرامیٹرز ، اصلاح کی حکمت عملی
خطرے کا تجزیہ
اس حکمت عملی کے کچھ خطرات بھی ہیں:
EMAs کبھی کبھی ٹرینڈ کا فیصلہ کرنے کے لئے موثر ہوتے ہیں ، اس صورت میں جب وہ الٹ پوائنٹس سے محروم ہوجاتے ہیں
whipsaw اثر موجود ہے، مختصر مدت کے ایڈجسٹمنٹ غلط سگنل کو متحرک کر سکتے ہیں
مقررہ ای ایم اے سائیکل مارکیٹ میں تبدیلیوں کے مطابق نہیں ہے
ٹرینڈ کی شدت کا اندازہ نہیں لگایا جا سکتا، اور ہنگامہ خیز صورتحال میں پھنس جا سکتا ہے
نقصانات میں اضافے کا خدشہ، کوئی روک تھام نہیں
خود کار طریقے سے ٹریڈنگ سسٹم میں فٹ ہونے کے مسائل کا پتہ چلا ہے ، اور اس کی کارکردگی پر شک ہے
خطرے کا مقابلہ کرنے کے لئے ، آپ کو مندرجہ ذیل طریقوں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:
دوسرے اشارے کے ساتھ رجحانات کی توثیق کریں اور whipsaw سے بچیں
بڑے نقصانات سے بچنے کے لئے نقصانات کی روک تھام میں شامل ہوں
پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے شامل کریں تاکہ EMA کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کیا جاسکے
رجحانات کی شدت کا تعین کرنے کے لئے رجحانات میں شامل ہوں اور ہلچل سے بچیں.
اسٹیبلٹی کو بہتر بنانے کے لئے فارمولیشن کا مجموعہ
اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:
متحرک EMA سائیکلای ایم اے کی مدت میں تبدیلی: اب فکسڈ 20 سائیکل اور 9 سائیکل کا استعمال کرتے ہوئے ، ایڈجسٹمنٹ میکانزم متعارف کرایا جاسکتا ہے تاکہ ای ایم اے سائیکل کی حرکیات میں تبدیلی ، مارکیٹ کے رجحانات میں تبدیلی کو بہتر طور پر ٹریک کیا جاسکے۔
ملٹی ٹائم فریم توثیق: اب صرف ایک ٹائم فریم میں ای ایم اے کراسنگ کا مشاہدہ کیا جاسکتا ہے ، متعدد مختلف دورانیہ کے مجموعے کو توثیق کے لئے متعارف کرایا جاسکتا ہے ، غلطی سے بچنے کے لئے۔
دیگر اشارے کے ساتھ مل کر: ای ایم اے کراس سگنل کو فلٹر کرنے کے لئے MACD ، KD وغیرہ جیسے دیگر اشارے متعارف کرائے جاسکتے ہیں ، جس سے درستگی میں اضافہ ہوتا ہے۔
سٹاپ نقصان کی حکمت عملی: اب کوئی اسٹاپ نقصان نہیں ہے ، آپ کو ایک ہی نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے ایک موبائل اسٹاپ نقصان یا فکسڈ اسٹاپ نقصان کا مقام ترتیب دے سکتے ہیں۔
پیرامیٹرز کی اصلاح: ای ایم اے کی سائیکل پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے ، بہترین پیرامیٹرز کا مجموعہ تلاش کریں۔ آپ قدم بہ قدم اصلاح بھی کرسکتے ہیں ، پیرامیٹرز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں۔
جامع مجموعہ: متعدد ذیلی حکمت عملی کے مجموعے ، مختلف پیرامیٹرز کی ترتیبات کا استعمال کرتے ہوئے ، متعدد حکمت عملی تشکیل دیں ، جس سے استحکام میں اضافہ ہوسکے۔
مشین لرننگ: نیورل نیٹ ورکس جیسی مشین لرننگ ٹیکنالوجیز کا استعمال کرتے ہوئے ، کراس سگنلز کی تربیت اور شناخت کریں ، اور ای ایم اے کراسنگ کی ذہین حکمت عملی کو نافذ کریں۔
خلاصہ کریں۔
یہ حکمت عملی کلاسیکی ای ایم اے کراسنگ اصولوں پر مبنی ہے جو خود کار طریقے سے ٹریڈنگ سسٹم کی تعمیر کرتی ہے۔ مجموعی طور پر ، یہ واضح اور آسان ہے۔ لیکن اس کے استعمال کے اثرات میں عدم استحکام بھی موجود ہے۔ متحرک ایڈجسٹمنٹ پیرامیٹرز ، کثیر اشارے کے مجموعے ، اسٹاپ نقصان کے طریقوں اور کثیر مجموعوں کو متعارف کرانے کے ذریعہ اصلاح کی جاسکتی ہے ، جس سے حکمت عملی کی استحکام اور ریل اسٹیک کی کارکردگی میں نمایاں اضافہ ہوسکتا ہے۔ ای ایم اے کراسنگ حکمت عملی مزید تحقیق اور اطلاق کے قابل ہے۔
/*backtest
start: 2022-09-21 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
period: 4d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//For TRI'ers with a stinky trading view account.
//Some reccomended moving averages including the institutional moving averages.
//Much love to Brian for changing our lives.
//@version=4
strategy (title="Crossing Ema 20:9 by Sedkur", overlay=false)
src = close
ema20 = ema(src, 20)
ema9 = ema(src, 9)
plot( ema20, color=color.orange, style=plot.style_line, title="EMA20", linewidth=2)
plot( ema9, color=color.blue, style=plot.style_line, title="EMA9", linewidth=2)
//bullish = (ema9>ema20)?true:false
bullish = cross(ema9, ema20) and (ema9>ema20)?true:false
bearish = cross(ema9, ema20) and (ema20>ema9)?true:false
plotshape(bullish, style=shape.triangleup , location=location.belowbar, color=color.lime,size=size.tiny)
plotshape(bearish, style=shape.triangledown , location=location.abovebar, color=color.red,size=size.tiny)
alertcondition(bullish, title="Bullish", message="AL verdi")
if (bullish)
strategy.entry("buy", strategy.long, comment="al", when = year>2016)
if (bearish)
strategy.entry("sell", strategy.short, comment="sat", when = year>2016)
plot(strategy.equity)