1. مربع
  2. ایس ایم اے کراس اوور حکمت عملی

ایس ایم اے کراس اوور حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-11-08 11:36:51
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی تیز رفتار اور سست رفتار اوسط کے مابین کراس اوور پر مبنی تجارتی سگنل تیار کرتی ہے۔ جب تیز رفتار اوسط نیچے سے سست رفتار اوسط سے تجاوز کرتا ہے تو یہ خرید سگنل تیار کرتا ہے۔ جب تیز رفتار اوسط اوپر سے سست رفتار اوسط سے تجاوز کرتا ہے تو یہ فروخت سگنل تیار کرتا ہے۔

اصول

یہ حکمت عملی تیز رفتار اور سست حرکت پذیر اوسطوں کا حساب لگانے کے لئے ایس ایم اے فنکشن کا استعمال کرتی ہے۔ فاسٹ_ایس ایم اے مدت کی لمبائی کے ساتھ تیز رفتار حرکت پذیر اوسط ہے. سست_ایس ایم اے مدت کی لمبائی کے ساتھ سست حرکت پذیر اوسط ہے.

یہ حکمت عملی تیز رفتار اور سست رفتار اوسط کے درمیان کراس اوور کا تعین کرنے کے لئے کراس اور کراس انڈر افعال کا استعمال کرتی ہے۔ جب تیز رفتار اوسط سست رفتار اوسط سے تجاوز کرتا ہے تو ، LONG متغیر سچ ہے اور خریدنے کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔ جب تیز رفتار اوسط سست رفتار اوسط سے نیچے عبور کرتا ہے تو ، SHORT متغیر سچ ہے اور فروخت کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔

فوائد

اس حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. سادہ اصول، سمجھنے اور لاگو کرنے میں آسان.
  2. قابل تخصیص چلتی اوسط مدت، مختلف مارکیٹ کے ماحول کے مطابق ڈھالنے کے قابل.
  3. کچھ مارکیٹ شور کو فلٹر کرتا ہے اور نسبتا قابل اعتماد ٹریڈنگ سگنل پیدا کرتا ہے.
  4. رجحانات کے آغاز اور موڑ دونوں کو پکڑتا ہے.

خطرات

اس حکمت عملی میں مندرجہ ذیل خطرات بھی ہیں:

  1. اگر ترتیبات غلط ہیں تو بہت زیادہ ٹریڈنگ سگنل پیدا کرسکتے ہیں، جس سے زیادہ ٹریڈنگ ہوتی ہے۔
  2. سائیڈ ویز مارکیٹوں میں بہت سے غلط سگنل پیدا کر سکتے ہیں.
  3. کسی رجحان کی مدت کا تعین نہیں کر سکتے ہیں، یہ قبل از وقت الٹ سکتا ہے۔

خطرے کا انتظام:

  1. فلٹرنگ اثر اور حساسیت کو متوازن کرنے کے لئے مناسب حرکت پذیر اوسط پیرامیٹرز مقرر کریں.
  2. غلط سگنل سے بچنے کے لئے رجحان اشارے فلٹرز شامل کریں.
  3. ہر تجارت میں نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے سٹاپ نقصان کے مقامات مقرر کریں.

اصلاح

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

  1. غلط بریک آؤٹ سے بچنے کے لئے جب بریک آؤٹ ہوتا ہے تو حجم یا اتار چڑھاؤ پر فلٹرنگ کے حالات شامل کریں۔
  2. رجحان کی سمت اور طاقت کی نشاندہی کرنے کے لئے رجحان کے اشارے شامل کریں.
  3. چلتی اوسط پیرامیٹرز کو خود کار طریقے سے بہتر بنانے کے لئے مشین سیکھنے کے ماڈل شامل کریں.
  4. تجارتی حدود کی وضاحت کرنے اور اندراج کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے سپورٹ / مزاحمت اور بولنگر بینڈ کے ساتھ مل کر۔

خلاصہ

یہ حکمت عملی مؤثر طریقے سے چلتی اوسط کے فوائد کا فائدہ اٹھاتے ہوئے تجارتی سگنل تیار کرتی ہے۔ اگرچہ کچھ خطرات موجود ہیں ، لیکن پیرامیٹر کی اصلاح ، فلٹرز وغیرہ شامل کرکے ان میں بہتری لائی جاسکتی ہے۔ چلتی اوسط کراس اوور حکمت عملی مزید تحقیق اور درخواست کے قابل ہے۔

/*backtest
start: 2023-10-01 00:00:00
end: 2023-10-13 00:00:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@author Jacques Grobler
//
//                  SIMPLE CROSS OVER BOT
//                  =====================
//
// This is a simple example of how to set up a strategy to go long or short
// If you make any modifications or have any suggestions, let me know
// When using this script, every section marked back testing should be 
// uncommented in order to use for back testing, same goes for using the script portion

///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//// INTRO
//// -----
// BACKTESTING
//@version=4
strategy(title="SimpleCrossOver_Bot_V1_Backtester", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, pyramiding=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)

// SIGNALS
//study(title="SimpleCrossOver_Bot_V1_Signals", overlay = true)

///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//// INPUTS
//// ------
// BACKTESTING
dateSart_Year = input(2018, title="Start Year", minval=2000)
dateSart_Month = input(1, title="Start Month", minval=1, maxval=12)
dateSart_Day = input(1, title="Start Day", minval=1, maxval=31)
dateEnd_Year = input(2019, title="End Year", minval=2000)
dateEnd_Month = input(1, title="End Month", minval=1, maxval=12)
dateEnd_Day = input(1, title="End Day", minval=1, maxval=31)

// BACKTESTING AND SIGNALS
fast_SMA_input = input(7, title="SMA Fast")
slow_SMA_input = input(25, title="SMA Slow")

///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//// INDICATORS
//// ----------
fast_SMA = sma(close, fast_SMA_input)
slow_SMA = sma(close, slow_SMA_input)

///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//// STRATEGY
//// --------
LONG = cross(fast_SMA, slow_SMA) and fast_SMA > slow_SMA
stratLONG() => crossover(fast_SMA, slow_SMA)
SHORT = cross(fast_SMA, slow_SMA) and fast_SMA < slow_SMA
stratSHORT() => crossunder(fast_SMA, slow_SMA)

///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//// TRIGGERS
//// --------
// BACKTESTING
testPeriodStart = timestamp(dateSart_Year, dateSart_Month, dateSart_Day, 0, 0)
testPeriodStop = timestamp(dateEnd_Year, dateEnd_Month, dateEnd_Day, 0, 0)
timecondition = true

strategy.entry(id="LONG", long = true, when=timecondition and stratLONG())
strategy.entry(id="SHORT", long = false, when=timecondition and stratSHORT())

// SIGNALS
//alertcondition(LONG, title="LONG")
//alertcondition(SHORT, title="SHORT")

///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//// PLOTS
//// -----
// BACKTESTING AND SIGNALS
plot(fast_SMA, color=green, linewidth=1)
plot(slow_SMA, color=yellow, linewidth=1)
plotshape(LONG, title="LONG", style=shape.triangleup, text="LONG", location=location.belowbar, size=size.small, color=green)
plotshape(SHORT, title="SHORT", style=shape.triangledown, text="SHORT", location=location.abovebar, size=size.small, color=red)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں