مشتری اور زحل کی رفتار ایم اے کراس اوور فلٹر کی حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی ٹریڈنگ سگنل کے طور پر دو متحرک اوسط کے کراس کا استعمال کرتی ہے اور اس میں طول موج بی بی اور اپنی مرضی کے مطابق متحرک توانائی کے اشارے کے ساتھ مل کر فلٹرنگ کی جاتی ہے تاکہ ایم اے کراس سگنل کی وشوسنییتا کو بہتر بنایا جاسکے اور جعلی سگنل کو کم کیا جاسکے۔
اصول
50 دورانیہ ای ایم اے اور 200 دورانیہ ایس ایم اے کا استعمال کرتے ہوئے گولڈ فورک ڈیڈ فورک سگنل تشکیل دیں۔
جب قیمتوں میں اضافہ ہوتا ہے تو ، 200 دن کی لائن سے اوپر کی قیمت کی ضرورت ہوتی ہے اور اپنی مرضی کے مطابق متحرک توانائی کے اشارے کی قیمت 25 سے کم ہوتی ہے تاکہ خریداری کا اشارہ پیدا کیا جاسکے۔
جب قیمتیں نیچے کی طرف جارہی ہیں تو ، 200 دن کی لائن سے نیچے کی قیمت کی ضرورت ہے اور اپنی مرضی کے مطابق متحرک توانائی کے اشارے کی قیمت 75 سے زیادہ ہے تاکہ فروخت کا اشارہ پیدا کیا جاسکے۔
اپنی مرضی کے مطابق متحرک توانائی کے اشارے بی بی کے وسط لائن اور اوپر اور نیچے ریل کی دوری کے مطابق 0-100 کی حد تک نقشہ تیار کریں۔ ریورس شماریاتی فاصلے کی کم سے کم قیمت کے ذریعے ، یکسانیت کا علاج کریں۔
متحرک توانائی کے اشارے قیمتوں کے متعلقہ طول و عرض کی پوزیشن کی معلومات کو ظاہر کرسکتے ہیں ، تھرویلز کو فلٹر کرنے کے لئے ترتیب دے سکتے ہیں ، جس سے غلط کراسنگ کو مؤثر طریقے سے کم کیا جاسکتا ہے۔
طاقت کا تجزیہ
ای ایم اے اور ایس ایم اے کے فوائد کا استعمال کرتے ہوئے، وسط اور لمبی لائن رجحانات کو پکڑنے کے لئے
فلٹرنگ کے لئے متحرک توانائی کے اشارے میں اضافہ ، زیادہ وشوسنییتا ، جھوٹے سگنل کو کم کریں۔
بی بی اوپر اور نیچے کی دوری میں نقل و حرکت کی طاقت کی عکاسی ہوتی ہے ، رجعت کے اعدادوشمار کے ساتھ مل کر معیاری علاج کیا جاتا ہے ، تاکہ پیرامیٹر پر انحصار سے بچایا جاسکے۔
اپنی مرضی کے مطابق ای ایم اے اور ایس ایم اے سائیکل اور متحرک توانائی کے اشارے کی قیمتوں کا تعین ، مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق۔
حکمت عملی کے خیالات واضح ہیں، پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے کافی جگہ ہے، عملی طور پر مضبوط ہے.
خطرے کا تجزیہ
ای ایم اے اور ایس ایم اے خود ہی پیچھے رہ گئے ہیں اور ممکنہ طور پر شارٹ لائن کے مواقع سے محروم ہیں۔
دو لائن کراسنگ بنیادی طور پر رجحانات کی پیروی کرنے کی حکمت عملی ہے اور زلزلے کے حالات کے لئے موزوں نہیں ہے۔
متحرک توانائی کے اشارے کی حد کو مناسب پیرامیٹرز کی نشاندہی کرنے کے لئے بار بار جانچ پڑتال کی ضرورت ہے ، جس میں منحنی اصلاح کا خطرہ ہے۔
بڑے دورانیہ اوسط لکیری حکمت عملی ، منافع نسبتا مستحکم ہے لیکن مطلق منافع محدود ہوسکتا ہے۔
اس حکمت عملی کو اپنانے کے لئے ، اوسطاً مدت کو کم کیا جاسکتا ہے ، یا دوسرے اشارے شامل کیے جاسکتے ہیں تاکہ فیصلہ کیا جاسکے۔
اصلاح کی سمت
بہترین پیرامیٹرز کو تلاش کرنے کے لئے مختلف مساوی لائنوں کے مجموعے کی جانچ کریں۔
دوسرے اشارے کے فیصلے شامل کریں ، جیسے MACD ، KD وغیرہ معاون فیصلے
متحرک توانائی کے اشارے کے پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں ، جیسے ریٹروپیکل ، میپنگ رینج وغیرہ۔
خطرے پر قابو پانے کے لئے اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار شامل کریں۔
مختلف اقسام کے پیرامیٹرز متضاد ہیں ، مشین لرننگ کی خصوصیات کو نکالنے پر غور کیا جاسکتا ہے۔
غیر معقول کراس سگنل سے بچنے کے لئے توانائی کے اشارے شامل کریں۔
خلاصہ کریں۔
اس حکمت عملی میں مجموعی طور پر سائیکل ٹرینڈ ٹریکنگ اور اپنی مرضی کے مطابق متحرک توانائی کے اشارے کی دوہری فلٹرنگ کا فائدہ ایک ہی ہے ، اعلی وشوسنییتا ہے ، اور یہ عملی طور پر قابل قدر ہے۔ پیرامیٹرز کو بہتر بنانے اور معاون تکنیکی اشارے کو بڑھانے کے ذریعہ ، اس سے بہتر کارکردگی کی توقع کی جاسکتی ہے۔ اس حکمت عملی کا نظریہ نیا ہے ، جو رجحان سے باخبر رہنے والی دیگر حکمت عملیوں کے لئے ایک سبق فراہم کرسکتا ہے ، اور یہ ایک قابل قدر اضافہ ہے کوانٹم ٹریڈنگ حکمت عملی کے ذخیرے میں۔
/*backtest
start: 2023-10-26 00:00:00
end: 2023-10-27 13:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title="EMA Difference Mapping with Trades", shorttitle="EMA Diff Map", overlay=false)
// Inputs
emaLength = input(20, "EMA Length")
stdDevLength = input(2, "Standard Deviation Length")
priceSource = close
takeProfitPoints = input(1000, title="Take Profit (in Points)")
stopLossPoints = input(2500, title="Stop Loss (in Points)")
// Calculate EMA
ema = ema(priceSource, emaLength)
// Calculate Standard Deviation
stdDev = stdev(priceSource, stdDevLength)
// Calculate differences
diff1 = (ema + stdDev) - ema
diff2 = ema - (ema - stdDev)
// Calculate min and max differences from last year
lookbackPeriod = 504 // Number of trading days in a year
minDiff1 = lowest(diff1, lookbackPeriod)
maxDiff1 = highest(diff1, lookbackPeriod)
minDiff2 = lowest(diff2, lookbackPeriod)
maxDiff2 = highest(diff2, lookbackPeriod)
// Map differences based on requirements
mappedDiff1 = 50 + 50 * ((diff1 - minDiff1) / (maxDiff1 - minDiff1))
mappedDiff2 = 50 - 50 * ((diff2 - minDiff2) / (maxDiff2 - minDiff2))
// Combine mapped differences into a single line
mappedLine = if close > ema
mappedDiff1
else
mappedDiff2
// Plot 'mappedLine' in the main chart area conditionally
plot(mappedLine, title="EMA Difference Mapping", color=(close > ema ? color.blue : na), style=plot.style_line, linewidth=2)
// Calculate the 50EMA and 200SMA
ema50 = ema(close, 50)
sma200 = sma(close, 200)
// Plot the 50EMA and 200SMA on the main chart
plot(ema50, color=color.blue, title="50 SMA", linewidth=2)
plot(sma200, color=color.red, title="200 SMA", linewidth=2)
// Initialize trade variables
var bool waitingForBuy = na
var bool waitingForSell = na
var bool buyConditionMet = false
var bool sellConditionMet = false
if not sellConditionMet and crossunder(ema50, sma200)
sellConditionMet := true
waitingForBuy := false
if sellConditionMet
waitingForSell := true
sellConditionMet := false
if waitingForSell and close < sma200 and mappedLine > 75
strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.exit("Sell Exit", "Sell", profit=takeProfitPoints, loss=stopLossPoints)
waitingForSell := false
// Define the strategy conditions and execute trades
if not buyConditionMet and crossover(ema50, sma200)
buyConditionMet := true
waitingForSell := false
if buyConditionMet
waitingForBuy := true
buyConditionMet := false
if waitingForBuy and close > sma200 and mappedLine < 25
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.exit("Buy Exit", "Buy", profit=takeProfitPoints, loss=stopLossPoints)
waitingForBuy := false