1. مربع
  2. کلاسیکی ڈبل حرکت پذیر اوسط کراس اوور حکمت عملی

کلاسیکی ڈبل حرکت پذیر اوسط کراس اوور حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-10-27 16:47:30
ٹیگز:

img

جائزہ

ڈبل حرکت پذیر اوسط کراس اوور حکمت عملی ایک بہت ہی کلاسک اور عام طور پر استعمال ہونے والی تکنیکی تجزیہ کی حکمت عملی ہے۔ یہ حکمت عملی خرید و فروخت کے لئے تجارتی سگنل کے طور پر تیز رفتار حرکت پذیر اوسط اور سست رفتار حرکت پذیر اوسط کے کراس اوور کا استعمال کرتی ہے۔ جب تیز رفتار حرکت پذیر اوسط نیچے سے سست رفتار حرکت پذیر اوسط سے اوپر سے عبور کرتا ہے تو ، خرید کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔ جب تیز رفتار حرکت پذیر اوسط اوپر سے سست رفتار حرکت پذیر اوسط سے نیچے سے عبور کرتا ہے تو ، فروخت کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔

حکمت عملی منطق

اسٹریٹیجی کوڈ کے اہم حصوں میں شامل ہیں:

  1. تیز رفتار اور سست رفتار حرکت پذیر اوسط کی لمبائی اور قسم کی وضاحت کریں: تیز رفتار ایم اے کی مدت 5 ہے، سست رفتار ایم اے کی مدت 21 ہے، دونوں سادہ حرکت پذیر اوسط کا استعمال کرتے ہوئے.

  2. تیز اور سست ایم اے کا حساب لگائیں: 5 دور اور 21 دور کے سادہ چلنے والے اوسطوں کا حساب لگانے کے لئے ایس ایم اے فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے۔

  3. چارٹ کا نقشہ بنائیں: تیز اور سست ایم اے کی رجحان لائنوں کا نقشہ بنائیں۔

  4. داخلہ اور باہر نکلنے کے قواعد کی وضاحت کریں: خریدیں جب تیز رفتار ایم اے سست رفتار ایم اے سے تجاوز کرے، فروخت کریں جب تیز رفتار ایم اے سست رفتار ایم اے سے تجاوز کرے۔

  5. تجارت انجام دیں: جب شرائط پوری ہوجائیں تو تجارت کو خود بخود انجام دینے کے لئے حکمت عملی کے طویل اور مختصر افعال کا استعمال کریں۔

اس حکمت عملی کی کلید تیز اور سست ایم اے بنانے کے لئے مختلف ادوار کے چلتے ہوئے اوسط کا استعمال کرنا ہے ، اور ان کے کراس اوورز کو تجارتی سگنل کے طور پر استعمال کرنا ہے۔ تیز ایم اے قیمت کی تبدیلیوں کو تیزی سے پکڑتا ہے جبکہ سست ایم اے طویل مدتی رجحان کو بہتر طور پر ظاہر کرتا ہے۔ سست ایم اے کے اوپر تیز ایم اے کا کراس اوور ایک اپسائیڈ بریک آؤٹ کی نشاندہی کرتا ہے ، جو خرید کا اشارہ ہے۔ اور نیچے کراس اوور فروخت کا اشارہ ہے۔ اس حکمت عملی کا منطق آسان اور لاگو کرنا آسان ہے۔

فوائد کا تجزیہ

دوہری حرکت پذیر اوسط کراس اوور حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. سادہ اصول، سمجھنے میں آسان، beginners کے لئے موزوں.

  2. قیمت کے رجحان کی پیروی کریں، چھوٹی سی واپسی.

  3. اعتدال پسند تجارتی تعدد، زیادہ تجارت سے بچنے کے لئے.

  4. مرضی کے مطابق پیرامیٹرز، مارکیٹ کی تبدیلیوں کو اپنانے کے لئے لچکدار.

  5. بہتر بنانے اور مناسب ذاتی پیرامیٹر سیٹ تلاش کرنے کے لئے آسان.

  6. خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے سٹاپ نقصان مقرر کر سکتے ہیں.

  7. مختلف مارکیٹوں میں استعمال کیا جا سکتا ہے، اعلی قابل اطلاق.

  8. کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے دیگر اشارے کے ساتھ مل کر کیا جا سکتا ہے.

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے ساتھ کچھ خطرات بھی ہیں:

  1. جب رجحان مضبوط ہوتا ہے تو تاخیر کا رد عمل ، بہترین انٹری ٹائمنگ کو یاد کرسکتا ہے۔ حساسیت کو بہتر بنانے کے لئے ایم اے کے ادوار کو کم کرسکتا ہے۔

  2. زیادہ غلط سگنل رینج محدود مارکیٹوں کے دوران غلط تجارت سے بچنے کے لئے فلٹرز شامل کر سکتے ہیں.

