1. مربع
  2. سادہ حرکت پذیر اوسط کراس اوور حکمت عملی

سادہ حرکت پذیر اوسط کراس اوور حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-11-14 16:17:16
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے مختلف وقت کے ادوار کے ساتھ متعدد سادہ حرکت پذیر اوسط (ایس ایم اے) کے سنہری کراس اور موت کے کراس کی بنیاد پر خرید اور فروخت کے سگنل تیار کرتی ہے۔ اس میں 4 ایس ایم اے - 20 دن ، 50 دن ، 100 دن اور 200 دن کا ایس ایم اے استعمال کیا جاتا ہے۔ جب قلیل مدتی ایس ایم اے طویل مدتی ایس ایم اے سے تجاوز کرتا ہے تو اسے سنہری کراس سمجھا جاتا ہے اور خرید کا سگنل ٹرگر ہوتا ہے۔ جب قلیل مدتی ایس ایم اے طویل مدتی ایس ایم اے سے نیچے عبور کرتا ہے تو اسے موت کا کراس سمجھا جاتا ہے اور فروخت کا سگنل ٹرگر ہوتا ہے۔

حکمت عملی منطق

اس حکمت عملی کا بنیادی منطق مندرجہ ذیل نکات پر مبنی ہے:

  1. مختلف وقت کی مدت کے ساتھ متعدد ایس ایم اے کا حساب لگائیں جن میں 20 دن، 50 دن، 100 دن اور 200 دن کے ایس ایم اے شامل ہیں۔

  2. مختصر مدت کے SMA (20 دن) اور طویل مدتی SMA (50 دن، 100 دن، 200 دن) کے درمیان کراس اوور کی صورت حال کو چیک کریں۔

  3. جب 20 دن کا ایس ایم اے 50 دن کے ایس ایم اے سے اوپر عبور کرتا ہے تو ، اسے سنہری کراس سمجھا جاتا ہے اور خریدنے کا اشارہ متحرک ہوتا ہے۔ جب 20 دن کا ایس ایم اے 50 دن کے ایس ایم اے سے نیچے عبور کرتا ہے تو ، اسے موت کا کراس سمجھا جاتا ہے اور فروخت کا اشارہ متحرک ہوتا ہے۔

  4. زیادہ تر رجحان طویل مدتی SMAs کی طرف سے مقرر کیا جاتا ہے جو مختصر مدت کے SMAs سے اوپر رہتا ہے، یعنی 50 دن کے SMA > 20 دن کے SMA.

  5. انٹری سگنلز کی ترجیح یہ ہے: 20 دن کا ایس ایم اے بمقابلہ 50 دن کا ایس ایم اے > 20 دن کا ایس ایم اے بمقابلہ 100 دن کا ایس ایم اے > 20 دن کا ایس ایم اے بمقابلہ 200 دن کا ایس ایم اے۔

  6. باہر نکلنے کا اشارہ اس وقت پیدا ہوتا ہے جب 20 دن کا ایس ایم اے 50 دن کے ایس ایم اے سے نیچے واپس جاتا ہے۔

یہ حکمت عملی بنیادی طور پر رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے ایس ایم اے کراس اوورز پر انحصار کرتی ہے۔ بیل مارکیٹوں میں سونے کی صلیب اور ریچھ مارکیٹوں میں موت کی صلیب ممکنہ رجحان کے آغاز کی نشاندہی کرسکتی ہے۔ اس کے علاوہ ، طویل مدتی ایس ایم اے مختصر مدت کے ایس ایم اے سے اوپر رہنے سے بڑے رجحان کی تصدیق ہوتی ہے۔

حکمت عملی کے فوائد

اس حکمت عملی کے اہم فوائد میں شامل ہیں:

  1. منطق سادہ اور سمجھنے اور لاگو کرنے کے لئے آسان ہے.

  2. ایس ایم اے مارکیٹ شور کو فلٹر کرنے اور رجحان کی نشاندہی کرنے میں ای ایم اے سے بہتر ہیں۔

  3. متعدد وقت کی مدت SMAs کا استعمال کرتے ہوئے سگنل کی وشوسنییتا کو بہتر بناتا ہے.

  4. انٹری سگنلز کے لئے ترجیح کی ترتیب سے قبل از وقت انٹری سے بچنے کے لئے.

  5. اپنی مرضی کے مطابق SMA ادوار اور رنگ حکمت عملی کی اصلاح کی اجازت دیتے ہیں.

  6. مختلف تجارتی طرزوں کے لئے متعدد ٹائم فریم پر لاگو ہوتا ہے۔

  7. ایس ایم اے کراس اوور سسٹم اہم رجحان کی سمت کا تعین کرنے میں بہت موثر ہے۔

اسٹریٹجی کے خطرات

اس حکمت عملی سے وابستہ کچھ خطرات:

  1. بہت سے غلط سگنل اکثر SMA کراسنگ کے ساتھ رینج مارکیٹوں کے دوران ہوسکتے ہیں۔

  2. فکسڈ ایس ایم اے ادوار مارکیٹ کی تبدیلیوں کے مطابق نہیں بن سکتے، پیرامیٹرز کو رجحان اور اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر بہتر بنایا جانا چاہئے۔

  3. اکیلے ایس ایم اے کراسز درست اندراج کا تعین نہیں کر سکتے، دیگر اشارے جیسے ایم اے سی ڈی کو شامل کیا جانا چاہئے۔

  4. ایس ایم اے میں تاخیر کی نوعیت ہوتی ہے، انٹری ٹائمنگ کو بہتر بنانے کی ضرورت ہوتی ہے یا حد کے احکامات کا استعمال کیا جانا چاہئے۔

  5. سرمایہ کے تحفظ کے لئے سخت سٹاپ نقصان کا نفاذ انتہائی ضروری ہے۔

  6. منافع پر تجارتی اخراجات کے اثرات پر غور کیا جانا چاہئے.

حکمت عملی کو بہتر بنانا

اس حکمت عملی کو بہتر بنانے کے کچھ طریقے:

  1. مارکیٹ کے حالات اور اے ٹی آر کی بنیاد پر متحرک طور پر ایس ایم اے کی مدت کو بہتر بنائیں۔

  2. انٹری ٹائمنگ کے لیے دیگر اشارے جیسے ایم اے سی ڈی، آر ایس آئی شامل کریں۔

  3. مضبوطی کے دوران غلط سگنل سے بچنے کے لئے ADX کی طرح رجحان فلٹر شامل کریں.

  4. سٹاپ نقصان کے طریقوں کو بہتر بنائیں جیسے اے ٹی آر اسٹاپ یا ٹریلنگ اسٹاپ۔

  5. اکاؤنٹ کے سائز کی بنیاد پر پوزیشن سائزنگ کو متحرک طور پر منظم کریں۔

  6. مختلف اثاثہ جات کی کلاسوں میں زیادہ سے زیادہ پیرامیٹرز کی جانچ کریں.

  7. زیادہ سے زیادہ ٹائم فریم رجحان کے ساتھ مستقل مزاجی کو یقینی بنانے کے لئے متعدد ٹائم فریم شامل کریں.

نتیجہ

خلاصہ یہ ہے کہ ، یہ سادہ ایس ایم اے کراس اوور سسٹم رجحان کی سمت کا تعین کرنے میں قابل اعتماد ہے اور زیادہ تر تاجروں کے لئے موزوں ہے۔ تاہم ، اس میں کچھ پسماندہ مسائل ہیں اور غلط سگنل پیدا کرسکتے ہیں۔ ہمیں تبدیل شدہ مارکیٹ کے ماحول میں اسے مضبوط بنانے کے لئے انٹری ٹائمنگ ، اسٹاپ نقصان ، پوزیشن سائزنگ وغیرہ کو بہتر بنانا چاہئے۔ متعدد تکنیکی اشارے اور رجحان کی تشخیص کا امتزاج ایک ٹھوس رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی کی تعمیر کی کلید ہے۔

/*backtest
start: 2023-10-14 00:00:00
end: 2023-11-13 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © xyzdesign1989
//@version=5
strategy("SMA crossover buy/sell [SCSM_Algo]", overlay=true, margin_long=3000, margin_short=3000)


BuyCond = ta.crossover(ta.sma(close, 20), ta.sma(close, 50)) and ta.sma(close, 20) > ta.sma(close, 50) and  ta.sma(close, 50) > ta.sma(close, 100) and  ta.sma(close, 100) > ta.sma(close, 200) or (ta.crossover(ta.sma(close, 20), ta.sma(close, 100)) and ta.sma(close, 20) > ta.sma(close, 50))
if (BuyCond)
    strategy.entry("SCSM 🤲 Buy", strategy.long)

SellCond = ta.crossunder(ta.sma(close, 20), ta.sma(close, 50))
if (SellCond)
    strategy.entry("الحمد للہ،Sell", strategy.short)

ma(source, length, type) =>
    type == "SMA" ? ta.sma(source, length) :
     type == "EMA" ? ta.ema(source, length) :
     type == "SMMA (RMA)" ? ta.rma(source, length) :
     type == "WMA" ? ta.wma(source, length) :
     type == "VWMA" ? ta.vwma(source, length) :
     na

show_ma1   = input(true   , "MA №1", inline="MA #1")
ma1_type   = input.string("SMA"  , ""     , inline="MA #1", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"])
ma1_source = input(close  , ""     , inline="MA #1")
ma1_length = input.int(20     , ""     , inline="MA #1", minval=1)
ma1_color  = input(#0929f6, ""     , inline="MA #1")
ma1 = ma(ma1_source, ma1_length, ma1_type)
plot(show_ma1 ? ma1 : na, color = ma1_color, title="MA №1")

show_ma2   = input(true   , "MA №2", inline="MA #2")
ma2_type   = input.string("SMA"  , ""     , inline="MA #2", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"])
ma2_source = input(close  , ""     , inline="MA #2")
ma2_length = input.int(50     , ""     , inline="MA #2", minval=1)
ma2_color  = input(#00fb04, ""     , inline="MA #2")
ma2 = ma(ma2_source, ma2_length, ma2_type)
plot(show_ma2 ? ma2 : na, color = ma2_color, title="MA №2")

show_ma3   = input(true   , "MA №3", inline="MA #3")
ma3_type   = input.string("SMA"  , ""     , inline="MA #3", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"])
ma3_source = input(close  , ""     , inline="MA #3")
ma3_length = input.int(100    , ""     , inline="MA #3", minval=1)
ma3_color  = input(#131313, ""     , inline="MA #3")
ma3 = ma(ma3_source, ma3_length, ma3_type)
plot(show_ma3 ? ma3 : na, color = ma3_color, title="MA №3")

show_ma4   = input(true   , "MA №4", inline="MA #4")
ma4_type   = input.string("SMA"  , ""     , inline="MA #4", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"])
ma4_source = input(close  , ""     , inline="MA #4")
ma4_length = input.int(200    , ""     , inline="MA #4", minval=1)
ma4_color  = input(#f60c0c, ""     , inline="MA #4")
ma4 = ma(ma4_source, ma4_length, ma4_type)
plot(show_ma4 ? ma4 : na, color = ma4_color, title="MA №4")
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں