ڈبل EMA گولڈن کراس اور ڈیتھ کراس ٹریکنگ کی حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی ایک رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔ اس حکمت عملی کے ذریعہ ، فوری لائن EMA اور سست لائن EMA کا حساب کتاب کرکے ، اور ان دونوں کے سائز کے تعلقات کا موازنہ کرکے ، ڈبل EMA کے گولڈ فورک اور ڈیڈ فورک ٹریڈنگ سگنل کو حاصل کیا جاسکتا ہے۔ جب فوری لائن پر سست لائن کو عبور کرتے وقت خرید سگنل پیدا ہوتا ہے ، اور جب فوری لائن کے نیچے سست لائن کو عبور کرتے وقت فروخت سگنل پیدا ہوتا ہے ، تو ایک سادہ رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی کا احساس ہوتا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی کا بنیادی منطق مندرجہ ذیل حصوں پر مشتمل ہے:
فاسٹ لائن ای ایم اے اور سست لائن ای ایم اے کا حساب لگائیں: فاسٹ ان پٹ کی لمبائی فاسٹ ان پٹ ای ایم اے اور سست ان پٹ کی لمبائی سست ان پٹ ای ایم اے کے لئے ta.ema (()) فنکشن کے ذریعہ حساب لگائیں۔
بیک اپ ٹائم رینج سیٹ کریں: بیک اپ ٹائم کو فلٹر کریں یا نہیں ، بیک ٹسٹ اسٹارٹ ڈیٹ اور بیک ٹسٹ اینڈ ڈیٹ کو بیک اپ کے آغاز اور اختتام کا وقت مقرر کریں۔
ٹریڈنگ سگنل پیدا کریں: ta.crossover ((() اور ta.crossunder ((() افعال کے ذریعہ تیز لائن ای ایم اے اور سست لائن ای ایم اے کے سائز کے مابین موازنہ کریں ، جب تیز لائن پر سست لائن کو عبور کرتے وقت خرید سگنل پیدا کریں ، اور جب تیز لائن کے نیچے سست لائن کو عبور کرتے وقت فروخت سگنل پیدا کریں۔
ٹائم فریم سے باہر آرڈرز کی پروسیسنگ: ٹائم فریم سے باہر زیر التواء آرڈرز کو منسوخ کیا جائے گا اور تمام پوزیشنوں کو ختم کردیا جائے گا۔
حرکت پذیر اوسط کا نقشہ بنائیں: چارٹ پر تیز لائن EMA اور سست لائن EMA کی حرکت پذیر اوسط کا نقشہ بنائیں۔
اسٹریٹجک فوائد
یہ ایک بہت ہی سادہ رجحانات کی پیروی کرنے کی حکمت عملی ہے جس میں مندرجہ ذیل فوائد ہیں:
حکمت عملی کی منطق سادہ ہے، سمجھنے اور لاگو کرنے میں آسان ہے۔
ای ایم اے نے قیمتوں کے اعداد و شمار کو ہموار کیا ہے ، جس سے شور مچانے والی تجارت کو کم کیا جاسکتا ہے۔
مختلف مارکیٹ کے حالات کو اپنانے کے لئے اپنی مرضی کے مطابق ای ایم اے سائیکل پیرامیٹرز۔
لچکدار سیٹ بیک اپ وقت کی حد، مخصوص وقت کی حد کے لئے ٹیسٹ.
داخلہ اور باہر نکلنے کے حالات کو بہتر بنانے کے لئے ، دیگر اشارے کے ساتھ مل کر استعمال کریں۔
خطرے کا تجزیہ
اس حکمت عملی کے کچھ خطرات بھی ہیں جن کے بارے میں آگاہ ہونا ضروری ہے:
ڈبل ای ایم اے کی حکمت عملی زیادہ لچکدار ہے اور مارکیٹ میں تبدیلیوں کے لئے لچکدار نہیں ہے.
بار بار تجارت اور بار بار تجارت کا خطرہ ہے۔
EMA پیرامیٹرز کی غلط ترتیب سے ٹریڈنگ سگنل کی غلطی ہوسکتی ہے۔
غیر معقول ریٹرننگ ٹائم رینج ممکنہ طور پر زیادہ فٹ ہونے کا سبب بن سکتی ہے۔
اس کے نتیجے میں، آپ کو اپنے آپ کو نقصان پہنچا سکتا ہے اور آپ کو نقصان پہنچا سکتا ہے.
پیرامیٹرز کی اصلاح ، مناسب فلٹرنگ اتار چڑھاؤ ، اور سٹاپ نقصان کی ترتیب وغیرہ کے ذریعہ خطرے کو کنٹرول کیا جاسکتا ہے۔
اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:
EMA سائیکل پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں ، بہترین پیرامیٹرز کا مجموعہ منتخب کریں۔
غیر ضروری تجارت سے بچنے کے لئے دوسرے اشارے کو فلٹر کریں.
اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی میں اضافہ کریں اور انفرادی نقصانات کو کنٹرول کریں۔
رجحانات، اتار چڑھاؤ اور دیگر فلٹرز کے ساتھ، ٹریڈنگ کی کثرت کو کم کریں.
مختلف قسم کے معاہدوں کی جانچ پڑتال کریں اور بہترین حکمت عملی کو لاگو کرنے کے لئے تلاش کریں.
سلائڈ پوائنٹس، فیسوں اور دیگر اخراجات پر قابو پانے کے ذریعے ریٹرننگ کو زیادہ حقیقت پسندانہ بنایا جا سکتا ہے۔
خلاصہ کریں۔
یہ حکمت عملی مجموعی طور پر ایک بہت ہی آسان دوہری ای ایم اے گولڈ فورک اور ڈائی فورک حکمت عملی ہے ، منطق واضح اور سمجھنے میں آسان ہے ، جو تیز رفتار ای ایم اے کے مقابلے کے ذریعہ تجارتی سگنل پیدا کرتی ہے۔ اس حکمت عملی کی خوبی یہ ہے کہ اس کا نفاذ آسان ہے ، لیکن اس میں کچھ مسائل بھی موجود ہیں جیسے بار بار تجارت ، زیادہ اصلاح کا سبب بننا آسان ہے۔ اگلے مرحلے میں اس حکمت عملی کو زیادہ مستحکم اور عملی بنانے کے لئے پیرامیٹرز کی اصلاح ، خطرے کے کنٹرول وغیرہ میں بہتری لائی جاسکتی ہے۔
/*backtest
start: 2022-11-06 00:00:00
end: 2023-11-12 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("MollyETF_EMA_Crossover", overlay = true, initial_capital = 100000, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity)
fastInput = input( 10, "Fast EMA")
slowInput = input( 21, "Slow EMA")
// Calculate two moving averages with different lengths.
float fastMA = ta.ema(close, fastInput)
float slowMA = ta.ema(close, slowInput)
// STEP 1. Create inputs that configure the backtest's date range
useDateFilter = input.bool(true, title="Filter Date Range of Backtest",
group="Backtest Time Period")
backtestStartDate = input(timestamp("1 Jan 2018"),
title="Start Date", group="Backtest Time Period",
tooltip="This start date is in the time zone of the exchange " +
"where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " +
"zone of the chart or of your computer.")
backtestEndDate = input(timestamp("7 Sep 2023"),
title="End Date", group="Backtest Time Period",
tooltip="This end date is in the time zone of the exchange " +
"where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " +
"zone of the chart or of your computer.")
// STEP 2. See if current bar falls inside the date range
inTradeWindow = true
// STEP 3. Include the date filter with the entry order conditions
// Enter a long position when `fastMA` crosses over `slowMA`.
if inTradeWindow and ta.crossover(fastMA, slowMA)
strategy.entry("buy", strategy.long)
// Enter a short position when `fastMA` crosses under `slowMA`.
if inTradeWindow and ta.crossunder(fastMA, slowMA)
strategy.close_all(comment="sell")
// STEP 4. With the backtest date range over, exit all open
// trades and cancel all unfilled pending orders
if not inTradeWindow and inTradeWindow[1]
strategy.cancel_all()
strategy.close_all(comment="Date Range Exit")
// Plot the moving averages.
plot(fastMA, "Fast MA", color.aqua)
plot(slowMA, "Slow MA", color.orange)