  3. بہت زیادہ تجارت سے منافع پر اثر پڑ سکتا ہے۔ کراس اوور کو کم کرنے کے لئے ایم اے فاصلہ بڑھا سکتا ہے۔

  4. رجحان کا تعین کرنا مشکل، مخالف رجحان کی تجارت کا خطرہ۔ رجحان اشارے شامل کر سکتے ہیں۔

  5. پیرامیٹر کی اصلاح کے لئے کافی تاریخی اعداد و شمار کی ضرورت ہوتی ہے ، نئی مصنوعات کے ساتھ زیادہ فٹ ہونے کا خطرہ ہے۔ پیرامیٹرز کی استحکام کا تجربہ کرنے کی ضرورت ہے۔

  6. واحد اشارے بیرونی عوامل کے لئے حساس ، کارکردگی غیر مستحکم ہوسکتی ہے۔ تصدیق کے لئے دوسرے اشارے کے ساتھ مل سکتا ہے۔

اصلاح کی ہدایات

دوہری ایم اے حکمت عملی کو مزید بہتر بنانے کے کچھ طریقے ہیں:

  1. مخصوص تجارتی مصنوعات کے لئے بہترین پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے مختلف تیز اور سست ایم اے لمبائیوں کا تجربہ کریں۔

  2. کم مواقع کو کم کرنے کے لئے ٹریڈنگ کے حجم، اے ٹی آر سٹاپ نقصان جیسے فلٹرز شامل کریں.

  3. تجارتی سگنلز کی تصدیق اور جھوٹے بریکآؤٹس سے بچنے کے لئے رفتار کے اشارے کو یکجا کریں۔

  4. ابتدائی یا دیر سے باہر نکلنے سے بچنے کے لئے سٹاپ نقصان کی حکمت عملی کو بہتر بنائیں.

  5. رجحان کی پیروی اور مخالف رجحان کی تجارت کے لئے رجحان اور لہر کے اشارے شامل کریں.

  6. مقررہ ادوار کے بجائے مارکیٹ کے حالات کی بنیاد پر پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے موافقت پذیر ایم اے کا استعمال کریں۔

  7. مختلف مارکیٹ سیشنوں اور خصوصیات کے لئے پیرامیٹرز کے مجموعے کا استعمال کریں.

  8. مسلسل پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے مشین لرننگ الگورتھم کے ذریعے حقیقی وقت کی اصلاح انجام دیں.

خلاصہ

اس کی سادہ منطق اور نفاذ میں آسانی کے ساتھ ، دوہری متحرک اوسط کراس اوور حکمت عملی سب سے ضروری اور وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والی تکنیکی تجزیہ کی حکمت عملیوں میں سے ایک بن گئی ہے۔ یہ کنٹرول شدہ پل بیک اور قابل قبول خطرہ کے ساتھ قیمت کے رجحان کی پیروی کرتی ہے۔ لیکن پیرامیٹر ٹیوننگ کے ذریعہ ، دوسرے اشارے اور خودکار الگورتھم کو شامل کرنے کے ذریعہ اصلاح کی بہت بڑی صلاحیت بھی موجود ہے ، اس کی قابل اطلاق اور کارکردگی کو مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ مجموعی طور پر ، دوہری ایم اے کراس اوور حکمت عملی سرمایہ کاروں کی طرف سے بہت زیادہ توجہ اور طویل مدتی درخواست کے مستحق ہے۔

/*backtest
start: 2023-09-26 00:00:00
end: 2023-10-26 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
// strategy("Stochastic Strategy of BiznesFilosof", shorttitle="SS of BiznesFilosof", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=20, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.15, pyramiding=0)

//Period
startY = input(title="Start Year", defval = 2011)
startM = input(title="Start Month", defval = 1, minval = 1, maxval = 12)
startD = input(title="Start Day", defval = 1, minval = 1, maxval = 31)
finishY = input(title="Finish Year", defval = 2050)
finishM = input(title="Finish Month", defval = 12, minval = 1, maxval = 12)
finishD = input(title="Finish Day", defval = 31, minval = 1, maxval = 31)
//finish = input(2019, 02, 28, 00, 00)
timestart = timestamp(startY, startM, startD, 00, 00)
timefinish = timestamp(finishY, finishM, finishD, 23, 59)
window = true // Lenghth strategy

length1 = input(21, minval=1), smoothK1 = input(3, minval=1), smoothD1 = input(3, minval=1)
//length2 = input(5, minval=1), smoothK2 = input(1, minval=1), smoothD2 = input(1, minval=1)
inh0 = input(title="Bottom Line", defval = 14, minval=0), inh1 = input(title="Upper Line", defval = 86, minval=0)

k1 = sma(stoch(close, high, low, length1), smoothK1)
d1 = sma(k1, smoothD1)
plot(k1, color=blue)
plot(d1, color=red)
//k2 = sma(stoch(close, high, low, length2), smoothK2)
//d2 = sma(k2, smoothD2)
//plot(k2, color=orange)

h1 = hline(inh1)
h0 = hline(inh0)
fill(h0, h1, color = aqua, transp=90)

//open
strategy.entry("LongEntryID", strategy.long, comment="LONG", when = crossover(k1, d1) and crossover(k1, inh0) and window)
strategy.entry("ShortEntryID", strategy.short, comment="SHORT", when = crossunder(k1, d1) and crossunder(k1, inh1) and window)

if crossunder(k1, d1) and crossunder(k1, inh1) and strategy.position_size > 0
    strategy.close_all()
if crossover(k1, d1) and crossover(k1, inh0) and strategy.position_size < 0
    strategy.close_all()
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں